Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

Unia Europejska chce regulować sztuczną inteligencję

Recommended Posts

Unia Europejska pracuje nad regulacjami dotyczącymi użycia sztucznej inteligencji. Regulacje takie mają na celu stworzenie przejrzystych reguł wykorzystania AI i zwiększenie zaufania do najnowocześniejszych technologii.

Nowe zasady mają regulować nie tylko używanie sztucznej inteligencji na terenie UE, ale również prace nad nią. Unia chce bowiem stać się jednym z głównych centrów rozwoju bezpiecznej, godnej zaufania i nakierowanej na człowieka sztucznej inteligencji.

Regulacje skupiają się przede wszystkim na tych zastosowania AI, które mogą nieść ze sobą ryzyko naruszania praw czy prywatności. Wchodzą tutaj w grę przepisy dotyczące identyfikacji biometrycznej i kategoryzowania ludzi, egzekwowania prawa, zarządzania kwestiami azylowymi i granicznymi, migracji, edukacji i innych pól, na których AI może znaleźć zastosowanie.

Eurourzędnicy chcą zakazać stosowania technologii, które mogą stanowić potencjalne zagrożenie dla bezpieczeństwa i podstawowych praw człowieka. Przepisy mają np. zapobiegać społecznemu kategoryzowaniu ludzi przez sztuczną inteligencję, jak ma to miejsce w Chinach czy USA. Zakazane ma być np. stosowanie sztucznej inteligencji do tworzenia reklam nakierowanych na konkretnego odbiorcę. Unia Europejska chce również, by przedsiębiorstwa mały obowiązek informowania użytkowników, gdy AI będzie wykorzystywana do określania ludzkich emocji czy klasyfikowania ludzi ze względu na niektóre dane biometryczne.

Wysunięte propozycje obejmują bardzo szeroki zakres działalności AI, do samochodów autonomicznych poprzez reklamę bo bankowe systemy decydujące o przyznaniu kredytu. To bardzo ważny globalny przekaz mówiący, że pewne zastosowania sztucznej inteligencji są niedopuszczalne w krajach demokratycznych, praworządnych, przestrzegających praw człowieka, mówi Daniel Leufer, analityk z organizacji Access Now.

Na razie propozycje są dość ogólne, ale i pełne luk, pozwalające na sporą interpretację. Z pewnością jednak działaniom UE będą przyglądały się firmy z całego świata, gdyż proponowane przepisy będą bezpośrednio dotyczyły tego, w jaki sposób przedsiębiorstwa będą mogły wykorzystywać AI na terenie Unii.

Avi Gesser, partner w amerykańskiej firmie Debevoise mówi, że unijne regulacje – mimo że do czasu ich wprowadzenia z pewnością miną całe lata – wpłyną na przepisy na całym świecie. Zwykle prawodawcy nie palą się do wprowadzania tego typu przepisów. Raz, że uważają, iż AI to kwestia ściśle techniczna, dwa, że boją się zablokować swoimi przepisami rozwój. Jeśli więc pojawią się przepisy unijne, prawdopodobnie będą się na nich wzorowali prawodawcy z innych krajów.

Do rozwiązania zaś pozostają tak poważne kwestie, jak np. problem manipulacji ludzkimi zachowaniami. Cała reklama polega na manipulacji. Prawdziwym wyzwaniem jest więc określenie, jakie manipulacje są dopuszczalne, a jakie niedopuszczalne, zauważa Gesser.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Ot i popadli my w kałabanie, a czort karty rozdaje.

Tzn., że asystent googla, alexa, siri etc. też będzie zakazana? Pytanie jak zdefiniują AI...

18 godzin temu, KopalniaWiedzy.pl napisał:

Prawdziwym wyzwaniem jest więc określenie, jakie manipulacje są dopuszczalne, a jakie niedopuszczalne, zauważa Gesser.

no bo już się zaczyna jak ze ślimakiem-rybą i krzywizną banana :)

Share this post


Link to post
Share on other sites
18 godzin temu, KopalniaWiedzy.pl napisał:

Cała reklama polega na manipulacji. Prawdziwym wyzwaniem jest więc określenie, jakie manipulacje są dopuszczalne, a jakie niedopuszczalne, zauważa Gesser.

Ależ to proste! Zakazać reklamy, całej, wszędzie. 

Share this post


Link to post
Share on other sites
13 minut temu, Jajcenty napisał:

Ależ to proste! Zakazać reklamy, całej, wszędzie. 

Bardziej by mnie ucieszyło, gdyby zakazali pytać o ciasteczka, tylko domyślnie mają być minimalne, a jak chcesz zwiększyć to sam musisz wejść w ustawienia (bez pop-upów). Do tego zakazać udostępniania "swojej" listy kontaktów z moim numerem telefonu wszelkiej maści aplikacjom/firmom. Cóż, bez reklamy nie miałbyś też i kopalni i gdzie byś to napisał? :)

Share this post


Link to post
Share on other sites

To jest bardzo zły i niebezpieczny kierunek. Jesteśmy naiwni skoro myślimy że takie rozwiązania są w trosce o naszą prywatność. Rozwiązania które chce wprowadzić Unia prowadzą do zwiększenia nierównowagi między koncernami i zwykłymi osobami. De facto są to rozwiązania, które uniemożliwiają ludziom wykorzystywać pozytywne walory AI - a które mogły by być ochroną przed działalnością koncernów, zmuszać koncerny do dzielenia się zyskami, i prowadzić aby każdy użytkownik był partnerem koncernu a nie dojną krową.

Podam prosty przykład. Załóżmy, że jest w pewnym miejscu inteligentny bilbord. Koncern chce aby mógł być spersonalizowany. Jeśli lubimy łowić ryby będzie wyświetlana reklama wędek, a jeśli górskich wędrówek to reklama plecaków. UE ogranicza naszą prywatność - więc koncern nie może posłużyć się naszymi danymi. AU wnioskuje o naszych preferencjach na podstawie np. sposobu chodzenia i tak personalizuje tą reklamę. Ma to 90% skuteczności. Strata dla koncernu żadna. Gdyby jednak prywatność nie była ograniczona, ustawodawca mógłby nakazać koncernowi aby każdemu oglądającemu bilbord płacić 0,03 grosza za przejście obok bilbordu. W przypadku tzw "ochrony prywatności" taka regulacja jest niemożliwa. W efekcie koncerny nie mają kosztu innego jak tylko opłata za miejsce i wyprodukowanie bilbordów. Zasr***ają każdą przestrzeń bilbordami, nie mają kosztów z tym związanych a my tracimy coś na czym moglibyśmy zarobić, a co byłoby po prostu uczciwe. Gdyby takie nano-płatności były możliwe, można by wręcz nieźle zarobić chodząc po całym mieście i oglądając bilbordy, a koncerny zaczęły by się zastanawiać czy na prawdę warto zasłaniać każdy jeden widok swoimi plakatami.

Przedstawiony przykład nie dotyczy tylko bilbordów, ale także wszelkich reklam np. w inteligentnej TV. Można to oczywiście rozszerzyć na całą gamę innych zjawisk jak nano-płatności za aktywność na wielu polach - w pracy, biznesie, rozrywce itp itd.

Ochrona prywatność dla koncernów jest szansą na darmowe dojenie nas, a my tracimy możliwość rekompensaty.

Chcę przez to powiedzieć, że to wszystko nie jest takie różowe jak przestawia to Unia, a jestem 100% przekonana o tym, że robi to pod naciskiem koncernów a nie zwykłych ludzi. To koncernom zależy na wprowadzeniu tych przepisów - a oni dobrze wiedzą co jest ich zyskiem a naszą stratą.

 

Share this post


Link to post
Share on other sites
2 minuty temu, Ergo Sum napisał:

Ochrona prywatność dla koncernów jest szansą na darmowe dojenie nas, a my tracimy możliwość rekompensaty.

Trochę Cię poniosło.

1. Koncern traci na "wyświetlaniu" reklam niespersonalizowanych, bo już płaci za ten bilbord, ale reklama niekoniecznie trafia do odbiorcy (bo ja łowić nie lubię więc wędki nie kupię).

2. Ja nie tracę możliwości rekompensaty, bo nie potrzebuję rekompensaty za utratę prywatności, bo tej prywatności nie tracę.

Cały sęk w tym, żeby uniemożliwić śledzenie (bezwarunkowe), a nie żeby ktoś mi za to zapłacił. Jak ktoś chce to ok, a nie tak jak teraz.

