Pinoy MD: Ano ang sakit na angina?
Ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine ay may kakayahang magsagawa ng mga milyon-milyong mga pag-compute sa bawat segundo, ngunit marami sa mga pinakasimpleng gawain ng tao ay nananatiling mahirap na maging mahirap para sa aming mga machined counterparts. Maglagay ng t-shirt bilang isang halimbawa: Ang isang pangkat ng mga siyentipiko ng computer mula sa Georgia Institute of Technology ay kailangang dumaan sa daan-daang libong mga pagsubok upang bumuo ng isang A.I. kaya ng pagkuha ng isang animated na character upang makapag-bihis.
Ito ay hindi isang kakaibang pag-iisip, ang mga mananaliksik ay umaasa na ang mga pananaw na ito ay makakatulong na humantong sa disenyo ng mga assistive robot na makakatulong sa pangangalaga sa mga tao na bata at matanda. Sa katunayan, ang pag-iipon ng mga demograpiko ay isa sa mga mahahalagang driver ng makabagong ideya ng robotics, ayon sa isang kamakailang ulat sa industriya, na nagsasaad na ang pandaigdigang populasyon sa animnapu ay higit sa dobleng mula 962 milyon noong nakaraang taon sa mahigit sa 2.1 bilyon sa 2050.
Ang mga robot na ito ay marahil ay kailangang maunawaan kung paano ang isang shirt ay napupunta mula sa nakatiklop na pile sa labada upang discretely na sumasaklaw sa katawan, ngunit may mga iba pang mga application. Kapansin-pansin, ang pagbuo ng A.I. kinakailangang isama ang isang pisika engine sa isang machine diskarteng pag-aaral na tinatawag na malalim reinforced pag-aaral. Ito ay may mga robot o kunwa na mga character na gumawa ng isang tiyak na gawain ng isang hindi kapani-paniwala na dami ng beses hanggang sa mapansin nila ito (ito ay ang parehong pamamaraan na ginagamit ng DeepMind ng Google upang bumuo ng A.I. na maaaring makabisado ng mga perpektong impormasyon sa mga board game tulad ng chess).
Ito ang # 17 sa listahan ng Kabaligtaran ng 20 Mga Paraan A.I. Naging Higit pang Tao noong 2018.
Dahil sa physics engine, si Alex Clegg, isa sa Ph.D. Sinabi sa mga mag-aaral na kasama sa pag-aaral na ito Kabaligtaran na ang form na ito ng A.I. ay maaaring maipapatupad agad ng 3D animators upang paganahin ang mas makatotohanang 3D storytelling. Ngunit siya ang pinaka-excited tungkol sa kanyang mga potensyal na hinaharap.
"Kapana-panabik na isipin ang hukbo ng mga problema na maaari nating lutasin nang may malalim na reinforced learning," sabi niya. "Inaasahan namin ang patuloy na pagtatrabaho sa pagpapaandar ng mga robotic at paghahanap ng mga solusyon sa malalaking problema na nakakaapekto sa pang-araw-araw na buhay ng napakaraming tao."
Hanggang pagkatapos ay maaari lamang namin tamasahin ang mga comedy stylings ng isang animated character clumsily nagsusuot. Huwag kumilos tulad ng hindi mo nakuha ang iyong sarili nahuli sa isang pindutan pababa kapag ikaw ay nasa isang nagmamadali upang makakuha upang gumana sa umaga.
Ang Paggamit ng Maliliit na Kasangkapan ng Sinaunang mga Tao ay Napakalaki ng Dahilan Natatanging Natatanging
Sa Marso / Abril na edisyon ng 'Ebolusyonaryong Anthropology', pinagtatalunan na ang mga naunang mga mananaliksik ay underestimated ang lawak ng kung aling mga prehistoric toolmakers ay "nagpunta sa maliit." Ngayon ay sinabi na ang paglikha ng maliit na kasangkapan ay isang sentral na bahagi ng maagang teknolohiya at pinapayagan kami umunlad.
Para sa Araw ng mga Puso, Nilikha ng Neural Network ang mga Puso ng Puso ng Candy
U Hack? Ang isang bagong proyekto sa pamamagitan ng siyentipikong pananaliksik na si Janelle Shane ay nagdadala ng bagong kahulugan sa terminong "matamis na nothings."
Ngayon Naiintindihan Namin Kung Paano Gumagawa ang Marijuana ng Sakit na Sakit sa Sakit sa Bituka
Ang mga taong namumuhay na may nagpapaalab na sakit sa bituka ay nakikitungo sa maraming pisikal na kakulangan sa ginhawa, at dahil sa ilang kadahilanan ay maaaring magbigay ang relief cannabis. Ngayon, sa isang mananaliksik na sa tingin nila alam kung ano ang nangyayari sa isang antas ng molekular: ang mga cannabinoid ay tila upang ibalik ang balanse.