DeepMind провалил тест по математике для средней школы
В наше время всё больше систем используют нейронные сети. Это работает в распознавании символов, робототехнике, беспилотных автомобилях и так далее. Но, как оказалось, с математикой ИИ «не дружит». Как сообщается, нейросеть DeepMind не справилась с тестом по математике для средней школы, хотя в своё время разработки именно этой компании побеждали живых игроков в Quake 3 Arena, StarCraft II и го.
Как сообщается, люди применяют когнитивные навыки для решения простых вопросов по математике, применяют знания о правилах, преобразованиях, процессах и аксиомах. В случае нейросети DeepMind обучил и протестировал свою систему на собранном наборе данных из различных типов математических задач. Было сформировано большое количество примеров на основе учебников по математике, а они сами включали в себя диапазон от арифметики до алгебры и теории вероятности.
Выбирая архитектуры нейросети для решения математических задач, разработчики DeepMind остановились на LSTM (долгая краткосрочная память) и Transformer (архитектура нейросетей для работы с последовательностями).
В плане производительности они были примерно равны, хотя Transformer в некоторых задачах опережал конкурентов. Однако, в целом, результаты оказались не слишком впечатляющими. Искусственный интеллект смог справиться лишь с 35% задач из сорока заданий. По стандартам любой школы это «неуд».
Как сообщается, люди применяют когнитивные навыки для решения простых вопросов по математике, применяют знания о правилах, преобразованиях, процессах и аксиомах. В случае нейросети DeepMind обучил и протестировал свою систему на собранном наборе данных из различных типов математических задач. Было сформировано большое количество примеров на основе учебников по математике, а они сами включали в себя диапазон от арифметики до алгебры и теории вероятности.
Выбирая архитектуры нейросети для решения математических задач, разработчики DeepMind остановились на LSTM (долгая краткосрочная память) и Transformer (архитектура нейросетей для работы с последовательностями).
В плане производительности они были примерно равны, хотя Transformer в некоторых задачах опережал конкурентов. Однако, в целом, результаты оказались не слишком впечатляющими. Искусственный интеллект смог справиться лишь с 35% задач из сорока заданий. По стандартам любой школы это «неуд».
Понравиласть статья? Жми лайк или расскажи своим друзьям!
Комментарии
Добавить комментарий
Похожие новости:
08.12.2018
Разработчики из компании DeepMind представили новую версию самообучающейся нейросети AlphaGo Zero. Как отмечается, она может самостоятельно изучить любую настольную игру, сформировать стратегию и обыграть человека.
07.07.2018
Похоже, что людям стоит задуматься о собственном будущем в свете достижений искусственного интеллекта. Можно сколько угодно говорить, что ИИ неразумен и никогда не выйдет из-под контроля. Однако разум и интеллект — не одно и то же.
05.07.2018
Корпорация Google научила свой искусственный интеллект под названием Deepmind играть и выигрывать в Quake 3: Arena.
08.12.2017
Принадлежащая Google компания DeepMind создала нейросеть AlphaZero, которая всего за четыре часа сумела самостоятельно научиться играть в шахматы так хорошо, что победила действующего чемпиона мира по этой игре — компьютерную программу Stockfish.