Смоделированные робототехнические среды из OpenAI, модель преобразования текста в речь Facebook, новый технический директор по искусственному интеллекту для Google Cloud и многое другое!
OpenAI выпускает моделируемые среды робототехники
OpenAI хорошо известен своей тренажерной средой, обычно используемой для исследований в области обучения с подкреплением. На этой неделе они выпустили набор новых сред с упором на робототехнику. В одной среде есть роботизированная рука, которую можно обучить хватать и манипулировать объектами. У другого есть роботизированная рука, которая может толкать, тянуть и поднимать предметы.
Наряду с этим объявлением OpenAI также выпустила статью о новом методе обучения с подкреплением под названием Hindsight Experience Replay. Это позволяет агентам учиться на ошибках, делая вид, что окончательные неправильные действия все время были правильными. Обучение на ошибках - мощный инструмент для людей, который может оказаться решающим для обучения с подкреплением.
Facebook входит в поле преобразования текста в речь
Наряду с Google и Baidu Facebook усердно работал над нейронной моделью преобразования текста в речь. Раньше эти типы моделей требовали большого количества данных, чтобы научиться генерировать новые голоса. Команда Facebook построила модель, которая может быть обобщена на новые голоса, используя только небольшое количество неописанных аудиозаписей. Это означает, что он может учиться на записях в дикой природе, вместо того, чтобы нуждаться в контролируемой среде.
Один пиксель меняет все
Команда из Университета Кюсю в Японии нашла способ обмануть нейронные сети компьютерного зрения с помощью одного пикселя. Изменяя цвет одного пикселя в изображении, они смогли заставить сеть неверно классифицировать изображения, которые в противном случае были бы идеально предсказаны.
Это известно как состязательная атака. Уже давно известно, что вы можете добавить к изображению незаметный шум и получить предварительно обученные сверточные сети, чтобы предсказывать все, что вы хотите. Дело в том, что сами изображения для человека выглядят совершенно неизменными. Это можно сделать даже с помощью простых наклеек, которые могут повлиять на системы компьютерного зрения в реальном мире (например, автоматизированные автомобили).
Подобно однопиксельной атаке, исследователи Google Brain нашли способ обмануть компьютеры и людей.
Структурировать или не структурировать
Ян ЛеКанн и Кристофер Мэннинг (известные профессора ИИ в Facebook / Нью-Йоркском университете и Стэнфорде соответственно) вели интересный разговор о наложении структуры на нейронные сети. Строим ли мы соединения, как в сверточных сетях и капсульных сетях, или позволяем сетям самим обнаруживать соответствующие конфигурации? Человеческий мозг сильно структурирован, так что, может быть, нам стоит попытаться подражать ему? С другой стороны, в какой-то момент в далеком прошлом мозг животных был неструктурированным, и за миллиард лет эволюции он развил структуру.
От Alexa к Google: музыкальные стулья в мире искусственного интеллекта
Эшвин Рам, руководитель отдела искусственного интеллекта в Amazon Alexa, присоединился к Google в качестве технического директора по искусственному интеллекту в Google Cloud. Amazon, Microsoft и Google ведут жесткую конкуренцию за захват облачного рынка, особенно в отношении ИИ. Эти и многие другие компании с большими карманами борются из-за талантов в области искусственного интеллекта, иногда платя миллион долларов за опытных практиков.
~
Следите за обновлениями, поскольку мы продолжаем анализировать все, что нового в мире искусственного интеллекта! И если вы заинтересованы в овладении этими трансформационными навыками и построении успешной карьеры в этом удивительном пространстве, рассмотрите одну из наших программ Nanodegree:
