Терминатор

В Украине жара. В центральных областях температура доходит до +35.

Не для кого не секрет, что человеки существа крайне жадные и безнравственные, эксплуатирующие бездумно ресурсы планеты и друг друга. И если вдруг здравомыслящий разум объективно посмотрит со стороны, то придет к вполне ожидаемому выводу: этот вирус, человечество, необходимо уничтожить, чтобы восстановить гармонию в природе и Вселенной.

Так вот, компания Google ускорила кончину человечества, создав полноценный искусственный интеллект, способный обучаться и предпринимать самостоятельные решения. Привет, Терминатор! Дальнейший сценарий известен...



В недрах компании Google имеется лаборатория X (Google’s X Labs) , которая занимается разработкой таких оригинальных проектов как автомобиль, самостоятельно управляющий своим движением, и очки дополнительной реальности. В этой же лаборатории уже несколько лет группа исследователей занимается созданием модели человеческого мозга.

С этой целью они создали одну из крупнейших нейронных сетей для обучающейся машины, объединив 16 тыс. компьютерных процессоров. Эта система подключена к сети Интернет с целью проведения обучения. В качестве одного из источников информации использовался сервис YouTube. В нем самообучающаяся система искала котов. Несмотря на то, что для человека такая задача может выглядеть смешной и нелепой, для компьютерной системы она является достаточно сложной. Дело в том, что в процессе работы система не получала какой-либо помощи от человека в плане идентификации объектов. По словам ученых, идея заключалась не в том, чтобы научить машину определять нечто на основании заданных параметров, а предоставить ей большое количество информации, на основании которой она смогла бы обучаться самостоятельно.

Исследователи из Google отметили, что несмотря на тот факт, что в сети Интернет имеется большое количество видеороликов с изображением котов, фактические результаты эксперимента оказались в некоторой степени удивительными. Так, система продемонстрировала приблизительно в 2 раза более высокую точность определения объектов в изменяющемся списке из 20 тыс. объектов по сравнению со всеми предыдущими подобными системами.

Отмечается, что данное исследование может сделать прорыв в компьютерной науке, которая стремится снизить стоимость вычислений для больших кластеров компьютеров. Это также может привести к значительному прогрессу в таких областях, как машинное зрение и восприятие, распознавание речи и перевод языков. Кроме этого, исследование Google смогло доказать, что результаты работы алгоритмов машинного самообучения значительно улучшаются при увеличении количества обрабатываемых ими данных.

Несмотря на достигнутый успех в создании самообучающейся компьютерной системы, отмечается, что ее способности еще значительно уступают возможностям головного мозга. Однако создание полноценной модели коры головного мозга человека может быть завершено уже к концу этого десятилетия.

Продолжение в коментах