1 000
Примерно
1 августа 2019
прогноз сбудется
Техника и наука

Google разработает более эффективный способ обучения ИИ

Компания Google объявила об очередном большом шаге в разработке искусственного интеллекта, рассказав о новом подходе к машинному обучению
50%
50%

Сводная информация по прогнозу редактировать 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(87)%
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
1 января 2020
прогноз сбудется
Техника и наука
Группе физиков из России и Канады удалось создать первый кремниевый чип, способный и хранить многомерные кубиты, и манипулировать ими
+ 1 обоснований
47%
53%
Примерно
20 декабря 2020
прогноз сбудется
Техника и наука
Запуск первого в современной России термоядерного реактора Т-15МД запланирован на декабрь 2020 года.
0%
100%
Примерно
21 января 2022
прогноз сбудется
Техника и наука
Первая ступень Falkon-9 - уже многоразовая. Вторая ступень будет составлять с кораблем единое целое, и после полета в космос приземляться за Землю на собственных двигателях
100%
0%
Примерно
31 декабря 2218
прогноз сбудется
Техника и наука
Сейчас смартфоны становятся всё больше и больше. большой смартфон заставляет руку расти. рука у людей вырастит и появятся смартфоны от которых рука снова вынуждена будет расти и т. д.
48%
52%
Примерно
31 декабря 2020
прогноз сбудется
Техника и наука
Сотрудники европейского космического агентства хотят отправить зонд ЭкзоМарс к Красной планете, снабдив его записями 11 голосов землян.
71%
29%
Примерно
1 сентября 2019
прогноз сбудется
Техника и наука
Прототип гарнитуры демонстрировался южнокорейской компанией на выставке Mobile World Congress 2017, но за закрытыми дверьми.
43%
57%
Примерно
28 декабря 2019
прогноз сбудется
Техника и наука
Новый коммерческий шлюз для американского сегмента МКС разрабатывает компания NanoRacks совместно с Boeing.
65%
35%
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Свойства разнообразных растений вдохновили разработчиков, которые создали роботов, способных со временем увеличиваться в размерах.
34%
66%
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Эксперты из университета Оттавы успешно провели первые реальные испытания данной технологии. Система смогла передать в 1,6 раза больше информации, чем система с «обычным» квантовым...
49%
51%
Примерно
31 декабря 2023
прогноз сбудется
Техника и наука
Panasonic представила гибкий аккумулятор, который выдерживает сгибание и скручивание. Такие батареи могут использоваться в гибких смартфонах и других гаджетах...
74%
26%

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

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

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

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

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

 

С помощью поиска можно найти прогнозы по любым темам