Как обучается искусственный интеллект? — Брайана Браунел. Briana Brownell - видеоролик
Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика "Как обучается искусственный интеллект? — Брайана Браунел".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 827 книг и 2706 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
страница 2 из 2 ←предыдущая следующая→ ...
00:02:32
Since these plans
will be implemented in stages,
Поскольку эти планы будут
реализовываться поэтапно
and they may change depending on each
individual's response to treatments,
и могут меняться в зависимости
от индивидуальной реакции на лечение,
the doctors decide to use
reinforcement learning.
врачи решают задействовать
обучение с подкреплением.
This program uses an iterative approach
to gather feedback
При этом используется итерационный
подход для сбора обратной связи о том,
about which medications, dosages
and treatments are most effective.
какие лекарства, дозировки
и методы лечения наиболее эффективны.
00:02:50
Then, it compares that data
against each patient’s profile
Затем система сравнивает эти данные
с картой каждого пациента
to create their unique, optimal
treatment plan.
и в каждом конкретном случае
создаёт оптимальный план лечения.
As the treatments progress and the program
receives more feedback,
В ходе лечения и по мере поступления
новой обратной связи
it can constantly update
the plan for each patient.
программа может постоянно обновлять
план лечения для каждого пациента.
None of these three techniques are
inherently smarter than any other.
Ни один из этих подходов не является
заведомо «умнее» любого другого.
00:03:06
While some require more or less
human intervention,
Хотя некоторые из них
требуют вмешательства человека,
they all have their own strengths
and weaknesses
у каждого из них есть свои
сильные и слабые стороны,
which makes them best suited
for certain tasks.
которые являются оптимальными
для определённых задач.
However, by using them together,
Однако, используя их в совокупности,
researchers can build complex AI systems,
учёные могут разрабатывать
комплексные системы ИИ,
00:03:19
where individual programs can
supervise and teach each other.
где отдельные программы
руководят и обучают друг друга.
For example,
when our unsupervised learning program
Например, когда обучающаяся
программа без учителя
finds groups of patients that are similar,
находит похожие группы пациентов,
it could send that data to a connected
supervised learning program.
она может передать данные смежной
обучающейся программе с учителем.
That program could then incorporate
this information into its predictions.
Та программа может затем
включить эту информацию в свой прогноз.
00:03:35
Or perhaps dozens of reinforcement
learning programs
Или, возможно, десятки
обучающих программ с подкреплением
might simulate potential patient outcomes
способны симулировать
потенциальные исходы болезни,
to collect feedback
about different treatment plans.
что позволит получить обратную связь
о различных планах лечения.
There are numerous ways to create
these machine-learning systems,
Существует много способов создания
этих систем машинного обучения
and perhaps the most promising models
и, возможно, самыми перспективными
00:03:48
are those that mimic the relationship
between neurons in the brain.
являются модели, которые подражают
нейронным связям в головном мозге.
These artificial neural networks can use
millions of connections
Такие искусственные нейронные сети
могут использовать миллионы связей
to tackle difficult tasks like
image recognition, speech recognition,
и справляться с такими сложными задачами,
как распознавание образов и речи,
and even language translation.
и даже с переводами
с одного языка на другой.
However, the more self-directed
these models become,
Однако, чем более самоуправляемыми
становятся эти модели,
00:04:05
the harder it is for computer scientists
тем сложнее программистам определять,
to determine how these self-taught
algorithms arrive at their solution.
как эти самообучающиеся алгоритмы
пришли к полученному результату.
Researchers are already looking at ways
to make machine learning more transparent.
Учёные уже рассматривают способы сделать
машинное обучение более прозрачным.
But as AI becomes more involved
in our everyday lives,
Но по мере того, как ИИ входит
в повседневную жизнь,
these enigmatic decisions have
increasingly large impacts
эти непонятные решения всё больше влияют
00:04:21
on our work, health, and safety.
на нашу работу, здоровье и безопасность.
So as machines continue learning
to investigate, negotiate and communicate,
Пока машины продолжают учиться
исследовать, договариваться и общаться,
we must also consider how to teach them
to teach each other to operate ethically.
мы должны объяснить им,
как взаимодействовать друг с другом
КОНЕЦ
←предыдущая следующая→ ...
основано на 1 оценках:
5 из 5
1