Группа учёных опубликовала концепцию структуры ИИ Graph Network

представлена Graph Network

Graph Network (сеть графов) разработана, чтобы решить проблему ограниченности в применении современных нейросетей. По заявлению создателей, технология приблизит искусственный интеллект к уровню мышления человека. В разработке участвовали учёные из DeepMind, Google Brain, MIT и Университета Эдинбурга.

Принцип работы Graph Network

Авторы предполагают, что человеческое восприятие мира выглядит как набор объектов и взаимодействие между ними. GN, как коротко именуют разработчики своё детище, представляет собой именно такую когнитивную модель. Объекты являются вершинами графов, а взаимодействия отображаются рёбрами. В работе приводятся примеры такого взаимодействия.

Graph network диаграммы

Разработчики считают, что Graph Network выходит за рамки нейронных сетей, захватывая, например, теорию множеств.

Предполагается, что технология будет эффективнее обрабатывать обучающие наборы данных, не требуя такого большого количества информации, как традиционные модели.

Технология объединяет преимущества разных структур ИИ, приблизив когнитивные процессы системы к тем, что протекают в человеческом мозге. GN обрабатывает поток сырых данных, вычленяя конкретные объекты и взаимосвязь между ними. Однако разработчики признают, что графами невозможно выразить все необходимые процессы. Рекурсию, условные итерации и поток команд управления придётся обрабатывать более традиционными методами.

Необходимость нового подхода

Технологии искусственного интеллекта активно развиваются, однако в последнее время звучит всё больше скептических высказываний. Несмотря на серьёзный прогресс в области специализированных ИИ, критики указывают на то, что создание нейросети, способной мыслить и принимать решения как человек, остаётся делом отдалённого будущего. Авторы концепции Graph Network надеются решить эту проблему.

Разработчики не ограничились чистой теорией. Они разместили набор ПО для экспериментов с новой разработкой в репозитории GitHub. Набор предназначен для работы с фреймворком TensorFlow от Google.

Исследователи не жалеют усилий в попытках создать искусственный интеллект, который сможет на равных взаимодействовать с человеком. Команда DeepMind, например, обучила нейросеть играть в шутер Quake III Arena на уровне людей.

via ZDNet
Source: arXiv.org

Подобрали три теста для вас:
— А здесь можно применить блокчейн?
Серверы для котиков: выберите лучшее решение для проекта и проверьте себя.
Сложный тест по C# — проверьте свои знания.

Также рекомендуем: