Mindez nagy hatással lehet a mesterséges intelligencia fejlődésére. A mesterséges intelligenciát (MI) alkotó algoritmusok az elmúlt években egyre nagyobbak és összetettebbek lettek, hogy a rendszerek minél precízebbek lehessenek. Csakhogy az MI hatékonyságát nem feltétlenül csak a mögöttes eljárások nagyságában lehet mérni. A Singularity Hub talált rá arra a tudományos lapban egyelőre még nem publikált tanulmányra, amely szerzői azon dolgoznak, hogy a mesterséges intelligencia felépítése gyorsabbá és hatékonyabbá válhasson. Ennek érdekében az egyik kulcsfontosságú területre, a tanulási folyamatra fókuszáltak. A hagyományos mesterséges intelligenciát általában hosszú tanítási folyamattal, rengeteg adattal, szuperszámítógépek segítségével képzik ki, hogy tenni tudja a dolgát. Ezzel szemben a hiperhálózat néven emlegetett új algoritmus másként dolgozik: ahelyett, hogy tanítgatná az MI-t, az algoritmusok paramétereit igyekszik kitalálni, hogy aztán az MI a helyes eredményt adja válaszul: például egy képről el tudja dönteni, hogy azon kutya vagy macska látható-e. A szakemberek állítják, a GHN-2 képes másodpercek alatt beállítani – vagyis betanítani – a képzetlen neurális hálózatokat, így nem kell napokig egy szuperszámítógépet pörgetni ahhoz, hogy betanítsák a mesterséges intelligenciát.
A fejlesztői szerint az AlphaCode mesterséges intelligencia már az átlagos szakemberek tudásához viszonyítva is versenyképes teljesítményt nyújt. A fejlesztők szempontjából mindig is fontos kérdés volt, hogy melyik programozási nyelvbe ássák bele magukat, rengeteg időt fektetve a tanulásba. Az ő szempontjukból nem feltétlenül örömhír, de lehet, hogy ez a dilemma belátható időn belül eltűnik, ahogy a mesterséges intelligencia fejlődésével az új modellek is egyre hatékonyabbá válnak a problémák leírásának helyes értelmezésében és azzal összefüggésben a kódok generálásában. A DeepMindnek a kutatói azt állítják, hogy az AlphaCode nevű, programok fejlesztésére alkalmas rendszer megoldásai medián szintű pontszámokat értek el az általuk kiválasztott programozási versenyeken. Vagyis a legjobb szakemberekkel még bőven nem veszi fel a versenyt, de a teljesítményük nagyjából megfelel az ott megjelenő, átlagos programozói tudásnak, ami a kódolás mellett a természetes nyelven leírt problémák megértését is feltételezi.
Múlt héten, 2022. február 11-én elhunyt Sántáné Tóth Edit, az egyik első hazai programozónő, akinek érdeklődése hamar a mesterséges intelligencia kutatása felé fordult, oktatással és tanulmányokkal is népszerűsített a témát. Színes életét mutatja, hogy eredetileg zenei pályára készült. Élete meghatározó részének tartotta a Békéstarhosi Zeneiskolában töltött négy évet, ahol például a "keresd az értelmes feladatokat, és oldd is meg azokat" szellemben tanították. A zeneiskola hirtelen bezárása után, a Lorántffy Zsuzsánna leánygimnáziumban szerettették meg vele a matematikát, olyannyira, hogy ezután a Szegedi Tudományegyetem matematika tanár és alkalmazott matematikus szakán végzett 1961-ben. Az első hazai női programozók egyikeként, egyetemi évei alatt először csak "krétaprogramozással tanult", azaz fejben, táblán és papíron futtatták programjaikat. Majd az első hazai építésű számítógép, az M-3 mellett helyezkedett el friss diplomásként az MTA Kibernetikai Kutatócsoportban (KKCS), utódnevén MTA Számítástechnikai Központban.
Persze nehéz a fentieket elfogadni úgy, hogy a médiából mindenhonnan az ömlik felénk, hogy a mesterséges intelligencia mindenhol jelen van, döntéseket hoz, beépül a telefonunkba, a tablet-ünkbe, vezérli a tőzsdét, stb. A valóság az, hogy persze nagyon sok alkalmazás van ami ezt a technológiát használja, de általában annak valamilyen nagyon specializált kis szeletét, célfeladatok megoldására, és messze nem olyan önállósággal, ahogyan azt a cikkek, hírek sugallják. Cégünk évek óta foglalkozik a mesterséges intelligencia gyakorlati felhasználásával, és igyekszünk a technológiát olyan feladatok megoldására használni, ahol azok megkönnyítik a vállalkozások életét. A Contrall Vision vizuális termék ellenőrző rendszer már négy innovációs díjjal büszkélkedhet. A cél általában az élő munka kiváltása annak érdekében, hogy például egy minőség ellenőrzés mindig objektív legyen, és a korábban monoton feladatot végző munkatársak magasabb hozzáadott értékű munkakörökben dolgozhassanak tovább. Jó példa a Szobi Szörp, ahol hat ember munkáját tudja kiváltani egy kamera, mely 100ms alatt képes osztályozni egy üveget, ha kell napi 24 órában.
