Рубрика «DeepMind»

image

Исследование, которое опубликовали в журнале Nature, посвящено способности ИИ DeepMind повысить точность скрининга рака молочной железы. Искусственный интеллект смог идентифицировать рак с такой же степенью точности, что и опытные рентгенологи, но число ложноположительных результатов снизилось на 5,7% в группе из США и на 1,2% в группе из Великобритании, а ложнооотрицательных — на 9,4% в США и на 2,7% в Великобритании.

Американское онкологическое общество заявляет, что рентгенологи упускают около 20% случаев рака молочной железы, а половине всех женщин, которые прошли скрининг в течение 10 лет, он показал ложноположительный результат. После того, как систему ИИ обучили выявлению рака молочной железы с помощью анонимных маммограмм от более чем 76 000 женщин в США и более 15 000 женщин в Великобритании, проведенный ею анализ сравнили с фактическими результатами 25 856 маммограмм в Британии и 3097 в США. Читать полностью »

Ли Седоль уходит из большого го из-за AlphaGo. Как это понимать? - 1

В понедельник 25 ноября южнокорейский мастер игры го 9 дана Ли Седоль рассказал в интервью, что он больше не будет участвовать в профессиональных соревнованиях. В качестве главной причины для завершения своей спортивной карьеры Седоль называет появление систем компьютерного го, которые играют лучше любого из людей. Даже если стать лучшим, всё равно будет нечто, что никогда не превзойти, говорит Седоль.

За пределами кругов поклонников го Ли Седоль получил известность благодаря играм против системы AlphaGo, разработанной компанией Google DeepMind. Го из-за своих особенностей долгое время не удавалось оптимизировать так, чтобы компьютеры могли обыгрывать людей. В 2016 году британская DeepMind провела матч из пяти партий, в котором один из лучших из людей — Седоль — проиграл до этого малоизвестной программе.

С той игры прошли три года. За это время улучшенная версия AlphaGo обыграла другого человека-чемпиона, DeepMind выпустила несколько научных работ по нейросети и рассказала о системе AlphaZero, а потом, кажется, потеряла любой интерес к проекту. Лишь сейчас Седоль решил оставить го. Есть ли для его решения другие причины?

О развитии систем компьютерного го и причинах поступка Ли Седоля мы поговорили с 7-кратным чемпионом Европы по го, действующим чемпионом России и членом президиума Российской федерации го Александром Динерштейном.
Читать полностью »

В Театре на Таганке появится ИИ с голосом Владимира Высоцкого - 1

Московский театр на Таганке анонсировал проект, в котором при помощи искусственного интеллекта воссоздан голос Владимира Высоцкого. По информации ТАСС, воссозданный голос посетители театра могли услышать уже на этой неделе в рамках творческой лаборатории «Метаморфозы Таганки», однако полноценный запуск проекта состоится летом.

«Мы планируем презентовать помещение, куда любой человек смог бы прийти и пообщаться с Высоцким. Мы планируем это сделать к 25 июля, когда будет 40 лет со дня смерти Высоцкого», — рассказала директор театра Ирина Апексимова.
Читать полностью »

Всем привет!

У нас доступна для предзаказа одна из лучших книг по обучению с подкреплением, в оригинале именуемая "Deep Reinforcement Learning Hands-on" под авторством Максима Лапаня. Вот как будет выглядеть обложка русского перевода:

«Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии»: анонс книги - 1

Чтобы вы могли оценить краткое содержание книги, предлагаем вам перевод обзора, написанного автором к выходу оригинала.
Читать полностью »

Искусственный интеллект Google играет в Starcraft II лучше 99,8% игроков-людей - 1

Искусственный интеллект AlphaStar, который разработала команда Google DeepMind, вошёл в «Элитную лигу» игроков StarCraft II — то есть попал в список 200 лучших игроков мира. Об этом сообщает научное издание Nature.

AlphaStar способен играть за три расы, представленные в Starcraft II: зергов, протоссов и терранов. Как утверждает Nature, AlphaStar не имел никакого особенного преимущества перед обычными игроками, его соперники не знали, что играют против машины. Попадание AlphaStar в «Элитную лигу» означает, что ИИ играет лучше, чем 99,8% игроков-людей.
Читать полностью »

ИИ DeepMind расшифровывает древнегреческие тексты лучше, чем учёные-люди - 1

Искусственный интеллект учится расшифровывать поврежденные древнегреческие тексты. При этом машина, по мнению специалистов, справляется с дешифровкой древних текстов лучше, чем люди. Искусственный интеллект с успехом заполняет пропущенные слова, но полезнее всего он оказывается в совместной работе с человеком, когда исследователи используют его для сужения вариантов в процессе поиска нужного слова или высказывания.

