Terlalu banyak kata-kata mewah mari kita rekap tahun 2023 menjaga dunia AI dalam pikiran pertama evolusi AI dari statistik ke hyperdimensional Komputasi jaringan saraf tiruan tulang punggung AI statistik secara historis berjuang dengan penalaran dengan analogi yang memerlukan peningkatan node buatan untuk meningkatkan kemampuannya, peningkatan ini diperlukan untuk meningkatkan kemampuan statistik ini jaringan tunggu dulu apa itu jaringan syaraf tiruan mari kita gunakan contoh yang familiar mengenali kucing di foto bagaimana otakmu tahu itu kucing itu bukan karena kamu melihat setiap detailnya, melainkan otakmu telah mempelajari dari waktu ke waktu fitur-fitur utama apa yang membuat make up a kumis seperti kucing, telinga dan ekor berbulu, sekarang mari kita bicara tentang bagaimana jaringan saraf tiruan melakukan hal serupa, anggap saja sebagai jaringan dari banyak device kecil yang saling berhubungan seperti otak mini yang bekerja bersama.Ketika Anda menunjukkan banyak gambar kucing, ia mulai mempelajari apa karakteristik yang umum pada semua gambar ini, silakan berlangganan saluran ini agar tidak ketinggalan pembaruan apa pun. Informasi disimpan dan diproses dengan cara yang cukup mudah seperti menyusun teka-teki gambar sederhana, namun Komputasi Hyperdimensional melakukan hal ini secara berbeda, ia mengambil setiap informasi dan mengubahnya menjadi rangkaian yang sangat panjang dan rumit angka-angka seperti kode batang yang sangat panjang, string-string ini seperti potongan-potongan teka-teki multi-dimensi yang sangat kompleks ketika komputer ingin memahaminya, itu seperti menyusun bagian-bagian dari teka-teki yang sangat rumit ini, bagian kerennya seperti dalam sebuah teka-teki di mana melihat beberapa bagian dapat membantu Anda menebak gambar apa yang hiperdimensi Komputasi dapat menggunakan rangkaian angka ini untuk membuat koneksi dan mengenali pola dengan cara yang lebih mendekati cara kerja otak kita.Pendekatan ini memungkinkan kombinasi dan dekonstruksi Konsep untuk dipahami pembentukan mereka ini diikuti dengan terobosan pada penelitian IBM pada bulan Maret 2023 para ilmuwan di penelitian IBM di Zurich menerapkan Komputasi hiperdimensi pada jaringan saraf dalam. Upaya IBM menghasilkan percepatan 250 kali yang mengesankan dalam tugas-tugas penalaran abstrak, sebuah faktor penting untuk mengatasi masalah skala yang lebih besar apa arti sebenarnya hal ini bagi kami para peneliti optimis bahwa Komputasi hyperdimensional bisa lebih cepat, lebih transparan dan lebih hemat energi dibandingkan system AI saat ini secara signifikan mengurangi jejak karbon dari Teknologi ini lucunya sekarang saya memiliki kemampuan untuk menulis mengoptimalkan dan membuat skrip untuk video YouTube dan bahkan menghasilkan suara dan visual untuk hal yang sama mengalami kemajuan sedemikian rupa sehingga dalam beberapa tahun ke depan perbedaan antara Ai dan manusia akan diabaikan.Hal ini membuat saya bertanya-tanya apakah kita AI juga menciptakan AIS yang mereplikasi diri sendiri lihat video ini untuk mengetahuinya.
Terlalu banyak kata-kata mewah mari kita rekap tahun 2023 menjaga dunia AI dalam pikiran pertama evolusi AI dari statistik ke hyperdimensional Komputasi jaringan saraf tiruan tulang punggung AI statistik secara historis berjuang dengan penalaran dengan analogi yang memerlukan peningkatan node buatan untuk meningkatkan kemampuannya, peningkatan ini diperlukan untuk meningkatkan kemampuan statistik ini jaringan tunggu dulu apa itu jaringan syaraf tiruan mari kita gunakan contoh yang familiar mengenali kucing di foto bagaimana otakmu tahu itu kucing itu bukan karena kamu melihat setiap detailnya, melainkan otakmu telah mempelajari dari waktu ke waktu fitur-fitur utama apa yang membuat make up a kumis seperti kucing, telinga dan ekor berbulu, sekarang mari kita bicara tentang bagaimana jaringan saraf tiruan melakukan hal serupa, anggap saja sebagai jaringan dari banyak device kecil yang saling berhubungan seperti otak mini yang bekerja bersama.Ketika Anda menunjukkan banyak gambar kucing, ia mulai mempelajari apa karakteristik yang umum pada semua gambar ini, silakan berlangganan saluran ini agar tidak ketinggalan pembaruan apa pun. Informasi disimpan dan diproses dengan cara yang cukup mudah seperti menyusun teka-teki gambar sederhana, namun Komputasi Hyperdimensional melakukan hal ini secara berbeda, ia mengambil setiap informasi dan mengubahnya menjadi rangkaian yang sangat panjang dan rumit angka-angka seperti kode batang yang sangat panjang, string-string ini seperti potongan-potongan teka-teki multi-dimensi yang sangat kompleks ketika komputer ingin memahaminya, itu seperti menyusun bagian-bagian dari teka-teki yang sangat rumit ini, bagian kerennya seperti dalam sebuah teka-teki di mana melihat beberapa bagian dapat membantu Anda menebak gambar apa yang hiperdimensi Komputasi dapat menggunakan rangkaian angka ini untuk membuat koneksi dan mengenali pola dengan cara yang lebih mendekati cara kerja otak kita.Pendekatan ini memungkinkan kombinasi dan dekonstruksi Konsep untuk dipahami pembentukan mereka ini diikuti dengan terobosan pada penelitian IBM pada bulan Maret 2023 para ilmuwan di penelitian IBM di Zurich menerapkan Komputasi hiperdimensi pada jaringan saraf dalam. Upaya IBM menghasilkan percepatan 250 kali yang mengesankan dalam tugas-tugas penalaran abstrak, sebuah faktor penting untuk mengatasi masalah skala yang lebih besar apa arti sebenarnya hal ini bagi kami para peneliti optimis bahwa Komputasi hyperdimensional bisa lebih cepat, lebih transparan dan lebih hemat energi dibandingkan platform AI saat ini secara signifikan mengurangi jejak karbon dari Teknologi ini lucunya sekarang saya memiliki kemampuan untuk menulis mengoptimalkan dan membuat skrip untuk video YouTube dan bahkan menghasilkan suara dan aesthetic untuk hal yang sama mengalami kemajuan sedemikian rupa sehingga dalam beberapa tahun ke depan perbedaan antara Ai dan manusia akan diabaikan.Hal ini membuat saya bertanya-tanya apakah kita AI juga menciptakan AIS yang mereplikasi diri sendiri lihat video clip ini untuk mengetahuinya.