5 minut temu, Ergo Sum napisał:

jestem 100% przekonana

hmm, ja tam "wiem, że nic nie wiem"

Share this post


Link to post
Share on other sites
1 godzinę temu, radar napisał:

Cóż, bez reklamy nie miałbyś też i kopalni i gdzie byś to napisał? :)

Też tu. Skłonny jestem płacić za treść. Może wystarczy osobna domena? Szukam reklama.com:plecak+wędka

Mnie w reklamie dźga (w moją komunistyczną część światopoglądu) absurdalne pieniądze jakie się tam przewijają. Znaleziono sposób by za pomocą mikropłatności golić i absolutnie przeceniać pracę. Jeśli aktor otrzymuje 100 tys za 20 sekundową reklamę, której nakręcenie kosztowało go godzinę z dojazdem, to daje absurdalnie wysoką stawkę godzinową. Podobnie jest ze sportem, skąd te kwoty w piłce nożnej? Nikt przy zdrowych zmysłach nie zapłaci 30 tys za prywatny, półgodzinny występ na urodzinach syna - ta praca nie jest tyle warta, chyba że masz zaburzoną ocenę wartości pieniądza, o co łatwo skoro zarabiasz na reklamowaniu kremiku na młodość i wieczność. 

Wiem, stary komunista ze mnie :D Ale naprawdę wkurza mnie, że kupując proszek do prania, czy mając konto w banku finansuję czyjeś baseny z szampanem. Chętnie zobaczyłbym jak pozbawiona wpływów z reklam piłka pada na pysk i staje się normalną rozrywką starszych panów z brzuszkami.

Share this post


Link to post
Share on other sites
22 godziny temu, Jajcenty napisał:

Ależ to proste! Zakazać reklamy, całej, wszędzie. 

