Два известных профессора (Гари Маркус - психология и нейронаука) и Эрнест Дэвис (компьютерная наука) имели смелось перед аудиторией в 130 млн. читателей назвать вещи своими именами
— недавняя презентация возможностей новинки Google Duplex окончательно дискредитировала перспективы мейнстрима технологий ИИ.
Авторы убеждены, что современный подход к ИИ не оправдал себя, и пришло время пересмотреть доминирующую стратегию.
Комментируя эту статью, я привожу 3, как мне кажется, убойных факта, иллюстрируя их 2мя крайне интересными и малоизвестными графиками о том, что:
✔️ на машинное обучение тратятся столь немыслимые объемы вычислительных ресурсов, что они просто скоро закончатся;
✔️ если даже удастся перевести машинное обучение на новую нейроморфную архитектуру Intel Loihi, в ближайшие годы это не решит проблему крайне низкого КПД машинного обучения на больших данных .
Из этого делается вывод, что пора готовиться к новой «ИИ зиме».
Подробней в моем новом посте
https://bit.ly/2xsqNiu
#AI #ИИ #КогнитивныеСистемы
— недавняя презентация возможностей новинки Google Duplex окончательно дискредитировала перспективы мейнстрима технологий ИИ.
Авторы убеждены, что современный подход к ИИ не оправдал себя, и пришло время пересмотреть доминирующую стратегию.
Комментируя эту статью, я привожу 3, как мне кажется, убойных факта, иллюстрируя их 2мя крайне интересными и малоизвестными графиками о том, что:
✔️ на машинное обучение тратятся столь немыслимые объемы вычислительных ресурсов, что они просто скоро закончатся;
✔️ если даже удастся перевести машинное обучение на новую нейроморфную архитектуру Intel Loihi, в ближайшие годы это не решит проблему крайне низкого КПД машинного обучения на больших данных .
Из этого делается вывод, что пора готовиться к новой «ИИ зиме».
Подробней в моем новом посте
https://bit.ly/2xsqNiu
#AI #ИИ #КогнитивныеСистемы