Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

На горнолыжном ⛷ курорте Велли Хилли Парк, который находится в часе езды от южнокорейского города Пхенчхан, прошли первые лыжные соревнования среди роботов “Edge of Robot: Ski Robot Challenge”. Восемь команд из исследовательских институтов, университетов и частных компаний состязались за денежный приз в размере $10
000. Участникам нужно было спустится с горы на лыжах, обойти препятствия и финишировать. Победителем турнира стал робот ? Taekwon V, который разработала компания MiniRobot Corp.

https://goo.gl/yfqU3P

#hey_news

Другие статьи канала Hey Machine Learning

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Google открыла доступ к средствам для ускорения ?

машинного обучения Американская корпорация Google открыла доступ к бета-версии суперкомпьютера Cloud Tensor Processing Unit (TPU) на облачной ☁️ платформе Google Cloud Platform. Cloud TPU – это семейство аппаратных ускорителей, предназначенных для ускорения и увеличения удельных мощностей программ, использующих машинное обучение. На официальном блоге корпорации сообщается, что производительность одной такой машины достигает 180 000 миллиардов операций в секунду.Плата Cloud TPU имеет 64 ГБ памяти;
скорость работы с данными – 2 400 Гб/с. Эти платы можно использовать самостоятельно или объединять в кластеры для увеличения мощности. Инженеры Google Cloud Platform заявляют ? что с помощью облачных тензорных процессоров можно в разы ускорить обучение моделей МО: запустить на нескольких TPU множество вариантов одной и той же модели и уже через 12 часов отправить в производство самую успешную. Кроме того, в Google позаботились о программистах: разработчики TPU предоставили высокоуровневые API для открытой библиотеки машинного обучения TensorFlow, а также выложили исходный код примеров машинного обучения с TPU и подробную документацию ? для разработки и улучшения своих моделей МО.

Источник https://goo.gl/WsEZRz

#hey_news

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

Инженерная компания Boston Dynamics обучила своего робопса открывать дверь ?https://goo.gl/p2Ubzx

#hey_news

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Давайте поиграем ?

с искусственным интеллектом У компании Google есть интересный проект под названием A.I.Experiments, который на простых практических примерах демонстрирует возможности искусственного интеллекта.Так как технологии ИИ, а особенно машинное обучение ☝? в последние годы стали одним из приоритетных направлений разработок Google, корпорация активно применяет их в своих продуктах, а с помощью A.I.Experiments она знакомит пользователей с этими технологиями.В описании проекта говорится: “Мы в A.I.Experiments демонстрируем проекты, а также полезные инструменты и ресурсы, чтобы вдохновлять других на создание новых экспериментов. Здесь собраны коллекции для изучения, причем новые добавляются каждую неделю. Повеселись”.Одним из самых забавных примеров является Giorgio Cam. Это эксперимент, построенный с помощью МО, создает музыку по фото ? Он распознает изображения, маркирует то, что он видит, а потом использует эти маркеры для своих песен. Сыграем в игру? ?

https://goo.gl/P4Ksxx

#hey_note

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Китайская комната ⛩В 1980 году американский философ Джон Сёрл в статье ?

​Китайская комната ⛩

В 1980 году американский философ Джон Сёрл в статье ? “Сознание, мозг и программы” решил опровергнуть предположение о том, что цифровые машины могут думать и понимать, и предложил для этого мысленный эксперимент под названием “Китайская комната”. Эксперимент является критикой теста Тьюринга и его суть заключается в следующем.Представим, что человека, знающего только английский язык, поместили в отдельную комнату, в которой находятся кубики с китайскими иероглифами ? Человек не знает иероглифов, но у него есть подробная инструкция на английском языке, которая объясняет, какой кубик нужно брать и какой выдавать в ответ на определенные запросы, поступающие снаружи. Например, вы делаете запрос “Сколько вам лет?”. Человек смотрит в инструкцию, в которой говорится о том, что необходимо взять определенный кубик и положить его в определенное место. Если человек успешно манипулирует этими кубиками, то на выходе мы получим ответы на китайском языке: китаец, наблюдающий за экспериментом, увидит, что ответы являются осознанными. Но человек, находящийся в комнате, не знает, что он сказал и что сделал: он по-прежнему не понимает китайский язык ??‍♀️По мнению Джона Сёрла, цифровая машина (или китайская комната) не может считаться сильным искусственным интеллектом, так как всего лишь оперирует знаками на уровне синтаксиса, складывает их по определенным правилам, а семантика – смысловое наполнение этих знаков – для нее не доступна.

#hey_note

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Машины не могут мыслить как люди.

Машина отличается от человека, и думает она иначе. Возникает интересный вопрос: если кто-то думает не так как вы, значит ли это, что он вообще не думает? Мы оставляем за людьми право отличаться друг от друга: вы любите клубнику, я ненавижу коньки;
вы плачете над грустным фильмом, а у меня аллергия на пыльцу. В чем суть разных вкусов и разных пристрастий, если не в том, что наш мозг работает по-разному, и все мы мыслим иначе? Если это верно для людей, то почему нельзя сказать это о мозге, собранном из меди, проводов и стали? © Алан ТьюрингАнглийский математик и криптограф Алан Мэтисон Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта ? В 1950 году в статье “Вычислительные машины и разум” им был предложен тест, цель которого – определить, может ли машина мыслить. Стандартная интерпретация теста Тьюринга звучит следующим образом: «Эксперт взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или программой. Задача компьютерной программы – ввести эксперта в заблуждение, заставив сделать неверный выбор» #hey_note

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

​Добрый день ☀️Подборка сериалов об искусственном интеллекте для субботнего отдыха уже здесь!

? “Мир Дикого Запада / Westworld”“Здесь начинается жизнь”? Действия сериала происходят в будущем. В футуристическом парке развлечений “Мир Дикого Запада” специально сконструированные андроиды выполняют любые желания посетителей, чтобы те чувствовали безнаказанность и неограниченную свободу действий. Если робота убили – техники его починят, сотрут память и снова отправят в парк. Но оказывается, что не все андроиды теряют воспоминания.

? “В поле зрения / Person of Interest”“Вы когда-нибудь думали, что за вами следят?”? Сюжет рассказывает о гениальном ученом-миллиардере Гарольде Финче, который по заказу Министерства обороны США создает искусственный интеллект, способный в реальном времени искать среди граждан потенциальных участников теракта и прочих преступлений. Чтобы остановить эти преступления Финч нанимает бывшего агента ЦРУ Риза.

? “Черное зеркало / Black Mirror”“Будущее светло”? Сериал состоит из трех частей, которые не связанны между собой ни сюжетом, ни временем, ни персонажами. Объединяет эти части сатира на тот образ жизни, который сейчас характерен для многих людей. За последние десять лет технологии изменили нашу жизнь: в каждом доме, на каждом столе, на каждой ладони – плазменный телевизор, монитор компьютера, дисплей смартфона – черное зеркало нашего существования в XXI веке. Мы возложили на алтарь Google и Apple, а Facebook-алгоритмы знают о нас больше, чем наши родители. У нас есть доступ ко всей информации в мире, но в голове хватает места лишь для того, чтобы воспринять 280 символов из сообщения в Twitter.

#hey_movie

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Добрый вечер, друзья ?

?Команда Hey Machine Learning подготовила для вас подборку самых интересных и актуальных новостей из мира ИИ и МО за прошедшую неделю ? ? Китайская полиция задержала более 30 правонарушителей с помощью умных очков? Военные обучают ИИ новым навыкам по “видео в ускоренном режиме”? Нейросеть для Apple Watch определяет риск развития диабета с точностью 85%? ИИ-авиадвигатели от Rolls-Royce способны обмениваться сообщениями? Китай оснастит подлодки искусственным интеллектом

#hey_news

Подробнее в нашем блоге ??https://goo.gl/3xmPyx

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Краткая подборка материалов о нейронных сетях и глубоком обучении ?

Руководство хакера по нейронным сетямСпециалист в сфере машинного обучения, заведующий разработкой искусственного интеллекта в американской компании Tesla и преподаватель курса Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (CS231) в Стэнфорде – Андрей Карпати – предлагает заглянуть в прошлое нейронных сетей и начать знакомство с технологией real-valued circuits.

Глубокое обучение: РуководствоРазработчик Иван Васильев показывает ключевые концепции и алгоритмы, стоящие за глубоким обучением, используя для этого язык программирования Java. Библиотеку языка Java для глубокого обучения можно найти здесь.

Происхождение глубокого обученияДанная публикация – обзор развития глубоких моделей обучения: как появились нейронные сети и как эволюционировали до технологий последнего десятилетия – глубоких сетей доверия, сверточных и рекуррентных нейронных сетей.

Глубокое обучение с подкреплением: ОбзорЭтот материал посвящен последним достижениям в области глубокого обучения с подкреплением: от принципов глубокого обучения и обучения с подкреплением до проблемы их применения.

Глубокое обучение, обработка естественного языка и представление данныхАвтор рассказывает о том, как использовать глубокие нейронные сети для обработки естественного языка, а также отвечает на вопрос “почему работают нейросети”.

#hey_note

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Как фильм с бюджетом в $25 млн проиграл ?

бесплатному ИИ-алгоритму? В октябре 2017 года пользователь новостного портала Reddit под ником deepfakes опубликовал отрывки из порно-роликов, где лица актрис заменялись лицами Галь Гадот, Скарлетт Йоханссон, Мэйси Уильямс и Обри Плаза. Позже он выложил в открытый доступ ? собственную разработку – приложение FakeApp, базирующееся на алгоритмах машинного обучения с открытым исходным кодом, таких как TensorFlow, который Google бесплатно предоставляет интересующимся машинным обучением.24 января 2018 года журналистка интернет-издания Motherboard Саманта Коул рассказала о развитии нейросети “для подрисовывания лиц”. Коул обнаружила, что выпуск FakeApp “позволил использовать алгоритм обычным людям и теперь созданием фейковых роликов занимаются все”. В результате на форуме Reddit появились десятки поддельных видео с подставленными лицами Дейзи Ридли, Кэти Перри, Натали Портман, Джессики Альбы, Натали Дормер и других известных актрис.Также журналистка отметила, что приложение активно начали использовать для подстановки куда угодно лица актера Николаса Кейджа: ? Николас Кейдж в роли Станниса Баратеона в сериале “Игра Престолов”? Николас Кейдж в роли Джеймса Бонда? Николас Кейдж в фильме “Индиана Джонс”? Николас Кейдж в фильме “Человек из стали”Пользователи сайта Reddit пошутили, что “теперь Николаса Кейджа можно подставить в абсолютно все любимые фильмы, сделав их еще лучше”.7 февраля 2018 года онлайн-журнал The Verge опубликовал статью под названием “Дешевый ИИ лучше удаляет усы Супермена Генри Кавилла, чем голливудские спецэффекты”. Речь о том, что всё тот же пользователь Reddit deepfakes создал видео, в котором ему удалось убрать усы Кларка Кента из “Лиги справедливости” лучше, чем это сделали в Голливуде. Во время съемок нового фильма про человека из стали в 2017 году возникло неожиданное препятствие – усы ?? актера, играющего главную роль. Генри Кавилл отращивал их для своей роли в ленте “Миссия невыполнима – 6”, которая снималась в то же время. Сбрить усы Супермен не мог, потому их пришлось убрать с помощью компьютерной графики. Как пишет издание The Verge, получилось “не здорово” : в некоторых кадрах создается впечатление, что Кларку Кенту очень трудно говорить;
правая часть лица актера практически неподвижна. В опубликованном же deepfakes видео Генри Кавилл со “стертыми” усами выглядит на порядок естественнее. Онлайн-журнал задается вопросом, как фильм с $25-миллионным бюджетом проиграл по качеству бесплатному ИИ-алгоритму ??‍♀️

#hey_note

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Как машинное обучение может улучшить человеческую память?

? По мнению некоторых ученых, человеческий мозг невероятно сложен и не может полностью понять собственное устройство. Однако есть вероятность, что это смогут сделать машины.Исследование специалистов из Университета Пенсильвании показало, что искусственный интеллект ? может использоваться для понимания механизмов памяти и её улучшения.Основой для данного исследования стал эксперимент, который провели на 25 пациентах с диагностированной эпилепсией. Ученые в медицинских целях имплантировали им в мозг от 100 до 200 электродов, чтобы изучить функционирование мозга при решении задач на память. Каждую секунду электроды выдавали до тысячи измерений, что позволило исследователям понять, как процесс запоминания информации выглядит на нейробиологическом уровне. Они повторили опыт несколько раз, установив связь между моделями активности мозга и воспоминаниями. Получив достаточное количество данных, ученые создали для каждого испытуемого специфический алгоритм, который предсказывал ? какие слова и задания он запомнит. Также импланты способны стимулировать активность мозга за счет электрических импульсов, с помощью которых исследователи и попытались улучшить работу памяти: с периодичностью в секунду испытуемый видел новое слово, а ИИ решал, готов ли это слово запомнить и при необходимости инициировал стимуляцию. Процесс принятие решения об активации занимал всего несколько децисекунд, в результате чего удалось улучшить процесс запоминания слов на 15%. ☝?Применение машинного обучения, которое декодировало нейронную активнось, вывело работу исследователей на новый уровень. Ученые полагают, что разработку можно улучшить, если использовать более точные электроды или увеличить число сеансов машинного обучения.

#hey_news

Источник ? https://goo.gl/GR9wp4

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Что читать о машинном обучении. Часть 2 ?

Что делать, если хочется больше узнать об искусственном интеллекте, машинном обучении и нейронных сетях? ? Один из вариантов 
- найти для себя курсы и начать активно изучать теоретические аспекты и решать практические задачи. Другой вариант 
- обратиться к “пассивному” источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему.Команда Hey Machine Learning сделала для вас эту краткую подборку технической литературы. В неё вошли книги и для тех, кто только начинает знакомство с технологией, и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области ?

#hey_book

https://goo.gl/AeegQ3

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Нейросеть генерирует забавные названия статей для Wikipedia ?

В интернет-энциклопедии Wikipedia есть страница, где для развлекательных целей перечисляются названия статей, которые не прошли модерацию: в основном, они загружались на ресурс ради шутки. Вот несколько нестандартных названий статей этой страницы Wikipedia:

? Как заставить людей думать, что вы волшебник? Список всех списков Wikipedia, не содержащих самих себя? УИИИИИИИИИИИИИИИИИИИИИИИ!!!!? Список различий между яблоками и апельсинами? Категория: политические плакаты с использованием осьминогов? Чернослив в ванной? Слово “попугай” написано ровно 254 раза? Картофель вампиров? Овощные монстры

Исследователь в сфере машинного обучения под псевдонимом Fart обучал свою рекуррентную нейросеть на 1112 названиях статей. В качестве строительного блока для слоев сети Fart использовал отдельные буквы. В результате большинство названий оказались хаотичным набором букв. Тем не менее, нейронной сети удалось сгенерировать несколько забавных заголовков:

? Злобные цыплята? Список вымышленных персонажей с мячом? Жидкие сыры? Болезни монстров? Список полос с пирогами на них? Что такое обруч? Почему не космос? Почти собаки? Правильный язык программирования

#hey_note

Подробнее об исследовании ??https://goo.gl/bxykDQ

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
ИИ выступит судьей на конкурсе фотографий ?

Британское интернет-издание International Business Times сообщило о запуске конкурса архитектурной ? фотографии The Graphic City, где в качестве жюри выступит искусственный интеллект, разработанный немецким технологическим стартапом EyeEm.Алгоритмы компании EyeEm изначально использовались для анализа изображений и распределения тегов. Теперь они применяются в мобильных приложениях ? и помогают пользователям определять их наилучшие фото. Алгоритм EyeEm популярен во всем мире для выставления оценок фоторабот, однако это первый прецедент, когда искусственный интеллект выступит судьей на фотоконкурсе. Мероприятие The Graphic City сосредоточено на урбанистическом минимализме, где линии и перспектива ? играют ключевую роль, поэтому организаторы просят участников “четко визуализировать линии, изгибы и углы городов” в своих работах. Фотопроекты принимаются до 12 февраля 2018 года. О том, когда объявят итоги конкурса, пока что не сообщается.

#hey_news

Источник https://goo.gl/fjMpUV

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Хотели бы создать собственную видеоигру ?

одним нажатием клавиши? Не тривиальную и быстронадоедающую, а с сюжетом, правилами и запоминающимися персонажами? Студент Лондонского Имперского Колледжа Майкл Кук разработал искусственный интеллект Angelina в рамках своего исследования “Могут ли компьютеры сами генерировать игры без вмешательства человека?”. С 2011 года система создала сотни экспериментальных видеоигр, получила признание на международных соревнованиях гейм-дизайнеров и выставлялась в галерее Нью-Йорка ☝?ИИ работает на удивление просто: достаточно нажать на “Play”, и Angelina начинает описывать новую игру уникальным языком, включающим правила ? и уровни. Она может создавать по изображениям, черпать идеи завязок и персонажей из СМИ и социальных сетей. Сперва система была ограничена аркадными играми, но в нынешнем варианте ПО ее репертуар расширен головоломками и приключениями.“Angelina не предназначена только для того, чтобы создавать игры определенного жанра – напротив, она пытается создавать игры, соответствующие ее пониманию того, что такое хорошая игра”, – комментирует Кук. Это понимание совпадает с теми идеями ? которые заложил в нее сам Кук: что в игре можно победить или проиграть, что игрок вынужден постоянно делать интересный выбор и т.д. Со временем система будет получать обратную связь от игроков и использовать ее для совершенствования. #hey_note

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Сквернословная гусеница ?

Исследователь Джанелль Шейн, занимающаяся обучением нейронных сетей, опубликовала результаты последнего эксперимента: она натренировала алгоритм генерировать забавные названия для насекомых. В качестве данных для тренировки сети Шейн использовала базу общих названий насекомых Энтомологического Общества Америки, которая содержит 2283 записи: от Полифемной моли (polyphemus moth) до Тропического содово-яблочного листяного жука ? (tropical soda apple leaf beetle). Алгоритм справился с поставленной задачей и действительно научился создавать интересные названия, которые невооруженным глазом и не отличишь от научных: мохнатый долгоносик (woolly billbug), кучный червь (mickleworm), соевая бульварная муха (soybean mall fly), огненная томатная ? зерновка (tomato fire weevil).Самые впечатляющие наименования были проиллюстрированы ??

#hey_note

Источник ?? https://goo.gl/Tr11By

Рейтинг авторов

  • "Записки Дизайнера" (про дизайн и только про него 157 157 157
  • (Не) только немецкий 157 157 157
  • #анямастерконтента 157 157 157
  • #Фудтех 157 157 157
  • 10 идей и трендов дня 157 157 157
Показать весь рейтинг
Загрузка ...