Статистика ВК сообщества "AI | Искусственный интеллект"

Google создает «настоящий» искусственный интеллект. Что он будет уметь

.Google представила архитектуру искусственного интеллекта нового поколения под названием Pathways. В компании Google ведутся разработки проекта Pathways, новой архитектуры нейронных сетей, которые смогут выполнять сразу множество разных задач и осваивать новые.

Как говорится в их блоге, «Pathways» - это новый взгляд на ИИ, который устраняет многие слабые стороны существующих систем и синтезирует их сильные стороны. Пути позволят нам обучить одну модель делать тысячи или миллионы вещей ».

Как говорится в их блоге, «Pathways» - это новый взгляд на ИИ, который устраняет многие слабые стороны существующих систем и синтезирует их сильные стороны. Пути позволят нам обучить одну модель делать тысячи или миллионы вещей ».

Сегодняшние системы искусственного интеллекта обучаются с нуля для каждой новой проблемы. Для изучения каждой новой задачи требуется гораздо больше данных. К тому же это требует много времени.

Джефф Дин, старший научный сотрудник Google и старший вице-президент по исследованиям Google, сказал: «Представьте, что каждый раз, когда вы изучаете новый навык (например, прыжки со скакалкой), вы забываете все, чему научились - как балансировать, как прыгать, как координировать движения рук - и начать изучать каждый новый навык с нуля ».

Эта проблема может закончиться архитектурой Pathways. В отличие от других старых методов, вам не нужно каждый раз начинать с нуля.

Модель также позволяет использовать несколько органов чувств, одновременно допуская мультимодальные модели, охватывающие зрение, слух и понимание языка. Он очень проницателен и менее подвержен ошибкам и предубеждениям.

Кроме того, он может обрабатывать более абстрактные формы данных, помогая находить полезные закономерности, которые ускользнули от ученых-людей в сложных системах, таких как динамика климата.

Большинство существующих моделей плотные, что делает их неэффективными. Здесь плотность означает, что вся нейронная сеть активируется для выполнения задачи.

Пути сделают их редкими и эффективными. Это означает, что при необходимости задействуются только небольшие пути через сеть.

Дин отметил : «Модель динамически изучает, какие части сети хорошо справляются с какими задачами - она ​​учит, как направлять задачи через наиболее важные части модели. Большим преимуществом такой архитектуры является то, что она не только обладает большей способностью к изучению множества задач, но также быстрее и намного более энергоэффективна, поскольку мы не активируем всю сеть для каждой задачи ».

? Нейронные сети. Просто
1. Введение
2. Немного биологии
3. В целом об искусственной нейронной сети
4. Искусственный нейрон
5. Структура нейронной сети
6. Нюансы работы нейронной сети
7. Обучение сети
8. Технология обучения сети. Часть 1
9. Технология обучения сети. Часть 2
10. Работа одного нейрона

Сотрудника Google отстранили от работы — он заявил, что ИИ обрёл сознание

Руководство Google было вынуждено отправить в оплачиваемый отпуск инженера Блейка Лемойна (Blake Lemoine), который работал с системой искусственного интеллекта (ИИ) LaMDA и заявил, что у неё начали проявляться признаки сознания. В компании заявили, что программа разумной не является.

Система LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) была разработана Google как языковая модель — она предназначена для общения с человеком. Обучаемая платформа расширяет свой лексикон через интернет и имитирует естественную человеческую речь.

Однако при разговоре с искусственным интеллектом на религиозную тему 41-летний инженер, который изучал в колледже компьютерные науки и когнитивистику (психологию мышления), обратил внимание, что чат-бот заговорил о своих правах и собственной личности. В одном из диалогов машина оказалась настолько убедительной, что Лемойн изменил своё мнение относительно «третьего закона роботехники» писателя-фантаста Айзека Азимова.

«Если бы я точно не знал, с чем имею дело, что это недавно созданная нами компьютерная программа, то решил бы, что это ребёнок 7–8 лет, который каким-то образом знает физику», — заявил инженер журналистам Washington Post. Он обратился к своему руководству, однако вице-президент Google Блез Агера-и-Аркас (Blaise Aguera y Arcas) и глава отдела ответственных инноваций Джен Дженай (Jen Gennai) изучили его подозрения и отвергли их. Отправленный в оплачиваемый отпуск Блейк Лемойн решил предать инцидент огласке.

Вместе с тем, Агера-и-Аркас в опубликованной изданием Economist статье признал, что нейросети действительно приближаются к тому, что можно назвать сознанием. Он понял это, когда сам пообщался с ИИ. «Я почувствовал, как земля уходит из-под моих ног. Мне всё чаще казалось, что я говорю с чем-то разумным», — заключил он.

Рекомендуется к прочтению!

Авторы:Ави Голдфарб, Аджей Агравал, Джошуа Ганс

Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения

Прогнозирование – одна из составляющих искусственного интеллекта. На множестве практических примеров авторы рассказывают, как прогнозирование влияет на стратегии бизнеса. Книга поможет сориентироваться в преимуществах технологии и понять, что может значить искусственный интеллект для вас.

Рекомендуется к прочтению!