Каждый год, как пишет New Scientist, учёные-археологи открывают десятки новых артефактов с текстом. Со временем многие предметы стали разрушаться, что приводит к потерям фрагментов текста. Какими могут быть пробелы, выясняет наука эпиграфика. Работа эпиграфистов начинается с изучения сохранившихся фрагментов и других подобных текстов.
Читать полностью »

Искусственный интеллект Google DeepMind попытается играть в футбол - 1

DeepMind, дочерняя компания Google, создала футбольный симулятор для тестирования алгоритмов машинного обучения. Видеоигра под названием Google Research Football Environment позволяет исследователям тестировать алгоритмы в основанном на физике и простом в использовании мире.

Футбольный симулятор в качестве обучающей платформы для ИИ был выбран неслучайно. Как сообщает статья на сайте Массачусетского технологического института, одна из задач для исследователей ИИ заключается в том, чтобы найти новые проблемы для алгоритмов машинного обучения, которые они могли бы решать и таким образом обучаться. Простые видеоигры, такие как Pong или Breakout, иногда слишком примитивны и предсказуемы для этих алгоритмов. Другие игры, такие как Starcraft, слишком сложны. Starcraft — стратегия в реальном времени, которая разворачивается в большой онлайн-вселенной, — настолько обширна и запутанна, что требует огромных вычислительных ресурсов для сбора соответствующих данных и обучения.
Читать полностью »

Google DeepMind может обнаружить обострение заболевания почек раньше, чем врачи - 1
Источник: DeepMind

Разработчики Google DeepMind представили прорыв в сфере здравоохранения. Новая технология DeepMind способна предсказать обострения заболеваний почек за 48 часов до того, как симптомы могут распознать врачи.

Для контроля состояния почек программа использует результаты анализа крови. Она определяет содержание креатинина — вещества, которое способно вызвать острую почечную недостаточность. Результаты исследования отправляются в автоматическом режиме врачам и медсестрам в виде отчета.
Читать полностью »

AlphaStar от DeepMind будет играть на Battle.net с геймерами-людьми - 1

Компания DeepMind приняла решение запустить свой ИИ AlphaStar на сервера Battle.net для того, чтобы машина получила возможность сражаться с геймерами-людьми. Поединки будут проводиться в рейтинговом режиме StarCraft II, причем противники ИИ не будут знать, кто перед ними — искусственный интеллект станет играть анонимно.

Подбор соперников будет производиться в случайном порядке, что позволит проводить соревнования в реалистичных условиях. К сожалению, общее количество игр, которое планируется провести, а также их частот разработчики не раскрывают. При этом известно, что и победу, и поражение пользователям будут засчитывать так же, как это делается в обычных играх на MMR.
Читать полностью »

Ошибки и ПО шли рука об руку с самого начала эпохи программирования компьютеров. Со временем разработчики выработали набор практик по тестированию и отладке программ до их развёртывания, однако эти практики уже не подходят к современным системам с глубоким обучением. Сегодня основной практикой в области машинного обучения можно назвать тренировку на определённом наборе данных с последующей проверкой на другом наборе. Таким способом можно подсчитать среднюю эффективность работы моделей, однако важно также гарантировать надёжность, то есть приемлемую эффективность в худшем случае. В данной статье мы опишем три подхода для точного определения и устранения ошибок в обученных прогнозирующих моделях: состязательное тестирование [adversarial testing], устойчивое обучение [robust learning] и формальную верификацию [formal verification].

Системы с МО по определению не устойчивы. Даже системы, выигрывающие у человека в определённой области, могут не справиться с решением простых задач при внесении малозаметных различий. К примеру, рассмотрим проблему внесения возмущений в изображения: нейросеть, способную классифицировать изображения лучше людей, легко заставить поверить в то, что ленивец – это гоночный автомобиль, добавив небольшую долю тщательно рассчитанного шума в изображение.
Читать полностью »


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