Новости науки "Русского переплета"
TopList Яндекс цитирования
Русский переплет
Портал | Содержание | О нас | Авторам | Новости | Первая десятка | Дискуссионный клуб | Чат Научный форум
Первая десятка "Русского переплета"
Темы дня:

Мир собирается объявить бесполётную зону в нашей Vselennoy! | Президенту Путину о создании Института Истории Русского Народа. |Нас посетило 40 млн. человек | Чем занимались русские 4000 лет назад? | Кому давать гранты или сколько в России молодых ученых?


Rambler's Top100
Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Книжная лавка | Голосование | Топ-лист | Регистрация | Дискуссия
Лучшие молодые
ученые России

Подписаться на новости

АВТОРСКИЕ НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах" | "Terra & Comp" (Геология и компьютеры) | "Неизбежность странного микромира"| "Научно-популярное ревю"| "Биология и жизнь" | Теорфизика для малышей
Семинары - Конференции - Симпозиумы - Конкурсы

НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"
Проект поддержан Международной Соросовской Программой образования в области точных наук.
Новости из мира науки и техники
The Best of Russian Science and Technology
Страницу курирует проф. В.М.Липунов
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

27.05.2015
17:16

Компьютеры научатся флирту в ближайшее десятилетие

    Профессор Джеффри Хинтон (Geoff Hinton) пообещал, что в ближайшее десятилетие компьютеры научатся мыслить по-человечески, и в том числе флиртовать. В этом им поможет новый класс алгоритмов, разработку которого Хинтон сейчас ведет для компании Google. Суть проекта ученый пояснил в интервью газете The Guardian.

    Как рассказал Хинтон, принцип работы его алгоритма основывается на том, что каждому слову приписывается набор цифр (он же вектор), который определяет его положение в теоретическом «смысловом пространстве» или облаке. Предложение можно рассматривать как соединительную линию между этими словами, и в свою очередь, также свести к набору цифр или «вектору мысли».

    Основная сложность — в том, чтобы понять, какие цифры приписать каждому слову в языке. На этом этапе ученые обращаются к так называемому методу «глубокого обучения». Позиции слов в смысловом облаке распределяются случайным образом, а затем искусственный интеллект (ИИ) начинают тренировать, предлагая ему для обработки массив данных.

    В частности, алгоритм разрабатывают, чтобы улучшить программы машинного перевода (наподобие Google Translate). Сейчас такие программы берут переводы отдельных слов из словарей, а также просматривают ранее переведенные документы, чтобы найти общеупотребительные аналоги тех или иных фраз. Хотя получившийся текст часто позволяет уловить общий смысл оригинала, случается, что результат выглядит полной белибердой или противоречит правилам грамматики.

    Векторы, как объяснил Хинтон, позволяют точнее определить первоначальный смысл сказанного. В роли массива данных в этом случае выступает набор переведенных документов. Сначала перевод выглядит как чепуха, но обратная связь позволяет машине определить, где была допущена ошибка. На основании полученной информации искусственный интеллект корректирует положение каждого слова, пока имеющееся у него облако смыслов не начнет совпадать с используемым людьми.

    «Если вы берете вектор, обозначающий Париж, вычитаете вектор, соответствующий Франции, и заменяете его Италией, то Париж меняется на Рим, — пояснил Хинтон. — Это весьма примечательно».

    По мнению ученого, компьютеры будет очень сложно обучить распознавать иронию, однако создать отвечающую за флирт программу гораздо проще. «Возможно, вначале она будет общаться довольно прямолинейно, без намеков», — оговорился он.

    Хинтон пришел в Google в 2013 году. C 1980-х годов он занимается изысканиями в области метода «глубокого обучения». Под «глубоким обучением» обычно понимают разновидность машинного обучения, предусматривающую использование многоуровневых нейронных сетей. Нейронные сети — это математические модели, симулирующие процесс обучения человека; их достоинство — способность воспринимать неупорядоченную информацию.

    По информации http://lenta.ru/news/2015/05/25/googlehinton/

    Обозрение "Terra & Comp".

Помощь корреспонденту
Кнопка куратора
Добавить новость
Добавить новости
НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"

Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Rambler's Top100


Rambler's Top100