Вход / Регистрация
25.12.2024, 09:45
Разработка робота-самоучки: DARPA рискует перейти грань
Оборонное научное агентство DARPA готовит к запуску почти 4-летний проект по разработке искусственного интеллекта, который сможет самообучаться и совершенствовать себя.
В новом проекте речь не идет о моделировании человеческого мозга и запуске модели на компьютере. Этот путь в ближайшей перспективе многими учеными считается тупиковым ввиду исключительной сложности человеческого мозга и малоизученности принципов работы нашего разума. В DARPA планируют пойти по другому пути: построить машины, которые будут учиться с помощью алгоритмов вероятностного программирования, то есть просеивать огромные базы данных и выбирать наилучшие варианты решения проблемы. В ходе этой работы искусственный интеллект будет учиться и спустя некоторое время сможет легко решать простые задачи. Именно с таких проектов в фантастических романах начинается восстание машин и гибель человечества.
Специалисты DARPA предлагают коммерческим кампаниям за 46 месяцев разработать новые технологии вероятностного программирования для самообучающихся машин, сокращенно PPAML. Технология PPAML поможет военным более эффективно решать множество аналитических задач, которые сегодня требуют огромных людских ресурсов. В частности, самообучающиеся машины будут крайне полезны при ведении разведки, наблюдения, распознавания речи, вождения автомобиля, просеивания информации в поисках ценных данных и т.д.
Аппаратное обеспечение искусственного интеллекта может быть разнообразным: суперкомпьютеры на базе многоядерных процессоров, сеть обычных ПК и облачные сети.
Трудно сказать, насколько реально в ближайшие несколько лет создание такой сложной системы искусственного интеллекта. В настоящее время есть множество автоматических аналитических инструментов, которые облегчают работу людей, но пока ни один из них не способен к реальному самообучению. Пока высшим достижением технологии работы с базой данных по сути остается сличение архивных картинок с изображением, поступающим с видеокамеры. Поэтому в DARPA подчеркивают, что алгоритмы PPAML будут намного сложнее, в частности, они смогут объединять информацию разного типа, самостоятельно формулировать запрос и на основе полученных данных формулировать решение.
В новом проекте речь не идет о моделировании человеческого мозга и запуске модели на компьютере. Этот путь в ближайшей перспективе многими учеными считается тупиковым ввиду исключительной сложности человеческого мозга и малоизученности принципов работы нашего разума. В DARPA планируют пойти по другому пути: построить машины, которые будут учиться с помощью алгоритмов вероятностного программирования, то есть просеивать огромные базы данных и выбирать наилучшие варианты решения проблемы. В ходе этой работы искусственный интеллект будет учиться и спустя некоторое время сможет легко решать простые задачи. Именно с таких проектов в фантастических романах начинается восстание машин и гибель человечества.
Специалисты DARPA предлагают коммерческим кампаниям за 46 месяцев разработать новые технологии вероятностного программирования для самообучающихся машин, сокращенно PPAML. Технология PPAML поможет военным более эффективно решать множество аналитических задач, которые сегодня требуют огромных людских ресурсов. В частности, самообучающиеся машины будут крайне полезны при ведении разведки, наблюдения, распознавания речи, вождения автомобиля, просеивания информации в поисках ценных данных и т.д.
Аппаратное обеспечение искусственного интеллекта может быть разнообразным: суперкомпьютеры на базе многоядерных процессоров, сеть обычных ПК и облачные сети.
Трудно сказать, насколько реально в ближайшие несколько лет создание такой сложной системы искусственного интеллекта. В настоящее время есть множество автоматических аналитических инструментов, которые облегчают работу людей, но пока ни один из них не способен к реальному самообучению. Пока высшим достижением технологии работы с базой данных по сути остается сличение архивных картинок с изображением, поступающим с видеокамеры. Поэтому в DARPA подчеркивают, что алгоритмы PPAML будут намного сложнее, в частности, они смогут объединять информацию разного типа, самостоятельно формулировать запрос и на основе полученных данных формулировать решение.
 
Источник: http://rnd.cnews.ru/