Novidia是在人工智能技术开发中使用的硬件和软件领先的开发商，宣布它介绍了一系列新的产品和软件工具，基于“人为愚蠢”（AS）的新兴科学。“人工愚蠢并不旨在取代AI，而是为了增加它，”诺伊西亚的创始人兼首席执行官在今天早些时候举行的网络电力简报期间，杰森Wong表示。
Wong解释说，AS技术使用仿生学算法来模拟人类和一些高级灵长类动物不合逻辑、有时适得其反的行为，NOVIDIA的研究人员正在使用AS技术来软化人工智能系统的硬逻辑。它也被考虑用于扩展在决策和学习算法中使用的优化标准。
从试图解决与广义对冲网络（GANS）相关的一些问题的实验中出现的原则，即，即对无监督学习算法的追溯古典监督学习AI算法的实践。
“在很多情况下，让两种算法在解决问题的同时互相竞争，可以带来更高效、更完整的解决方案，”他说玛琳博士他是NOVIDIA高级研究总监。“但GANs非常容易受到错误的训练数据的影响，这些数据可能会误导它们，并导致严重的错误分类事件。用来创建愚蠢行为数字模型的数学表明，将AS添加到混合模式中可能会改善情况，但只有一种方法可以找到答案。”
对于他们的实验，研究人员创建了一个带有监督算法代码名为MOE和Larry的GAN，这是一个无监督的学习算法。经过一系列练习，该练习特征在于Moe / Larry GaN的性能，它们引入了卷曲，一种使用作为技术产生的算法(见图)。三方Ga在解决问题时被证明是非常成功的，即使有缺陷或不完整的训练数据也是如此。在这些情况下，诺伊西亚科学家认为，卷曲的故意诱导愚蠢推动了更受限制的算法来探索他们永远不会考虑自己的可能性。
虽然非常有前途，但一些问题仍然存在。例如，在毫无戒心的第三算法上，突出了MoE和Larry对毫无疑问的第三种算法，并用只能被描述为锁字，头部枪支和眼睛戳的数字等同物的卷曲推理表的一部分。
早期结果表明，将控制量引入AI应用可能导致一些科学家称为“人工创造力”的新的意外行为。为了让她的观点，Maren博士在她告诉他们“火上浇油”的时候令人震惊的观众，这是过去几周的流行图的灵魂搅拌的摇滚民谣已经被一个竞争的国际象棋组成和记录他们一直在努力的程序，在他们意外地将其暴露在算法之后。
具有机器学习系统的其他实验表明，使用AI系统制造的错误猜测的范围和幅度具有大量加速学习时间，并使所产生的应用更耐受错误的输入造成的问题。坏数据或有错误的传感器。尽管如此，诺伊西亚研究人员正在谨慎行事，当在一个未公开的高级美国政治家之后使用作为模型的算法在自主车辆之前将新技术应用于任务关键的应用程序时，突然点亮了自身点火并驱除悬崖。
英伟达预计将在2020年第二季度发布其首个人工愚蠢系统(ASS)硬件平台和AS软件工具包的测试版。定价尚未公布。
