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A física pode resolver os principais desafios da IA, segundo estudo

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O campo da física pode fornecer uma solução para alguns dos principais desafios encontrados no inteligência artificial campo, de acordo com uma nova pesquisa da Bar-Ilan University. Alguns dos principais desafios enfrentados pelo campo de IA incluem estimar o tamanho do conjunto de dados necessário, quantas circunstâncias ele precisa aprender de antemão e rápido, habilidades de tomada de decisão no local. No entanto, enfrentar esses desafios pode ser possível por meio do uso de um conceito central em física conhecido como escalonamento da lei de potência. Conforme descrito em um artigo publicado na última quinta-feira na revista acadêmica Relatórios Científicos, a escala da lei de potência surge de uma série de fenômenos diferentes, incluindo o momento da magnitude dos terremotos até as flutuações do mercado de ações e até mesmo a frequência do uso das palavras em linguística. É esse conceito, que originalmente foi pensado para descrever como os ímãs são formados no processo de resfriamento de massa de ferro, que poderia ser aplicada no campo de IA, especialmente com aprendizado profundo. “Os erros de teste com aprendizagem online, em que cada exemplo é treinado apenas uma vez, estão de acordo com algoritmos de última geração que consistem em um grande número de épocas, onde cada exemplo é treinado várias vezes. Esse resultado tem um importante implicação na tomada de decisão rápida, como controle robótico “, o autor principal do estudo, Prof. Ido Kanter do Departamento de Física de Bar-Ilan e Centro Multidisciplinar de Pesquisa do Cérebro Gonda (Goldshmied), disse em um comunicado. “O escalonamento power-law, que rege diferentes regras dinâmicas e arquiteturas de rede, permite a classificação e criação de hierarquia entre os diferentes problemas de classificação ou decisão examinados.” “Um dos ingredientes importantes do algoritmo de aprendizado profundo avançado é a recente nova ponte entre experimentais neurociência e algoritmos de aprendizagem de inteligência artificial avançada “, disse a coautora e estudante de doutorado Shira Sardi.” Este mecanismo de inspiração cerebral acelerada permite a construção de algoritmos de aprendizagem profunda avançados que superam os existentes “, disse o co-autor e aluno de doutorado Yuval Meir.

Os pesquisadores chegaram a essas conclusões após otimização cuidadosa e simulações completas, e são baseados em descobertas de que o aumento da frequência de treinamento leva à adaptação neuronal a ser significativamente acelerada. Essas descobertas representam uma ponte na física, IA e neurociência, e tem o potencial de avançar. tomada de decisão imediata em IA.

Fonte: https://www.jpost.com/health-science/physics-can-solve-key-challenges-facing-ai-study-finds-649134

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