Искусственный интеллект, нейросети

	Slav Rus ( Слушатель )
	12 июл 2019 18:02:11

УЧЕНЫЕ САМИ НЕ ПОНИМАЮТ КАК РАБОТАЕТ СОЗДАННЫЙ ИМИ ЖЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

новая дискуссия Дискуссия 229

Оказалось, что первое в мире моделирование Вселенной с помощью искусственного интеллекта работает практически также точно, как часы, и поэтому абсолютно непонятно ученым. Исследователи сообщили о новой симуляции 24 июня в журнале «Известия Национальной академии наук». Цель состояла в том, чтобы создать виртуальную версию космоса с целью моделировать различные условия для начала формирования Вселенной, но на данный момент ученые несколько обескуражены, так как сами не понимают каким образом работает их модель.))
«Это похоже на обучение программе распознавания изображений с большим количеством изображений кошек и собак, но вдруг выясняется, что программа способна распознавать слонов», — отметила соавтор исследования Ширли Хо, теоретический астрофизик из Центра вычислительной астрофизики в Нью-Йорке. «Никто не знает, как это происходит, и это большая загадка, которую еще нужно разгадать».

Учитывая огромный возраст и масштабы Вселенной, понимание ее формирования является сложной задачей. Одним из инструментов в наборе инструментов астрофизика является компьютерное моделирование. Однако традиционные модели требуют больших вычислительных ресурсов и времени, поскольку астрофизикам может потребоваться выполнить тысячи симуляций, настраивание различных параметров с целью определить наиболее вероятный сценарий реального мира.

Хо и ее коллеги создали глубокую нейронную сеть, чтобы ускорить процесс. Названная моделью смещения глубокой плотности, или D ^ 3M, эта нейронная сеть предназначена для распознавания общих характеристик в данных и «обучением» со временем, как манипулировать этими данными. В случае D^3M, исследователи внесли 8000 симуляций из высокоточной традиционной компьютерной модели Вселенной. После того, как D^3M узнал, как эти симуляции работали, исследователи применили совершенно новую, никогда ранее не встречавшуюся симуляцию виртуальной кубовидной вселенной шириной 600 миллионов световых лет. (Реальная наблюдаемая вселенная имеет ширину около 93 миллиардов световых лет.)

Нейронная сеть была способна запускать симуляции в этой новой Вселенной так же, как и в наборе данных из 8000 симуляций, который использовался для обучения. Моделирование было сосредоточено на роли гравитации в формировании Вселенной. Что было удивительно, сказал Хо, так это то, что когда исследователи применяли совершенно новые параметры, такие как количество темной материи в виртуальной вселенной, D^3M по-прежнему мог справляться с симуляциями — несмотря на то, что никогда не обучался тому, как обращаться с вариацией темной материи.

Модель также может сэкономить время исследователей, заинтересованных в универсальном происхождении. Новая нейронная сеть может завершить моделирование за 30 миллисекунд, по сравнению с несколькими минутами для самого быстрого метода моделирования без искусственного интеллекта. В сети также был коэффициент ошибок 2,8% по сравнению с 9,3% для существующей самой быстрой модели. (Эти коэффициенты ошибок сравниваются с золотым стандартом точности, моделью, которая занимает сотни часов на каждую симуляцию.)

Теперь исследователи планируют изменить другие параметры в новой нейронной сети, изучая, каким образом такие факторы, как гидродинамика или движение жидкостей и газов, могли сформировать Вселенную. Однако, сама Хо при этом отмечает, что эта особенность D ^ 3M является загадкой и делает моделирование интригующим как для вычислительной науки, так и для космологии.
https://rwspace.ru/n…llekt.html

+0.01 / 6

АУ

ОТВЕТЫ (6)

	slavae ( Слушатель )
	12 июл 2019 20:18:34

Цитата: Slav Rus от 12.07.2019 18:02:11

На защите курсовиков так бывает, когда студент купил работу, и не понимает, как программа даёт ответ ) Но это не от того, что в проге завёлся ИИ ))

+0.11 / 7

АУ

	Slav Rus ( Слушатель )
	13 июл 2019 11:04:57

Цитата: slavae от 12.07.2019 20:18:34

Наши по всей видимости не покупали, не зная как работает, не доверили бы такую ответственную "работу")
.
«Росэлектроника» представила корабельный комплекс связи с искусственным интеллектом
https://rostec.ru/ne…tellektom/
.
Похоже ИИ, стало чем то похоже на "нано"

+0.18 / 9

АУ

	TAU ( Слушатель )
	14 июл 2019 22:30:51

Цитата: Slav Rus от 13.07.2019 11:04:57

Да давно. Вон уже аж первое лицо заговорило...

-0.03 / 6

АУ

	GrinF ( Слушатель )
	09 ноя 2019 14:19:18

Цитата: Slav Rus от 13.07.2019 11:04:57

Ага - только нанохайп - это чисто отечественный хайп... А ИИ-хайп - мировой хайп (вместе с зеленым хайпом Греты)... Залезь на раздел cs arxiv.org... что сразу видно за 5 лет он стал крупнейшим разделом хранилища , переплюнув бессменного лидера math... А во вторых там чуть ли не каждая 4 работа со словами deep learning, или neural networks... Да и вообще эти два слова разлезлись по всем разделам

+0.00 / 0

АУ

	Дима23 ( Слушатель )
	09 ноя 2019 17:11:32

Цитата: GrinF от 09.11.2019 14:19:18

Ну так действительно разлезлись. Утилиты по автоматизации рутинной работы по распознаванию картинок (нередко именно это скрывается под красивыми словами deep learning) действительно активно использоваться стали в науке и промышленности в последние годы. Очень даже полезная штука.

Главное не путать с научпоповским т.н. "ИИ"

+0.06 / 2

АУ

	mark.76 ( Слушатель )
	16 июл 2019 23:44:50

Цитата: Slav Rus от 12.07.2019 18:02:11

Оказалось, что первое в мире моделирование Вселенной с помощью искусственного интеллекта работает практически также точно, как часы, и поэтому абсолютно непонятно ученым. Исследователи сообщили о новой симуляции 24 июня в журнале «Известия Национальной академии наук». Цель состояла в том, чтобы создать виртуальную версию космоса с целью моделировать различные условия для начала формирования Вселенной, но на данный момент ученые несколько обескуражены, так как сами не понимают каким образом работает их модель.))
«Это похоже на обучение программе распознавания изображений с большим количеством изображений кошек и собак, но вдруг выясняется, что программа способна распознавать слонов», — отметила соавтор исследования Ширли Хо, теоретический астрофизик из Центра вычислительной астрофизики в Нью-Йорке. «Никто не знает, как это происходит, и это большая загадка, которую еще нужно разгадать».

Учитывая огромный возраст и масштабы Вселенной, понимание ее формирования является сложной задачей. Одним из инструментов в наборе инструментов астрофизика является компьютерное моделирование. Однако традиционные модели требуют больших вычислительных ресурсов и времени, поскольку астрофизикам может потребоваться выполнить тысячи симуляций, настраивание различных параметров с целью определить наиболее вероятный сценарий реального мира.

Хо и ее коллеги создали глубокую нейронную сеть, чтобы ускорить процесс. Названная моделью смещения глубокой плотности, или D ^ 3M, эта нейронная сеть предназначена для распознавания общих характеристик в данных и «обучением» со временем, как манипулировать этими данными. В случае D^3M, исследователи внесли 8000 симуляций из высокоточной традиционной компьютерной модели Вселенной. После того, как D^3M узнал, как эти симуляции работали, исследователи применили совершенно новую, никогда ранее не встречавшуюся симуляцию виртуальной кубовидной вселенной шириной 600 миллионов световых лет. (Реальная наблюдаемая вселенная имеет ширину около 93 миллиардов световых лет.)

Нейронная сеть была способна запускать симуляции в этой новой Вселенной так же, как и в наборе данных из 8000 симуляций, который использовался для обучения. Моделирование было сосредоточено на роли гравитации в формировании Вселенной. Что было удивительно, сказал Хо, так это то, что когда исследователи применяли совершенно новые параметры, такие как количество темной материи в виртуальной вселенной, D^3M по-прежнему мог справляться с симуляциями — несмотря на то, что никогда не обучался тому, как обращаться с вариацией темной материи.

Модель также может сэкономить время исследователей, заинтересованных в универсальном происхождении. Новая нейронная сеть может завершить моделирование за 30 миллисекунд, по сравнению с несколькими минутами для самого быстрого метода моделирования без искусственного интеллекта. В сети также был коэффициент ошибок 2,8% по сравнению с 9,3% для существующей самой быстрой модели. (Эти коэффициенты ошибок сравниваются с золотым стандартом точности, моделью, которая занимает сотни часов на каждую симуляцию.)

Теперь исследователи планируют изменить другие параметры в новой нейронной сети, изучая, каким образом такие факторы, как гидродинамика или движение жидкостей и газов, могли сформировать Вселенную. Однако, сама Хо при этом отмечает, что эта особенность D ^ 3M является загадкой и делает моделирование интригующим как для вычислительной науки, так и для космологии.
https://rwspace.ru/n…llekt.html

Цитата: Slav Rus от 12.07.2019 18:02:11

Если бы эта модель была верной, то это была бы машина предсказания будущего, но ...
Классический пример ложных выводов на основе ложной модели - не пойми что хотели и не пойми что получили .

+0.06 / 4

АУ

<< А так же - генетика!

Вашингтон Пост бьет тревогу. В США снижается минимальная часовая ставка. >>