Рубрика «DeepMind» - 4

в 16:43, , рубрики: alphabet, AlphaGo, DeepMind, Google, искусственный интеллект, Кэ Цзе, логические игры, нейросети

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 »

в 12:09, , рубрики: DeepMind, ibm watson, Блог компании Яндекс, большие данные и машинное обучение, генетика, генетические алгоритмы, геном, гигапиксельные изображения, диагностика болезней, Исследования и прогнозы в IT, носимые устройства, сбор данных, телемедицина, фитнес-трекеры, электронная медицина

Постепенная информатизация медицины связана со сбором очень разных данных. Они добываются совершенно непохожими способами и почти всегда имеют уникальную структуру. Откуда, как и зачем их стоит собирать? В своём докладе руководитель разработки сервиса Яндекс.Здоровье Михаил Tomcat Пайсон рассказывает об основных путях развития современной медицины и о технологических проблемах, которые перед ней стоят.

Под катом — расшифровка доклада и слайды.

Читать полностью »

в 14:29, , рубрики: AlphaGo, DeepMind, Go, будущее здесь, искусственный интеллект, логические игры

AlphaGo выиграл второй из трех матчей с чемпионом мира по го Кэ Цзе - 1

Совсем недавно на Geektimes публиковалась информация о том, что AlphaGo, компьютерная система, разработанная компанией DeepMind, победила чемпиона мира по го Кэ Цзе в первом из трех матчей в рамках праздника го. Перевес компьютера по очкам был совсем небольшим, но некоторые эксперты посчитали, что разработчики Deep Mind просто не захотели, чтобы система разгромила мастера, для добавления зрелищности этому матчу.

Некоторые профессиональные игроки в го с высоким даном, следившие за ходом матча, заявили впоследствии, что человек вряд ли способен выиграть у компьютера. Возможно, подтверждением этих слов можно назвать результаты второго матча, в котором снова победил компьютер, ранее побивший Ли Седоля.
Читать полностью »

в 12:09, , рубрики: DeepMind, Google, ИИ, искусственный интеллект, нейронные сети

image

Проект Google Magneta, состоящий из небольшой группы исследователей искусственного интеллекта внутри гигантских компьютерных систем, представил музыкантам новый набор инструментов для создания музыки — NSynth.

Magneta — часть подразделения Google Brain, центральной лаборатории искусственного интеллекта в компании. В лаборатории исследователи изучают границы возможностей нейронных сетей и других форм машинного обучения. Нейронные сети, представляющие собой сложные математические системы, изучающие задачи и анализирующие большие объемы данных, в последние годы вышли на передний план в задачах распознавания объектов и лиц на изображениях и переводах с одного языка на другой.

Теперь команда Magneta переворачивает эту идею с ног на голову, используя нейронные сети как способ обучения машин новым видам музыки и других искусств. На первом этапе NSynth работает с большой базой данных звуков. Джесси Энгель (Jesse Engle), один из сотрудников Magneta, и его команда собрали широкий диапазон нот примерно из тысячи разных инструментов, от скрипки до балафона, а затем предоставили свои наработки нейронной сети.

В отличие от традиционного синтезатора, который генерирует звук из осцилляторов и таблиц сэмплов, NSynth использует глубокую нейронную сеть для генерации звуков на уровне отдельных образцов. Инструмент предоставляет музыкантам интуитивный контроль тембра, динамики, а также возможность изучать и исследовать новые звуки, которые трудно или невозможно извлечь из обычного синтезатора.Читать полностью »

в 6:40, , рубрики: DeepMind, Блог компании ИТ-ГРАД, ИТ-ГРАД, машинное обучение

Искусственные нейронные сети отличаются от биологических аналогов неспособностью «запомнить» прошлые навыки при обучении новой задаче. Искусственный интеллект, натренированный на распознавание собак, не сможет различать людей. Для этого его придется переобучить, однако при этом сеть «забудет» о существовании собак. То же касается и игр – ИИ, умеющий играть в покер, не выиграет в шахматы.

Эта особенность называется «катастрофической забывчивостью» (catastrophic forgetting). Однако ученые из компании DeepMind и Имперского колледжа Лондона разработали алгоритм обучения глубоких нейронных сетей, который способен приобретать новые навыки, сохраняя «память» о предыдущих задачах.

Ученые вылечили ИИ от забывчивости - 1Читать полностью »

в 10:23, , рубрики: AI, DeepMind, phobos, будущее здесь, искусственный интеллект

Машинное управление. Первый опыт в бизнесе - 1

Уходящий 2016 год запомнится изобилием ярких новостей о прикладных применениях машинного обучения практически повсеместно. Словно родителям, наблюдающим за первыми неловкими шагами чада, нам с Вами довелось стать свидетелями первых робких попыток слабого искусственного интеллекта читать, писать романы и… даже делать трейлеры к фильмам! Подводя итоги этого насыщенного года, сотрудники Phobos рады добавить в копилку необычных применений машинного обучения приложение в управление проектами.

