Під час прес-конференції, присвяченій анонсу функції автопілота в Tesla Model S, яка відбулася в жовтні 2015 року, CEO Tesla Ілон Маск сказав, що кожен автомобіль зможе покращувати власні функції автономії, навчаючись у свого водія, але що більш важливо - коли одна Tesla навчатиметься у свого водія, це знання буде розподілятися між іншими автомобілями Tesla.
Дуже скоро власники Model S помітили, що функції самоврядування автомобілем поступово поліпшуються. В одному прикладі "Тесли" робили неправильні ранні виходи на автомагістралі, змушуючи своїх власників вручну проводити автомобіль по правильному маршруту. Лише через декілька тижнів власники відзначили, що машини більше не роблять передчасні виходи.
Інтелектуальні системи, на зразок тих, що оснащені новітнім програмним забезпеченням для машинного навчання, не просто стають розумнішими: вони стають розумнішими все швидше і швидше. Розуміння швидкості, з якою розвиваються ці системи, може стати особливо складною частиною управління технологічним прогресом.
Такий шлях розвитку ШІ - це потужно, почасти тому, що усуває необхідність в тренувальних даних.
Попрощаєтесь зі своїм житлом? Що станеться з ухилянтами у новому законі про мобілізацію
Індексація зарплат в Україні: коли чекати і на скільки перерахують виплати в 2024 році
Платіть по 700 грн за світло або живіть без нього: українців ставлять перед фактом
Отримали зарплату, зробили заначку та залишилися без грошей: українців попередили про неприємності вдома
Ми вже бачимо, наскільки сильний вплив надає швидкість, з якою бізнес може вдосконалити продуктивність своїх пристроїв. Один із прикладів - промислова технологія цифрового двійника - програмна модель машини, яка моделює те, що відбувається з обладнанням. Уявіть, ніби машина заглядає всередину себе - і показує своє зображення технікам.
Як раніше повідомляв портал "Знай.ua", більшість людей не знають коли вони помруть. І з цієї причини всі вони проводять останні години свого життя зовсім не так, як їм того хотілося б. Однак, новий алгоритм, розроблений вченими з Стенфордського університету, дозволяє з високою часткою точності передбачити дату смерті пацієнта.