Kahe orkaan ja Kristjan Port. Tere eetris on portaal tehnoloogia kommentaari esitab Kristjan Port. Labürindis küpsisepuru sööba ja kollidest põgenevad Bäckmani senist täpsemalt siis ekraanile ilmumisest. Möödus just 40 aastat. Tuhandete unustatud mängude seast ajalooliseks verstapostiks tõusnud ja kõigi aegade parimate videomängude nimistusse kirjutatud arvutiprogrammis leidus midagi, mida teistest polnud. Jaapanlase toru ivatan juhitud üheksaliikmeline töörühm ei osanud isegi sellist edu oodata. Lihtsalt tegid tööd nagu kästud, pakkudes, et mäng peaks meeldima nii meestele kui naistele. Et selles oleks noorteeelistusi arvestavalt palju värve ja tegelaskuju aluseks tuli idee viilu kaotanud piitsast. Pole ju just kuigi kindla peale minek. Sellegipoolest on Bäckmani mängu seotud kaupade ja litsentside abil vaadanud raha omaniku vähemalt 14 miljardi dollari eest. Natukene hale ju, kui inimesed ei tea, millal teevad midagi erakordset ja siis, kui püüavad midagi erakordset teha kukub välja keskpärane. Videotöötluseks raudvara valmistab Niveedia näitas firmas arendatud tehisintellektimudelile geen känn ekraanilt Bäckmani mängu. Tehisintellekt ei teadnud mängustega selle eesmärkidest mitte midagi ja alustas allegoorilise tühjalt lehelt. Liidengemm viitab kahele privaalitsedes UUT loovale Masina õppesüsteemile, milles üks osapooltest püüab oma nutikusega midagi maailma vaadeldes selle kohta oletada. Mida siis teine analoogne süsteem kontrollib ja kritiseerib. Masinate mudeli loonud inseneri huvitas, kas Glengen oskab pelgalt mängu vaatamise põhjalt selle sisust ja reeglitest aru saada. Ja paistab, et sai seda küll. Pärast 50000 mängu vaatamist. Arusaamised tõendina konstrueeris masin iseseisvalt Bäckmani mängu. Tulemusi jahmatas ja ületas arendajate ootuseid. Edaspidi loodetakse, Getkemgen süsteem aitab luua täiesti uusi Te mänge kuna paistab, et inimeste peale lootma jäämine on heitlik. Ühinenud kuningriigi ja Venemaa teadlased lasid tehisintellektil vaadata inimeste nägudega fotosid. Teadupärast püütakse psühholoog, kes inimeste isiksuse jooni jagada viide gruppi vastavalt avatuse uutele kogemustele meelekindlusele, ekstra Berdsusele, koostöövalmiduse, leia neurootilisusele. Hoolimata miimika inforohkusest ja osalusest inimestevahelises suhtluses on inimese sügavama olemuse nägudest lugemine, vasturääkiv ja vigaderohke. Võib-olla peabki see nii olema, sest suhtluses on vaja olla aval ja usaldav ning teinekord kaitseb ning varjev. Võime ju teha rõõmsa näo, kurbuse või isegi kurjuse varjamiseks ning vastupidiselt olla nalja pärast kurja olemisega. Teadlasi huvitas, kas emotsioonidest vaba masin suudab Billyt isiksusega seotud infot tõhusamalt, et ära tunda. Masinal lasti analüüsida isiksusejoonte testi läbinud 12440 anonüümse vabatahtlikust tehtud kolmekümmet ühte tuhandet selfie't. Esmalt õppis masin inimesi ära tundma kasutades kontrolliks pilte, millel ei olnud inimesed. Seejärel helistas süsteem nägudelt 128 eristatavad tunnust ja lõpuks õppis neid seostama viie isiksuse omadusega. Selgus, et pelgalt pilti vaadates langes tehisintellektist jutumärkides psühholoogi hinnang 58-l protsendil juhtudest kokku sellel olnud isiku väidetavate isiksuse joontega. Seda On ju samal ajal vähe, aga ka palju umbes kolmandiku inimeste isiksuseomaduste kohta. Valesti arvates on viga ohtlikult suur aga samas on tulemusi paljulubav. Vähemalt on uuringu läbiviijad optimistlikud ja usuvad, et neil õnnestub tulevikus edendada inimese ja masina vahelist suhtlust. Siin võime mõtelda kahele võimalusele. Esiteks oskab masin endast luua sümpaatse mulje ja samasse aru, milline on inimese psüühiline säädamas. Ühesõnaga masin teab suhtlusolukorras rohkem kui meie, kes peame masinat sümpaatseks, kuigi sam pelgalt kalk masin. Ja masin manipuleerib meiega isiksuse omadusi arvestavalt. Kuna me ise ei tunne ennast piisavalt hästi olgu nende kahe näite juurde lisatud uudis IBM töömaalt, kus valmis maailmas avalikult teadaolevatest superarvutitest võimsuselt järjekorras viiendaks hinnatud. Jaa Open i teenistusse loodud arvuti. Nii meedia tehisintellekt õppis 50000 mängu vaatamisega Bäckmani reegleid ja teises näites uuris masin kolmekümnete ühte tuhandet pilti. Arvatavalt eristasid masinad tegelikkuse mudelite loomiseks piltidelt tuhandeid tunnuseid. Suurimaid tehisintellekti algoritmid on aga kaasanud kuni miljard tunnust, näiteks kõnest arusaamiseks ja õppenoi kõige uuemates mudelites kasutatud koguni umbes 17 miljardit maailma kirjeldavat parameetrit. Rohkem kaasamine on jäänud masinapargi võimekuse taha. Adeemi loodud superarvutid. See võimaldab Aga mudelite arendamisse kaasata koguni triljoneid parameetreid. See tähendab, et kõnest arusaamise mudelite loomiseks saab sõeluda läbi kõik maailmas kirjeldatud ning räägitud teksti ja teha sedasama aegsete analüüsides liikuvat pilti ning ressursi jääb ülegi. Seega oodata võib inimese tegutsemist ja tema keskkonda samaaegselt ühte suurde massiivsesse mudelisse kaasava arendus töö algust. Mida selle tulemusel on oodata, pole teada. Sest oleme ju kõigest inimesed. Kuula varasemaid portaale R2 L2.