Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

Google купила Deepmind за 500 миллионов долларов

Telebreeze Corporation corporate blog
Google покупает лондонскую компанию, которая занимается разработкой искусственного интеллекта — DeepMind. Источники называют сумму сделки в более чем 500 миллионов долларов. Покупка официально подтверждена представителями в Google.

image
Читать дальше →
Total votes 61: ↑56 and ↓5 +51
Views 38K
Comments 35

AlphaGo на пальцах

Machine learning *
Итак, пока наши новые повелители отдыхают, давайте я попробую рассказать как работает AlphaGo. Пост подразумевает некоторое знакомство читателя с предметом — нужно знать, чем отличается Fan Hui от Lee Sedol, и поверхностно представлять, как работают нейросети.
Читать дальше →
Total votes 71: ↑69 and ↓2 +67
Views 58K
Comments 46

Deep Reinforcement Learning (или за что купили DeepMind)

Machine learning *
Продолжаю рассказывать про успехи DeepMind. Этот пост про их первое известное публике достижение — алгоритм, который обучается играть в игры Atari, не зная об играх ничего, кроме пикселей на экране.

Вот, собственно, главный артефакт (если вы это видео не видели, посмотрите обязательно, оно взрывает мозг)


Вот столько примерно публично известно про компанию, когда ее покупают за полмиллиарда долларов.
Давайте разбираться, как это работает
Total votes 41: ↑40 and ↓1 +39
Views 41K
Comments 15

Искусственный интеллект помог Google сократить потребление энергии системами охлаждения в дата-центрах на 40%

King Servers corporate blog IT Infrastructure *Network technologies *

Часть инфраструктуры одного из дата-центров Google в Тайване

Разработчики из DeepMind, дочерней компании Google, помогли корпорации значительно снизить потребление электричества в своих дата-центрах. Сооснователь DeepMind Демис Хассабис заявляет о сокращении размера счетов за энергию, потребленную оборудованием компании на 40%. А все началось несколько месяцев назад, когда руководство холдинка Alphabet Inc. решило оптимизировать расходы компании.

После анализа потребления энергии дата-центрами Google оказалось, что оптимизировать расходы действительно нужно. Google в 2014 году использовал огромное количество энергии — около 4,5 миллионов мегаватт-часов. Столько же за указанный год использовали энергии 366 903 американских домохозяйств. И даже, если сократить расходы энергии на 1%, это может сэкономить компании миллионы долларов США в год. Кроме того, сейчас компании стараются выглядеть белыми и пушистыми в глазах защитников окружающей среды. Последние, как посчитали в Google, положительно бы оценили снижение затрат энергии компанией, что помогло бы еще больше улучшить «зеленую» репутацию.
Читать дальше →
Total votes 18: ↑14 and ↓4 +10
Views 19K
Comments 22

Деконструкция мифа о глубоком обучении. Лекция в Яндексе

Яндекс corporate blog Algorithms *Mathematics *Machine learning *
Оптимизм по поводу нейронных сетей разделяют не все — или, по крайней мере, уровень такого оптимизма бывает разным. Старший преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ Сергей Бартунов согласен, что нейросетевая область сейчас на подъеме. С другой стороны, он хочет внести в происходящее некоторую ясность, определить реальный потенциал нейросетей. Вне зависимости от точки зрения докладчика, глубокое обучение и правда не проникает в нашу сферу совсем уж стремительными темпами. Традиционные методы обучения всё ещё работают и не обязательно будут вытеснены машинным интеллектом в ближайшей будущем.


Под катом — расшифровка лекции и часть слайдов Сергея.

Total votes 97: ↑88 and ↓9 +79
Views 38K
Comments 46

Ученые вылечили ИИ от забывчивости

CloudMTS corporate blog Entertaining tasks Algorithms *Machine learning *
Искусственные нейронные сети отличаются от биологических аналогов неспособностью «запомнить» прошлые навыки при обучении новой задаче. Искусственный интеллект, натренированный на распознавание собак, не сможет различать людей. Для этого его придется переобучить, однако при этом сеть «забудет» о существовании собак. То же касается и игр – ИИ, умеющий играть в покер, не выиграет в шахматы.

Эта особенность называется «катастрофической забывчивостью» (catastrophic forgetting). Однако ученые из компании DeepMind и Имперского колледжа Лондона разработали алгоритм обучения глубоких нейронных сетей, который способен приобретать новые навыки, сохраняя «память» о предыдущих задачах.

Читать дальше →
Total votes 23: ↑19 and ↓4 +15
Views 9.3K
Comments 2

Как наука о данных помогает развитию медицины. Лекция в Яндексе

Яндекс corporate blog Research and forecasts in IT
Постепенная информатизация медицины связана со сбором очень разных данных. Они добываются совершенно непохожими способами и почти всегда имеют уникальную структуру. Откуда, как и зачем их стоит собирать? В своём докладе руководитель разработки сервиса Яндекс.Здоровье Михаил Tomcat Пайсон рассказывает об основных путях развития современной медицины и о технологических проблемах, которые перед ней стоят.


Под катом — расшифровка доклада и слайды.

Total votes 42: ↑41 and ↓1 +40
Views 10K
Comments 8

Ограничения глубинного обучения и будущее

Python *Programming *Machine learning *
Translation
Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).

Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.



Ограничения глубинного обучения


Глубинное обучение: геометрический вид


Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет назад никто не мог представить, каких потрясающих результатов мы достигнем в проблемах машинного восприятия, используя простые параметрические модели, обученные с градиентным спуском. Теперь выходит, что нужны всего лишь достаточно большие параметрические модели, обученные на достаточно большом количестве образцов. Как сказал однажды Фейнман о Вселенной: «Она не сложная, её просто много».
Читать дальше →
Total votes 22: ↑19 and ↓3 +16
Views 21K
Comments 13

AlphaGo Zero совсем на пальцах

System Analysis and Design *Algorithms *Big Data *Machine learning *
Завтра искусственный интеллект поработит Землю и станет использовать человеков в качестве смешных батареек, поддерживающих функционирование его систем, а сегодня мы запасаемся попкорном и смотрим, с чего он начинает.

19 октября 2017 года команда Deepmind опубликовала в Nature статью, краткая суть которой сводится к тому, что их новая модель AlphaGo Zero не только разгромно обыгрывает прошлые версии сети, но ещё и не требует никакого человеческого участия в процессе тренировки. Естественно, это заявление произвело в AI-коммьюнити эффект разорвавшейся бомбы, и всем тут же стало интересно, за счёт чего удалось добиться такого успеха.

По мотивам материалов, находящихся в открытом доступе, Семён sim0nsays записал отличный стрим:


А для тех, кому проще два раза прочитать, чем один раз увидеть, я сейчас попробую объяснить всё это буквами.

Сразу хочу отметить, что стрим и статья собирались в значительной степени по мотивам дискуссий на closedcircles.com, отсюда и спектр рассмотренных вопросов, и специфическая манера повествования.

Ну, поехали.
Читать дальше →
Total votes 65: ↑63 and ↓2 +61
Views 55K
Comments 52

Искусственный интеллект впервые в мире победил профессионального игрока в го

Artificial Intelligence Logic games IT-companies

Это был AlphaGo от компании Google




Подразделение DeepMind компании Google заявило о том, что искусственный интеллект компании смог победить европейского чемпиона по настольной игре го. Система AlphaGo обыграла человека в 5 из 5 игр. До этого го была одной из немногих логических игр, профессиональные игроки в которую выигрывали у компьютеров.
Total votes 29: ↑29 and ↓0 +29
Views 26K
Comments 99

Google DeepMind и Blizzard превратят StarCraft 2 в среду для изучения ИИ

Artificial Intelligence Games and game consoles Logic games


Подразделение корпорации Google, которое занимается исследованиями и разработкой в области искусственного интеллекта, объявило о сотрудничестве с компанией Blizzard. Речь идет о совместной работе DeepMind и Blizzard на проектом, который позволяет превратить StarCraft 2 в среду для изучения слабой формы ИИ. В планах компании, в том числе — создание системы, которая смогла бы побеждать чемпионов по StarCraft.

