İnceleme
Kategoriler
Anakart
Cep Telefonu
Notebook
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Son İncelenenler
Mcdodo MC-1360 10.000 mAh LED Göstergeli Powerbank inceleme
Omix X6 inceleme
Anker Soundcore P40i inceleme
Razer Siren V3 Mini inceleme
Dyson OnTrac inceleme
Omix X7 inceleme
Asus ZenBook S 14 inceleme
Haber
Kategoriler
Kripto Dünyası
Cep Telefonu
Windows
Sosyal Medya
Oyun ve Eğlence
Bilim
Dijital Fotoğraf
Notebook
Ekran Kartları
Güvenlik
Mobil Uygulamalar
Twitter
Instagram
Facebook
CES 2024
Scooter
Araçlar
Netflix
Gitex 2022
En Son Haberler
Yeni fragmanla birlikte, Mission: Impossible 8'in adı da kesinleşti
vivo, Dimensity 9400 işlemcili yeni amiral gemilerini küresel pazara tanıtıyor
NVIDIA App resmi olarak tanıltıldı
ITserv Technology ve Maltepe Üniversitesi’nden bilişim sektörüne akademik adım
Barbie bebeklerin üzerine porno site bağlantısı koydular
Tesla'nın "Tam Otonom Sürüş" teknolojisi, o kadar da otonom değilmiş
vivo Y19s: Güçlü batarya ve yüksek RAM seçenekleriyle geliyor
Forum
CHIP Online
Chip Dergisi
PDF Arşivi
2016
Haziran
CHIP Dergisi Arşivi: Haziran 2016 - Sayfa 36
34
35
36
37
38
Kategoriler
İnceleme
Anakart
Cep Telefonu
Notebook
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Haberler
Cep Telefonu
Oyun ve Eğlence
Bilim
Notebook
Ekran Kartları
Mobil Uygulamalar
Yapay zeka
Sony Xperia Z3
Xiaomi
Xbox One
Windows 11
Windows 10
TikTok
Sinema
Samsung Galaxy S8
Samsung Galaxy S6
Samsung Galaxy S5
Samsung
Playstation 5
Oyun konsolu
Otomobil
Ofis ve Finans
Note 4
MWC 2018
MWC 2017
MWC 2015
Microsoft
LG G6
LG G5
LG G4
LG G3
İşletim Sistemleri
İş dünyası
iPhone SE
iPhone 7
iPhone 6S
iPhone 6
iOS
Instagram
IFA 2017
HTC One M9
HTC 10
Google
Diziler
Discovery 2
CES 2018
CES 2017
CES 2015
Blockchain ve Bitcoin
Bilgisayarlar
Xbox Game Pass
Xbox Series S/X
Uzay
Android
Forum
© 2024 Doğan Burda Dergi Yayıncılık ve Pazarlama A.Ş.
PPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP Go başarısı Bu eski oyun yapay zeka için önceleri önemli bir mecra değilken, şimdi Google DeepMind tarafından geliştirilen AlphaGo programı profesyonel Go oyuncusu Fan Hui'yi yenecek seviyeye ulaştı. Mart ayında dünyanın gelmiş geçmiş en iyi Go oyuncusu Lee Sedol'un karşısına çıktı. dan oyunun akıbetini tahmin etmesini sağladı. AlphaGo ikinci büyük sınavını, 9-15 Mart tarihleri arasında, dünyanın gelmiş geçmiş en iyi Go oyuncusu Lee Sedol karşısında verdi ve maçı 4-1 kazanmayı başardı. Dünya şampiyonu Google'ın makinasını yeneceğinden şüphe duymuyordu. Go oyununun basitliği Jürgen Schmidhuber için de çok çekici bir durum. 2010 yılında öğrencileri ile birlikte yayımladığı bir makaleden, bilimsel çalışmalarının basitlikten ilham aldığı anlaşılıyor ve karmaşık bilgilerin kısa fakat zekice düzenlenerek sıkıştırılmasına dair fikirlere yer veriyor. Daha az kaynak, daha fazla bilgi Yapay zeka profesörü bu prensibi denetimsiz öğrenmeye dair bir örnekle açıklıyor: Denetimli öğrenme süreçlerinin aksine, sinir ağı bağımsız olarak (herhangi bir talimat almadan) kendisine beslenen veriler içinde kalıplar tespit etmek zorunda: "Bir videoda 100 tane düşen elma izlediğinizi farz edin. Kısa sürede birkaç gigabyte ham veriye sahip olabilirsiniz. Ancak burada bir düzen vardır ve eğer ben yerçekimi konseptini anlayabilirsem bu elmaların nasıl düşeceğini de tahmin edebilirim". Çocuklar bunu kolayca kapabiliyor. Jürgen Schmidhuber, sinir ağlarının da benzer şekilde işlediğini söylüyor: "Filmi izliyorlar ve bir an sonra ne olacağını tahmin etmeye çalışıyorlar. 10 resim gördükten sonra bir sonrakinin ne olacağını az çok tahmin edebilirsiniz. Bu ağlar da, bir sonraki piksel değerlerinin ne olabileceğini tahmin etmek için geçmişte kendilerine beslenen bilgi içinden bulup çıkarmaya çalışıyorlar. Hesapladıkları tahminler arasından sapmaları ayırdıktan sonra video içindeki bilgiyi muhteşem ölçüde sıkıştırmaları mümkün". Gözetimsiz öğrenme verileri çok daha ufak boyutta ifade edilmesini sağlıyor. Bu da sadece ve sadece düzenli kalıplar (simetrik düzenler, tekrarlar ya da düşen elmalar örneğindeki gibi yerçekimi gibi fizik kuralları) mevcut olduğunda gerçekleşebiliyor. Veri sıkıştırması daha sonra denetimli öğrenme sistemi ile birleştirilebiliyor çünkü her iki sistem de problemleri daha verimli biçimde çözmek için denetimsiz farazi dünya modelinden faydalanabiliyor. Schmidhuber tüm bilim tarihinin aslında veri sıkıştırma tarihi olduğuna inanıyor. "Veri içindeki kuralları keşfederseniz sıkıştırmanız da bir öncekinden daha iyi olacaktır". Kepler de elips kanununun formülü için gezegenlerin hareketlerini takip etmiş, böylece gözlemlerini basit ve düzenli bir şekilde açıklayabilmişti. 1686'da Newton, yerçekimi kuvvetinin düşen elmalardan ibaret olmadığını, gezegenlerin yörüngelerini de belirlediğini açıklamıştı. Bu kalıp bilgiler sayesinde veri sıkıştırma yeteneği de gittikçe gelişti. Bundan 200 yıl sonra da Einstein, Newton tarafından sağlanan kalıptaki hataları modelleyen izafiyet teorisi ile çok daha büyük bir veri sıkıştırmasına ulaştı. "Schmidhuber, "gözlemlerim tahminlerden sapma gösterdiği her seferinde biraz daha fazla bellek alanı harcamak zorunda kalırım" diyor. "Denetimsiz olarak öğrendiğim dünyanın temsili, eğer -henüz bilinmeyen ve tüm evreni hesaplayıp açıklayabilen"her şeyin teorisine" denk gelirse en muhteşem seviye ulaşmış olur". Veri sıkıştırması eşittir ilerleme RNN bir düzen kalıbı algıladığında, sınırları ölçülebilen bir öngörü oluşur: "Bilgiyi öğrenmeden önceki ve öğrendikten sonraki veri kodlama süreci için kullandığım kaynakları karşılaştırabilirim. Eğer ağ 5 milyon yerine yalnızca 4,95 milyon sinaps kullanabiliyorsa bu ölçülebilir bir ilerlemedir. Schmidhuber eğlence ve merak teorisinde bu süreci, "mutluluğu azami seviyeye çıkarmak için nicelenmiş bir uyarım ve hem insan hem de makine açısından araştırmalara devam etmeye güdüleyen bir dürtü" olarak açıklıyor. Donanımlarda sürekli artan hız sayesinde öğrenen ağlarda çok yakında birkaç milyar sinaps aynı anda çalıştırı3.500 3.000 2.500 2.000 1.500 1.000 500 0 Elo Puanı Titanların savaşı AlphaGo'nun bilinen en güçlü konfigürasyonu 3168 Elo skoruna sahip. Program Dünya Şampiyonu Sedol'u Mart ayında 4-1 yenmeyi başardı. AlphaGo Distributed AlphaGo Lee Sedol Fan Hui Crazy Stone Zen Pachi Fuego GNU Go BaşlangıçAmatörProfesyonel İNSAN PROFESYONEL YAZILIMLAR GELİŞMİŞ DENEBİLECEK YAZILIMLAR "Nihayetinde zekanın formülü çok basit olacak." Jürgen Schmidhuber Yapay Zeka profesörü i PPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP 36 > 06 > 2016 > CHIP T > P S ğSğ
