Как стать автором
Обновить
  • по релевантности
  • по времени
  • по рейтингу

ИИ научили играть в прятки, а он научился мухлевать

Машинное обучениеИскусственный интеллект


Команда из OpenAI, лаборатории искусственного интеллекта в Сан-Франциско, соучредителем которой является Илон Маск, научила играть ботов в прятки. Боты также узнали, как использовать базовые элементы окружающей их виртуальной среды и как игнорирование законов физики может помочь им победить.

В апреле команда ботов, известных как OpenAI Five, победила команду, состоящую из полупрофессиональных игроков и одного профи, в компьютерной игре DOTA2. Боуэн Бейкер из OpenAI и его коллеги хотели узнать, можно ли использовать командную динамику OpenAI Five для выработки навыков, которые однажды смогут быть полезны для людей.
Читать дальше →
Всего голосов 39: ↑37 и ↓2+35
Просмотры13K
Комментарии 30

OpenAI научила нейросеть собирать кубик Рубика одной роборукой

Машинное обучениеРазработка робототехникиРобототехникаИскусственный интеллектБудущее здесь

Источник: OpenAI

OpenAI обучила нейронную сеть собирать кубик Рубика с помощью смоделированной руки-робота, похожей на человеческую. Нейронную сеть обучили при помощи новой техники, которая называется рандомизацией доменов (ADR). Эта техника позволяет системе обрабатывать ситуации, с которыми она никогда не сталкивалась во время тренировок.

«Это не просто инструмент для виртуальных задач, он может решать проблемы реального мира, требующие беспрецедентной ловкости», — утверждают в OpenAI.
Читать дальше →
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+9
Просмотры3.2K
Комментарии 2

OpenAI выпустила генератор текста GPT-2, который сама считает опасным

АлгоритмыМашинное обучениеИскусственный интеллектIT-компании


OpenAI опубликовала финальную модель генератора текста GPT-2 — «жуткого» ИИ, которого исследователи считали слишком опасным для выпуска. Его анонсировали в феврале, но тогда OpenAI ограничилась выпуском менее мощной его версии: в компании опасались, что модель может превратиться в средство распространения дезинформации. Вместо этого компания решила выпустить его в четырёх частях в течение восьми месяцев.
Читать дальше →
Всего голосов 14: ↑14 и ↓0+14
Просмотры15K
Комментарии 22

OpenAI перейдет на платформу машинного обучения PyTorch от Facebook

Управление разработкойИскусственный интеллектIT-компании
image

OpenAI объявила, что при реализации будущих проектов перейдет на платформу машинного обучения PyTorch от Facebook, отказавшись от платформы TensorFlow от Google.

В качестве причины для перехода OpenAI сослалась на эффективность, масштабы и адаптивность PyTorch.
Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑12 и ↓1+11
Просмотры2.4K
Комментарии 0

Искусственный интеллект Open AI научился писать песни с вокалом

АлгоритмыИскусственный интеллектЗвук


Компания OpenAI представила Jukebox, систему искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которая способна генерировать полноценные песни с музыкой, осмысленными текстами и вокалом.
Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑14 и ↓2+12
Просмотры9.2K
Комментарии 15

OpenAI представила первый коммерческий продукт — API для доступа к моделям ИИ

APIМашинное обучениеИскусственный интеллект
image

OpenAI выпустила API для коммерческого использования, которое обеспечивает доступ к новым моделям искусственного интеллекта, разработанным компанией. Разработка отмечает, что API предлагает универсальный интерфейс «text in, text out», позволяющий пользователям использовать его практически для любой задачи на английском языке. ПО может переводить, писать рассказы и стихи, а также отвечать на повседневные вопросы.
Читать дальше →
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Просмотры3.9K
Комментарии 7

Фабрис Беллар разработал эффективный архиватор текста с учётом вероятности появления следующего слова

Блог компании ITSummaПрограммированиеСжатие данныхМашинное обучение
Знаменитый программист Фабрис Беллар представил свою новую разработку: программа для сжатия без потерь англоязычных сообщений по языковой модели GPT-2.

