fbpx
-1.4 C
София

Изкуственият интелект на DeepMind демонстрира зачатъци на универсален ИИ

Най-четени

Даниел Десподовhttps://www.kaldata.com/
Ежедневен автор на новини. Увличам се от съвременни технологии, оръжие, информационна безопасност, спорт, наука и концепцията Internet of Things.

Американски учени съвместно с DeepMind, дъщерната компания на Alphabet, съобщиха за две важни достижения в сферата на изкуствения интелект. Един и същи модел ИИ успя да открие и да покаже изключително сложни корелации в една от хипотезите в теорията на възлите от абстрактната математика. След това изкуственият интелект показа, че до най-малки подробности разбира как се осъществява сгъването на протеиновите последователности и по какъв начин може да бъде управляван този процес. По този начин новият алгоритъм на DeepMind е успял да демонстрира, че се различава от всички други алгоритми с елементи на изкуствен интелект, които са специализирани само в една тясна област. Новият ИИ демонстрира зачатъци на така наречения силен или универсален изкуствен интелект.

Математиците отдавна използват специализиран софтуер за решаването на сложни задачи, а отскоро и за проверката на нови хипотези. За да се опровергае поредното математическо предложение изкуственият интелект трябва да обработи голямо количество входни данни и да открие поне един пример, който противоречи на предложеното преди това решение. За разлика от тези действия, предлагането на нова хипотеза или доказването на теорема е много по-сложен процес, който изисква комбинация от умения и дълга поредица от логически стъпки.

Досега нито един изкуствен интелект не можеше да работи с доказателства на теореми, но британската компания DeepMind успя да създаде модел, който за първи път се справи с подобна задача. По този начин учените показаха, че алгоритмите с елементи на изкуствен интелект могат да предложат на математиците нови начини за създаване и анализ на теоремите. Новият ИИ е създал хипотеза в областта на топологията и самостоятелно е извел теорема за структурата на възлите, като това е станало без допълнителни входни данни.

Интересно е, че първоначално предложеното решение на DeepMind е било напълно вярно, но в същото време съвсем неочаквано за хората математици, които в началото не са могли да го разберат и оценят това решение. Едва по-късно, по време на детайлния анализ, те са разбрали, че ИИ е извел дотолкова сложни закономерности, че без допълнителни изчисления и математически анализ хората е нямало как да разберат на какво се базира новото доказателство.

Същият изкуствен интелект е използван за генериране на протеини, а компанията DeepMind съвместно с лаборатория Baker на Вашингтонския университет е използвала същия ИИ за анализ на биологични структури. Новите алгоритми с елементи на изкуствен интелект демонстрираха, че разбират по какъв начин се сгъват протеиновите последователности и по какъв начин техният профил може да бъде променен за създаването на нови протеинови последователности. Моделите създадени с помощта на този ИИ са успели да потвърдят своята надеждност при инвитро тестове.

Абонирай се
Извести ме за
guest
3 Коментара
стари
нови
Отзиви
Всички коментари

Нови ревюта

Подобни новини