Ein Zitat von Jeff Dean

Tiefe neuronale Netze sind für einige der größten Fortschritte in der modernen Informatik verantwortlich. — © Jeff Dean
Tiefe neuronale Netze sind für einige der größten Fortschritte in der modernen Informatik verantwortlich.
Beim Spielen um zu gewinnen und beim Spielen um nicht zu verlieren ist es wichtig zu wissen, dass tatsächlich unterschiedliche neuronale Netze verwendet werden. Es ist nicht ganz einfach, beides gleichzeitig zu tun, und wenn Sie versuchen, eine Mentalität zu entwickeln, bei der es darum geht, zu gewinnen, werden Sie es versuchen, denn es gibt einige Dinge, die Sie aus der Fassung bringen oder das falsche neuronale Netzwerk auslösen. Wenn Sie plötzlich anfangen, sich über Ihre Fehler Sorgen zu machen, wenn Sie sich zu sehr auf die Fakten und Details konzentrieren, werden diese Ihre neuronalen Netzwerke verschieben und Ihre Strategie irgendwie vermasseln.
Die moderne Wissenschaft entwickelte sich im Kontext des westlichen religiösen Denkens, wurde an Universitäten gefördert, die ursprünglich aus religiösen Gründen gegründet wurden, und verdankt einige ihrer größten Entdeckungen und Fortschritte Wissenschaftlern, die selbst zutiefst religiös waren.
Mein besonderer Fokus liegt derzeit auf der Entwicklung genetischer Algorithmen und neuronaler Netze, die zusammenarbeiten, um Computerarchitektursysteme zu schaffen.
Das Leben und die Seele der Wissenschaft ist ihre praktische Anwendung, und so wie die großen Fortschritte in der Mathematik durch den Wunsch erzielt wurden, die Lösung von Problemen zu finden, die in der mathematischen Wissenschaft äußerst praktisch waren, so sind es auch in der physikalischen Wissenschaft viele der größten Die Fortschritte, die vom Beginn der Welt bis zur Gegenwart gemacht wurden, wurden in dem ernsthaften Wunsch gemacht, das Wissen über die Eigenschaften der Materie für einen für die Menschheit nützlichen Zweck zu nutzen.
BitCoin ist eigentlich ein Exploit gegen die Netzwerkkomplexität. Keine Finanznetzwerke, Computernetzwerke oder soziale Netzwerke. Netzwerke selbst.
Einige der größten und revolutionärsten Fortschritte in der Wissenschaft fanden ihren ersten Ausdruck in attraktiven, bescheidenen Worten und ohne viel Aufsehen.
Wenn jemand an einem neuen Medikament arbeitet, hilft uns die Informatik dabei, diese Dinge zu modellieren. Wir haben hier in Seattle eine ganze Gruppe namens Institute for Disease Modeling, die eine Mischung aus Informatikern und Mathematikern ist, und die Fortschritte, die wir bei Polio machen oder Pläne für Malaria machen, oder die wirklich von ihren tiefen Erkenntnissen angetrieben werden.
Man könnte sagen, dass der Computer dazu benutzt wird, das Kind zu programmieren. In meiner Vision programmiert das Kind den Computer, und dabei erlangt es das Gefühl, ein Stück der modernsten und leistungsfähigsten Technologie zu beherrschen und stellt einen intensiven Kontakt mit einigen der tiefgreifendsten Ideen aus der Naturwissenschaft, der Mathematik und der Mathematik her die Kunst des intellektuellen Modellbaus.
Ich finde es außerordentlich wichtig, dass wir in der Informatik weiterhin Spaß am Rechnen haben. Als es anfing, hat es unheimlich viel Spaß gemacht. Natürlich wurden die zahlenden Kunden hin und wieder verarscht und nach einer Weile begannen wir, ihre Beschwerden ernst zu nehmen. Wir hatten das Gefühl, tatsächlich für den erfolgreichen, fehlerfreien und perfekten Einsatz dieser Maschinen verantwortlich zu sein. Ich glaube nicht, dass wir es sind. Ich denke, wir sind dafür verantwortlich, sie zu erweitern, sie in neue Richtungen zu lenken und dafür zu sorgen, dass der Spaß im Haus bleibt. Ich hoffe, dass der Bereich Informatik nie seinen Spaß verliert.
Ich denke, die erste Welle des Deep-Learning-Fortschritts waren hauptsächlich große Unternehmen mit einer Menge Daten, die sehr große neuronale Netze trainierten, oder? Wenn Sie also ein Spracherkennungssystem aufbauen möchten, trainieren Sie es anhand von 100.000 Stunden Daten.
Ich denke, das Gehirn ist im Wesentlichen ein Computer und das Bewusstsein ist wie ein Computerprogramm. Es wird nicht mehr ausgeführt, wenn der Computer ausgeschaltet wird. Theoretisch könnte es in einem neuronalen Netzwerk nachgebildet werden, aber das wäre sehr schwierig, da es das gesamte Gedächtnis eines Menschen erfordern würde.
Emotionen sind in den neuronalen Netzwerken der Vernunft verankert.
Was auch immer Sie gerade studieren: Wenn Sie sich nicht mit Deep Learning, neuronalen Netzen usw. vertraut machen, verlieren Sie. Wir durchlaufen den Prozess, in dem Software Software automatisiert und Automatisierung Automatisierung automatisiert.
Wenn man Informatik und maschinelles Lernen auf Bereiche anwendet, in denen es seit 50 Jahren keine Innovationen gab, kann man schnelle Fortschritte erzielen, die wirklich unglaublich erscheinen.
Ich habe mich nie so sehr auf Mathematik, Naturwissenschaften, Informatik usw. konzentriert wie die Leute, die darin am besten waren. Ich wollte tolle Bildschirmschoner erstellen, die wunderschöne Musikvisualisierungen ermöglichen. Es ist wie: „Oh, dafür muss ich Informatik lernen.“
Ich dachte einfach, dass es das Coolste sei, Maschinen intelligent zu machen. Während meiner Schulzeit absolvierte ich ein Sommerpraktikum im Bereich KI und schrieb an der National University of Singapore neuronale Netze – frühe Versionen von Deep-Learning-Algorithmen. Ich fand es erstaunlich, dass man Software schreiben konnte, die selbst lernte und Vorhersagen machte.
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