09 декабря 2017 - Искусственный интеллект победил лучшего шахматиста, ничего не зная об игре. До начала турнира знал лишь как ходят фигуры. И больше ничего. Свое мастерство AlphaZero приобрел без посторонней помощи, в отличие от всех предыдущих шахматных программ у него не было никаких эмпирических данных, никакой базы с архивами уже сыгранных шахматных партий, никакого знания о шахматных стратегиях и фигурах. Он просто знал, как ходят фигуры, и цель игры. Начав с чистого листа и вооружившись обучающим алгоритмом подкрепления, нейросетью и фигурами на доске перед ним, AlphaZero начал играть сам с собой, снова и снова, оттачивая свои навыки с каждой партией, и если говорить человеческими понятиями времени, провел за игрой в шахматы около 1400 лет за эти четыре часа. Система может обработать 800 000 позиций за секунду. Затем он таким же образом за восемь часов сумел превзойти AlphaGo в го, и за два часа — программу Elmo, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сёги.
04 декабря 2017 - В мае 2017 года исследователи из Google Brain представили AutoML — искусственный интеллект, способный генерировать собственные ИИ. Недавно стало известно, что AutoML построил систему, которая превосходит «конкурентов», разработанных людьми. Специалисты из Google автоматизировали разработку моделей машинного обучения с помощью обучения с подкреплением. AutoML действует как управляющая нейросеть, которая разрабатывает дочернюю нейросеть для специализированной задачи. Для этой дочерней сети (которую исследователи назвали NASNet) в задачу входило распознавание объектов — людей, машин, светофоров, багажа и т. д. — на видео в реальном времени. При этом AutoML оценивает работу NASNеt и использует эту информацию для улучшения дочерней сети; этот процесс повторяется тысячи раз. Когда инженеры протестировали NASNet на наборах изображений ImageNet и COCO, она превзошла все существующие системы компьютерного зрения.
6 Августа. Hi-News Разработчики из Deepmind, а также университета Карнеги — Меллон решили, что будет лучше, если искусственный интеллект будет обучаться базовым принципам использования языка самостоятельно — для этого исследователи поместили две нейронные сети в аркадную игру и заставили их рубиться до посинения, сопоставляя отдельные объекты с разными характеристиками до тех пор, пока они не начнут понимать язык. Программы, пытаясь добиться нужного результата миллионами разных способов, научились ассоциировать определённые слова с объектами и их характеристиками и начали оперировать различными понятиями, такими как «больший» или «меньший», например, и стали различать похожие внешне предметы из игрового окружения.
23 мая 2017 - Если верить Google, даже сейчас уровень AutoML уже таков, что она может быть эффективнее экспертов-людей в вопросе поиска лучших подходов для решения конкретных проблем. В перспективе это позволит существенно упростить процесс создания новых ИИ-систем, так как по сути их будут создавать себе же подобные, но по состоянию на данный момент, AutoML по-прежнему находится на раннем этапе своего развития, говорит Google.
