XƏBƏRLƏR

Tarix:16/11/16

Süni neyroşəbəkə virtual obyektlərin çəkisini öyrənəcək

ABŞ alimləri virtual obyektlərin say xüsusiyyətlərini müəyyənləşdirə bilən süni intellekt sistemi yaradıblar.
“ICTnews” Elektron Xəbər Xidməti “Naked Science” resursuna istinadən yazır ki, kompüter təlimi sahəsində əldə edilən son nailiyyətlər süni neyroşəbəkələrə insanla, məsələn, şifahi nitqin və ya sifətin tanınması kimi müxtəlif əlavələrdə yarışmağa imkan verir. Lakin kompüterlər obyektlərin xüsusiyyətlərini müəyyənləşdirməkdə acizdirlər. Məsələn, neyroşəbəkənin idarə etdiyi robotun manipulyatoru qapı dəstəyinə doğru aparmasını öyrənməsi üçün təxminən iki saat lazımdır.

“Google DeepMind” şirkətinin, Berkli Kaliforniya Universiteti və digər müəssisələrin alimləri dövri “LTSM” şəbəkəsi əsasında sistem hazırlayıblar. Sistemin ərsəyə gətirilməsi üçün alimlər kompüterin ətrafdakı əşyalara qarşılıqlı təsir göstərməsi məqsədilə iki müxtəlif virtual dünyadan istifadə ediblər. Birinci virtual dünyada eyni ölçüdə çəkisi eksperimentin hər sessiyasında sərbəst olan iki kub, ikincisində isə qüllə şəkilində qurulmuş beş kub olub.

Kompüterin vəzifəsi birinci dünyada daha ağır kubu tapmaq idi. Bunun üçün o, obyektləri vertikal şəkildə hərəkətə gətirərək müəyyən güc sərf edib. Tapşırığın uğurla yerinə yetirildiyi təqdirdə süni intellekt şərti mükafat, uğursuz yerinə yetirəndə cərimə alıb. Təxminən 100 min dəfə təkrardan sonra kompüter ən ağır kubun aşkarlanması üçün əvvəlcədən bütün kubların çəkisini çəkərək cavab verməyin lazım olduğunu “anlayıb”.

İkinci dünyada alqoritmin qarşısında olan obyektlərin sayını müəyyənləşdirmək durub. Bu halda kubların bir hissəsi bir-birinin üstündə yerləşərək vahid blok yaradıb. Kompüter, həmçinin kublara qarşılıqlı təsir edərək müsbət və ya mənfi əlaqə yaradıb. Tədricən kompüter tapşırığın yerinə yetirilməsi üçün optimal strategiya hazırlayıb: əvvəlcə qüllə dağıdılıb və bundan sonra onun elementlərinin sayı qiymətləndirilib.

Alimlərin sözlərinə görə, potensial baxımdan metoddan, məsələn, dərə-təpəli yerdə hərəkət etməli olacaq robotlar üçün istifadə etmək olar. Bundan başqa, sistem vəzifəsi ətrafdakı obyektlərə məqsədyönlü təsir etmək olacaq servis robotlar, o cümlədən robot kosmonavtlar üçün aktual ola bilər. Mütəxəssislərin tətbiq etdikləri təlim sistemi hazırda süni oyun intellektinin öyrədilməsi üçün istifadə edilir.

Nizam Nuriyev

Baxış sayı: 592