Содержание
Революция в искусственном интеллекте может быть и пугающей, и захватывающей. Несмотря на это, мы всегда чувствовали себя в безопасности, предполагая, что есть определенные работы и задачи, которые могут выполнять только люди.
Но ничто не ставит это под вопрос, кроме достижений Google DeepMind AI, который, кажется, совершает новые и беспрецедентные вещи каждый день. Давайте посмотрим на некоторые вещи, которых достиг этот продвинутый ИИ, которых многие из нас никогда не ожидали.
Что такое DeepMind?
DeepMind является дочерней компанией Google, которая специализируется на разработке искусственного интеллекта и машинного обучения с глубоким подкреплением. (Что такое искусственный интеллект?
) ИИ компании привлек внимание всего мира, когда ее AlphaGo AI победил профессионального (человеческого) чемпиона мира Go
в 2015 году его цели и задачи намного превзошли избиение людей в настольных играх.
Глубокое изучение алгоритмов ИИ использовалось как в исследовательских, так и в прикладных контекстах. Каждый год новые достижения делаются благодаря тому, что ИИ компании развивает все более сложные способности.
Известные вещи, которые может сделать DeepMind
До сих пор ИИ из DeepMind находил цели в медицинской промышленности, в бизнесе Google Android и в других общих экспериментах ИИ, проводимых Google. Вот пять его заметных достижений.
1. DeepMind AI научил себя ходить
Один из самых устойчивых визуальных эффектов от достижений ИИ DeepMind — видео с нейронной сетью DeepMind, обучающей ходьбе.
Для ИИ были заданы параметры для виртуальных тел с контролируемым крутящим моментом, включая количество суставов тел, степень свободы конечностей и препятствия, которые необходимо преодолеть в виртуальной среде. Эти среды были процедурно созданы с различными типами препятствий, таких как препятствия или пробелы.
Не научившись преодолевать эти препятствия, ИИ нужно было с нуля учиться двигаться и маневрировать в своем мире. Обладая этой ограниченной информацией, ИИ научился ходить по различным телам, включая гуманоидов, двуногих и четвероногих.
Он не только научился ходить и бегать, но и мог успешно преодолевать препятствия в своей виртуальной среде — например, перепрыгивать через пропасти и лазать по уступам. Также было невероятно интересно наблюдать, так как он придумал несколько изобретательных способов использования своих конечностей.
2. AI DeepMind может создавать свои собственные изображения
Изображения, созданные Google DeepMind AI (Изображение предоставлено DeepMind)
Интригующая возможность, разработанная ИИ DeepMind, — это способность создавать свои собственные оригинальные реалистичные изображения из ничего. Чтобы сделать это, исследователи использовали ImageNet в качестве базы данных, чтобы предоставить реальные образцы изображений для изучения искусственным интеллектом.
Затем нейронная сеть была обучена не только генерировать изображения на основе того, что она извлекла из данных, но она также могла отличать сгенерированные изображения от изображений реального мира.
Алгоритм использует Генеративные Состязательные Сети (GAN), тип алгоритма ИИ, который существовал в течение некоторого времени. Но что делает создание изображений DeepMind AI уникальным, так это то, насколько он улучшил и оптимизировал технологию. С точки зрения показателей качества, используемых для оценки сгенерированных изображений, образцы, созданные с помощью DeepMind AI, значительно превзошли другие попытки.
3. Боты DeepMind могут стратегически переосмыслить людей
Ничто так не заставляет задуматься об изображениях SkyNet, как осознание того, что DeepMind AI уже научился стратегически переосмысливать человеческих противников. Возможно, вы слышали о том, что DeepMind AI избивал противников в настольных играх, но теперь он знает, как работать в команде.
ИИ DeepMind понял, как побить людей в матчах Quake III Arena’s Capture The Flag. Его возможности командной работы даже не ограничены другим ИИ — бот даже мог работать с человеческими командами, чтобы побеждать противников в игре.
«Благодаря новым разработкам в обучении подкреплению наши агенты достигли уровня человеческого уровня в Quake III Arena Capture the Flag, сложной мультиагентной среде и одной из канонических трехмерных многопользовательских игр от первого лица», — заявил DeepMind в своем объявлении. «Эти агенты демонстрируют способность объединяться как с искусственными агентами, так и с людьми».
Боты должны были учиться с нуля, как видеть и действовать в этих процедурно генерируемых (и, следовательно, невидимых) средах. Они сделали это, даже не зная правил игры. Затем им нужно было научиться сотрудничать и соревноваться, чтобы победить. Исследователи правильно назвали ИИ «агентами For The Win (FTW)». Этот ИИ принял участие в турнире с 40 игроками-людьми.
Исследователи даже снизили точность и реакцию ботов, чтобы снизить их производительность. Несмотря на это, они научились вести себя как люди, например, разбивать лагеря и следовать за товарищами по команде, чтобы победить.
Выступление агентов во время тренировок DeepMind AI на Quake III Arena. Кредит: DeepMind
При измерении своего рейтинга Эло, метрики, используемой для оценки мастерства игроков в играх с нулевой суммой, агенты FTW обогнали среднюю оценку обычных игроков и игроков в течение своей тренировки.
4. DeepMind AI научил себя ориентироваться без карты
Одним из самых впечатляющих достижений AI DeepMind является его способность перемещаться по городу без карты. ИИ полагался на обучение на собственном опыте. Это относительно простая задача, которую люди выполняют постоянно. Но основные психические механизмы, которые позволяют нам делать это, очень сложны.
ИИ DeepMind должен был перемещаться по крупным городам и достигать определенного места без карты. ИИ перемещался по своей виртуальной среде с видом от первого лица, полученным из изображений Google Street View.
Со временем ИИ запомнил разные маршруты и способы добраться до мест, как если бы это был сам город-житель.
«Агент получает вознаграждение, когда достигает целевого пункта назначения (заданного, например, в виде пары координат широты и долготы), как курьер, которому поручен бесконечный набор доставок, но без карты», — сказал DeepMind в своем заявлении о проект.
Со временем ИИ научился ориентироваться в новых городах. Он даже смог применить полученные знания в новых городах. Например, узнав, как работают перекрестки, он будет использовать эти знания для будущих городов.
ИИ компании также ранее научился успешно ориентироваться в 3D-лабиринтах, чего многие из нас, людей, до сих пор не могут сделать.
5. DeepMind может обнаружить некоторые заболевания лучше, чем врачи
Хотя ИИ в ближайшее время не заменит врачей, технология революционизирует здравоохранение
разными способами. DeepMind также делает удивительные вещи в области медицины.
После партнерства с глазной больницей Moorfields в Лондоне ИИ DeepMind научился выявлять и правильно диагностировать более 50 заболеваний глаз. Это было сделано путем анализа тысяч сканов. Это включает глаукому, дегенерацию желтого пятна и другие заболевания, которые вызывают нарушения зрения.
В документе, детализирующем их результаты, исследователи заявили, что ИИ продемонстрировал «эффективность в выработке рекомендации, которая достигает или превышает рекомендации экспертов».
Google также расширил свой проект скрининга рака молочной железы на Японию. Это следует за многообещающим прогрессом в его партнерстве с Имперским Центром исследований рака в Великобритании.
Надеемся, что эти инструменты помогут врачам быстрее проходить сканирование пациентов. Это важно, так как раннее вмешательство важно при лечении многих заболеваний.
ИИ продолжит удивлять нас
Это лишь некоторые из неожиданных вещей, которые Google DeepMind AI смог сделать. С каждой разработкой у исследователей появляется лучшая основа для работы и достижения еще более высоких целей. То, что казалось фантастикой менее десяти лет назад, сегодня стало реальностью.
Но что лежит в нашем будущем? Обязательно ознакомьтесь с нашей статьей о тенденциях в искусственном интеллекте, чтобы увидеть, как искусственный интеллект будет определять наше будущее
,
