Sinir ağı parça zekası. Katlamayla ilgili basit bir deyişle: sinirsel önlemler nelerdir? Sinir ağlarının çevrilmesi

Zaten yıllar önce insanlar kendileri için düşünmeyi öğrenmeye çalışıyorlar ama merhametin sayısı çok fazla. Bu bariyeri sarmak mümkün

İnsan zekasını kopyalamaya çalışırsanız, mümkün olan en kısa sürede çalışmayı bırakacaktır. 1770 yılında Ugric şarap üreticisi Wolfgang von Kempelen, onunla uğraşan herkesi yenen bir makineli tüfek yarattı ve Napolyon Bonapart'ı yendi. Daha büyük bir etki için makinenin katlanma mekanizmaları izleyicilere gösterildi. Daha sonraki şarap üreticisi Vikrity olacak - otomatik makinenin ortasında, tüm sürece dahil olan bir denetleyici var. Prote podia, zengin bir galanın yaratılmasını üstlendi.

Hepsi nasıl başladı

20. yüzyılın 50'li yıllarının başlarından bu yana pek çok kaya geçti Frank Rosenblatt'ın ünlü algılayıcısı, bir nesne için giriş sinyalinin diğerleri için çıkış sinyali olarak hizmet ettiği, birbirine bağlı nesnelerin matematiksel bir modelidir.

Perceptronun yüce gücü, merhameti genişletmenin sözde kapısıydı. Bu elementlerin alanı (vuzliv), örgü arkadaşölçüde (matris) birbirleriyle. Bununla birlikte, pis kokunun kokusu giriş sinyaline tepki verir - örneğin, onu olduğu gibi bir şeyden mahrum bırakır. Ama diyelim ki algılayıcıya harfleri birbiri ardına ayırt etmeyi öğretmek istiyoruz. A, B, D girişine rastgele sırayla besleniyoruz. Model başlangıçta nesnelerden biri hakkında hiçbir şey bilmiyor, ancak kendisine arkasında merhamet fonksiyonunun yaratıldığı bir ağ geçidi bağlantısı veriliyor, bu da modelin çok memnun olduğu anlamına geliyor. Harf girildiğinde fonksiyon sıfır gösterir (düzeltme yoktur). Algılayıcı doğru çıktıdan ne kadar uzaksa fonksiyonun önemi artar. Öğütme ile ilgili sinyal girişe geri gönderilir, bu da modelin düzeltilmesine yol açar: matristeki düğümler düğümleri değiştirmiştir. Sonuç olarak algılayıcı, önceki girdi nesneleri kümelerinin durumunu ezberledi ve başladı.

“Modelin yeniliği” terimi başlangıca kadar kullanılmıyordu. Aslında modelin durumu, birkaç ters genişleme döngüsünden sonra eşit güce ulaştı. Aynı şekilde sarkaç da temizlendikten sonra aynı seviyeye gelir. Ancak modelin figürünü unutup kendini yeni modelde kaybetmiş olabileceği gerçeği, insanın öğrenme sürecinin habercisidir. Model başarılı oldu ve daha sonra ilk sinir ağının temelini oluşturdu.

Nöromüdahale teorisinin daha da geliştirilmesi, on yıl boyunca çok sayıda iniş ve çıkışlar yaşadı. En göze çarpan eleştiriler arasında, 1956'da Allen Newell ve Herbert Simon tarafından keşfedilen ilk parça zeka modeli olan Mantık Kuramı (LT, "mantık kuramcısı") ve bilgisayar biliminin büyümesini destekleyen bir program olan "Eliza" vardı. İngilizce 1965'te Joseph Weizenbaum tarafından yaratılan bir tema üzerine. Ancak o dönemdeki bilgisayar yeteneklerinin daha pratik amaçlar için sinir ağlarının oluşturulmasına izin vermediği ortaya çıktı. Zokrem, ordunun çok meraklı olduğu güçlü düşmanın teknolojisini tanımak için.

1990'larda nöroproteksiyonda yeni bir gelişme görüldü. Araştırmacıların veri madenciliği (veri madenciliği), bilgisayar zekası ve dil çevirisi, bilgisayarlı görme ve diğer alanlardaki ilerlemeleri, insan zekasının yeteneklerinin gelişimini bir kez daha alakalı hale getirdi. İşlemci hızındaki artışlar ve bellek performansındaki düşüş, giderek daha az gerçek hayattaki görevlerde sinirsel kesmeye başlamayı mümkün kıldı. Ancak öğrenmeye yönelik çok az veri ve kaynağın olduğu, nörolojik önlemlerin "yeterince akıllı" olmadığı, çok fazla merhamet olduğu ortaya çıktı. Bu nedenle, sembollerin tanınması gibi özel bölümlerde durgunluk olduğunu ve yapay zekaya olan gizli ilginin yeniden ortaya çıktığını gördüler.

İnsanların nöronları ve nöromerezhi

İnsanın kafasındaki nöronlara bağlı sinir sınırları nelerdir ve bunlara nasıl zeka diyebiliriz?

İnsanın zihinsel sürecine ilişkin mevcut bulgular, korteksteki nöronların birbirleriyle aksonlarıyla iletişim kurabildiğini, periyodik olarak "yanlardan" sinyaller gönderebildiğini ve tabandan uyarılma durumuna geçebildiğini göstermektedir. İnsan beyni yaklaşık 85-86 milyar nöron içerir ve bir nöron 20 bin kadar diğer nöronla bağlantı kurabilir. Gerçek şu ki bu yapı, müritlerinin saygısını zaten sağlamış olduğundan misliti olarak tasarlanmıştır.

“Yapay zeka” terimi ilk kez 1956 yılında Amerikalı bilim adamı John McCarthy tarafından keşfedildi ve ilk kez dile getirildi. Daha çok tartışılan algılayıcı modelinin açıklamasında, zaten 50'li ve 60'lı yıllarda düğümlerin, ölçümlerin ve bağlantıların istatistiksel kavramları tanıtıldı ve bu düğümler, insan beyninin gelişmesiyle o zamanın iş akışı altına alındı. nöronlar denir.

Bireysel zekanın gelişmesinin bir sonucu olarak, bir dizi önlem ortaya çıktı. Beynimiz görüntüleri, metinleri ve resimleri anında tanıma sürecinden geçer ve bu hafızada saklanır. Bilgisayarlar ve sinir ağları o kadar da evrensel değil: Tahmin etme şansım oldu farklı görünümler, işiniz için en iyi uygulamalardan bazılarına sahip dış görünümler: zgortkovi - bunları görüntü analizi için kullanmak önemlidir, tekrarlayanları - dinamik değişikliklerin analizi için, otomatik kodlayıcılar - sınıflandırma için (örneğin, harfleri, sembolleri tanımak için), kod çözücüleri astarlar - nesnenin temel özelliklerini ortaya çıkarmak için, özel sinir ağları - yeni nesnelerin oluşturulması için ve özel hafıza merkezleri (LTSM) - bilgilerin depolanması ve kaydedilmesi için.

Nöro-müdahale türlerine paralel olarak, yeni nöronlardan oluşan bir topun diğer bir topun girdisi olduğu çok küresel nöro-ara bağlantılar yaratma fikri ortaya çıktı. Daha sonra konsolidasyona başladılar farklı şekiller topları tek bir modelde topluyor ve tüm bunların amacı nörolojik ölçümleri insan zekası seviyesine yaklaştırmak.

Günlerimiz

Nöromoderasyona tam anlamıyla saygı gösterilmesi ve “parça zeka” teriminin aktif olarak kullanılması, hesaplamaların video kartlarına aktarılmasından bu yana elde edilen olumsuz sonuçlardan kaynaklanmaktadır. Derileri zengin bir şekilde daha fazla çekirdek içerir, daha düşük merkezi işlemci ve hafızayı geri getirin - bu, temel işlemcilere karşı yüzlerce kez sinirsel baskılamanın hızlandırılmış gelişimine yol açtı. Galusia AI'nın yeni dönemecinin bir başka nedeni de başlangıç için büyük yükümlülüklerin ortaya çıkmasıydı.

Aynı zamanda dünyanın en büyük şirketleri nörometri için para ödüyor: sosyal medya (ve Cambridge Analytica gibi ortakları) ek analizler kullanarak reklamları hedefliyor, Nvidia ve diğer perakendeciler arabalarda video izleme için platformlar yaratıyor. duruma göre yollardaki işaretleri ve yayaları net bir şekilde tanıyabilmek. Ancak yakın gelecekte esas olarak yasal olarak gerekli olmayan eylemlerde durgunlaşacağız ve durağanlaşacağız. Sahada bilinmeyen bir şahsın veya bankada tekrar eden bir kişinin ortaya çıkmasından önce olabilirler, keruban'ı affedebilirler veya nihai kararın sorumluluğunu üstlenmeyebilirler.

Bilginin daha iyi sınıflandırılmasına temel olan nöro ölçümler, bireysel zekanın temeli olarak nasıl kullanılabilir? Basit beslenmeye dayanarak, doğal zeka olmadan yapay zekadan nasıl yararlanılabileceğini ve etkili bir şekilde uygulanabileceğini anlamak mümkündür. Cevap hayır, çünkü en iyi sonuçları elde etmek için kişi, yeterli sonuçları elde etmek amacıyla nörometri parametrelerini kendisi ayarlar. Kabaca söylemek gerekirse, cilt durumunu iyileştirmek için kişi kendi nöromüdahale mimarisini seçer. Durum bağımsızsa, ufukta yön görünene kadar belirli bir görevin başarılması için bir nöro-denetim oluşturmak gerekir.

Hala çekte bir adamı yenebilenleri umursamıyorlar ve aynı zamanda, bir erkeği yenen deri makinesinin başına geçtiği anda insanlar bunu nasıl yaptıklarıyla övünüyorlar.

Nöroinformatik ve nörosibernetik, yapay zekaya doğrudan yön veren alanlardan biridir. Oskolki " parça zekası - bu, geleneksel entelektüel görevlerin uygulanmasına izin veren yazılım ve donanım özelliklerinin geliştirilmesini içeren bilgisayar biliminin doğrudan sonucudur" ve bugüne kadar görev, akıllı robotların oluşturulmasını, optimal kontrolü, eğitimi ve kendi kendini eğitmeyi, örüntü tanımayı, tahmin etmeyi vb. içerir - aynı görev, en gelişmiş sinirsel ölçümler için ve en iyisini geniş çapta oluşturmak için.

Klasik uzman sistemlerin yaratılmasında olduğu gibi, insan uzman (belki de bir bilgi mühendisinin yardımıyla) bilgisini en başından itibaren resmileştirmek (bunu doğal bir kurallar veya şablonlar dizisi olarak sunmak) ve mantıksız olanları ortadan kaldırmakla yükümlüdür. ve resmi formülasyon, bunun uzun ve zorlu bir süreç olduğunu ve nöro-girişim uzman sistemlerinin deneysel verilerin (gerçeklerin) farkında olduğunu biliyor. Örneğin ortaya çıkacak ve teşhis gerektiren yeni bir faaliyet alanı için insan uzmanı kapasitesinde nöroekspertiz sistemleri oluşturmak mümkün.

Nöral algoritmalar, geleneksel olarak entelektüel olarak kabul edilen karmaşık pratik görevleri tamamlamak için başarıyla kullanılıyor: özellik tanıma (ve görüntüdeki görüntülerin ve nesnelerin diğer spesifik tanınması), güvenlik yönetimi Çok sayıda ölümcül cihaz, hastalıkların tıbbi teşhisi.

Öncelikle yapay zeka teknolojileri ve yöntemleri, durumdaki ana sesi ortaya çıkarabilir ve bu da aşağıdaki özelliklerden bir veya birkaçına yol açabilir:

Algoritmanın tamamen bilinmediği ve bilgisayar kaynaklarının paylaşılması yoluyla bulunabileceği,
görev sayısal biçimde ifade edilemez,
Hedefler kesin olarak tanımlanmış bir amaç işlev kriteri cinsinden ifade edilemez.

Ancak parçalar Bilgi – mantıksal tanımlama sürecinde kullanılan resmileştirilmiş bilgidir", o zaman nörolojik korumanın gerçekleştiğini söyleyebiliriz gerçekler(ilk seçim formunda sunulan ışık hakkında gerçek bilgi) ve ilk seçim formları sürecinde tüzük- Sinir ağı bulgularının üstün bir şekilde nasıl tanımlanacağı bilgisi. Bu karar verme kuralları bir sinir ağından alınabilir ve klasik uzman sistemler için geleneksel olan bilgi temsil formalizmlerinden birinde (örneğin, mantıksal gelişim için bir dizi üretim kuralı biçiminde) yazılabilir. Alternatif olarak, bir karar vermek için algoritmanın sinirsel sınır belirtilerinin dürtülerine güvenebilirsiniz, çünkü görevi tamamlama yöntemini bozma olasılığı nedeniyle yorumlanması daha az önemlidir.

Sinirsel sınır uzman sistemlerinin hızlı gelişme ve gelişme yeteneği, zayıf olanların özelliklerini yansıtmalarına olanak tanır. Dış dünya Uzmanların bilgilerini resmileştirmenin geleneksel yolu zorlu ve zahmetli olduğundan, mevcut bilgilerle çalışın.

Koku, insan sinir sisteminin doğal sinir devresine dağıldı.

Parça sinir ağları

İlk nörobilgisayarın mucidi Dr. Robert Hecht-Nielsen, sinir ağıyla ilgili şu anlayışı ortaya koydu: “Sinir ağı, kendi dinamikleri aracılığıyla bilgiyi işleyen bir dizi basit, birbirine oldukça bağlı işlem öğelerinden oluşan bir hesaplama sistemidir. "Dış etkilere etkili tepki" .

Parça sinir ağlarının (INS) temel yapısı

INN fikri, canlı nöronlar ve dendritler gibi silikon ve tellerin yardımıyla gerekli bağlantıları oluşturarak robotik insan beynini taklit etmenin mümkün olduğunun keşfine dayanıyor.

İnsan beyni nöron adı verilen 100 milyar sinir hücresinden oluşur. Koku, diğer binlerce Akson hücresiyle ilişkilidir. Dış ortamdan gelen hayvanlar veya organlardan gelen sinyaller dendritler tarafından hassas bir şekilde alınır. Bu giriş sinyalleri, sinir devresinde hızla hareket eden elektriksel darbeler yaratır. Daha sonra nöron, mesajı gönderebilecek veya göndermeyebilecek diğer nöronlara bilgi gönderebilir.

Bireysel sinir ağları, insan beyninin biyolojik nöronlarını temsil eden birçok düğümden oluşur. Nöronlar birbirine bağlıdır ve tek tek iletişim kurarlar. Düğümler giriş verilerini kabul edebilir ve veriler üzerinde basit işlemler gerçekleştirebilir. Bu işlemler sonucunda veriler diğer nöronlara aktarılır. Bir dış görünüm düğümünün çıktısına aktivasyonu denir.

Deri kayış yünle örülmüştür. INS, konunun anlamını değiştirme biçiminden dolayı başlangıçtan önce inşa edilir. Bebeğin adımında basit bir INS gösterilir:

Parça sinir ağı türleri

Є iki tür parçalı sinir ağı topolojisi - doğrudan bağlantılı ve zil sesiyle.

Bilgi akışı tek yönlüdür. Blok, aynı bilgi tarafından kaldırılmayan bilgileri diğer birimlere iletir. Paralı yol döngüleri yok. Sabit giriş ve çıkışların kokusu var.

Burada kapı döngülerine izin verilir.

Yapay sinir ağları nasıl gerçekleştirilir

Topoloji devreleri gösterir, deri oku iki nöron arasındaki bağlantıları içerir ve bilgi akışı yollarını gösterir. Deri bağı, iki nöron arasındaki sinyali kontrol etmekten sorumludur.

Tedbir “iyi” ve “gerekli” bir çıktı yarattığından etkinin ayarlanmasına gerek yoktur. Ancak tedbir "zarar" veya "ihmal edilmiş" kararlar veya uzlaşmalar yarattığından, sistem mevcut sonuçları iyileştirmek için kendi katsayılarını ayarlar.

Parça sinir ağlarında makine öğrenimi

INS günümüzden önce inşa edildi ve kokusu geleceğe de yansıyor. Arkasında çok fazla strateji var

Navchanna - okuyucunun türler hakkında bildiklerine dair en azından ilk seçimi sunan okuyucuyu içerir. Merezha, sonuçlarını okuyucunun sonuçlarıyla karşılaştırıyor ve kendi katsayılarını ayarlıyor.

Bilinen türlerde bir ön seçim yoksa, öğretmensiz başlamak gerekli değildir. Mesela kümelenme alanında yani. belirli kriterlere göre grup başına bir öğe alt kümesi.

Takviyelerle başlamak, dikkatle tetiklenen bir stratejidir. Merezha, içinde bulunduğu koşulları göz önünde bulundurarak bir karar verir. Eğer tedbir daha olumsuzsa, yönetici annenin çeşitli gerekli kararları alabilmesini sağlayacak şekilde eylemlerini ayarlar.

Dönüm noktası için algoritma

Bayes ölçüleri (BM'ler)

Bunlar, bir dizi değişken değişiklik arasında benzersiz görselleştirmeler sunmaya yönelik grafiksel yapılardır.

Bu durumlarda cilt belirli önermelerle hassas bir değişime uğrar. Örneğin, tıbbi bir teşhiste kanserli bir hastanın kanser olduğu yönündeki bir önermedir.

Düğümleri birbirine bağlayan kaburgalar bu değişken değerler arasında benzer bir dağılıma sahiptir. İki düğümden biri başka bir düğüme akarsa, koku ortada bağlanacaktır. Değiştirilebilir parçalar arasındaki bağlantının gücü büyük ölçüde deri düğümünün gücüyle belirlenir.

BN'de yalnızca yaylarla sınırlıysanız, yayın düz çizgisini takip ederek düğüm noktasına geri dönemezsiniz. BNZ'nin yıldızlarına döngüsel olmayan bir grafik denir.

BN'nin yapısı, korunan kapsamlı bilgi ve verilerin elde edilmesi için idealdir. BN, verilerin varlığına bağlı olarak nedensel ilişkileri tanımak ve çeşitli sorunları anlamak ve geleceğe aktarmak amacıyla kullanılabilir.

Sinir ağlarının görüntülerini kaldırma

Binanın kokusu insanlar için basit ama makineler için zordur:

Havacılık - uçak otopilotu;

Otomotiv otomotiv sistemleri rehberlik;

Viyskovi - meteorolojik gözetim, otopilot, sinyal/görüntü tanıma;

Elektronik – tahmin, hata analizi, bilgisayarla görme, ses sentezi;

Mali - mülk değerlendirmesi, kredi danışmanları, ipotek, ticaret şirketi portföyü vb.

Sinyal işleme – sinir ölçümleri ses sinyalini işlemeye başlayabilir.

Parça zekası, sinir ağları, makine öğrenimi; tüm bu popüler kavramlar gerçekte ne anlama geliyor? Benim gibi bu işe yeni başlayan çoğu insan için kokular her zaman harika görünmüştür, ancak gerçekte özleri yüzeyde yatmaktadır. Yapay sinir ağları hakkında basit kelimelerle yazma fikri uzun zamandır aklımdaydı. Kendiniz öğrenin ve başkalarının bu teknolojinin neye benzediğini bilmesini sağlayın, geçmişine ve beklentilerine bakın. Bu yazıda ağa girmemeye, sadece yüksek teknolojiler dünyasında bu ümit verici yön hakkındaki haberleri popülerleştirmeye çalıştım.

Parça zekası, sinir ağları, makine öğrenimi – tüm bu popüler kavramlar gerçekte ne anlama geliyor? Benim gibi bu işe yeni başlayan çoğu insan için kokular her zaman harika görünüyordu, ancak gerçekte özleri yüzeyde yatıyor. Yapay sinir ağları hakkında basit kelimelerle yazma fikri uzun zamandır aklımdaydı. Kendiniz öğrenin ve başkalarının bu teknolojinin neye benzediğini bilmesini sağlayın, geçmişine ve beklentilerine bakın. Bu yazıda ağa girmemeye, sadece yüksek teknolojiler dünyasında bu ümit verici yön hakkındaki haberleri popülerleştirmeye çalıştım.

Biraz tarih

Beynin süreçlerini modellemeye çalışırken ilk kez parçalı sinir ağları anlayışı devreye girdi. Bu alandaki ilk ciddi buluş, 1943'te McCulloch-Pitts sinir ağları modelinin yaratılmasıdır. Son zamanlarda bir parça nöronun modeli geliştirildi. Ayrıca mantıksal işlemlerin yürütülmesi için bu öğelerin çerçevesinin tasarımını da ortaya koydular. Ale nagolovnishe, böyle bir önlemin dikkate alınması gerektiği dikkatimize sunuldu.

Bir sonraki önemli dönüm noktası, 1949'da Donald Hebb tarafından ilk INS hesaplama algoritmasının geliştirilmesiydi ve bu, sonraki on yılın ana algoritması haline geldi. 1958'de Frank Rosenblatt, beyni işleyen bir sistem olan parceptron bozukluğuyla doğdu. Günümüzde teknolojinin birçok analogu var ve esas olarak sinirsel ölçümlere dayanıyor. 1986'da, neredeyse bir gecede, bir tür Amerikan ve Radyan araştırması, çoklu top algılayıcısını geliştirmenin ana yöntemiydi. 2007 yılında bir grup sinir ağı birbirine aktarıldı. İngiliz bilgisayar bilimcisi Geoffrey Hinton, örneğin insansız araçların çalıştırılması için geliştirilmekte olan zengin top sinir ağlarının derin öğrenimine yönelik bir algoritma geliştiren ilk kişi oldu.

Kısaca müstehcenlik hakkında

Hukuki anlamda sinir ağları, bir canlıdaki sinir hücrelerinin ağ oluşturması prensibiyle çalışan matematiksel modellerdir. INS, programlamada veya donanım çözümlerinde uygulanabilir. Bir nöronun tanımlanmasını kolaylaştırmak için, giriş kapısı olmayan ve tek çıkışı olan ne tür bir orta olduğunu belirlemek mümkündür. Hesaplama algoritması, sayısal giriş sinyallerinin çıkış sinyallerinden nasıl üretileceğini belirler. Nöronun cilt girişine dijital değerler sağlanır ve bunlar daha sonra nöronlar arası bağlantılara (özetlere) genişletilir. Bir sinapsın, değeri bir nörondan diğerine geçerken giriş bilgisinin değiştiği bir parametresi vardır. Nöromoderasyonun en basit prensibi renk karışımının uygulanmasıyla temsil edilebilir. Mavi, yeşil ve kırmızı nöronlar parçalanıyor. Bir sonraki nöronda hangisi baskın olacaksa o nöronun bilgisi.

Nörofüzyonun kendisi bu tür nöronların (işlemcilerin) bulunmadığı bir sistemdir. Bu işlemcileri (çok daha basit, kişisel bir bilgisayarın daha düşük işlemcisi) bilgisayara bağlıyken kullanmak kolaydır. harika sistem Binanın nöronları daha da karmaşıktır.

Bununla birlikte, durgunluk alanında nörofüzyon, örneğin bir örüntü tanıma yöntemi olan INS'nin makine teknolojisi açısından farklı şekillerde yorumlanabilir. Matematiksel açıdan bakıldığında bu, oldukça parametrik bir görevdir. Sibernetik açısından bakıldığında - robotiğin uyarlanabilir kontrolünün bir modeli. Bireysel zeka için INS, hesaplamalı algoritmalar kullanılarak doğal zekanın modellenmesine yönelik ana depodur.

Nörometrenin temel hesaplama algoritmalarına göre temel avantajı öğrenme yeteneğidir. Kelimenin tam anlamıyla başlangıç, nöronlar arasındaki bağlantının bilinen güvenilir katsayılarında, ayrıca üzerinde çalışılan verilerde ve giriş ve çıkış sinyalleri arasındaki katlama bağlantılarında yatmaktadır. Aslında gelecekte sinirsel izlemenin başlatılması, sistemin ilk seçimde mevcut verilere dayanarak doğru sonucu tespit edebileceği anlamına geliyor.

Bugünkü kamp

Ve bu teknoloji ne kadar zengin bilgilendirici olursa olsun, INS hala insan beyni ve zekasının yeteneklerinin çok ötesindedir. Prote, nöro-rejimler zaten birçok faaliyet alanında durgunlaşıyor. Henüz son derece entelektüel kararlar almaya hazır değiller, ancak daha önce ihtiyaç duyulan insanların yerini alabilirler. INS kullanımının sayısal alanları arasında şunlar sayılabilir: kendi kendine başlayan üretim sistemlerinin oluşturulması, insansız araçlar, görüntü tanıma sistemleri, akıllı güvenlik sistemleri, robot teknolojisi, enerji izleme sistemleri, sesli etkileşim arayüzleri, analitik sistemler ve çok daha fazlası. Nöromergenin bu kadar geniş bir genişliği aynı zamanda görünümle de yakınlaştırılmıştır. çeşitli şekillerde INS'nin hızlı başlatılması.

Bugün sinir ağları pazarı muhteşem; milyarlarca ve milyarlarca dolar değerinde. Uygulamada görüldüğü gibi, dünyadaki çoğu nörofüzyon teknolojisi birbirinden çok az farklıdır. Nörokorunmanın prote durgunluğu, nöbet geçiren çoğu insanın büyük bir arkadaş olmadan karşılayabileceği daha da pahalı bir faaliyettir. Nöral ölçümlerin geliştirilmesi, başlatılması ve test edilmesi büyük hesaplama çabası gerektirir; bunun bol olduğu ve BT pazarında büyük etkisinin olduğu açıktır. Bu alanda araştırma yapan başlıca şirketler arasında Google DeepMind, Microsoft Research, IBM, Facebook ve Baidu yer alıyor.

Elbette her şey yolunda: nörolojik sınırlar gelişiyor, pazar büyüyor ama sorun henüz çözülmedi. İnsanlık, insan beynine olabildiğince yaklaştırmak istediği teknolojiyi yaratamadı. İnsan beyni ile yapay sinir ağları arasındaki temel farklara bir göz atalım.

Nöromegazinler neden hala insan beyninden uzakta?

Sistemin çalışma prensibini ve verimliliğini kökten değiştiren en önemli husus ise; değer aktarımı Bireysel sinir ağlarındaki ve biyolojik nöron ağlarındaki sinyaller. Sağdaki, INS nöronlarındaki sayılar gibi aktif değerler olan değerleri iletir. İnsan beyninde sabit bir genliğe sahip dürtülerin iletimi vardır ve bu dürtüler pratikte mittendir. Yıldız, düşük düzeyde insan nöron kaynağı gösteriyor.

Öncelikle beyindeki iletişim hattı çok daha etkili ve ekonomiktir, INS'de daha düşüktür. Başka bir şekilde darbe devresi, teknolojinin uygulama kolaylığını sağlar: katlamalı hesaplama mekanizmaları yerine yeterli sayıda analog devre. Sanırım dürtü sinyalleri geçici seslerden çalınıyor. Gürültü akınına kadar çalışma sayıları düşük, bunun sonucunda da suçluluk yaygınlığı artıyor.

Kese

İnanılmaz bir şekilde, son on yılda sinir ağlarının gelişiminde bir patlama yaşandı. Biz öncelikle INS'yi başlatma sürecinin daha zengin ve daha basit hale gelmesiyle ilgileniyoruz. Ayrıca, "elde edilen" sinir bariyerleri aktif olarak geliştirilmeye başlandı ve bu da teknolojinin ilerleme sürecini önemli ölçüde hızlandırmamızı sağlıyor. Ve eğer nöromüdahaleler insan beyninin kapasitesini tamamen arttırırsa, bunu yapabilecek olanlar hakkında konuşmak için henüz çok erken olduğundan, önümüzdeki onyıllarda INS'nin en önemli mesleklerin dörtte birinde insanların yerini alması muhtemeldir. daha çok gerçeğe benziyor.

Daha fazlasını bilmek isteyenler için

Büyük Sinir Savaşı: Google Gerçekten Neyi Başlatıyor?
Bilişsel bilişim geleceğimizi nasıl değiştirebilir?

Bilimsel ve pratik konferans

"Maybutne'da Croc"

Andriychuk Andriy, 9. sınıf öğrencisi A

MBOU "ZOSH No. 47" Chiti

Bilimsel taş ocağı: Mihaylov E.I. Bilişim ve Fizik Öğretmeni MBOU "ZOSH No. 47" Chiti (tip kategorisi)

m.Çita – 2018

Nöral ağlar. Parça zekası

Andriychuk Andriy

MBOU "ZOSH No. 47"

9. sınıf "A"

Kısa talimatlar

Basınç kullanım saati altında bilgisayar sistemleri Kozhen sordu: “Bir makine nasıl bir insanla aynı şekilde düşünebilir ve davranabilir? "
Böylece Geliştirme II, makinelerde de insanlara benzer bir zeka yaratma niyetiyle başladı.

Nöroinformatik ve nörosibernetik, yapay zekaya doğrudan yön veren alanlardan biridir. "Geleneksel akıllı görevlerin gerçekleştirilmesine izin veren yazılım ve donanım özelliklerinin geliştirilmesini içeren doğrudan bilgisayar biliminden değil, parça zekanın" kalıntıları ve bu görevler arasında akıllı robotların yaratılması, optimal kontrol, başlatma ve kendi kendine başlatma yer alıyor. , tahmin vb. - Bu, belirli sinirsel önlemlerin geliştirilmesi ve mümkün olduğu kadar geniş çapta oluşturulması görevidir.

Nöral ağlar. Parça zekası

Andriychuk Andriy

Rusya, Transbaykal bölgesi, Çita şehri

MBOU "ZOSH No. 47"

9. sınıf "A"

Soyut

Sinir ağı algoritmaları geleneksel olarak başarılı bir şekilde akıllı olarak kabul edilir: (görüntüdeki nesnelerin diğer görevleri), insansız hava araçlarının kontrolü vb.

Öncelikle yapay zeka teknolojileri ve yöntemleri, durumdaki ana sesi ortaya çıkarabilir ve bu da aşağıdaki özelliklerden bir veya birkaçına yol açabilir:

çözüm algoritması bilinmiyor ve bilgisayar kaynaklarının paylaşılması yoluyla çözülebilir;

öncül sayısal biçimde belirtilemez;

Hedefler kesin olarak tanımlanmış bir amaç işlev kriteri cinsinden ifade edilemez.

Bununla birlikte, "bilgi, mantıksal türetme sürecinin bir parçası olan resmileştirilmiş bilgidir" bakış açısından, sinirsel izlemenin gerçekleri (dünya hakkında gerçek bilgi, ilk seçimin bakış açısından temsiller) aldığını söyleyebiliriz. ve süreçte Başlangıç kuralları oluşturur - bulguları açıklayan bilgi, nörodepresyonu çözme yöntemidir. Bu karar verme kuralları bir sinir ağından alınabilir ve klasik uzman sistemler için geleneksel olan bilgi temsil formalizmlerinden birinde (örneğin, mantıksal gelişim için bir dizi üretim kuralı biçiminde) yazılabilir. Alternatif olarak, bir karar vermek için algoritmanın sinirsel sınır belirtilerinin dürtülerine güvenebilirsiniz, çünkü görevi tamamlama yöntemini bozma olasılığı nedeniyle yorumlanması daha az önemlidir.

Sinirsel sınır uzman sistemlerinin hızlı bir şekilde gelişme ve gelişme yeteneği, hızla değişen dünyanın özelliklerini yansıtmalarına ve tıpkı geleneksel formalizasyon yöntemi gibi güncel bilgilerle çalışmalarına olanak sağlamaktadır. İnsan uzmanlarını tanımak daha zorlu ve zordur.

Araştırmanın alaka düzeyi Sinir devreleriyle bağlantılı olarak insan beyninde bulunan bilgilerin işlenmesinin dijital işleme yöntemlerinden evrimleştiği anlaşılmaktadır. İnsan beyni oldukça katlanabilir, doğrusal olmayan, paralel bir hesaplama cihazı gibi çalışır.

Beynin çok sayıda sinir hücresinden (nöronlardan) oluştuğu bilimsel olarak kanıtlanmıştır. İnsan beyninde tek bir nöronun oluşturduğu yapısal bağlantıların sayısı on ile yüz bin arasında değişmektedir. Bu sayede sinir sinyallerinin geçebileceği bir sinir bariyeri yaratılmış olur. Bu sinyaller nöronlarda ve onların davranışlarında değişikliklere neden olur. Bir dizi sinir sinyali beynin aktivitesini belirler.

Amaç verilen robotlar - sinir ağlarının prototipinin oluşturulması ve daha da geliştirilmesi(Programınızın ayrıntılarını ekleyin)

Teslim edilen meta, filizlenmeyi içerirzavdan :

Bundan doğrudan elde edilen bariz bilgilerin analizi;

Programların geliştirilmesi ve uygulanması;

Zastosuvannya ve kanunla gösteri ve sinirsel önlemler ve parça istihbarat ilkeleri;

Araştırma ve deneyler yaptı.

Soruşturmanın amacı: parça zekası;

Soruşturma konusu: sinirsel ara bağlantı, yapay zekayı uygulamanın yollarından biridir;

Soruşturma yöntemleri:

- yapay zeka, makine becerileri ve nöromüdahalelerle doğrudan bağlantıların araştırılması;

verilerin geri çekilmesinin yasallaştırılması;

Nöral ölçüm modellerinin deneysel çalışmaları;

Onay yazılım güvenliği sinir ağı modeli içinadını ekleyin, programın dilini ekleyin(Navchannya, öğreniyor).

Hipotez: Çalışma hipotezi, sinirsel ölçümlerin ve yapay zekanın, bilgi toplumunda yaşayan ve modern bilgi teknolojilerinin hizmetinde olan insanların hayatını önemli ölçüde kolaylaştırabileceği varsayımına dayanmaktadır.

Bilimsel yenilik: Sinyal işleme algoritmalarını aralarındaki öğeler ve bağlantılar açısından tanımlamayı mümkün kılan yeni bir parçalı sinir ağları modeli geliştirildi. Modelin oluşturulması program adı ekle

Pratik önemi

Robotik süreçteki yaratımlar ve bir program kompleksi, yeni model çerçevesinde nöral önlemlerin tanımlanması, derlenmesi, görselleştirilmesi, iyileştirilmesi ve başlatılması için analiz edilebilir. Bu ayrıştırma ile algoritmalar ve mimari, sinir ağlarının diğer modellerinin uygulanmasını ve kurulmasını mümkün kılar.

Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde sinir ağları kavramı ve parça zekası incelenmiştir. Nöral ölçümlerin ve yapay zekanın tarihçesi sunulmuş ve bir sınıflandırma yapılmıştır.

Başka bir bölümde kesme teknolojisi sunulmaktadır yazılım kompleksi Robotların temel teknikleri gözden geçiriliyor.

Üçüncü bölümde modelleme sonuçlarının bir açıklaması sunulur ve deneylerin analizi sağlanır.

Nöral ağlar. Parça zekası

Andriychuk Andriy

Rusya, Transbaykal bölgesi, Çita şehri

MBOU "ZOSH No. 47"

9. sınıf "A"

Soruşturma planı

Önemli sorunlar ve beslenme araştırılmaya devam ediyor;

Araştırma yöntemleri: seçilen beslenme araştırmasından elde edilen bilgilerin tanımlanması ve analiz edilmesi, gözlemlenen beslenmenin temel özelliklerinin tanımlanması, araştırmayı anlama anahtarının belirlenmesi.

İlerlemenin izlenmesi:

Bu soruşturmaların beyanı; araştırmanın alaka düzeyinin belirlenmesi;
Soruşturma konusuyla ilgili önemli hususlar;
Açığa çıkan bilgiler, gerekli araştırmalar;
Vivchennya dzherel bilgileri; anlaşılabilir temel terimlerin tanımlanması;
Yakalanan bilgilerin seçimi ve analizi, ana araştırma kategorilerinin seçimi;
Hafiyelik öncesi çalışma planının geliştirilmesi ve geliştirilmesi;
Bilginin işlenmesi ve analizi;
Soruşturmadan önce yazılmış;
Plan ve düzenin resmileştirilmesi.
Zahist okul konferansında.

Nöral ağlar. Parça zekası

Andriychuk Andriy

Rusya, Transbaykal bölgesi, Çita şehri

MBOU "ZOSH No. 47"

9. sınıf "A"

Zmist

Giriş;

Ana bölüm;

Doslednytska kısmı;

Visnovok;

Bilgi öğelerinin listesi.

Nöral ağlar. Parça zekası

Andriychuk Andriy

Rusya, Transbaykal bölgesi, Çita şehri

MBOU "ZOSH No. 47"

9. sınıf "A"

Girmek

İstihbarat - Bu, fikirler üzerinde çalışma, planlama, problem çözme, soyut düşünme, karmaşık fikirleri kavrama, hızlı okuma ve bilgiye dayanarak başlama yeteneğini içeren çok güçlü bir kavramdır.

İnsan zekası tüm avantaj ve dezavantajlarına rağmen organik bir yapıya sahiptir.

Nöron sınırı – yapay zekayı uygulamanın yollarından biri (II).
II'nin geliştirilmesinde geniş bir alan vardır - makine öğrenimi. Vaughn, bağımsız olarak okunabilen algoritmaları yönlendirme yöntemlerini tanıtıyor. Herhangi bir görevin net bir önceliği olmadığından bu gereklidir. Bu durumda doğru çözümü aramak değil, bu aramaya kendisi yöntem sağlayan bir mekanizma oluşturmak daha basittir.

Nörositka özelliği, en son bilgilere göre kendine zarar veren davranışın gelişmesi olan insan sinir sisteminin işleyişini modeller. Bu şekilde sistem her seferinde daha az af üretiyor.

Ana bölüm

Sinir ağlarının tarihi

“Sinir ağı” terimi 20. yüzyılın ortalarında ortaya çıktı. Ana sonuçların doğrudan herkesten alındığı ilk robotlar McCulloch ve Pitts tarafından derlendi. 1943'te bir grup, matematiksel algoritmalara ve beyin aktivitesi teorisine dayanan sinir devrelerinin bilgisayar modelini geliştirdi. Nöronların basitçe çift sayılarla çalışan cihazlar olarak görülebileceğini öne sürdüler ve bu modele eşik mantığı adını verdiler. Biyolojik prototiplerine benzer şekilde, McCulloch-Pitts nöronları artık sinaptik iletkenliği tanımlayan parametreleri ayarlamaya başladı. Araştırmacılar, elektronik nöronlardan oluşan bir devrenin tasarımını kullandılar ve böyle bir devrenin pratik olarak herhangi bir sayıda ve mantıksal işlemi gerçekleştirebileceğini gösterdi. McCulloch ve Pitts böyle bir ölçümün aynı zamanda başlayabileceğini, kalıpları tanıyabileceğini, tanıyabileceğini ve bunun zeka için her türlü şeyi yapabileceğini varsaydılar.

Bu model, sinir ölçümlerini izlemeye yönelik iki farklı yaklaşımın temellerini attı. Yaklaşımlardan biri beyindeki biyolojik süreçlerin etkisini yönlendirmek, diğeri ise uygulanan çeşitli görevlere parça zeka yöntemi olarak nöral ölçümlerin uygulanmasıdır.

1949'da Kanadalı fizyolog ve psikolog Hebb, beyindeki nöronların bağlantısının doğası ve etkileşimleri hakkında fikirler geliştirdi;

1954'te Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nde Farley ve Clark bilgisayarlarının teknolojisi kullanılarak Hebbian ölçüsünün bir taklidi geliştirildi. Bilgisayar modellemeye ek olarak sinir ölçümlerine ilişkin benzer bir çalışma 1956'da Rochester, Holland, Hebit ve Duda tarafından gerçekleştirildi;

1957'de Rosenblatt, bilginin beyin tarafından işlenmesi için iki küresel bir sinir ağına dayalı bir matematiksel ve bilgisayar modeli geliştirdi ve bu modelin yapımına başlandı. saat başladı bir ölçü verilir vikoristovala aritmetik işlemler ve eklemeler;

Sinirsel ölçümlerin araştırılmasına olan ilgi, 1969'da Minsky ve Paper'ın makine bilimlerindeki robotların yayınlanmasından sonra azaldı. Yapay sinir ağlarının bilgisayarda uygulanmasında ortaya çıkan temel hesaplama sorunlarını belirlediler;

Daha fazla araştırmayı teşvik eden önemli adımlardan biri, 1975 yılında Verbos tarafından frezelemede kapı genişletme yönteminin geliştirilmesiydi; bu, ona çok küresel ölçüler probleminin etkili bir şekilde üstesinden gelmesini ve "katlama modulo 2" ile problemi çözmesini sağladı;

1975 yılında Fukushima, ilk çok küresel sinir ağlarından biri olan cognitron'u parçaladı. Ölçünün gerçek yapısı ve kognitronda sulu bağları ayarlamak için kullanılan yöntemler bir stratejiden diğerine değişiyordu. Her stratejinin avantajları ve dezavantajları vardır;

1980'lerin ortalarında paralel dağıtılmış veri işlemeye yönelik bir algoritma, bağlantıcılık adı altında popüler hale geldi. 1986'da Rummelhart ve McClelland'ın çalışması sinirsel süreçlerin bilgisayar modellemesi için bağlantıcılığı geliştirdi.

Parça sinir ağları

Parça sinir ağlarının (INS) temel yapısı

INN fikri, canlı nöronlar ve dendritler gibi silikon ve tellerin yardımıyla gerekli bağlantıları oluşturarak robotik insan beynini taklit etmenin mümkün olduğunun keşfine dayanıyor.

Parça sinir ağı türleri

Є iki tür parçalı nöral hemstone topolojisi - doğrudan bağlantı ve ters bağlantı ile.

Yak vlashtovana nöron merezha

Sinir ağı, özelliği en son bilgilere göre kendi kendini başlatmanın gelişmesi olan insan sinir sisteminin işleyişini modeller. Bu şekilde sistem her seferinde daha az af üretiyor.

Sinir sistemimiz gibi, sinir devreleri de birçok hesaplama unsurundan (birçok topun üzerine yayılmış nöronlar) oluşur. Nöromerjansın girişine gelen veriler, ağ derisinin kapsamlı bir işlemine tabi tutulur. Cilt nöronunun sonuçlardan bağımsız olarak değiştirilebilen şarkı parametrelerine sahip olduğu ve gerekli önlemlerin alındığı kişi.

Nöroproteksiyonun amacının kedileri köpeklerden ayırmak olduğu kabul edilebilir. Sinir ağını ayarlamak için kedi ve köpeklerin imzalı görüntülerinin geniş bir dizisi sağlanır. Sinir ağı, bu resimlerin işaretlerini (çizgiler, şekiller, boyut ve renk) analiz eder ve standart sonuçlara ulaşmak için yüzlerce hatayı en aza indiren bir tanıma modeli oluşturur.

Posta kodu numarasını tanımak için tasarlanan robotik nörometri işlemi elle yazılmaktadır.

Şekil 1 Sinir devresi bağlantısı

Doğrudan bağlantılarla sinirsel bağlantılar

Bilgi akışı tek yönlüdür. Blok, aynı bilgi tarafından kaldırılmayan bilgileri diğer birimlere iletir. Paralı yol döngüleri yok. Sabit giriş ve çıkışların kokusu var.

Malyunok 2 Doğrudan bağlantılarla sinirsel bağlantılar

Şekil 3 Evrişimsel bağdan gelen sinir bağlantıları

Parça sinir ağlarında makine öğrenimi

INS günümüzden önce inşa edildi ve kokusu geleceğe de yansıyor. Arkasında çok fazla strateji var

Başlangıç, okuyucunun bildiği ilk seçimi sunan bir öğretmeni içerir. Merezha, sonuçlarını okuyucunun sonuçlarıyla karşılaştırıyor ve kendi katsayılarını ayarlıyor.

Bilinen türlerde bir ön seçim yoksa, öğretmensiz başlamak gerekli değildir. Mesela kümelenme alanında yani. belirli kriterlere göre grup başına bir öğe alt kümesi.

Takviyelerle başlamak dikkat gerektiren bir stratejidir. Merezha, içinde bulunduğu koşulları göz önünde bulundurarak bir karar verir. Eğer tedbir daha olumsuzsa, yönetici annenin çeşitli gerekli kararları alabilmesini sağlayacak şekilde eylemlerini ayarlar.

Bayes ölçüleri (BM'ler)

Bunlar, bir dizi değişken değişiklik arasında benzersiz görselleştirmeler sunmaya yönelik grafiksel yapılardır.

Bu durumlarda cilt belirli önermelerle hassas bir değişime uğrar. Örneğin, tıbbi bir teşhiste kanserli bir hastanın kanser olduğu yönündeki bir önermedir.

BN'de yalnızca yaylarla sınırlıysanız, yayın düz çizgisini takip ederek düğüm noktasına geri dönemezsiniz. BNZ'nin yıldızlarına döngüsel olmayan bir grafik denir.

Nöral önlemlerin popülerliği

2010 yılına kadar bilim, şarkının müziğinin sinirsel sınırlarını, özellikle de görüntülerin tanınması ve sınıflandırılmasıyla ilgili, net bir şekilde öğrenebilecek kadar geniş bir veri tabanına sahip değildi. Nöronik evliliklerin sıklıkla merhametli olmasının nedeni budur: Bağırsakları köpekle karıştırdılar, daha da kötüsü, sağlıklı bir organın işareti ve şişlikten etkilenen bir organın işaretiydi.

2010 yılında 22 bin kategoride 15 milyon görsel içeren ImageNet veritabanı ortaya çıktı. ImageNet, diğer tüm görüntü veritabanlarını kapsamlı bir şekilde elden geçirdi ve her araştırmacının kullanımına sunuldu. Bu nörokontrollere böylesine bağlılıkla, pratikte acımasız kararlar almak mümkündür.

Nörokorunmanın gelişmesinden önce, daha da temel bir sorun daha vardı: Geleneksel başlatma yöntemi etkisizdi. Sinir ağındaki top sayısı önemli rol oynasa da ağın başlatılma yöntemi de önemlidir. Geçmişte, kapı şifreleme yöntemi, önlemin geri kalanına gerek kalmadan etkili bir şekilde başlatılabiliyordu. Başlama süreci pratikte durgunluk yaratmayacak kadar zorluydu ve kil nöromergelerinin toplanan topları düzgün çalışmıyordu.

2006 yılının en önemli sorununun sonuçları üç bağımsız katılımcı grubuna ulaştı. Geoffrey Hinton öncelikle cildi korumaya başlayarak gerekli yardım tedbirlerini uygulamaya koydu. Farklı bir şekilde Yann LeCun, görüntünün tanınmasıyla ilgili en önemli sorunlar için bir vikoristan yarattı. Nareshti ve Joshua Bengio, derin bir sinir sınırında tüm kürelerin dahil edilmesine izin veren kademeli bir otomatik kodlayıcı geliştirdi.

Sinir ağlarının başarılı bir şekilde durdurulması

Tablo 1 Nöral önlemlerin oluşturulması

Gelişmiş yapay zeka, kalp hastalıkları riskini tespit etti ve gerçek doktorlar için etkili oldu.

Finans

Japon sigorta şirketi Fukoku Mutual Life Insurance, ihaleyi IBM'e verdi. Sana göre,Japon şirketin 34 uydusunun yerini IBM Watson Explorer AI sistemi alacak.

İşletme

parça zekasıMekanizmaları çevrimiçi mağazalardaki ve hizmetlerdeki önerilerle uygun şekilde boyamak.Yandex Veri Fabrikası algoritmasıbina hisselerinin devri.Doğal dili analiz eden sinir ağları,Sohbet botları oluşturmak için kullanabilirsiniz.

Ulaşım

Sürücüsüz otomobiller, en büyük şirketlerin üzerinde çalıştığı bir konsept.Akıllı arabalar 2025 yılına kadar yollarda olacak.

Promislovist

sentetik molekül teknolojisi, çelik eritme, depo işleme.

İpek Devleti

Kırsal mahsullere bakmak ve numuneleri toplamak için en uygun zamanın belirlenmesi.

Mistisizm

fotoğraf ve video işleme, sinir ölçüm şirketleri zaten iki albüm kaydetti, Japon algoritması bir kitap yazdı"Bilgisayarın roman yazdığı gün"program dünyanın en güçlü oyuncusunu yendi

Emniyet

kıyı sularında köpekbalıkları aramak ve sahillerde insanları kovalamak

Pratik kısım

Ekran görüntüleri ekle rapor açıklaması robotik program süreci!

Visnovok

Geçen yüzyılın ortasındaki teknoloji olan sinir bağlantıları, tüm galusaların çalışmasını anında değiştiriyor. Eşlerin tepkisi belirsiz: Bazı insanlar nöbetten korkuyor, bazıları ise fakhivts olarak özlerinden şüphe etmekte tereddüt ediyor.

Makine öğreniminin nereden geldiği belli değil; insanların devreye girdiği yer burası. Yaşayan bir doktordan daha iyi teşhis konulabilmesi, gelecekte sadece robotlar tarafından tedavi edileceğimiz anlamına gelmiyor. En önemlisi, ilaç aynı zamanda nörodeplesyonu da tedavi ediyor. Benzer şekilde, 1997'de Garry Kasparov'dan Şahları kazanan IBM Deep Blue süper bilgisayarı, Şahların adamları hiçbir yere gitmedi ve ünlü büyükustalar hâlâ parlak dergilerin kapaklarında harcanıyor.

Parça zeka tüm insanlığın geleceği, sinir ağlarının gelişmesi ve insanların fiziksel emeğinin gerekmeyeceği gelecekte harika bir sonuçtur.

Zaten bilgisayar, onlarca bilim insanının yapamadığı eylemleri ne kadar hızlı ve acımasızca bir anda gerçekleştirebiliyor. Teknolojilere yatırım yapan ve geliştiren II, insanlık aynı anda binlerce alanda gelişiyor ve parça parça zekaya yaşamın hemen her alanında rastlamak mümkün.

Wikilistlerin Listesi

Kategoriler
- Android
- programı
- iOS
- Yazıcılar
- Editörler
- Oynamak
- Akıllı televizyon
- internet
- Araçlar
- Zalizo

Popüler