A Mesterséges Intelligencia Műhely soron következő találkozóján (2022. március 9., szerda, 17:00 órai kezdettel) Műhelyünk egyik alapító tagja, Tóth Zoltán tart gyakorlatias előadást arról, hogy milyen módszerekkel lehet programozás nélkül gyakorlati feladatokat megoldani gépi tanulás segítségével. Tervezett napirend: Gépi tanulás bemutatása Első neurális hálózatunk elkészítése Objektumfelismerési feladat megvalósítása közösen Hozzatok magatokkal laptopot!
Azonban Daniel Susskind közgazdász és író szerint olyan korba léptünk, amikor az általa pragmatistának nevezett módon fognak működni az MI-k. Példának hozza a Garry Kaszparovot legyőző Deep Blue számítógépet, amely 1997-ben győzött az ember kontra gép csatájában. A Deep Blue-ba nem egy sakkozó mentalitását, stratégiáit programoztak bele, hanem eltérő logika alapján, a cél érdekében fejlesztették. Ez a tanulság Susskind szerint: nem az számít többé, hogyan dolgozik az MI, hanem hogy mennyire jó a végeredmény. Ezért például a Google AlphaGo programja a világ legjobb játékosait is megverte a sakknál sokkal bonyolultabb ázsiai játékban, a góban. A megerősítéses tanulás módszerével felvértezett AlphaGo-hoz már emberi felügyelet sem szükséges, amikor tanul: állandóan megfigyeli a (szoftveres) környezetét, és döntéseinél egy jutalmazó mechanizmuson keresztül egyre jobb kimeneteket állít elő. A jövő másik nagy iránya a biotechnológia, és itt – a számítások és például a proteinkutatások miatt – az MI kihagyhatatlan.
Akár kopott farmerben és pólóban, akár tökéletesen ráillő öltönyben lépeget a siker felé. Az ilyen férfi nem mindig követi a szabályokat, gyakran ugyanis ő a szabályalkotó. A Dolce & Gabbana a saját értéküket ismerő, az életet élvezni képes és pozitív energiát sugárzó, magabiztos nők és férfiak körében fog szurkolókra találni. Dolce&Gabbana The Only One EDP 100ml parfüm vásárlás, olcsó Dolce&Gabbana The Only One EDP 100ml parfüm árak, akciók. Próbálja ki a Dolce & Gabbana elnevezésű, egyedülálló varázslatot és meglátja, milyen új távlatok nyílnak meg Ön előtt! Értékelés Dolce & Gabbana The One for Men 28 Dolce gabbana the one vélemények price Dolce gabbana the one vélemények women Dolce gabbana the one vélemények black Fúrók és csavarozók Akkumulátor típusa Li-Ion - Dolce gabbana the one vélemények gold Dolce gabbana the one vélemények size Dolce gabbana the one vélemények bags 225 45 r17 négyévszakos gumi v Végtelen szerelem 2 évad 86 rész magyarul 25 ös terhességi teszt mikor mutatja ki a terhességet
Felvesszük Önnel a kapcsolatot, és megbeszélik a következő lépést, s a káros termék visszaküldését a cégünk központjába. 0 Ft 50 ml termék kódja: 408496 Szállítás az EU-ból! Elérhető! A kívánt kiszerelés nem elérhető? Ingyenes szállítás 9999 Ft. fölött! Ingyenes szállítást 9999 Ft-tól bíztosítunk házhoz vagy átvételi pontokhoz, 9999 Ft. Dolce gabbana the one vélemények skoda karoq. alatti vásárlás esetén a szállítási díj 799 Ft. Szállítási idő 2-3 nap. Garancia Csak 100% eredeti termékek. Ha termékét nem bontotta fel, lehetősége van visszaküldeni csomagját Csere/Visszaküldés, ha a termék nincs felbontva Megjelenés éve: 2018 Származási ország: Olaszország Gyártó: Franciaország Nem: nőknek Illatcsalád: virág, ínyenc Fej: Bergamott, Ibolya Szív: Irisz, Kávé Alap: Pacsuli, Vanília Dizájnja hű marad a The One kollekcióhoz és olyan, sötét árnyalatokban pompázó, tiszta vonalú, elegánsan geometrikus formát kínál, melynek csúcspontja a fémesen fénylő, fekete kupak. Teljes összetevőlista ALCOHOL, PARFUM (FRAGRANCE), AQUA (WATER), LINALOOL, LIMONENE, ETHYLHEXYL METHOXYCINNAMATE, DIETHYLAMINO HYDROXYBENZOYL HEXYL BENZOATE, ALPHA-ISOMETHYL IONONE, FARNESOL, GERANIOL, CITRAL, CITRONELLOL, CI 19140 (YELLOW 5), CI 60730 (EXT.