Как искусственный интеллект сойдёт с экрана и войдёт в реальный мир. Daniela Rus - видеоролик
Изучение английского языка с помощью параллельных субтитров ролика "Как искусственный интеллект сойдёт с экрана и войдёт в реальный мир".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 828 книг и 2765 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
страница 2 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:02:39
Imagine being surrounded by helpful
robots at the supermarket.
Представьте, что вас окружают
роботы-помощники в супермаркете.
The one on the left
can help you carry a heavy box.
Тот, что слева, может помочь
донести тяжёлую коробку.
To make it happen,
we need to do a few things.
Но чтобы это стало возможным,
нам ещё нужно кое над чем поработать.
We need to rethink how machines think.
Нужно переосмыслить
принцип мышления машин.
We need to reorganize how
they are designed and how they learn.
Нужно изменить процесс
их создания и обучения.
00:03:00
So for physical intelligence,
Физический интеллект
AI has to run on computers
that fit on the body of the robot.
предполагает, что ИИ будет управлять
роботом через компьютер на его корпусе.
For example, our soft robot fish.
Взять хотя бы наш мягкий робот-рыбу.
Today's AI uses server farms
that do not fit.
ИИ пока использует серверные фермы,
которые в рыбе не поместятся.
Today's AI also makes mistakes.
И он ещё может допускать ошибки.
00:03:17
This AI system on a robot car
does not detect pedestrians.
Как, например, система беспилотного
автомобиля, не видящая пешеходов.
For physical intelligence,
Физическому интеллекту
we need small brains
that do not make mistakes.
нужен компактный блок управления,
не допускающий ошибок.
We're tackling these challenges
using inspiration
Мы решили эти задачи благодаря
from a worm called C. elegans
круглым червям C. elegans.
00:03:34
In sharp contrast to the billions
of neurons in the human brain,
В отличие от мозга человека
с миллиардами нейронов,
C. elegans has a happy life
on only 302 neurons,
C. elegans обходится всего 302 нейронами,
and biologists understand the math
of what each of these neurons do.
и биологи понимают роль
каждого из этих нейронов.
So here's the idea.
И мы подумали вот о чём.
Can we build AI using inspiration
from the math of these neurons?
Можем ли мы настроить ИИ, полагаясь
на принцип работы данных нейронов?
00:03:58
We have developed, together
with my collaborators and students,
Так мы с коллегами
и моими студентами разработали
a new approach to AI
we call “liquid networks.”
новый тип нейронных сетей,
который назвали «жидкими нейросетями».
And liquid networks results
in much more compact
Жидкие нейросети
привели нас к более коротким
and explainable solutions
than today's traditional AI solutions.
и понятным решениям, чем те,
что применялись в ИИ ранее.
Let me show you.
Я вам сейчас покажу.
00:04:15
This is our self-driving car.
Это наш беспилотный автомобиль.
It's trained using
a traditional AI solution,
Он обучался так,
как ИИ обучается традиционно
the kind you find in many
applications today.
и как сегодня работают многие приложения.
This is the dashboard of the car.
Это приборная панель автомобиля.
In the lower right corner,
you'll see the map.
В нижнем правом углу находится карта.
00:04:29
In the upper left corner,
the camera input stream.
В верхнем левом углу —
изображение с камеры.
And the big box in the middle
with the blinking lights
Большое поле с мигающими
индикаторами ближе к центру —
is the decision-making engine.
это механизм принятия решений.
It consists of tens of thousands
of artificial neurons,
Он состоит из десятков тысяч
искусственных нейронов
and it decides how the car should steer.
и сам решает, как управлять автомобилем.
00:04:44
It is impossible to correlate
the activity of these neurons
Невозможно соотнести активность
каждого из этих нейронов
with the behavior of the car.
с поведением автомобиля.
Moreover, if you look
at the lower left side,
И если вы посмотрите
на изображение внизу слева,
you see where in the image
this decision-making engine looks
то увидите, куда именно смотрит
механизм принятия решений
to tell the car what to do.
при управлении автомобилем.
00:04:59
And you see how noisy it is.
Видно, что тут много шумов.
And this car drives by looking
at the bushes and the trees
Автомобиль едет,
ориентируясь на кусты и деревья
Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь