В настоящее время исследователи активно осваивают потенциал искусственного интеллекта. В частности, в последнее время для улучшения работы ИИ были созданы три новых типа нейросетей - GNNs, PNNs и BERT.

GNNs (нейросети графовых нейронов) используют графовые модели, чтобы моделировать связи между исходными объектами в ИИ. Эти сети могут предугадывать и анализировать комплексные зависимости данных на основании имеющейся модели.

PNNs (нейросети процессорных нейронов) используют параметризованные процессоры для подбора параметров расчета и построения комплексной архитектуры сети ИИ. Алгоритм оптимизации, который применяется для определения потенциально наилучших параметров, работает гораздо быстрее любого другого алгоритма для тестирования и подбора параметров.

BERT (нейросеть Bidirectional Encoder Representations from Transformers) использует двунаправленное кодирование, чтобы представлять последовательности данных на основе сравнения их элементов с последовательностью разных длин. Это позволяет создавать гибкие модели для задач анализа текстов, распознавания образов и получения ответов.

Таким образом, введение представленных трех новых типов нейросетей является инновацией для настоящего ИИ-ландшафтa, и придаст алгоритмам ИИ больше точности и гибкости в анализе данных.