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【爱超下注平台】谷歌让算法之间进行对抗,无监督学习会有突破?
时间:2020-12-05 来源:爱超联赛 浏览量 71793 次

机器可以为自己的思维反击人类。这种场景仍然不存在于科幻小说中。由于人工智能的最近发展,未来很有可能会制造出需要人类出口时可以自学的机器人。谷歌的一个项目正在尝试互相处理两种人工智能算法,并期待今后经常出现这种智能机器。

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在谷歌大脑人工智能研究所,研究人员开发了一个名为“分解反应网络”(GAN)的系统。传统的人工智能用于通过输出“训练”特定主题的算法。算法训练后的科学知识可以作为特定任务,如面部识别。

GAN从这些自学信息中分解新内容,根据对相似现实生活图像和视频的解释制作了照片和视频内容。Google的方法是将两种算法相互对应,进一步补充他们的“想象力”。一个人工智能机器人以自己学到的现实世界为基础构建新的内容,而另一个机器人则认为这种结构的极值和不准确的内容。因此,系统需要构建比一个机器人细致得多的图像、声音和其他原创作品。

约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视),完成)在未来,机器人无需人工参与即可自学新信息——的过程被称为“无监督自学”,可能会沦落为人工智能技术的巨大进步。在GoogleMind工作的IanGoodfellow博士对《Wired》说了3360。“如果人工智能机器人能想象现实的细节,只要自学学会想象现实的形象和现实的声音,就会希望人工智能理解现实中不存在的世界的结构。可以把它当成艺术家和艺术评论家,分解模型可以欺骗艺术评论家,误导艺术评论家,人工智能系统依赖神经网络模拟大脑工作的方式,尝试自学。

这些网络可以用作信息识别的教育,还包括语音、文本数据或视觉图像。这是近年来人工智能发展的基础。

用于自学数字世界的输出,如谷歌的语言翻译服务、Facebook的面部识别软件、Snapchat的美化过滤器等。但是,输出这些数据的过程可能需要很多时间,并且可能仅限于一种类型的科学知识。谷歌为了不断扩大这种机器学习的无限性,开始设计彼此打交道的人工智能机器人。

威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)今年2月,谷歌的一个团队用在他们设计的游戏上,测试对抗算法是不能一起工作,还是互相反击。这些实验指出,人工智能很有可能根据情况一起工作。实验结果减少了我们对经济、交通系统或生态健康3354等简单多主体系统的解释和控制。

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