Tylko człowiekom, czy innym zwierzakom też i roślinom tak samo? :D

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Gdy Deep Blue wygrał w szachy z Garri Kasparowem, a w 2016 roku AlphaGo pokonał w go Lee Sedola wiedzieliśmy, że jesteśmy świadkami ważnych wydarzeń. Były one kamieniami milowymi w rozwoju sztucznej inteligencji. Teraz system sztucznej inteligencji „Swift” stworzony na Uniwersytecie w Zurychu pokonał mistrzów świata w wyścigu dronów.
      Swift stanął do rywalizacji z trzema światowej klasy zawodnikami w wyścigu, podczas którego zawodnicy mają założone na głowy specjalne wyświetlacze do których przekazywany jest obraz z kamery drona i pilotują drony lecące z prędkością przekraczającą 100 km/h.
      Sport jest bardziej wymagający dla sztucznej inteligencji, gdyż jest mniej przewidywalny niż gra planszowa niż gra wideo. Nie mamy idealnej wiedzy o dronie i środowisku, zatem sztuczna inteligencja musi uczyć się podczas interakcji ze światem fizycznym, mówi Davide Scaramuzza z Robotik- und Wahrnehmungsgruppe  na Uniwersytecie w Zurychu.
      Jeszcze do niedawna autonomiczne drony potrzebowały nawet dwukrotnie więcej czasu by pokonać tor przeszkód, niż drony pilotowane przez ludzi. Lepiej radziły sobie jedynie w sytuacji, gdy były wspomagane zewnętrznym systemem naprowadzania, który precyzyjne kontrolował ich lot. Swift reaguje w czasie rzeczywistym na dane przekazywane przez kamerę, zatem działa podobnie jak ludzie. Zintegrowana jednostka inercyjna mierzy przyspieszenie i prędkość, a sztuczna sieć neuronowa, na podstawie obrazu z kamery lokalizuje położenie drona i wykrywa kolejne punkty toru przeszkód, przez które dron musi przelecieć. Dane z obu tych jednostek trafiają do jednostki centralnej – również sieci neuronowej – która decyduje o działaniach, jakie należy podjąć, by jak najszybciej pokonać tor przeszkód.
      Swift był trenowany metodą prób i błędów w symulowanym środowisku. To pozwoliło na zaoszczędzenie fizycznych urządzeń, które ulegałyby uszkodzeniom, gdyby trening prowadzony był na prawdziwym torze. Po miesięcznym treningu Swift był gotowy do rywalizacji z ludźmi. Przeciwko niemu stanęli Alex Vanover, zwycięzca Drone Racing League z 2019 roku, Thomas Bitmatta lider klasyfikacji 2019 MultiGP Drone Racing oraz trzykroty mistrz Szwajcarii Marvin Schaepper.
      Seria wyścigów odbyła się w hangarze lotniska Dübendorf w pobliżu Zurychu. Tor ułożony był na powierzchni 25 na 25 metrów i składał się z 7 bramek, przez które należało przelecieć w odpowiedniej kolejności, by ukończyć wyścig. W międzyczasie należało wykonać złożone manewry, w tym wywrót, czyli wykonanie półbeczki (odwrócenie drona na plecy) i wyprowadzenie go półpętlą w dół do lotu normalnego.
      Dron kontrolowany przez Swift pokonał swoje najlepsze okrążenie o pół sekundy szybciej, niż najszybszy z ludzi. Jednak z drugiej strony ludzie znacznie lepiej adaptowali się do warunków zewnętrznych. Swift miał problemy, gdy warunki oświetleniowe były inne niż te, w których trenował.
      Można się zastanawiać, po co drony mają latać bardzo szybko i sprawnie manewrować. W końcu szybki lot wymaga większej ilości energii, więc taki dron krócej pozostanie w powietrzu. Jednak szybkość lotu i sprawne manewrowanie są niezwykle istotne przy monitorowaniu pożarów lasów, poszukiwaniu osób w płonących budynkach czy też kręcenia scen filmowych.
      Warto tutaj przypomnieć, że systemy sztucznej inteligencji pokonały podczas symulowanych walk doświadczonego wykładowcę taktyki walki powietrznej oraz jednego z najlepszych amerykańskich pilotów.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      W przypadku sztucznej inteligencji z Osaki powiedzenie „wyglądasz na swój wiek” odnosi się nie do twarzy, a do... klatki piersiowej. Naukowcy z Osaka Metropolitan University opracowali zaawansowany model sztucznej inteligencji, który ocenia wiek człowieka na podstawie zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej. Jednak, co znacznie ważniejsze, jeśli SI odnotuje różnicę pomiędzy rzeczywistym wiekiem, a wiekiem wynikającym ze zdjęcia, może to wskazywać na chroniczną chorobę. System z Osaki może zatem przydać się do wczesnego wykrywania chorób.
      Zespół naukowy, na którego czele stali Yasuhito Mitsuyama oraz doktor Daiju Ueda z Wwydziału Radiologii Diagnostycznej i Interwencyjnej, najpierw opracował model sztucznej inteligencji, który na podstawie prześwietleń klatki piersiowej oceniał wiek zdrowych osób. Następnie model swój wykorzystali do badania osób chorych.
      W sumie naukowcy wykorzystali 67 009 zdjęć od 36 051 zdrowych osób. Okazało się, że współczynnik korelacji pomiędzy wiekiem ocenianym przez SI, a rzeczywistym wiekiem badanych wynosił 0,95. Współczynnik powyżej 0,90 uznawany jest za bardzo silny.
      Uczeni z Osaki postanowili sprawdzić, na ile ich system może być stosowany jako biomarker chorób. W tym celu wykorzystali 34 197 zdjęć rentgenowskich od chorych osób. Okazało się, że różnica pomiędzy oceną wieku pacjenta przez AI, a wiekiem rzeczywistym jest silnie skorelowana z różnymi chorobami, jak np. nadciśnienie, hiperurykemia czy przewlekła obturacyjna choroba płuc. Im więcej lat dawała pacjentowi sztuczna inteligencja w porównaniu z jego rzeczywistym wiekiem, tym większe było prawdopodobieństwo, że cierpi on na jedną z tych chorób.
      Wiek chronologiczny to jeden z najważniejszych czynników w medycynie. Nasze badania sugerują, że wiek oceniany na podstawie prześwietlenia klatki piersiowej może oddawać rzeczywisty stan zdrowia. Będziemy nadal prowadzili nasze badania. Chcemy sprawdzić, czy system ten nadaje się do oceny zaawansowania choroby, przewidzenia długości życia czy możliwych komplikacji pooperacyjnych, mówi Mitsuyama.
      Szczegóły badań opublikowano na łamach The Lancet.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Sztuczna inteligencja lepiej niż technik-elektroradiolog ocenia i diagnozuje funkcjonowanie serca na podstawie badań ultrasonograficznych, wynika z badań przeprowadzonych przez naukowców z Cedars-Sinai Medical Center. Randomizowane testy prowadzili specjaliści ze Smidt Heart Institute i Division of Articifial Intelligence in Medicine.
      Uzyskane wyniki będą miały natychmiastowy wpływ na obrazowanie funkcji serca oraz szerszy wpływ na całe pole badań obrazowych serca, mówi główny autor badań, kardiolog David Ouyang. Pokazują bowiem, że wykorzystanie sztucznej inteligencji na tym polu poprawi jakość i efektywność obrazowania echokardiograficznego.
      W 2020 roku eksperci ze Smidt Heart Institute i Uniwersytetu Stanforda stworzyli jeden z pierwszych systemów sztucznej inteligencji wyspecjalizowany w ocenie pracy serca, a w szczególności w ocenie frakcji wyrzutowej lewej komory. To kluczowy parametr służący ocenie pracy mięśnia sercowego. Teraz, bazując na swoich wcześniejszych badaniach, przeprowadzili eksperymenty, w ramach których wykorzystali opisy 3495 echokardiografii przezklatkowych. Część badań została opisana przez techników, część przez sztuczną inteligencję. Wyniki badań wraz z ich opisami otrzymali kardiolodzy, którzy mieli poddać je ocenie.
      Okazało się, że kardiolodzy częściej zgadzali się z opisem wykonanym przez sztuczną inteligencję niż przez człowieka. W przypadku SI poprawy wymagało 16,8% opisów, natomiast kardiolodzy wprowadzili poprawki do 27,2% opisów wykonanych przez techników. Lekarze nie byli też w stanie stwierdzić, które opisy zostały wykonane przez techników, a które przez sztuczą inteligencję. Badania wykazały również, że wykorzystanie AI zaoszczędza czas zarówno kardiologów, jak i techników.
      Poprosiliśmy naszych kardiologów, by powiedzieli, które z opisów wykonała sztuczna inteligencja, a które technicy. Okazało się, że lekarze nie są w stanie zauważyć różnicy. To pokazuje, jak dobrze radzi sobie sztuczna inteligencja i że można ją bezproblemowo wdrożyć do praktyki klinicznej. Uważamy to za dobry prognostyk dla dalszych testów na wykorzystaniem SI na tym polu, mówi Ouyang.
      Badacze uważają, że wykorzystanie AI pozwoli na szybszą i sprawniejszą diagnostykę. Oczywiście o ostatecznym opisie badań obrazowych nie będzie decydował algorytm, a kardiolog. Tego typu badania, kolejne testy i artykuły naukowe powinny przyczynić się do szerszego dopuszczenia systemów AI do pracy w opiece zdrowotnej.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Na University of Leeds powstał system sztucznej inteligencji (SI), który analizuje skany oczu wykonywane podczas rutynowych wizyt u okulisty czy optyka i wskazuje osoby narażone na... wysokie ryzyko ataku serca. System analizuje zmiany w miniaturowych naczyniach krwionośnych siatkówki, o kórych wiemy, że wskazują na szerszy problem z układem krążenia.
      Specjaliści z Leeds wykorzystali techniki głębokiego uczenia się, by przeszkolić SI w automatycznym odczytywaniu skanów oraz wyławianiu osób, które w ciągu najbliższego roku mogą doświadczyć ataku serca.
      System, który został opisany na łamach Nature Machine Intelligence, wyróżnia się dokładnością rzędu 70–80 procent i zdaniem jego twórców może być wykorzystany przy diagnostyce chorób układu krążenia.
      Choroby układu krążenia, w tym ataki serca, to główne przyczyny zgonów na całym świecie i druga przyczyna zgonów w Wielkiej Brytanii. To choroby chroniczne, obniżające jakość życia. Ta technika może potencjalnie zrewolucjonizować diagnostykę. Skanowanie siatkówki to tani i rutynowy proces stosowany w czasie wielu badań oczu, mówi profesor Alex Frangi, który nadzorował rozwój nowego systemu. Osoby badane przez okulistę czy optometrystę mogą niejako przy okazji dowiedzieć się, czy nie rozwija się u nich choroba układu krążenia. Dzięki temu leczenie można będzie zacząć wcześniej, zanim pojawią się inne objawy.
