Всем привет!
У нас доступна для предзаказа одна из лучших книг по обучению с подкреплением, в оригинале именуемая "Deep Reinforcement Learning Hands-on" под авторством Максима Лапаня. Вот как будет выглядеть обложка русского перевода:
Чтобы вы могли оценить краткое содержание книги, предлагаем вам перевод обзора, написанного автором к выходу оригинала.
Читать полностью »
Искусственный интеллект AlphaStar, который разработала команда Google DeepMind, вошёл в «Элитную лигу» игроков StarCraft II — то есть попал в список 200 лучших игроков мира. Об этом сообщает научное издание Nature.
AlphaStar способен играть за три расы, представленные в Starcraft II: зергов, протоссов и терранов. Как утверждает Nature, AlphaStar не имел никакого особенного преимущества перед обычными игроками, его соперники не знали, что играют против машины. Попадание AlphaStar в «Элитную лигу» означает, что ИИ играет лучше, чем 99,8% игроков-людей.
Читать полностью »
Искусственный интеллект учится расшифровывать поврежденные древнегреческие тексты. При этом машина, по мнению специалистов, справляется с дешифровкой древних текстов лучше, чем люди. Искусственный интеллект с успехом заполняет пропущенные слова, но полезнее всего он оказывается в совместной работе с человеком, когда исследователи используют его для сужения вариантов в процессе поиска нужного слова или высказывания.
Каждый год, как пишет New Scientist, учёные-археологи открывают десятки новых артефактов с текстом. Со временем многие предметы стали разрушаться, что приводит к потерям фрагментов текста. Какими могут быть пробелы, выясняет наука эпиграфика. Работа эпиграфистов начинается с изучения сохранившихся фрагментов и других подобных текстов.
Читать полностью »
DeepMind, дочерняя компания Google, создала футбольный симулятор для тестирования алгоритмов машинного обучения. Видеоигра под названием Google Research Football Environment позволяет исследователям тестировать алгоритмы в основанном на физике и простом в использовании мире.
Футбольный симулятор в качестве обучающей платформы для ИИ был выбран неслучайно. Как сообщает статья на сайте Массачусетского технологического института, одна из задач для исследователей ИИ заключается в том, чтобы найти новые проблемы для алгоритмов машинного обучения, которые они могли бы решать и таким образом обучаться. Простые видеоигры, такие как Pong или Breakout, иногда слишком примитивны и предсказуемы для этих алгоритмов. Другие игры, такие как Starcraft, слишком сложны. Starcraft — стратегия в реальном времени, которая разворачивается в большой онлайн-вселенной, — настолько обширна и запутанна, что требует огромных вычислительных ресурсов для сбора соответствующих данных и обучения.
Читать полностью »
Источник: DeepMind
Разработчики Google DeepMind представили прорыв в сфере здравоохранения. Новая технология DeepMind способна предсказать обострения заболеваний почек за 48 часов до того, как симптомы могут распознать врачи.
Для контроля состояния почек программа использует результаты анализа крови. Она определяет содержание креатинина — вещества, которое способно вызвать острую почечную недостаточность. Результаты исследования отправляются в автоматическом режиме врачам и медсестрам в виде отчета.
Читать полностью »
Компания DeepMind приняла решение запустить свой ИИ AlphaStar на сервера Battle.net для того, чтобы машина получила возможность сражаться с геймерами-людьми. Поединки будут проводиться в рейтинговом режиме StarCraft II, причем противники ИИ не будут знать, кто перед ними — искусственный интеллект станет играть анонимно.
Подбор соперников будет производиться в случайном порядке, что позволит проводить соревнования в реалистичных условиях. К сожалению, общее количество игр, которое планируется провести, а также их частот разработчики не раскрывают. При этом известно, что и победу, и поражение пользователям будут засчитывать так же, как это делается в обычных играх на MMR.
Читать полностью »
Ошибки и ПО шли рука об руку с самого начала эпохи программирования компьютеров. Со временем разработчики выработали набор практик по тестированию и отладке программ до их развёртывания, однако эти практики уже не подходят к современным системам с глубоким обучением. Сегодня основной практикой в области машинного обучения можно назвать тренировку на определённом наборе данных с последующей проверкой на другом наборе. Таким способом можно подсчитать среднюю эффективность работы моделей, однако важно также гарантировать надёжность, то есть приемлемую эффективность в худшем случае. В данной статье мы опишем три подхода для точного определения и устранения ошибок в обученных прогнозирующих моделях: состязательное тестирование [adversarial testing], устойчивое обучение [robust learning] и формальную верификацию [formal verification].
Системы с МО по определению не устойчивы. Даже системы, выигрывающие у человека в определённой области, могут не справиться с решением простых задач при внесении малозаметных различий. К примеру, рассмотрим проблему внесения возмущений в изображения: нейросеть, способную классифицировать изображения лучше людей, легко заставить поверить в то, что ленивец – это гоночный автомобиль, добавив небольшую долю тщательно рассчитанного шума в изображение.
Читать полностью »
Научно-популярные и даже развлекательные СМИ в наше время переполнены новостями об успехе ИИ-проектов. То искусственный интеллект побеждает человека в го, то учится играть в StarCraft и выходит победителем из схватки с признанными чемпионами. И это только малая толика достижений, на самом деле их гораздо больше. Обычный человек (в смысле, не связанный с ИТ-сферой) может подумать, что вот-вот появится настоящий, «большой» искусственный интеллект, о котором пишу фантасты и снимают фильмы.
Но все далеко не так радужно. К примеру, на днях появилась информация о том, что ИИ попробовал сдать тест по высшей математике (школьный тест, стандартный для Великобритании) и не смог этого сделать.
Читать полностью »
Демис Хассабис основал компанию по созданию самого мощного в мире ИИ. Затем её купила Google
В августе 2010 года в конференц-зале в пригороде Сан-Франциско на сцену вышел 34-летний лондонец по имени Демис Хассабис. Он вышел неторопливой походкой человека, который пытается контролировать нервы, сжал губы в краткой улыбке и начал: «Итак, сегодня мы поговорим о разных подходах к разработке...» — тут запнулся, словно вдруг осознав, что озвучивает потаённые честолюбивые помыслы. Но потом всё-таки сказал: «… сильного ИИ».
Сильный ИИ (artificial general intelligence или AGI) означает универсальный искусственный интеллект — гипотетическую компьютерную программу, способную выполнять интеллектуальные задачи как человек или даже лучше. Сильный ИИ сможет выполнять отдельные задачи, такие как распознавание фотографий или перевод текста, которые являются единственными задачами каждого из слабых ИИ в наших телефонах и компьютерах. Но он также будет играть в шахматы и говорить по-французски. Будет понимать статьи по физике, сочинять романы, разрабатывать инвестиционные стратегии и вести восхитительные беседы с незнакомыми людьми. Он будет следить за ядерными реакциями, управлять электросетями и транспортными потоками и без особых усилий преуспеет во всём остальном. AGI сделает сегодняшний самый продвинутый ИИ похожим на карманный калькулятор.
Читать полностью »
Вероятно, все уже слышали, что ИИ под названием AlphaStar от компании Google Deepmind размазал профессионалов в стратегии реального времени Starcraft 2. Это беспрецедентный случай в исследованиях Искусственного интеллекта. Но хочу высказать конструктивную критику по поводу этого достижения.
Постараюсь убедительно доказать следующее:
