На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Свежие комментарии

  • Traveller
    Где купить? Только ухозаткнутые уже напрочь отключены от жизни и их наркозависимость уже неизлечима.Создан «скучный т...
  • Алексей Демин
    ПриветВ России запустят...
  • Максим Гусев
    горшок для лука лучше бы сделал из видикаВторая жизнь виде...

Сотрудник Google сформулировал пять ключевых проблем при создании искусственного интеллекта

Сотрудник Google сформулировал пять ключевых проблем при создании искусственного интеллекта

Каждый год Google неизменно отчитывается об успехах в учёбе своей "умной машины". Широко известные и уже подсознательно воспринимаемые образы ИИ, созданные Голливудом, заронили в человеке мысль об опасности разумной машины – ведь непредсказуемость и потенциальная неограниченность интеллектуального развития компьютера действительно может погубить человечество. Всё это на самом деле не столько вопрос научной фантастики, сколько насущная проблема, с которой борются современные учёные. В публикации, написанной совместно специалистами из Google, OpenAI, Стэнфордского университета и Калифорнийского университета в Беркли, сотрудник Google Крис Ола сформулировал пять ключевых проблем, решить которые необходимо для стратегического развития ИИ.

Сотрудник Google сформулировал пять ключевых проблем при создании искусственного интеллекта

  • Избегание негативных побочных эффектов: как удостовериться, что система ИИ не нарушит состояние окружающей среды во время выполнения своих задач?
  • Избегание мыслей о награде: как организовать работу ИИ и избежать жульничества? К примеру, нам нужен робот-уборщик, который на самом деле убирается, а не прячет мусор подальше, чтобы мы его не видели.
  • Различные степени контроля: как убедиться в способности ИИ выполнить поставленную задачу наверняка, если её выполнение невозможно точно смоделировать на тренировке? К примеру, если ИИ получает сообщение от человека во время выполнения задачи, ему следует сразу же эффективно применить новую информацию к задаче, не задавая лишних вопросов, которые испытывают терпение человека.
  • Безопасное самообучение: как обезопасить систему ИИ от поступков с целью исследования, которые имеют негативные последствия? К примеру, робот-уборщик должен экспериментировать со стратегиями уборки, но ему не следует вытирать электрическую розетку мокрой шваброй.
  • Способность переключения между видами деятельности: как сделать систему ИИ, которая будет узнавать и спокойно реагировать на условия работы, отличные от условий тренировки? Например, навыки работы в условиях завода могут не подойти в условиях офиса.

Эти вопросы, в отличие от пресловутых Трёх Законов робототехники, сформулированных фантастом Айзеком Азимовым, действительно могут быть использованы на практике и оказать значительную помощь в будущем, которое связано с проектами ИИ и обучаемых машин.

 

Источник

Картина дня

наверх