      System sztucznej inteligencji trenowano na danych okulistycznych i kardiologicznych ponad 5000 osób. Uczył się odróżniania stanów patologicznych od prawidłowych. Gdy już się tego nauczył, na podstawie samych skanów siatkówki był w stanie określić wielkość oraz wydajność pracy lewej komory serca. Powiększona komora jest powiązana z większym ryzykiem chorób serca. Następnie SI, łącząc dane o stanie lewej komory serca z informacjami o wieku i płci pacjenta, może przewidzieć ryzyko ataku serca w ciągu najbliższych 12 miesięcy.
      Obecnie rozmiar i funkcjonowanie lewej komory serca jesteśmy w stanie określić za pomocą echokardiografii czy rezonansu magnetycznego. To specjalistyczne i kosztowne badania, które są znacznie gorzej dostępne niż badania prowadzone w gabinetach okulistycznych czy optycznych. Nowy system nie tylko obniży koszty i poprawi dostępność wczesnej diagnostyki kardiologicznej, ale może odegrać olbrzymią rolę w krajach o słabiej rozwiniętym systemie opieki zdrowotnej, gdzie specjalistyczne badania są bardzo trudno dostępne.
      Ten system sztucznej inteligencji to wspaniałe narzędzie do ujawniania wzorców istniejących w naturze. I właśnie to robi, łączy wzorce zmian w siatkówce ze zmianami w sercu, cieszy się profesor Sven Plein, jeden z autorów badań.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Zróżnicowanie komórek mózgowych może prowadzić do szybszego uczenia się, odkryli naukowcy z Imperial College London (ICL). Spostrzeżenie to może zwiększyć wydajność systemów sztucznej inteligencji. Uczeni zauważyli, że gdy w symulowanych sieciach neuronowych indywidualnie dobierali właściwości elektryczne poszczególnych komórek, sieci takie uczyły się szybciej, niż sieci złożone z komórek o identycznych parametrach.
      Okazało się również, że gdy mamy zróżnicowane komórki, sieć neuronowa potrzebuje ich mniej, a całość zużywa mniej energii niż sieć o identycznych komórkach.
      Zdaniem autorów badań, może to wyjaśniać, dlaczego mózgi tak efektywnie potrafią się uczyć. Mózg musi być wydajny energetycznie, a jednocześnie zdolnym do rozwiązywania złożonych zadań. Nasza praca sugeruje, że zróżnicowanie neuronów – zarówno w mózgach jak i w systemach sztucznej inteligencji – pozwala spełnić oba warunki, mówi główny autor badań, doktorant Nicolas Perez z Wydziału Inżynierii Elektrycznej i elektronicznej.
      Odkrycie powinno też zachęcić twórców sieci neuronowych do budowania ich tak, by były bardziej podobne do mózgu. Nasze mózgi składają się z neuronów. Pozornie są one identyczne, ale przy bliższym przyjrzeniu się, widoczne są liczne różnice. Z kolei każda komórka sztucznych sieci neuronowych jest identyczna, różnią się one tylko połączeniami. Pomimo dużych postępów w rozwoju systemów sztucznej inteligencji, bardzo daleko im do mózgów. Dlatego też uczeni z ICL zastanawiali się, czy przyczyną nie jest brak zróżnicowania komórek sztucznych sieci neuronowych.
      Rozpoczęli więc badania, w ramach których emulowali różne właściwości komórek składających się na siec sztucznej inteligencji. Zauważyli, że zróżnicowanie komórek spowodowało zwiększenie szybkości uczenia się i spadek zapotrzebowania na energię. Ewolucja dała nam niesamowicie funkcjonujący mózg. Dopiero zaczynamy rozumieć, jak on działa, stwierdził doktor Dan Goodman.
      W ramach badań uczeni manipulowali „stałą czasową”, czyli tym, jak szybko każda komórka sztucznej sieci neuronowej decyduje, co ma zrobić w zależności od tego, co robią połączone z nią komórki. Niektóre z tak manipulowanych komórek podejmowały decyzję bardzo szybko, natychmiast po tym, jak działania podjęły komórki z nimi połączone. Inne zaś odczekały chwilę i podejmowały decyzję na podstawie tego, co przez pewien czas robiły komórki z nimi połączone.
      Po zróżnicowaniu „stałej czasowej” swoich komórek, naukowcy przeprowadzili zestaw testów dla uczenia maszynowego się, takich jak rozpoznawanie gestów, pogrupowanie ubrań czy ręcznie napisanych cyfr oraz zidentyfikowanie wypowiadanych komend oraz cyfr.
      Eksperymenty pokazały, że połączenie komórek o różnej „stałej czasowej” powoduje, że cała sieć lepiej rozwiązuje złożone zadania. Okazało się przy okazji, że najlepiej sprawuje się sieć o takiej konfiguracji, której zróżnicowanie jest najbliższe zróżnicowaniu komórek w mózgu. To z kolei sugeruje, że nasz mózg ewoluował w kierunku osiągnięcia najlepszego poziomu zróżnicowania dla optymalnego uczenia się.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...