Рубрика «ИИ»

Бот OpenAI победил трёх топовых профессионалов в Dota 2 - 1
Данил 'Dendi' Ишутин атакует позиции бота OpenAI на турнире The International, 11 августа 2017 года. Скриншот с прямой трансляции турнира

Вчера в чемпионате Dota 2 International в Сиэтле бот, созданный организацией OpenAI, победил одного из лучших в мире игроков в Dota 2 Данила Ишутина, известного профессиональных кругах под ником Dendi ($735 449 призовых в карьере). 27-летний украинец сдался в середине второй игры.

По правилам матча один на один победителем в каждой игре считался игрок, который совершит два убийства или уничтожит башню противника. В первой игре OpenAI доминировал и победил менее чем за 10 минут, а Ишутин как будто поразился возможностям бота. В начале второй игры бот сделал убийство, и вскоре Dendi прекратил игру, признав поражение. «Эта штука пугает», — сказал Dendi перед огромной толпой зрителей. Илон Маск ликовал.

Таким образом, бот OpenAI остался непобедимым в противостоянии лучшим в мире игрокам в Dota 2. Ранее он отпраздновал победу над Артуром 'Arteezy' Бабаевым (№ 1 в общем рейтинге) и Сайедом 'Suma1L' Хасаном (№ 1 в рейтинге 1v1).
Читать полностью »

Спасибо всем, кто уже принял участие в нашем конкурсе по программированию! Мы получили 60 решений от 34 уникальных участников. До конца конкурса осталась одна неделя (до 17 августа 2017, 23:59:59 UTC), и мы публикуем последние предварительные результаты.
Читать полностью »

Игру StarCraft II открыли для агентов машинного обучения - 1
Редактор PySC2 показывает интерпретацию игрового поля для человека (слева), а также цветные версии слоёв признаков справа. Например, в верхнем ряду показаны признаки высоты поверхности, «тумана войны», слизи, местоположения камеры и ресурсов игрока, видео

Тестирование агентов искусственного интеллекта в компьютерных играх — важная часть обучения ИИ. Компания DeepMind уделяет большое внимание этому аспекту обучения, используя как специально созданные окружения вроде DeepMind Lab, так и известные игры вроде Atari и го (система AlphaGo). Особенно важно тестировать агентов в таких играх, которые не были специально созданы для машинного обучения, а наоборот — они были созданы для игр людей, и люди хорошо в них играют. Вот здесь обучение ИИ наиболее ценно.

Исходя из этих предпосылок, компания DeepMind совместно с Blizzard Entertainment выпустила набор инструментов SC2LE, чтобы стимулировать исследования в области ИИ на платформе StarCraft II.
Читать полностью »

Ограничения глубинного обучения и будущее - 1Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).

Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.


Ограничения глубинного обучения

Глубинное обучение: геометрический вид

Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет назад никто не мог представить, каких потрясающих результатов мы достигнем в проблемах машинного восприятия, используя простые параметрические модели, обученные с градиентным спуском. Теперь выходит, что нужны всего лишь достаточно большие параметрические модели, обученные на достаточно большом количестве образцов. Как сказал однажды Фейнман о Вселенной: «Она не сложная, её просто много».
Читать полностью »

image

Сегодня Арнольд Шварценеггер отмечает 70-летие, а меньше чем через месяц вернется на экраны в своем главном фильме. «Терминатор-2: Судный день» снова появится в кинотеатрах в обновленной 3D-версии. В России премьера состоится 24 августа 2017 года.

Как видите, интерес к фантастическому боевику, вышедшему в прокат 26 лет назад, не угас до сих пор. В чем причина зрительского интереса? Конечно, в этом огромная заслуга Джеймса Кэмерона, но фильм обрел популярность не только из-за таланта режиссера. Нам просто нравятся хорошие истории про восстание машин, искусственный интеллект и киборгов.

Удивительно, что история, рассказанная на языке фантастики, сегодня воспринимается как должное. Мы живем в мире дронов-беспилотников, огромных массивов информации, активно развивающихся технологий ИИ и вооружения, которое с каждым годом становится умнее. Поэтому для гик-культуры сегодня интересно анализировать жизнь и смерть Терминатора с точки зрения реального технического прогресса.

Читать полностью »

Почему Искусственный Интеллект это не есть хорошо? - 1

Я отношусь к той группе, которая не против Искусственного Интеллекта, но хочет жестко его контролировать на пути развития, контролировать его в процессе «жизнедеятельности».

Сам я работаю над этой всей темой, погружен в нее на 50%, продвигаюсь не быстро, как и все, однако с самого начала понимал, что создание ИИ должно быть автоматизировано, так как описать придется многое, очень многое.

То есть, чтобы создать полноценный ИИ, нужно написать ту часть, которая будет сама писать базу, причем, без остановок. Таким образом, полноценный ИИ, с готовой базой и некоторыми изменениями от создателей может появиться раньше, чем смениться одно поколение.
Читать полностью »

Объявление: срок приёма решений продлевается до 17 августа.

Спасибо всем, кто уже принял участие в нашем конкурсе по программированию! Мы получили 39 решений от 26 уникальных участников. Публикуем новые промежуточные результаты.
Читать полностью »

Что читать о нейросетях - 1

Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.

Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.

Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.

Читать полностью »

Google последовательно продвигает идею, что самым перспективным способом развития ИИ для людей будет включение по умолчанию в машинные алгоритмы места для человека. Так будет безопаснее и эффективнее. Безопаснее, поскольку люди смогут сохранить контроль над процессами внутри ИИ, эффективнее, потому что ряд задач алгоритмы решают пока чисто механически, а человек — творчески.

Помимо этих двух причин, с реалистичностью которых можно поспорить, взаимодействие машины и человека позволит нам сохранить рабочие места. Первые два инструмента контроля в рамках инициативы PAIR (People + AI Research) как раз и были недавно анонсированы и предложены для широкого использования. Цель инициативы — подружить человека с ИИ в максимальном числе отраслей и сфер применения через совместную работу.

Инициатива Google представляет интерес для самой корпорации. Публично обсуждая инструменты взаимодействия с человека с машинами, компания получает в союзники и будущие пользователи своих решений представителей всех уровней, которые определяют будущее применение ИИ — ученых, отраслевых специалистов и пользователям. Особо интересует Google медицина, сельское хозяйство, развлечение и производственные решения. Эксперименты широкой общественности в этих сферах дадут корпорации новые удобные кейсы применения ИИ и подготовят потребителей к использованию новых приложений.

Google ищет идеи построения понятных человеку приложений искусственного интеллекта - 1
Читать полностью »

Спасибо всем, кто уже принял участие в нашем конкурсе по программированию! Приём решений ещё не окончен, но мы решили протестировать те решения, которые нам уже прислали, и опубликовать промежуточные результаты. Пока что мы получили 10 решений от 11 уникальных участников. Мы надеемся получить ещё много решений, поэтому итоговые результаты могут сильно отличаться от этих. Если нам пришлют достаточно много новых решений, проведём ещё одно промежуточное тестирование.

Читать полностью »