Весьма интересное обсуждение я нашел на /r/Futurology: люди пытаются раздвинуть границы постижимого и понять, что бы они хотели попросить у искусственного сверхинтеллекта, либо что хотели бы от него вообще, если бы он был возможен. Что он будет делать? Если теория множественных вселенных верна, и они действительно бесконечны, и если по ним можно перемещаться, что будет делать сверхинтеллект — бесконечно усиливать себя или создавать все больше сверхинтеллектов?
Область искусственного интеллекта часто сравнивают с нефтедобывающей промышленностью: после добычи и переработки данные, как и нефть, могут стать очень прибыльным товаром. Однако теперь становится очевидно, что эта метафора расширяется. Как и ископаемое топливо, процесс глубокого обучения оказывает огромное воздействие на окружающую среду. В новой работе ученые из Массачусетского университета в Амхерсте провели оценку жизненного цикла обучения нескольких распространенных крупных моделей искусственного интеллекта.
Вы видели, как погибает искусственная нейронная сеть? Довольно странное зрелище. Энтузиаст, называющая себя «девушкой, играющей с ИИ», поделилась с изданием Vice видео с результатом своего проекта под названием «Что я увидела перед тьмой». Программистка создала нейронную сеть и поручила ей нарисовать изображение некой несуществующей в настоящем мире девушки, а затем начала отключать у сети один за одним ее искусственные нейроны, попутно записывая получающийся результат.
Самый большой урок, который можно извлечь из 70 лет исследований ИИ, заключается в том, что общие методы, использующие вычисления, в конечном итоге оказываются наиболее эффективными — и с большим отрывом. Конечной причиной этого является закон Мура. Или, скорее, его обобщение: продолжающееся, экспоненциальное удешевление вычислительных процессоров. Об этом «горьком уроке» рассказал Ричард Саттон, канадский компьютерный ученый. Далее — от первого лица.
Искусственный интеллект DeepMind продолжает удивлять — после одержания победы над человеком в настольной игре го и стратегии в реальном времени StarCraft II, он продемонстрировал свою мощь в шутере Quake III Arena. Соревнование между профессиональными киберспортсменами и компьютером проводилось в режиме «захват флага», где командам требуется захватить вражеский флаг и донести до своей базы. После обучения в 450 тысячах тренировочных раундов, искусственный интеллект начал побеждать реальных людей.
У человека есть удивительное и крайне полезное умение — он может на ощупь найти в темноте свои очки, смартфон и другие нужные ему предметы. Многие инженеры очень хотят оснастить таким навыком своих роботов, но для обучения искусственного интеллекта им не хватает данных о форме предметов и их массе. Исследователи из Массачусетского технологического института придумали, как быстро и недорого собрать нужную информацию — они разработали перчатку STAG, которая собирает данные о тактильных ощущениях человека.
В последнее время нейронные сети удивляют своими умениями — могли бы вы десять лет назад поверить в то, что компьютер сможет «оживлять» портреты Достоевского и Мэрилин Монро? Готовьтесь удивляться дальше, потому что исследователи из Массачусетского технологического института создали нейросеть Speech2Face, которая способна рисовать портреты людей, просто послушав их голоса. Технология пока далека от идеала, но ее способность определять пол, национальность и возраст человека впечатляет.
В последние годы, по мере того, как системы глубокого обучения становятся все более распространенными, ученые продемонстрировали, как состязательные образцы могут повлиять на что угодно — от простого классификатора изображений до систем диагностики рака — и даже создать угрожающую жизни ситуацию. Несмотря на всю их опасность, впрочем, состязательные примеры изучены плохо. И ученые обеспокоились: можно ли решить эту проблему?
Джеффри Хинтон — один из создателей концепции глубокого обучения, призер премии Тьюринга 2019 года и инженер Google. На прошлой неделе, во время конференции разработчиков I/O, Wired взял у него интервью и обсудил его увлечение мозгом и возможностью смоделировать компьютер на основе нейронной структуры мозга. Долгое время эти идеи считались дурацкими. Интересная и увлекательная беседа о сознании, будущих планах Хинтона и о том, можно ли научить компьютеры видеть сны.
Уже никого не удивишь тем, что искусственному интеллекту доверяют написание картин и создание музыкальных произведений, но руководство винокуренного завода Mackmyra в Швеции нашло ему, пожалуй, весьма необычное применение. Они решили задействовать компьютерный алгоритм для разработки… нового сорта виски! А помогут им в этом финские разработчики из Fourkind и даже Microsoft.