Рубрика «Google Brain»

в 13:00, , рубрики: AGI, chatgpt, dall-e, DeepMind, Google Brain, Google Research, gpt-4, nanoGPT, OpenAI, ruvds_статьи, Software 2.0, YouTube, Андрей Карпаты, Блог компании RUVDS.com, будущее здесь, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, Программирование, сильный ИИ

Андрей Карпаты. Software 2.0. Непонятный софт будущего - 1


Когда мы говорим о современных разработках в области нейросетей и машинного обучения, то первое имя, которое приходит на ум — это Андрей Карпаты. Молодой словак быстро стал звездой в данной области и одним из главных авторитетов по части конкретного программирования систем. Это тот человек, который обучал Джона Кармака, в частности.

Андрей Карпаты — сооснователь компании OpenAI (GPT-4, ChatGPT) и ведущий разработчик автопилота Tesla. Впрочем, из «Теслы» он недавно ушёл по очевидной причине: есть вероятность, что человечество стоит на пороге грандиозного открытия, с которым ничто не сравнится по важности — оно разделит историю нашего вида на до и после сингулярности. Речь идёт об AGI, то есть ИИ общего назначения. Если так, то сейчас нет смысла работать больше ни над чем.
Читать полностью »

в 11:48, , рубрики: Google, Google Brain, Алгоритмы, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника

Google разрабатывает ИИ для создания чипов для ИИ - 1

Специалисты Google Brain, исследовательского проекта Google по изучению искусственного интеллекта, разрабатывают алгоритмы, которые будут сами создавать процессоры. Статью с описанием своего проекта команда опубликовала на Arxiv.Читать полностью »

в 14:34, , рубрики: Google, Google Brain, Алгоритмы, машинное обучение, обучение роботов, робототехника, роботы

С алгоритмом Google робот учится ходить самостоятельно - 1

Существующие алгоритмы обучения роботов ходьбе сильно зависят от вмешательства человека: каждый раз, когда робот падает, ему нужно, чтобы кто-то поднял его и вернул в правильное положение. Новый проект исследователей из Google Brain позволит роботам учиться ходить без помощи человека. В течение нескольких часов, полагаясь исключительно на настройки современных алгоритмов, команда Google обучила четырехногого робота ходить вперед и назад и поворачивать влево и вправо полностью самостоятельно.Читать полностью »

в 10:57, , рубрики: Google Brain, интерпретируемость, искусственный интеллект, машинное обучение

Нейросети известны своей непостижимостью – компьютер может выдать хороший ответ, но не сможет объяснить, что привело его к такому заключению. Бин Ким разрабатывает «переводчик на человеческий», чтобы, если искусственный интеллект сломается, мы смогли это понять.

Новый подход к пониманию мышления машин - 1
Бин Ким, исследователь из Google Brain, разрабатывает способ, который позволит расспросить систему, использующую машинное обучение, по поводу принятых ею решений

Если доктор скажет вам, что вам нужна операция, вы захотите узнать, почему – и вы будете ожидать, что его объяснение покажется вам осмысленным, даже если вы не обучались на врача. Бин Ким [Been Kim], исследователь из Google Brain, считает, что мы должны иметь возможность ожидать того же от искусственного интеллекта (ИИ). Она — специалист по «интерпретируемому» машинному обучению (МО), и хочет создать ИИ, который сможет объяснять свои действия кому угодно.
Читать полностью »

в 16:06, , рубрики: alphabet, AlphaGo, Baidu, DeepMind, Google Brain, Google China, Project Dragonfly, блокировка западных сайтов, великий китайский файрвол, Коммунистическая партия Китая, поисковые технологии, цензура

Было время, когда Google хотел попасть на китайский рынок, а Китай нуждался в Google. Теперь это время ушло.

Как Google пытался покорить Китай — и проиграл - 1Первый набег Google на китайские рынки стал недолгим экспериментом. Поисковую систему Google China запустили в 2006 году, а спустя четыре года её внезапно закрыли для материкового Китая после крупного взлома и споров по цензуре поисковой выдачи. Но в августе 2018 года сайт журналистских расследований The Intercept сообщил, что компания тайно работает над прототипом новой подцензурной поисковой системы для Китая под названием Project Dragonfly.

На фоне протеста правозащитников и некоторых сотрудников Google вице-президент США Майк Пенс призвал компанию прекратить работу над Dragonfly. Он заявил, что система «усилит цензуру Коммунистической партии и поставит под угрозу конфиденциальность пользователей». В середине декабря издание The Intercept сообщило, что Google приостановила разработку Dragonfly после претензий собственного отдела конфиденциальности, который узнал о проекте из СМИ.

