这也适用于分析边缘案例，这些案例乍一看似乎至少部分超出了迄今为止所描述的限制。 深度学习是否已达到极限？ – 高级媒体实验室今天的任狭义智能”ANI：一种有限的智能，一次只能执行一项任务。 深度学习是否已达到极限？ – 高级媒体实验室 加托和他的智能 2022年5月，DeepMind世界上最先进的智能研究实验室之一，谷歌旗下推出了Gato深度学习系统，能够执行604种不同的任务。
这是创建通用智能的第一步吗？
它能够像人类一样执行多种任务并轻松地从一个任务切换到另一个任务？ 不可否认的是，Gato 能够执行各种任务玩 Atari 视频游戏、识别图像、管理机械臂等等，但该模型的一些局限性削弱了人们的热情。正如《麻省理工学院技术评论》中所 BC 数据印度 解释的那样，Gato 获得的结果比专门的算法低得多但这也是可以理解的，如果需要的话，几乎是人类的。 然而，最重要的是，我们离“通用”智能还很远，“通用”智能有能力适应除经过训练的任务之外的任务： Gato 事实上仍然只能执行它已获得特定任务的任务。
训练这是不可避免的：正如
庞廷总是解释的那样，深度学习 “是一种统计方法，计算机学习使用神经网络对模式进行分类。这些网络的结构类似于我们大脑中的神经元，被称为“深层”，因为它们具有多个隐藏层，其中包含具有大量分支连接的各种节点。 我们能达到通用 网络安全感到满意 智能吗？ 得益于这种 IT 架构，我们今天使用的智能系统能够在海量数据中找到人眼看不见的相关性，并统计计算这些数据何时重复出现。 例如，为了对对手的动作做出反应，下棋的深度学习系统只需在其数据库中搜索发生完全相同场景的所有情况。
一旦确定，计算出他在接受训
练的比赛中执行的哪一步动作导致胜利次数最多。通过利用这种技术，深度学习算法通常在非常不同甚至非常困难的领域获得非常准确有时令 博茨瓦纳 电话号码 人印象深刻的结果：从一种语言翻译到另一种语言、预测我们想在 Spotify 上听的内容、图像识别、选择我们希望在 或 提要等上看到的内容。 所有这一切都不应该以任何方式被低估：深度学习已经改变了世界，并且越来越多地融入到我们开展的活动中，而我们往往甚至没有意识到这一点。
