На проходящей международной выставке высоких технологий Computex 2018, компания NVIDIA представила довольно любопытный продукт: чип под названием Jetson Xavier (также известный как Isaac), который сможет выступать в качестве мозга для роботов, ориентированных на использование искусственного интеллекта и глубокое машинное обучение.
Технология распознавания лиц, вне всяких сомнений, является полезной и нужной разработкой, но при всех своих достоинствах она может нести и вред, нарушая свободу человека и позволяя проводить слежку за ним. Специально для этих целей и был создан алгоритм, который нарушает работу системы распознавания, не разрешая ей вторгаться в частную жизнь.
Можно ли обеспечить современный трехмерный шутер бесконечным количеством разнообразных уровней? Можно, если натренировать искусственный интеллект создавать их. Именно этим и занялись исследователи из Политехнического Университета Милана. Их алгоритмы тренируются на известной многим игре Doom.
В последние годы технология машинного обучения становится всё более популярной в самых разных сферах, включая науку, промышленность, бизнес и даже индустрию развлечений. Специалисты в данной области ценятся всё выше, однако, ввиду того что технологии эти сравнительно молоды, найти действительно толковых профессионалов не так-то просто. В Google это прекрасно понимают. Возможно, именно это подтолкнуло руководство корпорации к тому, чтобы совершенно бесплатно опубликовать в Сети образовательный курс по изучению технологий машинного обучения.
Во время пресс-конференции, посвященной анонсу функции автопилота в Tesla Model S, которая состоялась в октябре 2015 года, CEO Tesla Илон Маск сказал, что каждый водитель станет «тренером-экспертом» для каждой Model S. Каждый автомобиль сможет улучшать собственные функции автономии, обучаясь у своего водителя, но что более важно — когда одна Tesla будет обучаться у своего водителя, это знание будет распределяться между остальными автомобилями Tesla.
Многими пользователями Google Play воспринимается в первую очередь в качестве магазина приложений для популярнейшей мобильной операционной системы Android. Впрочем, есть там и другой контент. Более того, в Google Play может появиться новая категория продуктов, продажи которых в последние годы стремительно растут. Google продолжает также совершенствовать инструменты машинного обучения.
В данный момент, каким бы способным ни был роботизированный механизм, он в большинстве случаев действует согласно заранее прописанным алгоритмам (или же вовсе управляется человеком) и не может предвидеть последствий своих действий. Но ученые из Калифорнийского университета в Беркли создали новую технологию обучения машин, которая дает им возможность предугадать, к чему приведет тот или иной поступок даже при взаимодействии с объектами, которые ранее роботу не встречались.
Обучение или тренировка роботов – задача не из лёгких. Как правило, учёным и инженерам приходится прибегать к сложнейшим алгоритмам, чтобы движения их механических подопечных отвечали неким требованиям. Команда исследователей из американского Университета Райса разработала совершенно новый способ для обучения роботов движениям. Для того чтобы робот смог научиться правильно двигаться, человеку всего лишь нужно подтолкнуть его или направить руками в нужном направлении.
Весной текущего года инженеры компании Google Brain представили искусственный интеллект AutoML, способный создавать свои собственные уникальные ИИ без участия людей. Не так давно стало известно, что AutoML впервые создал систему компьютерного зрения NASNet, значительно превосходящую все аналоги, созданные человеком. Эта система, базирующаяся на ИИ, может стать серьёзным подспорьем в развитии, например, автономных автомобилей, а также в робототехнике, позволяя вывести зрение роботов на совершенно новый уровень.
Одним из основных способов оградить Интернет от нашествия ботов является капча — компьютерный тест, с помощью которого система определяет, является ли пользователь человеком или компьютером. Это один из примеров теста Тьюринга. Основная идея теста — предложить такую задачу, которая с легкостью решается человеком, но невыполнима для компьютера. И похоже, группе ученых из США удалось создать алгоритм искусственного интеллекта, который способен пройти этот тест.