Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям - страница 27

Многозадачное обучение (Multitask learning) – это общий подход, при котором модели обучаются выполнению различных задач на одних и тех же параметрах. В нейронных сетях этого можно легко добиться, связав веса разных слоев. Идея многозадачного обучения была впервые предложена Ричем Каруаной в 1993 году и применялась для прогнозирования пневмонии, а также для создания системы следования дороге на беспилотных устройствах (Каруана, 1998). Фактически при многозадачном обучении модель стимулируют к созданию внутри себя такого представления данных, которые позволяет выполнить сразу много задач. Это особенно полезно для обучения общим низкоуровневым представлениям, на базе которых потом происходит «концентрация внимания» модели или в условиях ограниченного количества обучающих данных. Многозадачное обучение нейросетей для обработки естественного языка было впервые применено в 2008 году Коллобером и Уэстоном (Collobert & Weston, 2008).

Мобильное здравоохранение (Mobile healthcare, mHealth) – это ряд мобильных технологий, систем, сервисов и приложений, установленных на мобильных устройствах и использующихся в медицинских целях и для обеспечения здорового образа жизни человека и мотивации людей к здоровому образу жизни и формированию новой «цифровой» культуры здоровья.

Модель от последовательности к последовательности (Sequence-to-sequence model, seq2seq). Самая популярная задача на последовательность – это перевод: обычно с одного естественного языка на другой. За последние пару лет коммерческие системы стали на удивление хороши в машинном переводе – взгляните, например, на Google Translate, Yandex Translate, DeepL Translator, Bing Microsoft Translator. Сегодня мы узнаем об основной части этих систем81.

Модель убеждений, желаний и намерений (Belief-desire-intention software model) – это модель программирования интеллектуальных агентов. Образно модель описывает убеждения, желания и намерения каждого агента, однако непосредственно применительно к конкретной задаче агентного программирования. По сути, модель предоставляет механизм позволяющий разделить процесс выбора агентом плана (из набора планов или внешнего источника генерации планов) от процесса исполнения текущего плана, выбранного ранее. Как следствие, агенты, повинующиеся данной модели способны уравновешивать время, затрачиваемое ими на выбор и отсеивание будущих планов со временем исполнения выбранных планов. Процесс непосредственного синтеза планов (планирование) в модели не описывается и остаётся на откуп программного дизайнера или программиста82.

Модули векторной обработки (Intelligent Engines) – это поле выполнения операций умножения с плавающей запятой с минимальными задержками (DSP Engines) и специализированное поле/модуль AI Engines c высокой пропускной способностью, а также минимальными задержкам на выполнение операций и оптимальным уровнем энергопотребления, предназначенное для решения задач в области реализации искусственного интеллекта (AI inference) и цифровой обработки сигналов.

Мозговая технология (также самообучающаяся система ноу-хау) (Brain technology) – это технология, в которой используются последние открытия в области неврологии. Термин был впервые введен Лабораторией искусственного интеллекта в Цюрихе, Швейцария, в контексте проекта ROBOY. Brain Technology может использоваться в роботах, системах управления ноу-хау и любых других приложениях с возможностями самообучения. В частности, приложения Brain Technology позволяют визуализировать базовую архитектуру обучения, которую часто называют «картами ноу-хау».