Александр Пономарёв

Текст

Новая архитектура ИИ в перспективе позволит перестроить IT-индустрию и разработать более эффективные интеллектуальные информационные системы

Как сообщает пресс-служба СПбГЭТУ «ЛЭТИ», классический подход при создании искусственного интеллекта основан на обучении нейросетей с помощью большого объема данных. Он имеет несколько ключевых ограничений: принципиально невозможно собрать данные для моделирования сложных объектов и процессов, а обучение нейросетей требует огромных вычислительных и энергетических ресурсов.

«В классической модели обучения нейронной сети с учителем односторонняя связь — учитель просто корректирует и сопровождает режим обучения. А когда мы говорим о гибридном интеллекте — здесь строится двусторонняя связь», — пояснил руководитель научного и образовательного направлений СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Михаил Куприянов.

«С одной стороны человек корректирует поведение искусственного интеллекта, с другой стороны ИИ также способен анализировать состояние человека, подсказывать ему с учетом того состояния, в котором находится человек и это двусторонняя связь, другой тип», — уточнил он.

Важнейшими параметрами предложенной архитектуры являются гибридность и коэволюционность — ИИ подстраивается под запросы пользователя, а взамен поясняет человеку наиболее эффективные способы постановки задач. Разницу между двумя архитектурами искусственного интеллекта (классической и гибридной) можно увидеть в использовании ИИ в медицине, над чем уже работают ученые ЛЭТИ.

Искусственный интеллект уже умеет диагностировать болезнь Паркинсона:

Использованные источники: