PSY - GANGNAM STYLE(강남스타일) M/V
Undervisning av datamaskiner for å lære måten vi gjør er allment betraktet som et viktig skritt mot bedre kunstig intelligens, men det er vanskelig å oppnå uten en god forståelse av hvordan vi tenker. Med den premissen i tankene, startet en ny $ 12 millioner innsats onsdag med mål om å "reversere" den menneskelige hjernen.
Ledet av Tai Sing Lee, professor i Carnegie Mellon Universitys datavitenskapsavdeling og Center for Neural Basis of Cognition (CNBC), forsøker det femårige prosjektet å låse opp hemmelighetene til nevrale kretser og hjernens læringsmetoder. Til slutt er målet å forbedre nevrale nettverk, de beregningsmodellene som ofte brukes til AI i applikasjoner, inkludert selvkjørende biler, automatisert handel og ansikts- og talegjenkjenning.
"Dagens neuralnett bruker algoritmer som i hovedsak ble utviklet tidlig 1980, sier Lee. «Kraftig som de er, de er fortsatt ikke så effektive eller kraftige som de som brukes av den menneskelige hjerne.»
[Videre lesing: Den nye PCen trenger disse 15 gratis, gode programmene]En datamaskin kan trenge å bli vist tusenvis av merkede eksempler for å lære å gjenkjenne et objekt, for eksempel mens et menneske bare krever en håndfull.
Forsøker å finne ut hvorfor det vil være en teknikk som kalles tofoton kalsiumbilledmikroskopi. Forskere vil registrere signaleringen av titusenvis av individuelle nevroner i mus når de behandler visuell informasjon.
"Ved å inkorporere molekylære sensorer for å overvåke nevoral aktivitet i kombinasjon med sofistikerte optiske metoder, er det nå mulig å samtidig spore nevrale dynamikken i de fleste, hvis ikke alle, av nevronene i hjernegionen, sier teammedlem Sandra Kuhlman, assisterende professor i biovitenskap ved Carnegie Mellon og CNBC.
Et omfattende datasett vil resultere, og gir et detaljert bilde av hvordan nevroner i en region av den visuelle cortex oppfører seg, la hun til.
Prosjektet er finansiert av Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) gjennom sitt Mint Intelligence fra Cortical Networks (MICrONS) forskningsprogram, som arbeider for å fremme president Obamas brønn Initiativ.
CMU-ledet teamet vil samarbeide med andre relaterte prosjekter og gjøre flere store databaser tilgjengelig for forskningsgrupper over hele verden. verden.
"Håpet er at denne kunnskapen vil føre til utvikling av en ny generasjon maskinlæringsalgoritmer som gjør at AI-maskiner kan lære uten tilsyn og fra noen få eksempler, som er kjennetegn ved menneskelig intelligens," Lee sa.
Et annet IARPA-finansiert prosjekt som nylig ble lansert ved Harvard, har et tilsvarende mål.
$ 12 Millioner prosjektet har som mål å "reversere" hjernen for å hjelpe datamaskiner lære
En ny $ 12 millioner innsats lanserte onsdag med sikte på å "reversere" menneskers hjerne, som en måte å forbedre kunstig intelligens på.
Microsoft Excel er utvilsomt et av de mest populære regnearkverktøyene som brukes i dagens selskaper, og mens de fleste av oss vet hvordan de kan utnytte sine grunnleggende funksjoner , få ta deg tid til å lære sine avanserte evner. Sannheten er at Excel har en mengde funksjoner som kan hjelpe deg med å strømlinjeforme eller til og med automatisere deler av arbeidsflyten din, noe som kan hjelpe deg med å imponere på kontoret og til og med kvalifisere deg selv for en kampanje - hvis du har riktig
The Ultimate Excel Bootcamp Bundle tilbyr 70 + timers Excel-instruksjon, og det kan være ditt for bare $ 49.
