Scisne?

Машинная эволюция: в Кембридже создали робота, который создаёт других роботов, улучшая их с каждым поколением ≫ Похожее

Публикации: 211
|1|2|3|4|5|…|11| >>>
  • Об искусственной эволюции и генетических алгоритмах за последние годы сказано и написано уже столько, что очередная новость на эту тему вызывает невольное чувство отторжения: приелось… Но эксперименты здесь порой всё же бывают очень занятными.
  • В данном видео рассказывается о компьютерном моделировании процесса эволюции виртуальных часов.
  • Теория эволюции, как и теория всемирного тяготения, подтверждена множеством фактов. Данное видео показывает, что эволюция на Земле стала неизбежной с тех пор как появились первые живые организмы, способные размножаться.
  • Иван Иванчей
    Когнитивная психология с самого начала своей истории описывала человека как вычислительную машину. Иван расскажет о ключевых моментах развития этого пути исследования человека, к чему он привёл на сегодняшний день и как учёные моделируют такие таинственные и, как кажется, присущие только человеку процессы, как интуиция, предвидение, инсайт и уверенность.
  • Н.А. Колчанов, В.В. Суслов, К.В. Гунбин
    Рост сложности организмов всегда считался глобальной тенденцией эволюции жизни на Земле и признаком эволюционного прогресса. Данные палеонтологии указывают на рост сложности организмов и биосферы с момента появления жизни на Земле. Этот рост идет неравномерно, замедляясь и ускоряясь, но его не остановили ни массовые вымирания, ни глобальные катастрофы.
  • Горбань А. Н.
    Игрушка ли нейрокомпьютер? В чем истинные преимущества нейрокомпьютеров? В каких областях преимущества нейронных систем наиболее очевидны? Избыточность — это хорошо или плохо? Какие задачи под силу только нейрокомпьютеру?
  • Впервые был достигнут масштаб, соответствующий человеческому мозгу — 530 миллиардов нейронов и 137 триллионов синапсов. Симуляция происходила в 1542 раза медленнее реального времени. В ней были задействованы все 1 572 864 ядер и полтора петабайта памяти.
  • У архитектуры фон Неймана есть один известный минус, который состоит в том, что и данные, и программы-инструкции, описывающие то, что нужно сделать с данными, находятся в одной и той же памяти. И процессор либо собирает данные из памяти, либо манипулирует ими в соответствии с командой. Одновременно подгружать новые данные и обрабатывать их в рамках такой схемы нельзя. Из-за этого современным компьютерам, сколь бы быстры они ни были, трудно выполнять некоторые задачи, например, связанные с распознаванием изображений. Пытаясь выйти за пределы архитектуры фон Неймана, специалисты по «электронным мозгам» обратились к мозгам настоящим.
  • Сэм Харрис
    Стоит ли бояться сверхразумного искусственного интеллекта? Нейробиолог и философ Сэм Харрис считает, что очень даже стоит. По его мнению, мы стоим на пороге создания сверхразумных машин, при этом не решив множество проблем, которые могут возникнуть при создании ИИ, который потенциально сможет обращаться с людьми так же, как те с муравьями.
  • Бурцев М. С.
  • Бурцев М. С.
    Очень часто люди не задумываются, почему они придерживаются той или иной точки зрения. Так сегодня значительная часть исследователей и инженеров, занимающихся адаптивными системами, a priori придерживаются принципа "бытие определяет сознание", а, следовательно, и действия. Этот наивный взгляд на вещи, предполагает, что обучение состоит в нахождении закономерностей в том потоке информации, который доступен из наблюдения, поступает на вход системы. Естественно, что при таком подходе модель системы, обладающей адаптивным поведением, будет представлять собой некоторое отображение множества входных данных на множество выходов, управляющих поведением системы. При этом обучение, адаптивность поведения обычно обеспечивается детерминированными алгоритмами, изменяющими функцию отображения. Использование таких принципов, позволяет быстро создавать приемлемые модели адаптивных систем, которые обеспечивают достаточно гибкое поведение в среде, на которую рассчитывал конструктор. Однако, при соприкосновении с неожиданными изменениями среды, с необходимостью использования нестандартных ходов, такая "отражательная" детерминированная схема пасует. Как же создать действительно адаптивную систему?
  • Непомнящих В. А.
    Формулируются и обсуждаются принципы поведения, позволяющие животным решать задачи поиска в условиях, когда эти задачи не поддаются формализации.Согласно этим принципам, 1) поведение представляет собой спонтанный процесс,общая организация которого не зависит от внешних сигналов; 2) этот процесс служит обобщенной моделью естественной среды животного; 3) обобщенная модель приводится в соответствие с конкретной средой с помощью гипотез, основанных лишь на отдельных внешних сигналах, а не на анализе всего потока сигналов. Обсуждается значение указанных принципов для разработки поисковых агентов.
  • Исследователям удалось смоделировать работу кусочка неокортекса крысы, объем ткани которого составляет треть кубического миллиметра, число нейронов достигает 30 тыс., а количество синапсов — мест контакта между двумя нейронами — превышает 40 млн. Этот успех стал результатом почти двух десятилетий исследований мозга и десяти лет работы по компьютерному симулированию его работы.
  • Алексей Потапов
    Искусственный интеллект всегда рассматривался в рамках «биологической метафоры» — как аналог человеческого интеллекта. Однако создаваемые сейчас искусственные интеллектуальные системы, которые превосходят человека при решении самых разных задач, нисколько не похожи на человека. Это относится даже к таким биологически инспирированным подходам, как искусственные нейронные сети. Я расскажу о том, как сейчас ученые в области ИИ определяют понятие интеллекта, какие проблемы стоят на пути построения мыслящих машин, и нужна ли или вредна для их преодоления «биологическая метафора».
  • Рафаил Нудельман
  • Сергей Марков
    На лекции мы обсудим вторую весну искусственного интеллекта в цифрах и фактах, ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2017 году. Поговорим о распознавании изображений, речи, обработке естественного языка и о других направлениях исследований; обсудим новые модели и оборудование 2017 года. Также поговорим о применении ИИ и машинного обучения в бизнесе, медицине и науке, а также обсудим, чего мы ждем от искусственного интеллекта и машинного обучения в 2018 году.
  • Леонид Иомдин
    Лингвист Леонид Иомдин о первом эксперименте по машинному переводу, синтаксической теории Хомского и моделировании языка.
  • Компьютер самостоятельно выучил английский язык и поговорил с человеком — на уровне четырехлетнего ребенка. Создатели соответствующей компьютерной модели рассказали, как она работает и как она может помочь лучше понять устройство человеческого мозга.
  • Норберт Винер
    «Кибернетика» — известная книга выдающегося американского математика Норберта Винера (1894—1964), сыгравшая большую роль в развитии современной науки и давшая имя одному из важнейших ее направлений. Настоящее русское издание является полным переводом второго американского издания, вышедшего в 1961 г. и содержащего важные дополнения к первому изданию 1948 г. Читатель также найдет в приложениях переводы некоторых статей и интервью Винера, включая последнее, данное им незадолго до смерти для журнала «Юнайтед Стэйтс Ньюс энд Уорлд Рипорт». Книга, написанная своеобразным свободным стилем, затрагивает широкий круг проблем современной науки, от сферы наук технических до сферы наук социальных и гуманитарных. В центре — проблематика поведения и воспроизведения (естественного и искусственного) сложных управляющих и информационных систем в технике, живой природе и обществе. Автор глубоко озабочен судьбой науки и ученых в современном мире и резко осуждает использование научного могущества для эксплуатации и войны.
|1|2|3|4|5|…|11| >>>