Например, сообщение

This lossless compressor achieves a much higher compression rate on English texts than general purpose compressors (116 символов)

сжимается всего в 10 символов:

猟慴䅭铕袢珏寻䡷䁞꽱

Средний уровень компрессии составляет 15 %.

Сжатие осуществляется с учётом вероятности появления следующего слова по языковой модели нейросети GPT-2, которую разработала компания OpenAI (на Хабре был обзор GPT-2 и новость про генератор текста). Это нейросеть с 345 млн параметров на архитектуре Transformer (Фабрис Беллар отмечает, что самая большая модель GPT-2 с 1,5 млрд параметров даёт весьма условное улучшение сжатия). Далее арифметический кодер генерирует битовый поток. В этой демонстрации каждый сжатый символ содержит 15 бит данных и для примера представлен в юникодовских диапазонах двух наборов символов: CJK (китайский-японский-корейский) и хангыль.
Читать дальше →
Всего голосов 46: ↑46 и ↓0+46
Просмотры7.5K
Комментарии 39

Блог за авторством GPT-3 за две недели посетили 26 тысяч человек. Его приняли за блог обычного автора

АлгоритмыМашинное обучениеИскусственный интеллект
image

Блог, который вел новый алгоритм написания текстов GPT-3 от OpenAI под вымышленным именем Liam Porr, за две недели посетили 26 тысяч человек. Никто не догадывался, что блог ведет не человек. В последнем посте интрига была раскрыта.
Читать дальше →
Всего голосов 25: ↑25 и ↓0+25
Просмотры11K
Комментарии 25

Новости IT и стартапов: продолжается охота на Трампа, правда о китайском рейтинге

Венчурные инвестицииРазвитие стартапаФинансы в ITIT-компании

Привет Хабр! Раз в неделю я рассказываю о крупнейших событиях в отрасли в России и мире. Оригинальный ролик на YouTube, ниже расшифровка.

Читать далее
Всего голосов 30: ↑26 и ↓4+22
Просмотры3.9K
Комментарии 15

Исследователи считают, что GPT-2 может успешно генерировать текст, призывающий к нарушению этических норм

Искусственный интеллект

Группа ученых из Амстердамского университета, Общества научных исследований Макса Планка, Школы менеджмента Отто Байсхайма и Кельнского университета изучила, как советы, данные искусственным интеллектом, могут подтолкнуть людей к обману. Исследователи выяснили, что люди слушаются рекомендаций поступать нечестно, даже если они знают, что их источником является ИИ.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+2
Просмотры1.6K
Комментарии 9

В OpenAI показали, как обмануть нейросеть бумажкой с надписью

Машинное обучениеИскусственный интеллект

Исследователи OpenAI рассказали, что они открыли простой способ обмануть свое собственное программное обеспечение для распознавания объектов. Для этого требуются всего лишь ручка и бумага.

Читать далее
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0+15
Просмотры7.3K
Комментарии 22

OpenAI и Microsoft организовали фонд на $ 100 млн для инвестиций в стартапы ИИ

Венчурные инвестицииРазвитие стартапаФинансы в IT

OpenAI запускает стартап-фонд Startup Fund на $ 100 млн, через который компания и ее партнеры будут инвестировать в разработку технологий на ИИ, решающих основные проблемы и способствующие повышению производительности. Первым партнером и инвестором фонда стала Microsoft.

Читать далее
Всего голосов 12: ↑12 и ↓0+12
Просмотры793
Комментарии 5

Топ-10 ключевых анонсов от Microsoft в 2016 году

Блог компании MicrosoftOpen sourceData MiningМашинное обучениеРазработка под AR и VR
Традиционно провожаем уходящий 2016 год подборкой ключевых анонсов от корпорации Microsoft. Под катом мы собрали десять самых ярких и запоминающихся новостей.


