Об этом сообщает «КТРК» со ссылкой на SciTechDaily
Учёные представили новый алгоритм искусственного интеллекта Torque Clustering, который значительно улучшает способности ИИ к обучению без необходимости в данных, помеченных человеком. В отличие от традиционных методов, этот алгоритм находит скрытые паттерны в данных, обходясь без меток, что делает его более масштабируемым и эффективным. Идея алгоритма была вдохновлена балансом гравитационного крутящего момента и показала точность 97,7% в тестах, что на порядок выше текущих методов.
Torque Clustering разрабатывался с целью улучшения работы ИИ в разных областях, таких как биология, химия, астрономия, психология, финансы и медицина. Алгоритм может находить важные закономерности, например, распознавать тенденции заболеваний, выявлять мошенничество и исследовать человеческое поведение. Это ключевой шаг к автономному обучению, аналогичному тому, как животные учатся без явных инструкций.
Эта новая методика представляет собой реальный парадигмальный сдвиг в обучении ИИ. Она полностью автономна, не требует настроек и может обрабатывать огромные массивы данных с высокой вычислительной эффективностью. В тестах на 1000 различных наборов данных, Torque Clustering показал результат в 97,7% по сравнению с другими методами, которые достигают лишь 80%.
Основанный на физическом принципе крутящего момента, Torque Clustering способен автономно идентифицировать кластеры и адаптироваться к различным типам данных. Этот метод добавляет научную значимость и может стать основой для развития общего искусственного интеллекта, особенно в робототехнике и автономных системах. Открытый исходный код уже доступен для исследователей.
Напомним, ранее мы писали о том, как создать щит Капитана Америки в реальной жизни.
