Вы наверняка слышали, что для нейроне нужны большие данные, и этих данных постоянно нет: или недоступны по причине авторского права, или их тяжело добыть и обработать. А развиваться нужно. Так как быть? Лучше умы думают об этом, и И.Суцкевер (один из ведущих разработчиков искусственного интеллекта и со-основатель OpenAI) предлагает свой любопытный…
Все ждали от искусственного интеллекта безработицы, а он вызвал рост занятости
Удивительную вещь тут рассказал инвестор Марк Андриссен — тот, который сооснователь фонда Andreessen Horowitz. Последние лет 30 человечество насыщало интернет знаниями. Массив данных просто гигантский. Но Андриссен, как пишет Business Insider, утверждает, что данные для обучения искусственного интеллекта практически закончились.
Лауреатами стали профессора MIT Дарон Аджемоглу и Саймон Джонсон, а также профессор Чикагского университета Джеймс Робинсон.
Не очень это похоже на физику, видимо ничего интереснее не нашлось
Должны эбонитовые палочки изобретать? Или ещё раз деление ядра атома?
Очень даже физика, прочтите подробное описание работ этих учёных.
Ну так. Физики до сих пор не знают, как работает гравитационное притяжение (согласно общей теории относительности). Последняя научная работа, из того что я видел, датирована июнь 23-го. 2023. Пишут предыдущее объяснение неправильное, вот правильное. Причём спорят об одном и том же. Учёный на костре печёный ))
В частности, Хопфилд разработал «ассоциативную память» — метод, который позволяет восстанавливать изображения или другие виды данных, даже если они частично искажены. Подход основан на физических свойства атомов и работает по принципу поиска «наиболее похожего» среди сохранённых данных.
Нужно было сразу вручать нобелевку и по психологии. Жаль по математике не выдают. Можно и туда было бы засунуть.
Комментарий недоступен
Потому что программирование это лингвистика по сути.
Шахбанова Зайнаб ты да брат?