Читать полностью »

в 21:41, , рубрики: DeepMind, deepmind lab, Google, игры, искусственный интеллект, Научно-популярное

DeepMind открыло бесплатный доступ к виртуальной среде машинного обучения - 1

На днях представители подразделения DeepMind (сейчас входит в состав холдинга Alphabet) сообщили о предоставлении бесплатного доступа разработчикам к исходному коду платформы DeepMind Lab. Это сервис машинного обучения на базе Quake III, который предназначен для обучения искусственного интеллекта. А именно — научиться решать задачи в трехмерном пространстве без вмешательства человека. Основой платформы является движок игры Quake III Arena.

Внутри игрового мира ИИ получает форму сферы и возможность летать, изучая окружающее пространство. Цель, которую ставят перед собой разработчики — научить слабую форму ИИ «понимать», что происходит и реагировать на различные ситуации, происходящие в виртуальном мире. «Персонаж» может выполнять ряд действий, перемещаться по лабиринту, изучать ближайшее окружение.
Читать полностью »

в 13:21, , рубрики: DeepMind, безопасность, будущее здесь, защита, искусственный интеллект, научная фантастика, человечество

DeepMind набирает специалистов для защиты от сильного ИИ - 1

Лондонская научно-исследовательская компания DeepMind (собственность Google) специализируется на передовых разработках Искусственного интеллекта, который в перспективе может развиться в форму сильного Искусственного интеллекта. Согласно теории, сильный ИИ, возможно, будет способен мыслить и осознавать себя, сопереживать (чувствовать). При этом он будет обладать следующими свойствами.

  • Принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределенности.
  • Представление знаний, включая общее представление о реальности.
  • Планирование.
  • Обучение.
  • Общение на естественном языке.
  • Объединение этих способностей для достижения общих целей.

Очевидно, что программа с такой функциональностью может действовать непредсказуемо для разработчиков. Собственно, она специально будет запрограммирована на автономную работу. Поэтому очень важно заранее предусмотреть необходимые меры безопасности.
Читать полностью »

в 14:43, , рубрики: DeepMind, ImageNet, Алгоритмы, аппроксимация, Блог компании Яндекс, математика, машинное обучение, мифы и реальность, нейронные сети, рекуррентная нейронная сеть, сверточные нейронные сети, функциональное программирование, черный ящик

Оптимизм по поводу нейронных сетей разделяют не все — или, по крайней мере, уровень такого оптимизма бывает разным. Старший преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ Сергей Бартунов согласен, что нейросетевая область сейчас на подъеме. С другой стороны, он хочет внести в происходящее некоторую ясность, определить реальный потенциал нейросетей. Вне зависимости от точки зрения докладчика, глубокое обучение и правда не проникает в нашу сферу совсем уж стремительными темпами. Традиционные методы обучения всё ещё работают и не обязательно будут вытеснены машинным интеллектом в ближайшей будущем.

Под катом — расшифровка лекции и часть слайдов Сергея.

Читать полностью »

в 9:54, , рубрики: AlphaGo, Deep Zen Go, DeepMind, Google, Google DeepMind, zen, искусственный интеллект, логические игры

Тё Тикун и Deep Zen Go: ещё одна попытка превзойти человека в го - 1

27 января 2016 года подразделение Google DeepMind впервые публично заявило о успехах своей новой разработки. Британская компания искусственного интеллекта, которую Google купила в 2014 году, пыталась покорить древнюю азиатскую игру го. В начале этого года статус го как игры, неподвластной компьютерам, был ещё непоколебим. Системы компьютерного го существовали, но играли на уровне любителей. Профессионалы проигрывали им только со значительной форой.

DeepMind построила AlphaGo на комбинации метода Монте-Карло и искусственных нейронных сетей. После создания системы, настройки её параметров и обучения нейросетей её испытали против других программ компьютерного го и чемпиона-человека. AlphaGo одолела европейского чемпиона 2013, 2014 и 2015 годов Фань Хуэя.

В Европе уровень владения го традиционно ниже, чем на родине игры, в Азии. В силе AlphaGo возникли вполне обоснованные сомнения. Но Google сразу объявила, что следующий поединок AlphaGo проведёт с обладателем 9-го профессионального дана Ли Седолем, одним из лучших игроков за последнее десятилетие. В марте прошла серия из пяти игр… и человек проиграл вновь со счётом 4:1. За шоком сообществ искусственного интеллекта и игроков в го последовало полное молчание о будущих матчах. Новых матчей против AlphaGo не запланировано.

Попытку одолеть AlphaGo осуществит команда японского проекта Deep Zen Go, которая пока учит свою систему играть против людей. На 19, 20 и 23 ноября запланированы три игры против Тё Тикуна, мастера 9-го дана из Японии. Интересен прогноз Ая Хуаня, работника DeepMind, который в марте в рамках исторического матча сидел напротив Ли Седоля и расставлял камни на доске за AlphaGo. Хуань считает, что новая версия Zen победит со счётом 3:0 или 2:1.
Читать полностью »

1...345...6
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