Dealer.AI

Продолжение... Вывод для мозга. Поскольку эволюции важно было обучать сложному поведению в постоянно меняющейся среде, а "переобучение" на ограниченном опыте могло быть смертельно опасным, мозг, скорее всего, полагается на модельное обучение и обобщение. Это делает его более гибким, чем системы, которые просто оптимизируют сию минутное вознаграждение. 4. Аппаратное обеспечение мозга: ограничение или преимущество? Обсуждается, являются ли биологические ограничения мозга (медленные нейроны, шумные сигналы) его слабостью. Контраст с ИИ. Современные компьютеры работают с высокой точностью и скоростью, что идеально для обратного распространения ошибки и градиентного спуска. Метафора Марблстоуна: Биологический мозг – это не "аналоговый компьютер" , а скорее "молекулярная фабрика". Его "вычисления" – это физико-химические процессы, причём энергоэффективные, тесно переплетенные с телом, метаболизмом и развитием. Эта интеграция может быть не ограничением, а ключевым элементом, обеспечивающим эффективное, контекстно-зависимое обучение, которое трудно воспроизвести в цифровых системах. Текущие системы обучения же заточены под математический аппарат в лице метода обратного распространения ошибки и т.п. К чему все это было? В интервью красной нитью прослеживается необходимость развития нейробиологии, как средства прогресса в создании более разумного ИИ. Без понимания того, как работает мозг, ИИ может упереться в потолок, преодолеваемый лишь масштабированием и инженерией вокруг, но не качественным скачком технологии.