af.llcitycouncil.org
Innovasie

Hierdie AI-stelsel kan kode steel om homself slimmer te maak

Hierdie AI-stelsel kan kode steel om homself slimmer te maak


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


Terwyl kunsmatige intelligensie stelsels steeds verbeter, doen een KI dit op 'n unieke manier. Microsoft en die Universiteit van Cambridge het saamgewerk met DeepCoder, 'n diep-leer-AI wat bedoel is om die leerpatrone in die menslike brein na te boots.

[Beeldbron:Pixabay]

DeepCoder deel kode van ander programme saam om probleme op te los. Ontwikkelaars het gesê dit is nie om menslike programmeerders te meganiseer nie, maar om mense te help skep wat nie uitgebreide koderingskennis het nie.

Op die oomblik werk DeepCoder baie goed om eenvoudiger probleme op te los, soos dié wat tydens programmeringskompetisies gedoen is:

" Om 'n IPS-stelsel te bou, moet twee probleme opgelos word. Eerstens die soekprobleem: om konsekwente programme te vind, moet ons soek na 'n geskikte stel moontlike programme. Ons moet die versameling (dws die programruimte) en soekprosedure definieer. Tweedens, die ranglys: as daar verskeie programme is wat ooreenstem met die invoer-uitvoer-voorbeelde, watter een gee ons terug? Albei hierdie probleme is afhanklik van die besonderhede van die probleemformulering. Dus, die eerste belangrike besluit om 'n benadering tot programmesintese is die keuse van 'n domeinspesifieke taal. '

Op die oomblik kan die DeepCoder-stelsel slegs probleme oplos wat in vyf of minder kode reggestel kan word.

DeepCoder is nie die eerste KI wat daarin slaag om diep te leer nie. Google het 'n stelsel genaamd DeepMind geskep om 'n meester-speler van die Chinese bordspel Go te klop. Die AlphaGo-stelsel erken dat Go 'n googol is wat meer ingewikkeld is as skaak. Die AI het dus honderdvoud meer beskikbare opsies op enige gegewe punt in die spel.

Tussen DeepMind se mid-game-leervermoëns en DeepCoder se vinnige aanpassing en probleemoplossing lyk die toekoms van KI helder (al is dit 'n bietjie intimiderend).

"Ons voorsien baie uitbreidings van DeepCoder ... en is optimisties oor die toekomsvooruitsigte om masjienleer te gebruik om programme te sintetiseer," het die rekenaarwetenskaplikes Microsoft en Cambridge gesê.

Lees hierdie video hieronder om diepleeralgoritmes beter te verstaan ​​en hoe dit werk in vergelyking met tradisionele algoritmes:

SIEN OOK: Kunsmatige intelligensie wen $ 800 000 teen pokermeesters


Kyk die video: Waste and Webs. Critical Role. Campaign 2, Episode 10


Kommentaar:

  1. Kajim

    no, why can you dream about the unreal at your leisure!

  2. Voodootaur

    HERE NOT REFERENCE

  3. Edric

    Wat 'n bewonderenswaardige vraag

  4. Nahiossi

    there are many variations

  5. Dela Eden

    Terloops, ek wens hierdie wonderlike gedagte val

  6. Eldur

    Dit is 'n baie waardevolle boodskap.

  7. Akiramar

    Heeltemal reg! It seems to me it is very good idea. Heeltemal met jou sal ek saamstem.



Skryf 'n boodskap