искусственного интеллекта

Искусственный интеллект лучше учится, когда его отвлекают

Сверточные нейронные сети (CNN) – это форма биологического глубокого обучения в области искусственного интеллекта. Взаимодействие тысяч нейронов имитирует то, как наш мозг учится распознавать изображения. «Эти CNN успешны, но мы не до конца понимаем, как они работают», – говорит Эстефания Талавера Мартинес, преподаватель и исследователь Института математики, информатики и искусственного интеллекта Бернулли при Университете Гронингена в Нидерландах. …

Мозг вдохновляет новый тип искусственного интеллекта

Машинное обучение, представленное 70 лет назад, основано на доказательствах динамики обучения в нашем мозгу. Используя скорость современных компьютеров и большие наборы данных, алгоритмы глубокого обучения недавно дали результаты, сопоставимые с результатами человеческих экспертов в различных применимых областях, но с другими характеристиками, которые далеки от текущих знаний обучения в нейробиологии. …

Как человеческий мозг решает сложные задачи принятия решений

Эта работа была опубликована 16 декабря 2019 года в журнале Nature Communications. Название статьи: «Сложность задачи взаимодействует с неопределенностью в пространстве состояний в арбитраже между обучением на основе моделей и без моделей»."
Обучение с подкреплением человека по своей сути является сложным и динамичным процессом, включающим постановку целей, выбор стратегии, выбор действий, модификацию стратегии, распределение когнитивных ресурсов и т. …

Человеческое понимание вдохновляет на решения для домашних роботов

Для экспертов искусственного интеллекта программирование робота для стирки представляет собой сложную задачу планирования, потому что текущая технология считывания и манипуляции не достаточно хороша, чтобы точно определить количество предметов одежды, которые находятся в стопке, и количество, которое подбирается при каждом захвате. …