DeepMind ранее разработала систему AlphaGo, которая смогла несколько раз победить чемпиона мира по игре в го. Несколько месяцев назад AlphaGo вышла победителем в сражении с Ли Седолем. Джефф Дин (Jeff Dean), представитель команды исследователей Google, еще до победы AlphaGo заявил о намерении заняться киберспортивными играми.
Total votes 42: ↑39 and ↓3 +36
Views 28K
Comments 94

DeepMind набирает специалистов для защиты от сильного ИИ

Artificial Intelligence Science fiction The future is here


Лондонская научно-исследовательская компания DeepMind (собственность Google) специализируется на передовых разработках Искусственного интеллекта, который в перспективе может развиться в форму сильного Искусственного интеллекта. Согласно теории, сильный ИИ, возможно, будет способен мыслить и осознавать себя, сопереживать (чувствовать). При этом он будет обладать следующими свойствами.

  • Принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределенности.
  • Представление знаний, включая общее представление о реальности.
  • Планирование.
  • Обучение.
  • Общение на естественном языке.
  • Объединение этих способностей для достижения общих целей.

Очевидно, что программа с такой функциональностью может действовать непредсказуемо для разработчиков. Собственно, она специально будет запрограммирована на автономную работу. Поэтому очень важно заранее предусмотреть необходимые меры безопасности.
Total votes 16: ↑15 and ↓1 +14
Views 13K
Comments 111

ИИ от Google научился имитировать и сочетать звуки музыкальных инструментов

Artificial Intelligence
image

Проект Google Magneta, состоящий из небольшой группы исследователей искусственного интеллекта внутри гигантских компьютерных систем, представил музыкантам новый набор инструментов для создания музыки — NSynth.

Magneta — часть подразделения Google Brain, центральной лаборатории искусственного интеллекта в компании. В лаборатории исследователи изучают границы возможностей нейронных сетей и других форм машинного обучения. Нейронные сети, представляющие собой сложные математические системы, изучающие задачи и анализирующие большие объемы данных, в последние годы вышли на передний план в задачах распознавания объектов и лиц на изображениях и переводах с одного языка на другой.

Теперь команда Magneta переворачивает эту идею с ног на голову, используя нейронные сети как способ обучения машин новым видам музыки и других искусств. На первом этапе NSynth работает с большой базой данных звуков. Джесси Энгель (Jesse Engle), один из сотрудников Magneta, и его команда собрали широкий диапазон нот примерно из тысячи разных инструментов, от скрипки до балафона, а затем предоставили свои наработки нейронной сети.

В отличие от традиционного синтезатора, который генерирует звук из осцилляторов и таблиц сэмплов, NSynth использует глубокую нейронную сеть для генерации звуков на уровне отдельных образцов. Инструмент предоставляет музыкантам интуитивный контроль тембра, динамики, а также возможность изучать и исследовать новые звуки, которые трудно или невозможно извлечь из обычного синтезатора.
Total votes 20: ↑19 and ↓1 +18
Views 8.5K
Comments 5

AlphaGo против Кэ Цзе: оценки профессиональных игроков в го

Artificial Intelligence Logic games IT-companies
В марте 2016 года один из сильнейших из людей игроков в го впервые проиграл компьютерной системе, играя без форы. До этого момента лучшем достижением считали выигрыш при 4 камнях форы, а игра на равных была ещё далеко — возможно, где-то в следующем десятилетии. Внезапно на сцене появилась система AlphaGo от британской DeepMind, которая со счётом 4:1 обыграла одного из самых известных игроков последних лет Ли Седоля.

