Google разработает более эффективный способ обучения ИИ


1 000
Примерно
1 августа 2019
прогноз сбудется
Техника и наука
Компания Google объявила об очередном большом шаге в разработке искусственного интеллекта, рассказав о новом подходе к машинному обучению
51%
49%

Сводная информация по прогнозу Редактировать сводную информацию

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.

 

4 декабря 2017
User Image4teller(85)%
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. Об этом сообщает портал Futurism. 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. Согласно исследователям из Google, NASNet успешно предугадывала изображения в контрольной выборке ImageNet в 82,7% случаев. Это на 1,2% лучше, чем прошлый рекорд. При этом система также оказалась на 4% эффективней, с 43,1% средней точности (mAP). Кроме того, менее затратная версия NASNet превзошла лучшие схожие модели для мобильных платформ на 3,1%. Существует множество возможных вариантов применения AutoML и NASNet. Точные, эффективные алгоритмы компьютерного зрения могут быть использованы для создания сложных ИИ-роботов или, например, для помощи слабовидящим людям. Такие алгоритмы могут также помочь в совершенствовании технологий автономного вождения: чем быстрее беспилотный автомобиль распознает объекты на своем пути, тем быстрее он реагирует. При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society). Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта.
Существующие похожие прогнозы
Примерно
25 августа 2019
прогноз сбудется
Техника и наука
Об этом сообщает газета «Коммерсант» со ссылкой на корпорацию «Иркут».
47%
53%
(+1)
Примерно
29 августа 2020
прогноз сбудется
Техника и наука
Применение подобных технологий позволит на 60% увеличить эффективность использования энергии на борту самолета
50%
50%
Примерно
1 ноября 2027
прогноз сбудется
Техника и наука
Предыдущие станции для исследования Венеры были запущены более 30 лет назад. Последней была советская "Вега-2" - спускаемый аппарат совершил посадку на Венере в 1985 году
66%
34%
(+2)
(+2)
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
AT&T предлагает использовать беспилотники, которые смогут обеспечивать сотовую связь и работу интернета в любом месте
55%
45%
Примерно
27 марта 2023
прогноз сбудется
Техника и наука
Будет открыто первое предприятие Японии, специализирующееся на повторном использовании и переработке литий-ионных аккумуляторов для электромобилей
53%
47%
Примерно
31 декабря 2021
прогноз сбудется
Техника и наука
KIA на выставке CES в Лас-Вегасе озвучила новую стратегию ACE (Autonomous, Connected and Eco). KIA планирует стать мировым лидером по электрификации своих моделей
51%
49%
(+1)
(+2)
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Rakuten совместно со стартапом AirMap приступили к разработке диспетчерской системы для дронов
58%
42%
(+1)
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Как предполагают ученые, смартфоны вполне можно использовать для фиксирования различных таинственных сигналов из космоса
65%
35%
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Недавно были проведены исследования над роботом-каменщиком и они показали, что он способен работать крайне эффективно, возможно, строители уйдут в небытие
53%
47%

Политика:    2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

Технологии:    2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

Экономика:      2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

Общество:      2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

Медицина:        2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

 

С помощью поиска можно найти прогнозы по любым темам