Завдяки гранту у $28 млн Гарвард інтенсивно досліджує штучний інтелект

Одні з найрозумніших умів країни придивляються до штучного інтелекту, і якщо учень перевершить вчителя в цьому сценарії, то світ отримає досить вражаючі машини. Урядова організація Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA), яка займається масштабними дослідженнями, виділила грант у розмірі 28 мільйонів доларів Гарвардській школі інженерних і прикладних наук імені Джона А. Полсона (SEAS), Гарвардському центру наук про мозок (CBS) та його відділу молекулярної і клітинної біології. Значний грант, наданий цим трьом факультетам, покликаний допомогти відомому бостонському закладу розробити “передові алгоритми машинного навчання, розширюючи межі нейронауки”.

Мета останніх досліджень – краще зрозуміти людський мозок, щоб машини могли імітувати наші біологічні можливості. Сьогодні наш розум і наші машини перевершують один одного в двох різних функціях – в той час як люди здатні швидко розпізнавати закономірності і навчатися, машини набагато краще обробляють великі обсяги даних. Отже, ідея полягає в тому, щоб розробити ШІ, який може не лише навчатися так само добре, як і людина, але й робити це зі швидкістю робота.

“Це надскладне завдання, подібне за масштабами до проекту “Геном людини”, – сказав керівник проекту Девід Кокс, доцент кафедри молекулярної і клітинної біології та комп’ютерних наук. – Це дуже важливе завдання. “Наукова цінність запису активності такої кількості нейронів і картографування їх зв’язків сама по собі величезна, але це лише перша половина проекту”, – продовжив Кокс. “Коли ми з’ясуємо фундаментальні принципи, що визначають, як мозок навчається, не важко уявити, що в кінцевому підсумку ми зможемо розробити комп’ютерні системи, які можуть відповідати або навіть перевершувати людські”.

Звичайно, якщо проект виявиться надто успішним, дослідники з Гарварду, які його здійснюють, можуть виявитися останніми людьми на Землі, які мають оплачувану роботу.

Рекомендації редакції

• Майбутні чіпи можуть бути в 10 разів швидшими, і все завдяки графену
• Міні-комп’ютер Nvidia Jetson Orin Nano вартістю $200 у 80 разів швидший за попередню версію
• Витік даних може коштувати мільйони доларів – і, можливо, ви за нього заплатите
• Оптичні ілюзії можуть допомогти нам створити наступне покоління ШІ
• Як ми дізнаємося, коли ШІ насправді стане розумним?

Source: digitaltrends.com