Год назад южнокорейский игрок 9-го профессионального дана проиграл компьютерной системе подразделения Google, и в восприятии многих го перешла в разряд игры, в которую машины играют сильнее лучших из людей. Больше AlphaGo почти никак не «светилась». В апреле этого года DeepMind разразилась объявлением: AlphaGo сыграет с игроком первой строчки рейтингов Кэ Цзе. Сам он сообщал о намерении сыграть против ИИ ещё летом прошлого года, но лишь в этом году была объявлена точная дата матча. DeepMind пообещала, что программа дополнительно сыграет против сразу пяти мастеров.

Игры прошли в запланированные дни, и их результат окончательно показал, что уровень AlphaGo значительно выше человеческого. Та четвёртая игра матча Ли Седоль — AlphaGo, наверное, останется последней победой человека над этим ИИ: по завершении игр разработчики заявили об уходе системы из го.

Мы обсудили с двумя профессиональными игроками уровень этой версии программы, а также будущее отношений человека и систем компьютерного го.

На фото: почти готовые признать поражение пять мастеров го недоумевают — система AlphaGo, их оппонент, начала играть лениво, словно предчувствуя победу.
Total votes 43: ↑41 and ↓2 +39
Views 23K
Comments 46

Есть ли шанс у AlphaGo в матче против Ли Седоля: мнения и оценки профессиональных игроков в го

Artificial Intelligence Logic games Interview IT-companies

В марте состоится матч го-профессионала 9 дана и искусственного интеллекта компании Google


Ни один компьютер пока не в состоянии обыграть профессионального игрока в азиатскую настольную игру го. Дело в особенностях игры: позиций слишком много, а интуицию человека сложно описать алгоритмически. Мир придерживался подобных мнений до 27 января. Несколько дней назад компания Google опубликовала данные исследования своего подразделения DeepMind. В нём рассказывается о системе AlphaGo, которая в октябре прошлого года смогла обыграть профессионального игрока второго дана Фань Хуэя в 5 играх из пяти.

Тем не менее у профессиональных игроков и знакомых с го возникли вопросы по качеству игры. Хуэй — трёхкратный чемпион, но он чемпион Европы, где уровень игры не слишком высок. Вызывает вопросы не только выбор игрока для демонстрации силы AlphaGo, но и некоторые ходы в партиях.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑34 and ↓2 +32
Views 21K
Comments 61

Система AlphaGo выиграла третью, решающую игру у Ли Седоля

Artificial Intelligence Logic games IT-companies

Третья победа искусственного интеллекта в исторической серии из пяти игр в го


Го — восточноазиатская логическая игра с древней историей и богатыми культурными традициями. Существует несколько правил и вариаций, но основная цель одна: каждому из двух игроков нужно отгородить камнями своего цвета территорию как можно большего размера. Исследователей искусственного интеллекта в го привлекает сложность. Покорять шахматы уже поздно — компьютеры уже несколько лет как играют лучше людей. А вот в го число возможных позиций куда выше (10100), чем в шахматах. Современные программы играют неплохо, но на уровне го-любителей. До создания системы, которая сможет обыгрывать лучших из людей, в лучшем случае десяток лет.

Так эксперты говорили до появления AlphaGo. Разработка от DeepMind (в 2014 году компанию купила Google) использует метод Монте-Карло. Лучшие из современных систем компьютерного го используют эту технологию. Но в AlphaGo ходы также помогают выбрать нейросети политики и ценности. Их можно назвать близкими родственниками нейросетей, которые распознают изображения и речь. Систему сначала научили игре на 160 тысячах партий с сервера KGS. Затем AlphaGo тренировалась в играх против самой себя.
Читать дальше →
Total votes 21: ↑21 and ↓0 +21
Views 20K
Comments 208

