Մինչև լիարժեք մոդել չունենամ, բան չեմ գրի, բայց պատկերացրու՝ անորոշ քանակությամբ նոդեր, խմբավորված, շրջակա աշխարհն ընկալելու ու բնութագրելու համար:
Ասենք, եթե մարդ ես տեսնում, ապա ոնց ես կառուցում իրա նոդերը: Կենտրոնական նոդ, որին կպնում ա նոդերի հիերարխիա. ասենք, վերջույթներ նոդ, որին կպնում են «աջ ձեռք», «ձախ ձեռք», «աջ ոտք», «ձախ ոտք» նոդեր, ու ասենք եթե AI-ն դիտարկում է մատներ, կամ արդեն ունի նախապես ստեղծած «մարդ» դաս, ավելացնում է մատներ: Ամեն նոդին ավելանում են դինամիկ բնութագրիչ նոդեր՝ «երկար», «կարճ», «հաստ», «բարակ», ասենք, եթե քերծվածք է դիտարկում կամ սպի՝ առանձին նոդ է ավելացնում այն նոդին, որի վրա դա դիտարկել է: «Ֆորմայի ընկալում»: Եթե նմանատիպ համակարգ լինի մշակել «ֆունկցիայի ընկալման» համար, հաշվի՝ AI-ի ընկալման լիարժեք համակարգ ունենք, որը կկարողանա շրջակա աշխարհի օբյեկտներն ընկալել նոդերի համակարգի ձևով, ըստ ֆորմայի ու ֆունկցիայի կբաժանի դասերի: Ամենալավ կողմը դրա այն է, որ այս համակարգի ալգորիթմները կարող են գրվել ցանկացած կոնվենցիոն համակարգչի վրա ու անհամեմատ ավելի խնայող են հիշողության նկատմամբ, ու անհամեմատ ավելի արագ են, քան վիդեո ու ձայնային ինֆորմացիայի պահպանումը: Նոդերի հիման վրա համակարգիչը կարող է վերարտադրել շրջակա աշխարհի օբյեկտի աբստրակցված մոդել, դնել դրանք փոխազդեցության մեջ: Արհեստական ինտելեկտ, որն ունի երևակայություն, պատկերացրու
Rhayader-ի խոսքերից
Մինչև լիարժեք մոդել չունենամ, բան չեմ գրի, բայց պատկերացրու՝ անորոշ քանակությամբ նոդեր, խմբավորված, շրջակա աշխարհն ընկալելու ու բնութագրելու համար:
Մեջբերել
դժվար թե դու իմ մատների երկարությունը կարիք ունենաս հիշել սանտիմետրերով: Կամ ուրիշ մարդու մատների երկարությունը: Եթե, իհարկե, դագաղագործ չես:
Էջանիշներ