Рубрика «Google Brain»

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 »

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 »

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 »

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 »