Успешная разработка самоходных велосипедов с использованием чипов искусственного интеллекта, способных рассуждать и учиться, как люди.

Кажется, человечество только на шаг приблизилось к будущему массового появления машин, обладающих способностью рассуждать и читать ситуации не меньше, чем люди.

Недавно группа китайских ученых-компьютерщиков успешно разработала гибридный чип искусственного интеллекта под названием «Тяньджик», который может прекрасно управлять самоходным велосипедом, хорошо оценивать и справляться с ситуациями, возникающими в реальных операциях.

• Модель искусственного интеллекта DeepMind может научиться создавать видео, просто просматривая клипы на YouTube.

Самоходный велосипед оснащен чипом обработки искусственного интеллекта от китайских ученых.

Мотоцикл, оснащенный этим чипом, станет особенным. Он не только умеет балансировать, но и обладает способностью самостоятельно ориентироваться, справляться с ситуациями, преодолевать препятствия на своем пути, реагировать на произнесенные вами команды и даже может быть независимым. быстро реагировать).

Тяньджич — это страсть многолетних исследований, разработок и испытаний инженера по информатике Лупина Ши и его коллег из Университета Цинхуа в Пекине. Как пояснила исследовательская группа, этот чип можно считать искусственным мозгом велосипеда, помогающим ему взаимодействовать с человеком и справляться со всеми ситуациями на дороге.

• Этот сайт может превратить ваше юное селфи в жуткий винтажный портрет.

Технически чип Tianjic имеет «гибридную» структуру конструкции, которая представляет собой идеальное сочетание двух различных методов микропроцессорной архитектуры для разработки общей модели процессора с искусственным интеллектом (AGI). Грубо говоря, AGI можно понимать как «интеллект» машины, которая обладает способностью понимать или самостоятельно обучаться любой интеллектуальной задаче, которую может выполнить человек. Другими словами, он обладает способностью учиться и рассуждать подобно людям.

Оба подхода основаны на разных схемах построения и кодирования. Один из них основан на нейробиологических технологиях и пытается построить «схемы-симуляторы», которые очень напоминают нейроны в мозге. Другой подход основан на информатике и использует компьютеры для выполнения сложных алгоритмов машинного обучения.

• ИИ уже знает, как играть в покер, обыгрывая лучших игроков мира в игре для 6 игроков.

Чип Tianjic имеет «гибридную» конструкцию.

Точно объединив оба подхода, ученые смогут создать единую вычислительную платформу, на которой будут работать различные алгоритмы машинного обучения, схемы которых будут основаны на структуре мозга, реконфигурируемые строительные блоки и наборы, а также множество других интересных функций.

Эти два подхода будут взаимодействовать друг с другом для запуска искусственных нейронных сетей, тем самым помогая автомобилю эффективно обнаруживать препятствия, управлять двигателем в соответствии с каждой ситуацией и балансировать транспортное средство. Наряду с этим есть возможность поддержки распознавания голосовых команд, а также обычной программной обработки.

Согласно подробному описанию проекта, опубликованному в журнале Nature, исследовательская группа спроектировала самоходный велосипед, оснащенный камерой, гироскопом, спидометром, двигателем, рулем и особенно чипом Tianjic. Кроме того, были проведены практические испытания для оценки эффективности этого чипа AGI в реальных условиях эксплуатации. Вы можете посмотреть тестовое видео ниже:

• Nvidia потребовалось всего 3 недели, чтобы создать один из самых мощных суперкомпьютеров с искусственным интеллектом в мире.

Автомобиль успешно прошел множество сложных испытаний

Как видно на видео, байк успешно прошел испытания на обнаружение и обход препятствий, контроль баланса, распознавание голосовых команд, отслеживание и принятие решений в условиях иной реальности.

По мнению экспертов, эффективная гибридная архитектура процессорных чипов, подобная Tianjic, будет играть чрезвычайно важную роль в будущем развитии информатики в целом и области искусственного интеллекта в частности.