Некоторые наблюдатели говорят, что решение вернуться на крупнейший рынок мира зависит от Google: пойдет ли она на компромисс со своими принципами и подвергнет цензуре поиск, как хочет Китай? Но наблюдатели упускают из внимания главное: на этот раз решение будет принимать китайское правительство.
Читать полностью »

в 15:21, , рубрики: Google Brain, Hadoop, MapReduce, TensorFlow, анб, высокая производительность, Джефф Дин, машинное обучение, парное программирование, поисковые технологии, Санджай Гемават, Совершенный код

Дружба, благодаря которой Google вырос до огромных размеров - 1Программируя вместе за одним компьютером, Джефф Дин и Санджай Гемават изменили курс компании — и весь Интернет. На иллюстрации: лучшие программисты Google иногда кажутся двумя полушариями одного мозга. Рисунок Дэвида Планкерта

Однажды в марте 2000 года шесть лучших инженеров Google собрались в импровизированном конференц-зале. Произошло ЧП: с октября 1999 года остановились краулеры. Хотя пользователям ещё выдавали поисковые результаты, но они устарели на пять месяцев. На карту было поставлено больше, чем предполагали инженеры. В данный момент Ларри Пейдж и Сергей Брин вели переговоры о поставке поиска Google на крупнейший в интернете портал Yahoo и обещали увеличить поисковый индекс в десять раз, чтобы идти в ногу со Всемирной паутиной, которая за предыдущий год удвоилась в размере. Если краулеры не починят, google.com застрянет в прошлом, сделка с Yahoo может провалиться, а компания рискует сжечь полученные инвестиции и кануть в небытие.
Читать полностью »

в 14:24, , рубрики: AI, Google Brain, ИИ, искусственный интеллект, мозг, Научно-популярное, нейросети, распознавание образов

Разработчики из Google Brain доказали, что «противоречивые» изображения могут провести как человека, так и компьютер; и возможные последствия — пугающие.

«Взлом» мозга при помощи «картинок-противоречий» - 1

На картинке выше — слева вне всякого сомнения кот. Но можете ли вы сказать однозначно, кот ли справа, или просто собака, которая выглядит похожей на него? Разница между ними в том, что правая сделана при помощи специального алгоритма, который не даёт компьютёрным моделям, называемым «сверточными нейросетями» (CNN, convolutional neural network, далее СНС) однозначно сделать вывод, что на картинке. В данном случае СНС считают, что это скорее пёс, нежели кот, но что самое интересное — большинство людей думают точно так же.
Читать полностью »

в 0:13, , рубрики: Google Brain, интерполяция, искусственный интеллект, нейросеть, повышение разрешения, Фототехника, метки:

Вероятностное улучшение фотографий по нескольким пикселям: модель Google Brain - 1
Пример работы нейросети после обучения на базе лиц знаменитостей. Слева — исходный набор изображений 8×8 пикселей на входе нейросети, в центре — результат интерполяции до 32×32 пикселей по предсказанию модели. Справа — реальные фотографии лиц знаменитостей, уменьшенные до 32×32, с которых были получены образцы для левой колонки

Можно ли повышать разрешение фотографий до бесконечности? Можно ли генерировать правдоподобные картины на основе 64 пикселей? Логика подсказывает, что это невозможно. Новая нейросеть от Google Brain считает иначе. Она действительно повышает разрешение фотографий до невероятного уровня.

Такое «сверхповышение» разрешения не является восстановлением исходного изображения по копии низкого разрешения. Это синтез правдоподобной фотографии, которая вероятно могла быть исходным изображением. Это вероятностный процесс.
Читать полностью »

в 10:41, , рубрики: Google Brain, reinforcement learning, будущее здесь, глубокое обучение, ИИ, искусственный интеллект, машинное зрение, мозг, научная фантастика, нейросети, обучение с подкреплением, Сингулярность, Софт

Софт ИИ обучается делать ИИ: учёные сообщают об успехах в самообучении искусственного интеллекта - 1
По Курцвейлу, логарифмическая шкала смены парадигм для ключевых исторических событий проявляет экспоненциальную тенденцию

Ключевой элемент для возникновения технологической сингулярности — запуск некотролируемого цикла самосовершенствования ИИ, где каждое новое более умное поколение ИИ будет появляться быстрее предыдущего. Согласно теории сингулярности по Вернору Винджу, в результате взрывного развития интеллекта в цикле экспоненциального самосовершенствования появится сверхинтеллект, который намного превзойдёт возможности человеческого разума и по сути будет непонятен для него. Называются разные примерные даты наступления сингулярности, исходя из экстраполяции технологического прогресса. Рей Курцвейл считает, что это произойдёт примерно в 2045 году (хотя он не считает обязательным экспоненциальное самосовершенствование ИИ), а среднее медианное значение по опросу экспертов по сильному ИИ — 2040 год.

Вполне возможно, что сингулярность наступит раньше прогнозируемого. Инженеры из компании Google и разработчики систем ИИ из других компаний сообщают об успехах, которых удалось добиться в ключевом направлении — создании систем ИИ, предназначенных для проектирования других систем ИИ.
Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js