Нет предела совершенству ИИ: NVIDIA представила платформу произвольного анализа

0. Infostart 05.06.18 17:06 Сейчас в теме
Компания NVIDIA представила высокопроизводительную платформу HGX-2, выполнив, таким образом, задачу по созданию единой системы облачного хранения данных и осуществления произвольного анализа.

Перейти к новости

Комментарии
В избранное Подписаться на ответы Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. protexprotex 129 05.06.18 18:24 Сейчас в теме
"скорость обучения нейросетей – более 15 тыс. изображений в секунду;" - размер какой изображения? - 8*8 пикселей? :-) или 800*600?
2. vipetrov2 06.06.18 04:39 Сейчас в теме
Видеокарты в 10 раз производительнее процессоров, вот для специализированных серверов и используют подобные решения. Там чаще моделирование всякое делается, а не ИИ.
3. PerlAmutor 124 06.06.18 12:28 Сейчас в теме
А месяц закрывать в 1С она умеет за секунды?
DmitrySinichnikov; maxopik2; +2 Ответить
5. DmitrySinichnikov 238 06.06.18 14:56 Сейчас в теме
4. nyam-nyam 06.06.18 12:38 Сейчас в теме
Искусственный интеллект говорите? Да это же для майнеров сваяли - куча памяти и куча GPU в одном корпусе...
6. A_Max 18 07.06.18 11:55 Сейчас в теме
А мне всегда интересно какое значение вкладывают в слово "интеллект".
7. calisto74 03.07.18 23:11 Сейчас в теме
(6)

Любое мышление подразумевает интеллект.
Уровень мышления (уровень интеллекта) различен у живых существ.
Уровень интеллекта, для примера, у котенка , конечно же, не сравним с уровнем интеллекта человека.
Но интеллект есть и у котенка.
Возможность мышления требует наличия нервной системы (мозга).

Искусственный интеллект подразумевает мышление посредством нейронных сетей.
То есть, без использования напрямую каких либо алгоритмов.
Фактически это черный ящик, который реагирует тем или иным способом на различные воздействия (входные данные) в виде ответной реакции на тех или иных выходах сети.

Путем тренировки можно научить нейронную сеть распознавать те или иные входные данные путем выдачи результатов в виде заранее предустановленных значений с указанием степени достоверности ответной реакции.
Это достигается за счет тренировки (дрессировки) нейронной сети.

Чему сеть научили (читай: обучили), то и получили.

Поскольку нейроны в нервной системе задействованы в мыслительных процессах, то получается, что искусственная нейронная сеть это, по сути, частичка искусственного интеллекта (те, системы способной к мышлению).

P.S.
Сама по себе нейронная сеть не является интеллектом, но буду задействованной в процессе принятия решений (будучи использованной в качестве механизма выдачи ответов на поставленные вопросы) вполне таки по принципу своего действия (и будучи основой) может считаться частью того, что бесспорно является искусственным интеллектом по своей сути.
8. A_Max 18 04.07.18 14:28 Сейчас в теме
(7) Т.е. экспертная система с элементами адаптивности? Эмуляция нейронной сети это один из способов достижения адаптивности.
9. calisto74 04.07.18 17:38 Сейчас в теме
(8)

Это не ключевой показатель. Это следствие. Бонус. То, что не отнять.
Причина же заключается в возможно обучения.
Обучение означает развитие (улучшение) способностей к принятию решений.
Вопрос - ответ. Вопрос - ответ. Это по сути является основным принципом процесса мышления.
Вопросы могут любыми - нет ограничений на форму постановки вопросов.
Но корректность ответов будет зависеть от опыта.
Опыт достигается через обучение.

Что произойдет когда системы основанные на искусственном интеллекте будут в состоянии улучшать самим себя?
То есть, улучшать способы обучения самих себя и совершенствоваться до достижения пределов обусловленных лишь ограничениями универсума.
10. A_Max 18 05.07.18 10:00 Сейчас в теме
Я из-за чего и задал вопрос "что значит обладает интеллектом". Все существующие системы не обладают интеллектом в том виде как вы его описали. Это продвинутые экспертные системы с "нечёткой" логикой. Может я слишком академически подхожу к этому вопросу, но реально из-за постоянного шума по поводу ИИ и нейронных сетей теряются действительно значимые исследования.

Меня точно так же удивляет повсеместное упомнинание маркетологами "ИИ в BI". Кстати думаю значительное количество непонимания возникает из-за неправильного перевода "Smart XXXX"
11. calisto74 05.07.18 23:09 Сейчас в теме
(10)
Все существующие системы не обладают интеллектом в том виде как вы его описали. Это продвинутые экспертные системы с "нечёткой" логикой.


Вы и правы и не правы одновременно.
Экспертная система - для система выдачи экспертной оценки.
Я в свое время читал книгу "Как написать свою экспертную систему" и, собственно говоря я ее тоже написал, как это было писано в книге.

Что является основополагающим фактором "хорошей" работы экспертной системы?
Знания, знания, знания и еще раз знания.

То есть, информация, и уж если говорить точнее, то это, в основе своей, обработанные статистические данные.
Накопленные, проанализированные, упорядоченные и разделенные на взаимосвязанные, взаимоисключающие и не связанные факторы.
В этом есть суть правил экспертной системы.

Но основе этих данных (больших массивов данных) из той или иной предметной области можно создать эксперта в данной области.
Экспертной системе не нужен интеллект, она дает экспертную оценку на основе правил и только правил.
Иначе она не будет является экспертом, если будет "своевольничать".
Правила позволяют правильно применять знания.

Но это не означает, что нельзя создать экспертную систему на основе искусственного интеллекта.
И это же одновременно означает, что искусственный интеллект не обязательно должен является экспертом (или экспертной системой).

На данном этапе развития то, что принято называть искусственным интеллектом является лишь примитивным мышлением (но очень эффективным).
Очень примитивным. Примитивнее, наверное, чем у мухи.
Муха ведь тоже мыслит и принимает решения.

Учёные обнаружили у мух признаки интеллекта

Я не утверждаю что она особо размышляет, она ведь не разумна, но она принимает решения.

Разве можно назвать муху экспертной системой, пусть даже она и обладает интеллектом?
Оставьте свое сообщение
Вопросы с вознаграждением