Читать дальше →
Всего голосов 31: ↑28 и ↓3+25
Просмотры14K
Комментарии 15

Генеративные модели от OpenAI

Блог компании Wunder FundАлгоритмыМашинное обучение
Перевод


Эта статья посвящена описанию четырех проектов, объединенных общей темой усовершенствования и применения генеративных моделей. В частности, речь пойдет о методах обучения без учителя и GAN.
 
Помимо описания нашей работы, в этой статье мы хотели бы подробнее рассказать о генеративных моделях: их свойствах, значении и возможных перспективах развития.
Читать дальше →
Всего голосов 14: ↑14 и ↓0+14
Просмотры15K
Комментарии 1

Разреженные матрицы: как ученые ускорили машинное обучение на GPU

Блог компании CloudMTSВысокая производительностьМашинное обучение
В начале декабря исследователи из OpenAI представили библиотеку инструментов, которая поможет ускорить обучение нейронных сетей на GPU от Nvidia за счет использования разреженных матриц. О том, с какими трудностями сталкиваются разработчики нейронных сетей и в чем основная идея решения от OpenAI, расскажем далее.

Читать дальше →
Всего голосов 27: ↑25 и ↓2+23
Просмотры19K
Комментарии 13

Глубинное обучение с подкреплением пока не работает

Разработка игрАлгоритмыОбработка изображенийМашинное обучениеРазработка робототехники
Перевод
Об авторе. Алекс Ирпан — разработчик из группы Brain Robotics в Google, до этого работал в лаборатории Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR).

Здесь в основном цитируются статьи из Беркли, Google Brain, DeepMind и OpenAI за последние несколько лет, потому что их работы наиболее заметны с моей точки зрения. Почти наверняка я что-то упустил из более старой литературы и от других организаций, так что прошу прощения — я всего лишь один человек, в конце концов.


Введение


Однажды в Facebook я заявил следующее.
Когда кто-то спрашивает, может ли обучение с подкреплением (RL) решить их проблему, я сразу отвечаю, что не может. Думаю, что это верно как минимум в 70% случаев.
Глубинное обучение с подкреплением сопровождается массой шумихи. И на то есть хорошие причины! Обучение с подкреплением (RL) — невероятно общая парадигма. В принципе, надёжная и высокопроизводительная система RL должна быть прекрасна во всём. Слияние этой парадигмы с эмпирической силой глубинного обучения очевидно само по себе. Глубинное RL — это то, что больше всего похоже на сильный ИИ, и это своего рода мечта, которая подпитывает миллиарды долларов финансирования.

К сожалению, в реальности эта штука пока не работает.

Но я верю, что она выстрелит. Если бы не верил, то не варился бы в этой теме. Но впереди куча проблем, многие из которых фундаментально сложны. Прекрасные демки обученных агентов скрывают всю кровь, пот и слёзы, что пролились в процессе их создания.
Читать дальше →
Всего голосов 59: ↑59 и ↓0+59
Просмотры28K
Комментарии 34

Спонсоры провалившегося проекта Voxel Quest не хотят возврата своих денег

КраудсорсингИгры и игровые приставки

Инвесторы Voxel Quest так и не дождались игры, но всё равно остались довольны




История с разработкой open-source игры Voxel Quest на «Кикстартере» очень удивительная. Она удивительна не тем, что разработчик взялся за непосильную задачу в одиночку и в итоге не справился с ней. Такое бывает сплошь и рядом. Вчера опубликовано финальное сообщение в блоге проекта, где заявлено об окончании разработки. Удивительно другое: сейчас бэкеры — инвесторы проекта, которые финансировали создание Voxel Quest — не хотят забирать свои деньги обратно!

