tag:blogger.com,1999:blog-3049185630814096868.post4435048080835315486..comments2023-06-05T05:20:25.777-07:00Comments on Patranslation REALIZACJE: Rewolucja w SI: Droga ku superinteligencjiAnonymoushttp://www.blogger.com/profile/13106583981308218471noreply@blogger.comBlogger5125tag:blogger.com,1999:blog-3049185630814096868.post-6435706491195729592016-12-04T05:06:36.504-08:002016-12-04T05:06:36.504-08:00O tu: http://patransrealizacje.blogspot.com/2016/1...O tu: http://patransrealizacje.blogspot.com/2016/11/rewolucja-ai-tima-urbana-czesc-22.html?m=1drażhttps://www.blogger.com/profile/17179817413677558399noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-3049185630814096868.post-40677182451677518682016-10-01T03:29:44.654-07:002016-10-01T03:29:44.654-07:00Ten komentarz został usunięty przez autora.krakuhttps://www.blogger.com/profile/11812627911902714042noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-3049185630814096868.post-35315470094104721082016-10-01T02:37:15.002-07:002016-10-01T02:37:15.002-07:00Będzie cześć druga?!Będzie cześć druga?!krakuhttps://www.blogger.com/profile/11812627911902714042noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-3049185630814096868.post-81314127351369860572016-08-12T11:32:43.046-07:002016-08-12T11:32:43.046-07:00Świetny artykuł!Świetny artykuł!Anonymoushttps://www.blogger.com/profile/10201994683352660142noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-3049185630814096868.post-2132980012728133542016-08-12T02:05:59.390-07:002016-08-12T02:05:59.390-07:00W kwestii przejścia od ANI do AGI. Motorem rozwoju...W kwestii przejścia od ANI do AGI. Motorem rozwoju SI na tym etapie nie będzie wzrost mocy obliczeniowej komputerów. Tym co ogranicza rozwój SI jest architektura Neumanowska współczesnych komputerów, gdyż przetwarzanie sekwencyjne, nawet wielowątkowe ma się nijak do tego co się dzieje w mózgu. Dlatego uważa się, że przyszłość SI leży w rozwijaniu quasi-biologicznych perceptronów neuronowych które będą mogły działać całkowicie asynchronicznie. Obecnie dużą wagę przykłada się do badań nad zastosowaniem memrystorów jako perceptronów w sieciach neuronowych. Memrystory posiadają funkcję pamięci tak jak prawdziwe neurony, i pamiętają sygnał nie-dyskretny (ciągły) w odróżnieniu od klasycznych jednostek pamięci które są binarne. Memrystory są także znacznie mniejsze i bardziej efektywne prądowo niż tranzystory, czyni je to idealnymi cegiełkami do budowy przyszłych rewolucyjnych SI.<br /><br />Opracowuje się nawet interfrejsy do łączenia neuronowych sieci quasi-biologicznych (jak matryce memrystorowe) z sieciami prawdziwych biologicznych neuronów: <br />http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301462215300260<br /><br />Sugeruję poszukać w literaturze naukowej wieści nt. memrystorów i SI.Josshttps://www.blogger.com/profile/07417512639268165411noreply@blogger.com