VIVI: что если знания не загрузить в ИИ, а попробовать сделать так что бы они родились из опыта?
Можно ли построить систему, которая не получает готовый «мозг» с заложенными знаниями, а постепенно формирует собственную память, связи между знаниями и способы работы с ними? Как и многие, я пытался сделать что-то своё, и для повседневных задач использую LLM — но меня это не устраивает.Сейчас будут скажем так мои размышления. Моя теория. Что такое:«ЗНАНИЯ» — это совокупность данных и опыта.«ИНТЕЛЕКТ» — это совокупность знаний, понимания знаний, умении применять эти знания и опыта от применения знаний как неудачный, так и удачный.
Быстрое обучение, экономия ресурсов и другие преимущества сетей эхо-состояний
Существует класс рекуррентных нейросетей, в котором обучается только линейный выходной слой, а внутренняя структура (резервуар) остаётся фиксированной. Отсюда появилось название более общего подхода — «резервуарные вычисления».Такая архитектура делает нейросети крайне быстрыми и энергоэффективными, но сложными в настройке. Поэтому они пока не получили широкого распространения и долгое время оставались в тени более универсальных архитектур.Сотрудник отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Илья Андросов провёл
