Рубрика «нейросети» - 39

Как искусственный интеллект поможет спасти мир? - 1

В 2100 году многие наши страхи, описанные как футурологами, так и фантастами, могут стать реальностью. Земля разрушена, Тихий океан покрыт слоем пластика. Люди погрязли во вражде, разрыв между бедными и богатыми продолжает расти.

Представим, что в 2100 году машины стали умными, действительно умными и захватили мир. После тщательного анализа взаимоотношений человечества и окружающей среды компьютерные правители решили избавиться от людей, прежде, чем люди уничтожат Землю окончательно. В общем, мрачноватая картинка, хотя к такому сценарию и склоняются многие футурологи и писатели-фантасты. Конечно, все может быть не так страшно. Так чего можно ожидать от ИИ?
Читать полностью »

AlphaGo против Кэ Цзе: оценки профессиональных игроков в го - 1В марте 2016 года один из сильнейших из людей игроков в го впервые проиграл компьютерной системе, играя без форы. До этого момента лучшем достижением считали выигрыш при 4 камнях форы, а игра на равных была ещё далеко — возможно, где-то в следующем десятилетии. Внезапно на сцене появилась система AlphaGo от британской DeepMind, которая со счётом 4:1 обыграла одного из самых известных игроков последних лет Ли Седоля.

Год назад южнокорейский игрок 9-го профессионального дана проиграл компьютерной системе подразделения Google, и в восприятии многих го перешла в разряд игры, в которую машины играют сильнее лучших из людей. Больше AlphaGo почти никак не «светилась». В апреле этого года DeepMind разразилась объявлением: AlphaGo сыграет с игроком первой строчки рейтингов Кэ Цзе. Сам он сообщал о намерении сыграть против ИИ ещё летом прошлого года, но лишь в этом году была объявлена точная дата матча. DeepMind пообещала, что программа дополнительно сыграет против сразу пяти мастеров.

Игры прошли в запланированные дни, и их результат окончательно показал, что уровень AlphaGo значительно выше человеческого. Та четвёртая игра матча Ли Седоль — AlphaGo, наверное, останется последней победой человека над этим ИИ: по завершении игр разработчики заявили об уходе системы из го.

Мы обсудили с двумя профессиональными игроками уровень этой версии программы, а также будущее отношений человека и систем компьютерного го.

На фото: почти готовые признать поражение пять мастеров го недоумевают — система AlphaGo, их оппонент, начала играть лениво, словно предчувствуя победу.
Читать полностью »

Полиция Великобритании будет принимать решения о содержании подозреваемых под стражей при помощи ИИ - 1

Полицейские английского города Дарем собираются использовать специализированную когнитивную систему для того, чтобы она помогала им принимать важное решение — должен ли подозреваемый содержаться под стражей или его можно отпустить под залог. Система, которая разработана специально для полиции, получила название Hart (Harm Assessment Risk Tool). Hart будет оценивать подозреваемых по достаточно простой системе рисков: низкий, умеренный и высокий риск совершения преступлений в будущем.

Сама система еще не используется в полной мере, полиция лишь тестирует некоторые ее возможности, чтобы посмотреть, насколько эффективно она может иметь дело с преступниками и преступлениями. Если все будет хорошо, то в течение нескольких последующих месяцев ее введут в строй. Hart можно использовать для решения и других вопросов. Например, для того, чтобы определить количество времени, необходимое для содержания подозреваемого под стражей, определения возможности отпустить его (или ее) под залог, плюс другие важные вещи.
Читать полностью »

Китайские ученые научили нейросеть понимать, что видит человек по сканам активности мозга - 1
Так выглядит аппарат фМРТ сканирования

Чтение мыслей — давнишняя мечта многих людей. Эта мечта отображена в огромном количестве научно-фантастических произведений, в фильмах и сказках. Но на самом деле чтение мыслей — сложная задача, для решения которой нужны современные технологии. И не только аппаратная часть, то есть «железо», но и программные платформы, а именно — нейросети.

Относительно недавно группа ученых научила нейросети определять, что видит человек по анализу фМРТ (Функциональная магнитно-резонансная томография) снимков. Это сложнейшая проблема, но, похоже, ученые из Китая ее успешно решили.
Читать полностью »

Нейрокурятник часть ноль. Или нейро- без курятника. Или как правильно закоптиться в нейросети.

image
Курочка снесла яичко. Сам процесс выглядит ужасно. Результат — съедобно. Массовый геноцид кур.
В этой статье будет описано:

  1. Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и СОВСЕМ НЕ БЫСТРО;
  2. Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
  3. Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
  4. Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
  5. Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
  6. Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;

Статьи про нейрокурятник

Заголовок спойлера

  1. Вступление про обучение себя нейросетям
  2. Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами
  3. Разметка датасетов
  4. Параллельное участие в соревнованиях, визуализации внутренностей нейросетей, развитие архитектур моделей
  5. Работающая модель для распознавания кур в курятнике
  6. Бот, который постит события из жизни кур

Читать полностью »

Я обнаружил, что подавляющее большинство онлайновой информации об исследованиях в области искусственного интеллекта делится на две категории: первая рассказывает о достижениях непрофессиональной аудитории, а вторая — другим исследователям. Я не нашёл хорошего ресурса для людей с техническим образованием, которые не знакомы с более продвинутыми концепциями и ищут информацию для восполнения пробелов. Это моя попытка заполнить данную пустоту, предоставив доступные, но в то же время (относительно) подробные объяснения. Здесь я объясню научную статью Грейвса, Уэйна и Данихейки (2014) о нейронных машинах Тьюринга (NTM).

Изначально я не собирался рассказывать об этой статье, но я никак не мог понять другую интересную статью, о которой собирался рассказать. В ней как раз шла речь о модификации NTM, так что я решил убедиться, что полностью понимаю NTM, прежде чем двигаться дальше. Убедившись в этом, у меня появилось ощущение, что та вторая статья не слишком подходит для объяснения, а вот оригинальная работа по NTM очень хорошо написана, и я настоятельно рекомендую её прочитать.
Читать полностью »

Создана первая технология для подделки любых голосов - 1

Говорят, ещё в советское время на телефонных станциях установили оборудование для прослушки разговоров. Естественно, записать и физически прослушать все разговоры тогда не было возможности, зато эффективно работала технология голосовой идентификации. По образцу голоса конкретного человека система мгновенно срабатывала — на прослушку или запись, с какого бы телефона он ни звонил. Эти технологии доступны и сегодня, вероятно, используются в оперативно-розыскной деятельности. Голос человека уникален, как его отпечатки пальцев.

Благодаря передовым разработкам в области ИИ теперь злоумышленники смогут пустить оперативников по ложному следу. 24 апреля 2017 года канадский стартап Lyrebird анонсировал первый в мире сервис, с помощью которого можно подделать голос любого человека. Для обучения системы достаточно минутного образца.
Читать полностью »

Специализированный ASIC от Google для машинного обучения в десятки раз быстрее GPU - 1

Четыре года назад компания Google осознала реальный потенциал использования нейронных сетей в своих приложениях. Тогда же она начала внедрять их повсеместно — в перевод текстов, голосовой поиск с распознаванием речи и т. д. Но сразу стало понятно, что использование нейросетей сильно увеличивает нагрузку на серверы Google. Грубо говоря, если бы каждый человек осуществлял голосовой поиск на Android (или диктовал текст с распознаванием речи) всего три минуты в день, то Google пришлось бы увеличить количество дата-центров в два раза (!) просто чтобы нейросети обработали такое количество голосового трафика.

Надо было что-то предпринимать — и Google нашла решение. В 2015 году она разработала собственную аппаратную архитектуру для машинного обучения (Tensor Processing Unit, TPU), которая до 70 раз превосходит традиционные GPU и CPU по производительности и до 196 раз — по количеству вычислений на ватт. Под традиционными GPU/CPU имеются в виду процессоры общего назначения Xeon E5 v3 (Haswell) и графические процессоры Nvidia Tesla K80.
Читать полностью »

Второе почетное. Заметки участника конкурса Dstl Satellite Imagery Feature Detection - 1

Недавно закончилось соревнование по машинному обучению Dstl Satellite Imagery Feature Detection в котором приняло участие аж трое сотрудников Avito. Я хочу поделиться опытом участия от своего лица и рассказать о решении.
Читать полностью »

Эта заметка — большой комментарий к новости про Google Translate подключил русский язык к переводу с глубинным обучением.
На первый взгляд, звучит и выглядит всё очень круто.
Однако поясню, почему не стоит торопиться с выводами про «переводчики больше не нужны».
aaaaaaaaa
Читать полностью »


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