Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 1/2020 vyšlo
tiskem 20. 1. 2020. V elektronické verzi na webu 12. 2. 2020. 

Téma: Elektrotechnologie; Materiály pro elektrotechniku; Nářadí, nástroje a pomůcky

Hlavní článek
Využití mHealth technologií pro automatizovaný sběr a přenos dat pacientů s diabetem

Aktuality

Výstavba 7. bloku JE Tchien-wan s reaktorem VVER-1200 začne už letos Ruská korporace pro atomovou energii Rosatom 20. ledna 2020 uvedla, že výstavbu 7. bloku…

Přístroje ABB pomáhají pěstovat chutná česká rajčata bez pesticidů Dát si v zimě čerstvá zralá rajčata, která by pocházela od lokálních pěstitelů, bylo až…

FOR CITY 2020: Inovace pro města, obce i regiony Jaká inovativní řešení, která pomocí moderních technologií zvýší kvalitu života obyvatel…

Nový elektronický obchod Rosatomu usnadňuje povolování nových jaderných bloků Koncern Rosenergoatom (elektroenergetická divize ruské korporace pro atomovou energii…

Veletrh Light+Building slaví dvacáté narozeniny Přijeďte se podívat do Frankfurtu nad Mohanem. V areálu frankfurtského výstaviště se bude…

Plovoucí jaderná elektrárna dodala první elektřinu do sítě 19. prosince 2019 začala plovoucí jaderná elektrárna Akademik Lomonosov dodávat do sítě…

Více aktualit

Vytváření vzorců chování pro umělou inteligenci

04.12.2019 | MIT | www.mit.edu

Lidé mají již od dětství pochopení pro základní principy fyzické reality. Nemluvně například chápe, že se předměty pohybují podle konkrétních vzorců a rozumí jejich vzájemné interakci. Když takovému dítěti předvedete karetní trik, jeho neskrývané překvapení je zcela přirozené.

Výzkumníci MIT nyní navrhli model demonstrující porozumění základům „intuitivní fyziky“ a principům chování předmětů, který lze využít k vytvoření dokonalejší umělé inteligence, jež by mohla na oplátku pomoci vědcům lépe porozumět poznávacím schopnostem kojenců.

Vzorce chování pro umělou inteligenci

Tento model, nazvaný ADEPT, pozoruje předměty pohybující se na scéně a předpovídá jejich chování na základě jejich fyzikálních vlastností. Během sledování předmětů vysílá model signál (jeden signál na každý snímek) korespondující s úrovní „překvapení“ – čím silnější je signál, tím větší je překvapení. Pokud tedy předmět dramatickým způsobem poruší předpokládaný vzorec chování – řekněme kupříkladu tím, že zmizí nebo se přemístí na opačnou stranu –, úroveň překvapení výrazně povyskočí.

Celý článek na MIT

Image Credit: Christine Daniloff

-jk-