Это история о том, как правильный подход к делу, открытость и общение с людьми, честность и преданность делу приносит удовольствие всем участникам процесса, независимо от результата. По-настоящему, это топик добра.
Читать дальше →
Всего голосов 46: ↑44 и ↓2+42
Просмотры34K
Комментарии 37

Илон Маск — об аппаратном улучшении людей

КиберпанкИскусственный интеллектМозгБудущее здесь

Интервью снималось на фоне конвейера по сборке автомобилей Tesla со снующими туда-сюда роботами

Илон Маск дал большое интервью своему другу и единомышленнику Сэму Альтману из инновационного бизнес-инкубатора Y Combinator. Напомним, в прошлом году Маск вместе с Альтманом основали некоммерческую организацию OpenAI для создания открытого демократичного (доброго) ИИ, который убережёт человечество от появления централизованного (злого) ИИ. Их обоих волнует наше будущее.

Илон Маск сразу сформулировал три важные задачи, которые стоят перед человечеством:

  1. Искусственный интеллект.
  2. Генетика.
  3. Скоростной интерфейс к мозгу.
Читать дальше →
Всего голосов 52: ↑47 и ↓5+42
Просмотры59K
Комментарии 205

Бот OpenAI победил трёх топовых профессионалов в Dota 2

КиберпанкИскусственный интеллектИгры и игровые приставкиКиберспорт

Данил 'Dendi' Ишутин атакует позиции бота OpenAI на турнире The International, 11 августа 2017 года. Скриншот с прямой трансляции турнира

Вчера в чемпионате Dota 2 International в Сиэтле бот, созданный организацией OpenAI, победил одного из лучших в мире игроков в Dota 2 Данила Ишутина, известного профессиональных кругах под ником Dendi ($735 449 призовых в карьере). 27-летний украинец сдался в середине второй игры.

По правилам матча один на один победителем в каждой игре считался игрок, который совершит два убийства или уничтожит башню противника. В первой игре OpenAI доминировал и победил менее чем за 10 минут, а Ишутин как будто поразился возможностям бота. В начале второй игры бот сделал убийство, и вскоре Dendi прекратил игру, признав поражение. «Эта штука пугает», — сказал Dendi перед огромной толпой зрителей. Илон Маск ликовал.

Таким образом, бот OpenAI остался непобедимым в противостоянии лучшим в мире игрокам в Dota 2. Ранее он отпраздновал победу над Артуром 'Arteezy' Бабаевым (№ 1 в общем рейтинге) и Сайедом 'Suma1L' Хасаном (№ 1 в рейтинге 1v1).
Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑21 и ↓2+19
Просмотры41K
Комментарии 106

Почему у самообучающегося искусственного интеллекта есть проблемы с реальным миром

Искусственный интеллектЛогические игры
Перевод

Новейшие системы ИИ начинают обучение, ничего не зная об игре, и вырастают до мирового уровня за несколько часов. Но исследователи с трудом справляются с применением таких систем за пределами игрового мира




До недавнего времени машины, способные посрамить людей-чемпионов, хотя бы имели уважение использовать человеческий опыт для обучения играм.

Чтобы выиграть у Гарри Каспарова в шахматы в 1997 году, инженеры IBM воспользовались столетиями шахматной мудрости при создании своего компьютера Deep Blue. В 2016 программа AlphaGo проекта Google DeepMind разгромила чемпиона Ли Седоля в древней настольной игре го, обработав миллионы игровых позиций, собранные с десятков тысяч партий между людьми.

Но сейчас исследователи ИИ переосмысливают то, как их боты должны впитывать человеческое знание. Текущую тенденцию можно описать как «да и бог с ним».

В прошлом октябре команда DeepMind опубликовала подробности новой системы игры в го, AlphaGo Zero, вообще не изучавшей игры людей. Она начала с правил игры и играла сама с собой. Первые ходы были совершенно случайными. После каждой игры она принимала новые знания о том, что привело к победе, а что – нет. После этих матчей AlphaGo Zero стравили с уже сверхчеловеческой версией AlphaGo, победившей Ли Седоля. Первая выиграла у второй со счётом 100:0.
Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑23 и ↓3+20
Просмотры19K
Комментарии 54