AlphaGo выиграл первую игру у Ли Седоля

Artificial Intelligence Logic games IT-companies

ИИ компании Google оказался сильнее одного из лучших игроков в го


Искусственный интеллект может продемонстрировать своё превосходство над человеком в виде выигрыша в логическую игру. Такие игры делятся на те, в которые ИИ уже играет сильнее лучших из людей, и те, которые ещё не поддались. Сегодня в результате первой из пяти игр азиатская игра го стала на шаг ближе к попаданию в первую категорию.
Читать дальше →
Total votes 39: ↑38 and ↓1 +37
Views 19K
Comments 196

AlphaGo выиграл у Ли Седоля и вторую игру

Artificial Intelligence Logic games IT-companies
ИИ Google продолжает побеждать


Эта фотография не с матча, просто демонстрация доски и игровой ситуации

Компьютерные системы уже давно превосходят человека в ряде игр. Те же шахматы — чемпионам уже очень сложно, если вообще возможно, обыграть компьютер. Но есть также игры, в которых человек все же превосходит компьютерные системы. В основном, это игры, где нужно совершать нелогичные действия или пользоваться интуицией.

Одной из игр, где пока что человек был сильнее компьютера, считалась го. Как уже сообщалось, у игры очень ограниченное количество правил. Два игрока размещают камни двух цветов на доске определённого размера, стандартное поле — это 19×19 линий. Цель игры проста: нужно отгородить на доске камнями своего цвета территорию большего, чем соперник, размера. При этом число вариаций просто огромное количество.
Читать дальше →
Total votes 23: ↑21 and ↓2 +19
Views 15K
Comments 123

Ли Седоль выиграл четвёртую игру у системы AlphaGo

Artificial Intelligence Logic games IT-companies

Прошлые три игры исторического матча выиграл ИИ



Огромный плюс победы человека: мы увидели, как в интерфейсе AlphaGo выглядит признание поражения.

Сегодня прошла четвёртая партия матча Ли Седоль — AlphaGo. Играют известный 33-летний обладатель девятого профессионального дана и система компьютерного го от подразделения DeepMind компании Google. Сегодня Седоль выиграл.
Читать дальше →
Total votes 32: ↑31 and ↓1 +30
Views 22K
Comments 132

AlphaGo против Ли Седоля: итоги и оценки профессиональных игроков в го

Artificial Intelligence Logic games IT-companies
Вчера в Сеуле в гостинице Four Seasons прошла последняя пятая игра матча го. Каждая из них целую неделю плотно освещалась на Geektimes. В серии кто-то победил, но вряд ли подобное заинтересовало бы посетителя русскоязычного сайта о высоких технологиях и науке, если бы не один факт.

Играл Ли Седоль, обладатель девятого профессионального дана, один из лучших мастеров го в мире. Его оппонентом стала система компьютерного го AlphaGo, разработка Google DeepMind. До начала матча считалось, что ни один продукт не способен обыграть мастера высокого уровня. Но ИИ одержал победу со счётом 4:1.

Интересна скорость, с которой AlphaGo отточила го. Ещё в прошлом октябре системе для показательного матча скормили игрока куда слабее. Спустя пять месяцев она обходит одного из лучших. Похоже, что мы достигли 1997 года в шахматах, когда компьютер впервые обыграл действующего чемпиона в матче. С того момента шахматные программы улучшили навыки до такого уровня, что человек больше не способен выиграть у них в нормальных условиях.

Ожидает ли подобное го? Стоит ли бояться силы искусственного интеллекта? Мне удалось получить комментарии и ответы, которые предоставили вице-президент «Российской федерации го» и президент «Спортивной федерации го Санкт-Петербурга» Максим Подоляк, профессиональные игроки в го и многократные чемпионы Европы Илья Шикшин (первый профессиональный дан) и Александр Динерштейн (третий профессиональный дан).
Читать дальше →
Total votes 47: ↑46 and ↓1 +45
Views 29K
Comments 113