La teoria del vincle: com la infància afecta la vida.
Hi ha moltes maneres diferents de A.I. Els desenvolupadors estan intentant que les màquines intel·ligents aprenguin i absorbeixin informació i experiències - i normalment impliquen que els programes s’exploten a través de enormes dipòsits de dades. Però un equip de científics d’Stanford està buscant una forma d’ensenyament molt més convencional que els éssers humans han confiat des de l’alba de la paraula escrita: Reading.
En un nou estudi penjat al repositori de paper arXiv (pronunciat "archive"), un equip de recerca descriu com va crear un programa anomenat Augur per accedir a una base de dades increïblement gran de ficció en línia i ha après a predir amb precisió diferents tipus de respostes humanes a situacions específiques - basades exclusivament en el que ha llegit.
Augur bàsicament ha après sobre els humans a través de 600.000 històries actualment emmagatzemades a la comunitat d’escriptura en línia WattPad. Es llegeixen les descripcions del comportament humà que van des del mundà, com menjar menjar o prendre un selfie, fins al més extrem. Per això, Augur pot identificar les accions dels éssers humans individuals en situacions reals i predir quin serà el següent pas, "com un telèfon que es silenti quan les probabilitats de respondre són baixes", escriuen els investigadors.
I és fàcil veure per què la ficció és una eina d’aprenentatge tan útil. Els investigadors escriuen en el text: “Tot i que tendeixen a pensar en històries en termes dels esdeveniments dramàtics i inusuals que configuren les seves trames”, els investigadors també mostren informació prosaica sobre com navegar i reaccionar al nostre entorn quotidià. A través de molts milions de paraules, aquests patrons mundans són molt més comuns que els seus homòlegs dramàtics. Els personatges de la ficció moderna encenen els llums després d’entrar a les habitacions; reaccionen als compliments envergonyits; no responen als seus telèfons quan estan a les reunions."
A les proves de camp realitzades fins ara, els participants van rebre una càmera de mà de Augur que permetia identificar objectes i individus en un entorn determinat. El sistema va poder predir el següent moviment amb una precisió del 71 per cent. Al voltant del 94% de les prediccions van ser qualificades de "sensibles", una cosa bastant important quan recordeu que només hi ha un munt de codi algorítmic capaç de predir el futur.
Per descomptat, no és la primera vegada que A.I. els investigadors han recorregut a la literatura per ensenyar màquines. Facebook ha publicat recentment 1,6 gigabytes d'històries infantils per a la comunitat investigadora per ajudar-vos a ajudar-vos. distingir escenaris realistes del fantàstic.
El nou algoritme del MIT pot predir les interaccions humanes abans que siguin incòmodes
La nostra incapacitat per llegir altres persones ha provocat que alguns èxits de cinc faltessin i no es fessin petons. Fins i tot després d’experiència tota la vida, les interaccions humanes són difícils de predir. Però els investigadors del Laboratori d'Informàtica i Intel·ligència Artificial del MIT pensen que poden ajudar: Amb un nou algoritme d'aprenentatge profund que pot preveure ...
Com DeepMind A.I. de Google Utilitza les dades del pacient xifrat per aprendre a predir malalties
El sistema d’intel·ligència artificial DeepMind de Google ha obtingut accés als registres mèdics d’1,6 milions de pacients britànics en un dels majors acords d’intercanvi de dades d'aquest tipus. La confiança Royal Free NHS, amb seu a Londres, proporciona els registres i inclou els noms complets de tots els pacients dels darrers cinc anys ...
Aprendre a codificar i aprendre una nova llengua és la mateixa cosa?
La nova aplicació de Lrn no té temps ni vocals ni trucs: carregueu-lo i us submergeixi directament al cor del propòsit, que és ensenyar-vos a codificar. Nathan Bernard, que va crear l'aplicació Coffee-Tinder-for-networking, va llançar Lrn a finals de juliol amb el cofundador Chirag Jain i Logan Bernard. No necessitaven ...