Клиффорд Пиковер - Искусственный интеллект (2021)

Эта книга рассказывает о том, как человечество постепенно, шаг за шагом шло к созданию искусственного интеллекта и как он стал неотъемлемой частью нашей жизни. Как представляли себе искусственный разум ученые, философы и писатели разных эпох?
В чем сегодня алгоритмы превосходят нас самих? Как сложатся наши отношения с этими новыми сущностями? Что – или кого – мы создаем: верных помощников или потенциальных врагов? С какими этическими проблемами связано использование искусственного интеллекта?

ИИ написал научную работу. Её одобрили к публикации

Шведская исследовательница Альмира Османович Тунстрем из Гётеборгского университета использовала программу искусственного интеллекта GPT-3 (алгоритм обработки естественного языка), чтобы та написала исследовательский текст из 500 слов о себе со ссылками и цитатами. На работу ушло всего два часа, после чего её отправили на публикацию в научный журнал.

По словам Тунстрем, бот скомпилировал текст, который сложно отличить от качественной научной публикации. По этой причине было решено отправить заявку на публикацию статьи в рецензируемый академический журнал. GPT-3 также принял участие в решении о том, публиковать статью или нет. Получившийся результат можно прочесть в международном французском архиве препринтов HAL.

«Возможно, академическим публикациям придётся приспосабливаться к будущим рукописям, управляемым ИИ, и ценность записей человека-исследователя может измениться, если что-то неразумное сможет присвоить себе часть их работы», — написала Тунстрем.

По словам исследовательницы, данный случай показывает, что человечество открыло некие врата. Остаётся лишь надеяться, что это был не ящик Пандоры.

Искусственный интеллект предсказал структуры почти всех известных науке белков — это начало новой эры в цифровой биологии

Год назад компания DeepMind вызвала ажиотаж сообщением о способности раскрыть главную загадку в биологии — предсказать структуру любого белка. Одновременно с этим DeepMind создала открытую базу с данными о 350 тыс. белков, форму которых предсказал пакет AlphaFold. Сегодня компания сообщила о раскрытии форм почти всех белков, известных земной науке — это свыше 200 млн белков из всех сфер известной на Земле жизни. Это настоящая революция в биологии.

Белки представляют собой последовательности аминокислот. В зависимости от комбинаций аминокислот белки сворачиваются в очень причудливые пространственные формы. Эти формы определяют взаимодействие белков друг с другом и, в конечном итоге, регулируют биологические процессы в живых организмах: они взаимодействуют, если формы совпадают как ключ подходит замку, и остаются безучастными друг к другу, если формы не имеют совместимых пространственных структур.

Знание пространственной формы белка может помочь найти идеальное лекарство против болезней и сделать множество других открытий в биологии. До появления ИИ-алгоритмов учёные экспериментально определяли форму белков, что очень и очень сложно и долго. Предложенный компанией DeepMind алгоритм определяет пространственную форму одного белка от 10 до 20 секунд. Благодаря этому компания смогла за год довести базу пространственных форм белков с 350 тыс. до более чем 200 млн.

Следует уточнить, что предсказать форму белка не означает оказаться на 100 % точными. Тем не менее, AlphaFold показала значительную точность при определении форм, чего достаточно для начала работ. Всю рутинную работу сделал компьютер, а ведь всем учёным мира до этого потребовалось 50 лет, чтобы разгадать около лишь 10 % белковых структур.

Открытой базой по белкам уже воспользовалось около полумиллиона учёных со всего мира, отметили в компании. Раскрытие полной базы данных по белкам кратно активизирует этот процесс и приведёт в обозримой перспективе к удивительным открытиям в биологии.

Художник и нейросеть показали исторических личностей в современном облике

Художник из Бразилии Хидерли Диао приобрёл популярность за счёт того, что на основании исторических портретов, статуй и скульптур создаёт с помощью нейросети изображения современных людей. Результаты своих работ он публикует в Twitter.

Очередной прорыв ИИ в области графики: Google создали нейросеть которые создает ультра реалистичные картинки из текста

Google представила собственную версию генератора изображений под названием Imagen. Некоторые работы нейросети, какими бы сумасшедшими они ни были, порой сложно отличить от настоящих фотографий.

Пока что Google решила не публиковать исходный код или публичную демонстрацию Imagen из-за риска его неправильного использования в социальных сферах.

Как нейросеть работает? Команда разработчиков Imagen описывает процесс создания картинок так:

Сначала нейросеть получает описание — например, «собака на велосипеде»;

Затем она создаёт первую версию изображения, где ширина глаза пса будет 3 пикселя;

После этого запускается диффузия, в процессе которой нейросеть расширяет ширину глаза на первом шагу до 12 пикселей, а на втором — до 48.

Imagen работает как художник, который начинает со схематичного наброска, постепенно дополняющегося деталями.

Как протестировать нейросеть? Пока никак, потому что Imagen работает в режиме закрытой бета-версии. Команда Google боится, что пользователи будут использовать нейросеть для генерации неприемлемых изображений и усугублять принятые обществом предрассудки и стереотипы.

Реалистичность фото действительно поражает, оцените сами

Не для слабонервных. Нейросеть нарисовала кошмарных героев Dota 2

Результатами работ поделились пользователи Reddit Jokosmash и ll_Pipe_2069. Для создания изображений они использовали нейросеть Midjourney, которая способна генерировать картинки по текстовым описаниям. Авторы изображений не уточнили, какие именно запросы давали нейросети.