Рубрика «нейросети» - 38

AlphaGo против Ли Седоля: итоги и оценки профессиональных игроков в го - 1Вчера в Сеуле в гостинице Four Seasons прошла последняя пятая игра матча го. Каждая из них целую неделю плотно освещалась на Geektimes. Серия игр закончились победой одной из сторон, но вряд ли подобное заинтересовало бы посетителя русскоязычного сайта о высоких технологиях и науке, если бы не один факт.

Играл Ли Седоль, обладатель девятого профессионального дана, один из лучших мастеров го в мире. Его оппонентом стала система компьютерного го AlphaGo, разработка Google DeepMind. До начала матча считалось, что ни один продукт не способен обыграть мастера высокого уровня. Но ИИ одержал победу со счётом 4:1.

Интересна скорость, с которой AlphaGo отточила го. Ещё в прошлом октябре системе для показательного матча скормили игрока куда слабее. Спустя пять месяцев она обходит одного из лучших. Похоже, что мы достигли 1997 года в шахматах, когда компьютер впервые обыграл действующего чемпиона в матче. С того момента программы улучшили навыки до такого уровня, что человек больше не способен выиграть у них в нормальных условиях.

Ожидает ли подобное го? Стоит ли бояться силы искусственного интеллекта? Мне удалось получить комментарии и ответы, которые предоставили вице-президент «Российской федерации го» и президент «Спортивной федерации го Санкт-Петербурга» Максим Подоляк, профессиональные игроки в го и многократные чемпионы Европы Илья Шикшин (первый профессиональный дан) и Александр Динерштейн (третий профессиональный дан).
Читать полностью »

Прошлые три игры исторического матча выиграл ИИ

Ли Седоль выиграл четвёртую игру у системы AlphaGo - 1
AlphaGo признаёт поражение

Сегодня прошла четвёртая партия матча Ли Седоль — AlphaGo. Играют известный 33-летний обладатель девятого профессионального дана и система компьютерного го от подразделения DeepMind компании Google. Сегодня Седоль выиграл.
Читать полностью »

Третья победа искусственного интеллекта в исторической серии из пяти игр в го

Система AlphaGo выиграла третью, решающую игру у Ли Седоля - 1Го — восточноазиатская логическая игра с древней историей и богатыми культурными традициями. Существует несколько правил и вариаций, но основная цель одна: каждому из двух игроков нужно отгородить камнями своего цвета территорию как можно большего размера. Исследователей искусственного интеллекта в го привлекает сложность. Покорять шахматы уже поздно — компьютеры уже несколько лет как играют лучше людей. А вот в го число возможных позиций куда выше (10100), чем в шахматах. Современные программы играют неплохо, но на уровне го-любителей. До создания системы, которая сможет обыгрывать лучших из людей, в лучшем случае десяток лет.

Так эксперты говорили до появления AlphaGo. Разработка от DeepMind (в 2014 году компанию купила Google) использует метод Монте-Карло. Лучшие из современных систем компьютерного го используют эту технологию. Но в AlphaGo ходы также помогают выбрать нейросети политики и ценности. Их можно назвать близкими родственниками нейросетей, которые распознают изображения и речь. Систему сначала научили игре на 160 тысячах партий с сервера KGS. Затем AlphaGo тренировалась в играх против самой себя.
Читать полностью »

ИИ Google продолжает побеждать

AlphaGo выиграл у Ли Седоля и вторую игру - 1
Эта фотография не с матча, просто демонстрация доски и игровой ситуации

Компьютерные системы уже давно превосходят человека в ряде игр. Те же шахматы — чемпионам уже очень сложно, если вообще возможно, обыграть компьютер. Но есть также игры, в которых человек все же превосходит компьютерные системы. В основном, это игры, где нужно совершать нелогичные действия или пользоваться интуицией.

Одной из игр, где пока что человек был сильнее компьютера, считалась го. Как уже сообщалось, у игры очень ограниченное количество правил. Два игрока размещают камни двух цветов на доске определённого размера, стандартное поле — это 19×19 линий. Цель игры проста: нужно отгородить на доске камнями своего цвета территорию большего, чем соперник, размера. При этом число вариаций просто огромное количество.
Читать полностью »

ИИ компании Google оказался сильнее одного из лучших игроков в го

AlphaGo выиграл первую игру у Ли Седоля - 1Искусственный интеллект может продемонстрировать своё превосходство над человеком в виде выигрыша в логическую игру. Такие игры делятся на те, в которые ИИ уже играет сильнее лучших из людей, и те, которые ещё не поддались. Сегодня в результате первой из пяти игр азиатская игра го стала на шаг ближе к попаданию в первую категорию.
Читать полностью »

Сегодня, когда во всех деревнях и сёлах идёт нейрореволюция, мы всё больше убеждаемся, что нейросети — это чистая магия и манна-небесная. Их стали использовать везде и всюду, и даже встроили в Excel. Неявно, при виде сложной задачи многим представляется следующая картина:

Введение в практическую аналитику, или что общего у нейронных сетей с таблетками для похудения - 1

И сегодня мы займёмся совмещением приятного с полезным: разберём интересную (практическую) аналитическую задачу и заодно проанализируем ряд факторов, определяющих (не-)применимость нейронных сетей к аналитическим задачам.

Представьте, вы работаете аналитиком в какой-нибудь компании, которой важен её облик на Хабре (условно назовём её Почта.com). И тут к вам приходит девушка из PR-отдела и говорит: "Мы с менеджерами определили в качестве важного KPI нашего бренда Хабра-рейтинг компании. У нас есть бюджет и мы хотим понять, как его распределить, чтобы максимизировать Хабра-индекс. Нам нужно, чтобы ты определил ключевые факторы, которые на него влияют и вывел наиболее разумную стратегию. Попробуй там какие-нибудь нейросети".

Во время этой речи у вас начинает дергаться глаз, но спустя пару минут составляете список вопросов для анализа:

  • Q1: Какие ключевые факторы влияют на Хабра-индекс компании?
  • Q2: Где найти данные?
  • Q3: Какой будет оптимальная стратегия согласно восстановленной эмпирической зависимости?

Структура статьи

  1. Определяем потенциальные факторы
  2. Сбор данных
  3. Эффект кармы и рейтинга подписчиков и работников
  4. Финальная формула
  5. Анализ применимости нейросетей
  6. Анализ оптимальной стратегии

Читать полностью »

В марте состоится матч го-профессионала 9 дана и искусственного интеллекта компании Google

Есть ли шанс у AlphaGo в матче против Ли Седоля: мнения и оценки профессиональных игроков в го - 1Ни один компьютер пока не в состоянии обыграть профессионального игрока в азиатскую настольную игру го. Дело в особенностях игры: позиций слишком много, а интуицию человека сложно описать алгоритмически. Мир придерживался подобных мнений до 27 января. Несколько дней назад компания Google опубликовала данные исследования своего подразделения DeepMind. В нём рассказывается о системе AlphaGo, которая в октябре прошлого года смогла обыграть профессионального игрока второго дана Фань Хуэя в 5 играх из пяти.

Тем не менее у профессиональных игроков и знакомых с го возникли вопросы по качеству игры. Хуэй — трёхкратный чемпион, но он чемпион Европы, где уровень игры не слишком высок. Вызывает вопросы не только выбор игрока для демонстрации силы AlphaGo, но и некоторые ходы в партиях.
Читать полностью »

Это был AlphaGo от компании Google

Подразделение DeepMind компании Google заявило о том, что искусственный интеллект компании смог победить европейского чемпиона по настольной игре го. Система AlphaGo обыграла человека в 5 из 5 игр. До этого го была одной из немногих логических игр, профессиональные игроки в которую выигрывали у компьютеров.
Читать полностью »

Умер Марвин Минский, пионер в области искусственного интеллекта - 1
Марвин Минский в лаборатории МТИ, 1968 г.

Марвин Ли Минский (Marvin Lee Minsky) — американский учёный в области искусственного интеллекта, сооснователь Лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте, скончался 24 января 2016 года в Бостоне в возрасте 88 лет от кровоизлияния в мозг.

Марвин Минский — один из первых исследователей в области искусственного интеллекта, чья работа помогла в создании персонального компьютера и интернета. В 1951 году сконструировал первую обучающуюся машину со случайно связанной нейросетью — SNARC. Вместе с Сеймуром Папертом он написал книгу «Персептроны», ставшую фундаментальной работой для последующих разработок в области искусственных нейронных сетей.
Читать полностью »

Microsoft выложила на Github инструментарий CNTK для глубинного обучения - 1

Microsoft выложила в открытый доступ исходный код инструментов, которые используются в компании для ускорения разработок в области искусственного интеллекта: набор Computational Network Toolkit опубликован на Github.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js