Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam

Топ прошлой недели

  • CharlotteLink CharlotteLink 1 пост
  • Syslikagronom Syslikagronom 7 постов
  • BydniKydrashki BydniKydrashki 7 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Новости Пикабу Помощь Кодекс Пикабу Реклама О компании
Команда Пикабу Награды Контакты О проекте Зал славы
Промокоды Скидки Работа Курсы Блоги
Купоны Biggeek Купоны AliExpress Купоны М.Видео Купоны YandexTravel Купоны Lamoda
Мобильное приложение

DeepMind

С этим тегом используют

Искусственный интеллект Все
21 пост сначала свежее
3
PontiffSulyvahn
PontiffSulyvahn
19 дней назад
Искусственный интеллект
Серия Нейро

Google DeepMind представила систему оптимизации алгоритмов⁠⁠

Новость затерялась среди n-го анонса генератора картинок и AI-помощника (который всё равно ничего нормально сделать не может), а ведь новость-то покруче всего вот этого. Если кратко — Google DeepMind представили второе поколение специализированной нейросети, которая помогает улучшать математические процессы.

Называется она AlphaEvolve и представляет собой агент, который позволяет обнаруживать и улучшать алгоритмы. Базируется на семействе Google Gemini: какие-то модели запускают алгоритмы, а какие-то выступают в роли независимого оценщика, помогая выбирать лучшее решение.

В общем, это то самое решение, которое позволяет нейросетке улучшать саму себя. Таки доигрались, кожаные.

Решение действительно работает, Google DeepMind рассказали о нескольких реальных случаях, когда использовали AlphaEvolve для оптимизации своей собственной работы:

  • Внедрили систему в работу своих дата-центров, получив значимый эффект (какой, не говорят);

  • Изменили алгоритм управления своей организации дата-центров, чем выгадали 0,7% прибавки в мощности. Цифра вроде не сильно большая, но помноженная на миллионы устройств, даёт существенный прирост;

  • Переписали язык описания оборудования (Verilog), заоптимизировав перемножение матриц на физическом уровне. Обещают, что изменения войдут в их разрабатываемый TPU, благодаря чему он уделает жалки поделки Хуанга неоптимизированные архитектуры;

  • Ускорили некоторые функции ядра самой Gemini, благодаря чему обучать нейросетку стало на 1% быстрее. Тоже вроде бы так себе цифра, но учитывая масштабы, хорошо. Плюс уменьшили в разы время разработки некоторых компонентов ядра нейросетки;

  • Заоптимизировали несколько математических алгоритмов, в том числе те, которые применяются в нейросетях. Примерно в 20% случаев AlphaEvolve так или иначе, но улучшала существующие алгоритмы в разных областях науки. То, что делали кожаные, когда пилили DeepSeek, теперь делают сами железки.

Последний пункт особенно интересен, потому что компьют компьютом, но железа не хватает и не будет хватать ещё очень-очень долго. Единственный разумный путь развития — заоптимизировать всё наглухо, для чего AlphaEvolve и предназначен. Так глядишь, найдётся что-то и покруче трансформера.

P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):

О науке, творчестве и прочей дичи: https://t.me/deeplabscience

Об играх и игровой индустрии: https://t.me/gameprodev

Показать полностью
[моё] Искусственный интеллект Будущее Программирование DeepMind Алгоритм Текст
2
AIInfo
AIInfo
1 год назад

Мустафа Сулейман: Как ИИ изменит предпринимательский ландшафт⁠⁠

Сулейманов взгляд: революция искусственного интеллекта в предпринимательстве, как видит её соучредитель DeepMind

Мустафа Сулейман: Как ИИ изменит предпринимательский ландшафт DeepMind, Тест Тьюринга, Agi, Давос

Подразделение DeepMind от Google длительное время занимало лидирующие позиции в различных достижениях в области искусственного интеллекта, привлекая внимание своими победами в 2016 году. В тот период одна из её систем победила чемпиона мира по стратегической игре Go, что казалось тогда невероятным. Когда соучредитель DeepMind, Мустафа Сулейман, делится своим видением будущего искусственного интеллекта, стоит обратить внимание, особенно если вы начинающий предприниматель. Возможно, искусственный интеллект вступит в вашу область!

В ходе встречи на Всемирном экономическом форуме в Давосе на этой неделе Сулейман предположил, что технологии искусственного интеллекта в ближайшее время достигнут уровня, позволяющего создавать и управлять компаниями, успешно реализуя продукты. По его мнению, такие возможности станут широко доступными по очень доступным ценам, возможно, даже в форме систем с открытым исходным кодом, делая некоторые аспекты этих выдающихся ИИ бесплатными. Он утверждает, что искусственный интеллект, заменяющий предпринимателя, станет реальностью примерно через десятилетие.

Хотя вопрос о том, сможет ли искусственный интеллект действительно конкурировать с человеком в стартап-игре, остается открытым, сам факт утверждения Сулеймана вызывает изумление. Однако существуют сложности, связанные с юридическими аспектами, такими как вопрос о том, может ли ИИ владеть интеллектуальной собственностью или патентовать ее. Великобританское решение недавно заявило, что искусственный интеллект не может быть владельцем патента.

Сулейман также подчеркнул, насколько все это теоретично, основывая свои размышления на том, способен ли искусственный интеллект пройти знаменитый тест Тьюринга. Он предложил, что лучшим тестом было бы проверить, сможет ли AGI выполнять сложные задачи, такие как роль предпринимателя. Несмотря на теоретический характер этого рассуждения, оно вызывает удивление и может вызвать беспокойство среди критиков, опасающихся разрушительного воздействия ИИ, а также среди инвесторов, решивших вкладываться в стартап с главным исполнителем из кремниевых чипов. Сам Сулейман даже признал, что такие инновации могут вызвать огромный экономический кризис.

Тест Тьюринга — это проверка, предложенная Аланом Тьюрингом, в которой человек общается с устройством, пытаясь определить, является ли это устройство человеком или машиной. Если искусственный интеллект способен обмануть человека и заставить его думать, что он общается с другим человеком, то он считается прошедшим тест Тьюринга. Сулейман предложил использовать более сложные задачи, такие как роль предпринимателя, в качестве более релевантного теста для AGI.

Источник: AINews

Показать полностью
DeepMind Тест Тьюринга Agi Давос
0
kliMaster
kliMaster
4 года назад
Информационная безопасность IT

УМНЫЕ ЖИВУТ ДОЛЬШЕ. Технологии разума в современном кибероружии. = Правда?! или кликбейт выношу на ваш суд, дорогие пикабушники⁠⁠

Взаимовлияние телекоммуникационных технологий и искусственного интеллекта привело не только к созданию умных домов и умных городов, но и к появлению нового поколения технически совершенного и автономного кибероружия. Новую войну будут вести армии умных ботов, способных не только к групповой координации без участия человека, но и к самостоятельной выдаче целеуказаний.

В докладе рассматриваются решения из сферы ИИ, используемые в современном кибероружии: генеративно-состязательные нейронные сети (GAN) для распознавания новых видов кибератак, методики глубокого обучения с подкреплением (DRL) для агентного моделирования информационных атак, методы «цифровых двойников» для исследования различных физических и психологических воздействий без проведения тестовых атак. Любое использование данного материала без прямого разрешения АО «Позитив Текнолоджиз» запрещено(разрешение спрашиваю тут дефакто, в соответствии с делом 87004682 РФ по запросу пост будет удален в случае обоснованной необходимости).

карму минусите коменты прилагаю, дорогие пикабушники.

Информация DeepMind Киберпреступность Оружие Кибервойны Видео
30
32
kliMaster
kliMaster
4 года назад
Информационная безопасность IT

Уважаемый Масалович А. легенда СВР КГБ. Гений своего времени - перевоплощения не побоюсь сказать А.Э⁠⁠

Уникальный продукт, уникальный купец)))

Большая игра DeepMind Математический анализ Видео
15
6
robomeow
robomeow
4 года назад
Искусственный интеллект

Новый искусственный интеллект MuZero от DeepMind⁠⁠

В 2016 году компания DeepMind представила AlphaGo, первый искусственный интеллект, победивший одного из лучших игроков мира в го. Два года спустя новая версия искусственного интеллекта AlphaZero с нуля овладела го, шахматами и сёги. Новая разработка MuZero является значительным шагом в сторону алгоритмов общего назначения. MuZero осваивает го, шахматы, сёги и игры на Atari без необходимости объяснять правила игры, благодаря своей способности планировать выигрышные стратегии в неизвестной среде.

Новый искусственный интеллект MuZero от DeepMind DeepMind, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Длиннопост

В течение многих лет исследователи искали методы, способные построить модель окружающей среды, и затем использовать эту модель для планирования наилучшего курса действий. MuZero решает эту проблему, изучая модель, которая фокусируется только на наиболее важных аспектах окружающей среды. Объединив эту модель с мощным поиском AlphaZero, MuZero установил новый рекорд в играх Atari, а также сравнился с AlphaZero в го, шахматах и сёги.

Новый искусственный интеллект MuZero от DeepMind DeepMind, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Длиннопост

После тренировки на 20 миллиардах кадров из игр Atari, MuZero показал результат, в среднем в 50 раз превышающий результат игроков-людей.

Новый искусственный интеллект MuZero от DeepMind DeepMind, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Длиннопост

Источник

Показать полностью 3
DeepMind Искусственный интеллект Нейронные сети Длиннопост
4
49
robomeow
robomeow
4 года назад
Лига биологов

ИИ AlphaFold добился беспрецедентной точности в предсказании структуры белков⁠⁠

Внутри каждой клетки вашего тела трудятся миллиарды миниатюрных механизмов. Они переносят кислород в крови, позволяют глазам видеть свет и помогают двигаться вашим мышцам. Эти механизмы называются «белки», и они принимают участие в каждом биологическом процессе во всех живых организмах. Каждый белок имеет определенную трехмерную структуру, которая определяет, что он делает и как он работает. На сегодняшний день нам известно более 200 миллионов белков, и их количество постоянно растет. Однако мы знаем точную трехмерную структуру лишь малой части этого многообразия белков.

Если белок распрямить, он станет похож на нить, на которую нанизаны бусинки-аминокислоты, всего 20 видов. Взаимодействия между этими аминокислотами заставляют белок сворачиваться и принимать конкретную форму из бесконечного многообразия возможностей. В течение десятилетий, сообщество ученых работает над определением формы белка по последовательности его аминокислот. Это важная задача современной биологии. Мы создали систему искусственного интеллекта AlphaFold, чтобы помочь решить эту задачу. Мы обучили систему на 100 тысячах белков с известной трехмерной структурой. Теперь система может точно предсказать форму белка по последовательности аминокислот.

Предсказания AlphaFold поспособствуют прогрессу в самых разных областях. В будущем мы сможем более быстро понимать механизмы новых заболеваний и разрабатывать лекарства для борьбы с ними. Мы сможем использовать энзимы для переработки пластиковых отходов, и даже фиксировать углекислый газ из атмосферы. Все это с помощью белков. Предстоит еще много работы, но распознание формы белков по последовательности аминокислот поможет ученым лучше понимать природу и живую материю.

На соревновании CASP 2020 (Critical Assessment of protein Structure Prediction) система AlphaFold добилась беспрецедентной точности в предсказании структуры белков. Медианное значение GDT (Global distance test) 92.4 соответствует ошибке предсказания, примерно равной 0.1 нанометра.

ИИ AlphaFold добился беспрецедентной точности в предсказании структуры белков DeepMind, Биология, Искусственный интеллект, Протеины, Видео

Источник

Показать полностью 1
DeepMind Биология Искусственный интеллект Протеины Видео
4
19
TASSagency
TASSagency
5 лет назад

Искусственный интеллект Google обошел 99,8% игроков в Starcraft II⁠⁠

Искусственный интеллект Google обошел 99,8% игроков в Starcraft II Киберспорт, Starcraft, Игры, Компьютерные игры, Искусственный интеллект, Длиннопост, Starcraft 2, DeepMind

Система искусственного интеллекта (ИИ) AlphaStar, которую создали программисты Google и стартапа DeepMind, обыграла всех ведущих игроков в популярную компьютерную стратегию Starcraft II и обошла 99,8% геймеров в общем рейтинге. Об этом сообщают ученые в статье, которую опубликовал научный журнал Nature.


"Меня очень впечатлил стиль игры AlphaStar. Она очень умело оценивает свою стратегическую позицию и точно знает, когда должна вступить в сражение с соперником, а когда стоит отступить. При этом я не чувствовал, что играл со сверхчеловеком, которого в принципе нельзя превзойти. Мне казалось, что мне противостоит реальный человек", - прокомментировал игру искусственного интеллекта один из ведущих игроков в Starcraft II Дарио Вюнш.

Создатели системы AlphaStar, британский программист Дэвид Сильвер и его коллеги по стартапу DeepMind и компании Google, уже несколько лет лидируют в разработке систем игрового ИИ на базе глубинных нейросетей и методов машинного обучения. Пять лет назад они стали известны всему миру благодаря созданию AlphaGo, первой системы ИИ, которая смогла победить чемпиона Европы по игре в древнекитайскую настольную стратегическую игру го. Ранее ее считали слишком сложной для компьютеров. Более совершенные версии системы, AlphaGo Zero и AlphaZero, научились совершенствоваться без участия человека, играя сами с собой, а также освоили другие классические игры, среди которых обычные и японские шахматы.


Сильвер и его команда смогли достичь этих успехов, построив системы Alpha на базе не одной, а сразу двух нейронных сетей - компьютерных алгоритмов, которые имитируют работу цепочек нейронов в мозге человека. Одна из них отвечает за оценку текущей позиции игрока на доске или поле, а вторая использует результаты анализа первой сети, чтобы выбирать следующий шаг и ускорять расчеты, отсеивая невозможные варианты.


Триумф машинного разума


Два года назад специалисты DeepMind переключили свое внимание на компьютерные игры, приспособив AlphaZero для работы с менее абстрактными и более сложными наборами данных, в том числе той картинкой, которую игрок видит на мониторе. Первой жертвой их нового ИИ стал популярный шутер Quake III Arena, а в начале этого года он победил двух ведущих игроков в Starcraft II - нидерландца Дарио Вюнша и поляка Гжегоша Коминча.


Первая версия AlphaStar, как отмечают Сильвер и его коллеги, обладала некоторыми неестественными чертами. В частности, она выполняла намного больше тактических действий, чем профессиональные игроки, так как ей не приходилось двигать реальную мышку и нажимать на кнопки клавиатуры, могла видеть заметно большую часть карты, чем игроки, а также не умела самостоятельно играть с другими игроками в сети.


Программисты DeepMind исправили эти недочеты, а также поменяли методику обучения AlphaStar, заставив ее играть не саму с собой, а внутри своеобразной виртуальной лиги ИИ, в которой были объединены разные версии этой машины. Благодаря этому ИИ перестал забывать более простые стратегии, которые вырабатывал на прошлых стадиях развития, что обогатило его репертуар и почти удвоило уровень игры.


Минувшим летом ученые получили возможность проверить силы AlphaStar в реальной игре, встроив свою систему в сеть компании Blizzard, разработчика StarCraft II. Как показали последующие наблюдения, ИИ Google вышел на гроссмейстерский уровень и в общем рейтинге оказался выше, чем 99,8% игроков. Этот успех, как считают Сильвер и его коллеги, говорит о том, что ИИ может решать самые сложные задачи и в реальном мире.


"История прогресса в развитии ИИ напрямую связана с играми. После того как нейросети победили человека в шахматы, го и покер, Starcraft стал следующей большой научной задачей. Мы решили ее, используя универсальные методы обучения ИИ, которые можно применить и для решения других сложных проблем", - подытожил Сильвер.
Источник ТАСС
Показать полностью
[моё] Киберспорт Starcraft Игры Компьютерные игры Искусственный интеллект Длиннопост Starcraft 2 DeepMind
52
Retigr
5 лет назад
StarCraft

Как читит AlphaStar от Google в Starcraft II.⁠⁠

AlphaStar - распиаренный нейро-сеть-бот от DeepMind ( https://starcraft2.com/ru-ru/news/22933138), который с помпой запущен в тесты на ладдере Starcraft II. Декларировалось, что это честный бот, что он смотрит на экран, как смотрит человек, что он кликает по юнитам, как кликает человек и отдает приказы, как отдает человек.

В итоге все как всегда...

Нейронные сети Компьютерные игры Видео Starcraft 2 Алексей Трушляков Starcraft DeepMind
22
Посты не найдены
О Нас
О Пикабу
Контакты
Реклама
Сообщить об ошибке
Сообщить о нарушении законодательства
Отзывы и предложения
Новости Пикабу
RSS
Информация
Помощь
Кодекс Пикабу
Награды
Команда Пикабу
Бан-лист
Конфиденциальность
Правила соцсети
О рекомендациях
Наши проекты
Блоги
Работа
Промокоды
Игры
Скидки
Курсы
Зал славы
Mobile
Мобильное приложение
Партнёры
Промокоды Biggeek
Промокоды Маркет Деливери
Промокоды Яндекс Путешествия
Промокоды М.Видео
Промокоды в Ленте Онлайн
Промокоды Тефаль
Промокоды Сбермаркет
Промокоды Спортмастер
Постила
Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии