Короткие новости ИИ
Недавно компания DeepMind опробовала компьютерную программу, которая способна строить ментальный рисунок того, что видит вокруг. Такой способ познания мира может помочь в обучении ИИ путем обозрения и описания предмета с разных сторон. Система использует две нейронные сети, одна изучает, а другая воображает новые перспективы путем улавливания что находится вокруг, включая расположения объектов, их формы и цвета.
Когда работают индустриальные роботы пересекать их зону действия бывает опасно для жизни, и зачастую ограждают зону их работы или останавливают самого работа, если подходит человек. Похоже с изобретением 3-х мерного сенсора компанией Veo Robotics, которая может обнаружить движущиеся предметы или человека, угадать направление их движения и приостановиться, если потребуется. Теперь человек и робот могут работать вместе выполняя общую рабочую операцию полагают изобретатели. Если человек сможет хорошо манипулировать инструментом и выполнять деликатные операции, то в процессе поднятия и передвижения тяжелых предметов, робот может подсобить «коллеге». С развитием новых сенсоров, программных обеспечении, и усовершенствования ИИ, управляющих роботами путем новых методов обучения, индустриальные роботы теперь могут сотрудничать с людьми в более близком нахождении чем до этого было возможным.
Нейронные сети являются самым передовым достижением в развитии ИИ и могут описать образы с большой аккуратностью. В настоящий момент они медленны из-за того, что работают на обыкновенных микрочипах. Теперь, когда IBM построил нейронные сети из силикона и тем самым увеличил эффективность работы нейронных частей в сотни раз, похоже машинное обучение получит крупный скачок вперед. Новый силиконовый микрочип как нейронные сети сделаны в виде программного обеспечения и схожи с человеческими мозгами с двумя типами синапса, с кратковременной для вычисления и долговременной для памяти. Несмотря на то, что такие микрочипы нейронных сетей потребляют всего 1% всей энергии чем раньше, эффективность работы по распознаванию образов как рукопись и цветные изображения намного увеличились и такие новые возможности позволяют в будущем использовать такие микрочипы в смартфонах.
Сотрудничество ИИ между собой может быть самым страшным будущим, чего человек должен боятся, но тем не менее, исследователи компании OpenAI создали алгоритмическую команду для совместной игры. Каждый алгоритм ИИ использует нейронные сети не только для изучения игры, но и для кооперации с другими в команде. Пока такие алгоритмы ИИ были только протестированы в cтратегической игре Dota2 против любительской команды, победителем в которой оказалась алгоритмическая команда. Игра Dota2 считается очень сложной игрой, требующей планирования атаки и других навыков как ведение боя в реальной времени. Если алгоритмы до этого могли работать только в одиночку, то тестирование показало слаженную работу между ними в команде. Такое поведение объединенных общей целью алгоритмов является совершенно новым направлением в развитии ИИ, и не может не воодушевлять их создателей. И как часто бывает, только деньги могут мотивировать создателей, и их планы по использованию таких способностей в бизнесе как трейдинг на фондовой бирже, где требуется слаженная работа высококвалифицированных участников принимающих быстрые решения в короткое время, может только оправдать возможности получения финансирования дальнейших разработок. Они также полагают такие алгоритмы ИИ могут кооперировать с человеком для выполнения сложных задач, и следующей целью испытания алгоритмической команды может быть другая игра требующая общения и информационный обмен между алгоритмами ИИ считают создатели алгоритмической команды.
