Sztuczna inteligencja - jak działają sieci neuronowe i uczenie maszynowe? | prof. Piotr Szczuko

📖 Poznaj nasze wydawnictwo: https://radionaukowe.pl/wydawnictwo
📚 Wygodne zakupy książek: https://wydawnictwoRN.pl. Skorzystaj z kodu zniżkowego na audiobooki: sluchamRN

👉 Zostań Patronem: https://patronite.pl/radionaukowe
👉 Wesprzyj jednorazowo: https://suppi.pl/radionaukowe
🎧 Posłuchaj na streamingu: https://ffm.bio/radionaukowe
🔔 Subskrybuj:    / @radionaukowe  
🌐 Strona: https://radionaukowe.pl
👍 Facebook:   / radionaukowe  
📷 Instagram:   / radionaukowe  
❌ Twitter:   / radionaukowe  
🎓 Odwiedź LAMU:    / @letniaakademiamlodychumyslow  
🎬 Zobacz więcej:    • Radio Naukowe poleca  
📩 Kontakt: [email protected]

Rzeczywiście, wszystko zaczęło się od matematycznej definicji tego, jak działa komórka neuronowa – mówi prof. Piotr Szczuko z Politechniki Gdańskiej, gdy pytam go, czy sztuczna inteligencja wzorowana jest na ludzkim mózgu. – Neuron możemy sobie wyobrazić jako pewien biologiczny element, który przyjmuje informacje w postaci impulsów nerwowych, prądów i następnie wypuszcza z siebie jakąś informację. Jak pomyślimy o tym w znaczeniu informatycznym, elektronicznym, to widać, że możemy zasymulować działanie takiej komórki – wyjaśnia.

Sztuczne sieci neuronowe są składane z małych elementów, łączone w bardzo duże sieci, gdzie takich elementów mogą być nawet miliardy. Są uczone w odpowiedni sposób i następnie realizują różne skomplikowane zadania, podobnie jak nasz mózg. – dodaje.

Choć trzeba zaznaczyć, że sam prof. Szczuko unika pojęcia „sztuczna inteligencja”. - To nie jest inteligencja, tylko bardzo sprawne przeprowadzanie różnych skomplikowanych obliczeń – podkreśla. Naukowiec woli mówić po prostu algorytmy.

Co ciekawe, można taką „sztuczną komórkę” stworzyć na kartce papieru. - Obliczenia związane z działaniem jednej takiej sztucznej komórki, są bardzo proste. To jest wykonanie kilku operacji mnożenia, dodawania, a następnie sprawdzenia, czy wynik jest większy, czy mniejszy od jakiejś wartości progowej. Cała siła tkwi w tym, że takich zadań jest tam miliony i dopiero z ich współdziałania wynika interesujący rezultat – mówi prof. Szczuko.

W podcaście wyjaśniamy te wszystkie krążące w przestrzeni pojęcia, jak sieci neuronowe, uczenie maszynowe (machine learning), uczenie głębokie (deep learning). Rozważamy, do czego może być zdolna sztuczna inteligencja, a co jest raczej poza jej zasięgiem.

Na pewno może być niezłą artystką. Na przykład jest autorką ilustracji, która towarzyszy temu odcinkowi. Powstała tu: https://www.midjourney.com/

💛 Audycję z prof. Szczuko nagrałam w Gdańsku w ramach podróży Radia Naukowego. Podróże są możliwe dzięki wsparciu na https://patronite.pl/radionaukowe. Bardzo dziękuję! Mamy kolejne plany rozwoju, jeśli chcesz w nich pomóc – zachęcam do wpłat w dowolnej kwocie 💛

POLECAMY INNE MATERIAŁY:
   • Radio Naukowe - Wszystkie odcinki  
   • Fizyka  
   • Biologia  
   • Astronomia  
   • Psychologia  
   • Zwierzęta  
   • Religia  
   • Historia  
   • Historia życia  
   • Geografia  
   • Technologia  
   • Człowiek  
   • Kultura  
   • Medycyna  
   • Archeologia  

🧠 Radio Naukowe - włącz wiedzę! 🧠

#RadioNaukowe #KarolinaGłowacka #PiotrSzczuko