Facebook a appris à son IA à résoudre les problèmes mathématiques les plus complexes

Les réseaux de neurones existants fonctionnent sur la base de ce que l’on appelle le système d’approximation : ils sont capables de

Reconnaître des objets dans une image ou un texte (par exemple, des chiens, des lettres, des balles, etc.), faire une équation à partir de ces données et la résoudre.

Ces opérations nécessitent beaucoup de temps et commentconséquence, une puissance de calcul importante. Les ingénieurs de Facebook ont ​​trouvé une solution à ce problème - ils ont appris à leur réseau de neurones à considérer le problème non pas comme un problème mathématique, mais plutôt comme un problème de langue.

En d'autres termes, les chercheurs ont enseigné leur IAparler un langage mathématique. Le résultat de cette approche a été l'accélération de la résolution de problèmes de plusieurs ordres de grandeur par rapport aux systèmes de résolution de problèmes algébriques tels que Maple, Mathematica et Matlab.

Notre IA voit la tâche comme une sorte de langage, puis considère les solutions comme un problème de traduction pour les réseaux de neurones séquentiels.

Facebook (en anglais seulement

Facebook a précédemment déclaré qu'ilinterdit la publication de vidéos deepfake sur sa plateforme. Le réseau social supprimera automatiquement les vidéos éditées à l'aide de l'IA, où "le public est induit en erreur en utilisant des mots que les personnages n'ont pas prononcés".