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色で物体を推測します。 フォーカスシークレット

壮大なトリックとその手がかり

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フォーカスの説明:

マジシャンは部屋を出ていきます。 彼のアシスタントは聴衆と一緒にいます。 観客は部屋にあるあらゆる物体を推測します (人を推測することもできます)。 アシスタントはこの件について知っています。 魔術師と呼ばれるものです。 助手は何か物体を指さしてマジシャンに「これは?」と尋ねます。 彼は「いいえ」と答え、彼が目的の物体を指すと、マジシャンはそれを正確に言い当てます。

フォーカスの秘密:

アシスタントとマジシャンは事前に色について合意します。 これをこの部屋で最もよく見られる色としましょう。 たとえば、白。 アシスタントは部屋内のあらゆるオブジェクトに名前を付けます。 次に、白い物体 (窓枠など) に名前を付けます。 このサインによって、マジシャンは次のオブジェクトが観客が推測したオブジェクトであることを理解します。

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ロイヒ プロセッサは、その回路がいわゆる嗅球(においの認識を担う脳の一部)のニューロンを可能な限り模倣するようにプログラムされています。 このシステムをさらに発展させることで、危険な化学物質、隠された薬物、爆発物を検出し、もちろん正確な医療診断を行うことができるデバイスを作成できるようになります。

Loihi プロセッサのアーキテクチャは、神経回路の働きと、特別なニューロモーフィック アクセラレータを搭載した場合でも、従来の中央処理装置で達成できるよりも複雑な脳の部分に厳密に一致するように構築されています。 このおかげで、このようなニューロモルフィック プロセッサは、従来の人工知能システムの能力を超えた作業を実行できます。 さらに、ニューロモーフィック プロセッサを搭載したシステムが消費するエネルギー量は、深層機械学習や自己学習の分野で同等のタスクを実行する従来のシステムが消費する量よりも大幅に少なくなります。

ニューロモーフィック プロセッサで実装できるものの、従来のテクノロジを使用して実行するのが非常に難しいことの XNUMX つは、いわゆるワンショット学習です。 人間の脳はこれを簡単に行います。ある種の特徴的な匂いを感じたら、次回は確実に認識します。 ニューラル ネットワークを使用する人工知能システムでは、膨大な数のサンプルをトレーニングする必要があります。最悪の場合、以前にトレーニングしたニューラル ネットワークを新しいカテゴリでトレーニングしても、以前に学習したカテゴリの記憶を損なうことはありません。 最大の結果を得るには、必要なすべてのカテゴリのデータを一度に使用して、ニューラル ネットワークを完全に再トレーニングする必要があります。

インテルとコーネル大学の研究者が取ろうとしている次のステップは、関連するデータ (におい) を一般的なカテゴリにグループ化できるようにすることです。 たとえば、システムはその匂いがヨーロッパ産またはカリフォルニア産のイチゴの匂いに対応していることをすでに認識できますが、後で両方の匂いがイチゴの匂いであることを示す必要があります。

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