Sztuczna inteligencja od NVIDII odtworzyła PAC-MANa bez dostępu do kodu gry.

Data: 26.05.2020 11:22

Autor: ziemianin

blogs.nvidia.com

#gry #nvidia #GameGAN #PACMAN #sztucznainteligencja #srodowisko #obserwacja #aktualnosci #codziennaprasowka #informacje #wiadomosci

Stworzony przez NVIDIA algorytm sztucznej inteligencji GameGAN był w stanie samodzielnie stworzyć grę PAC-MAN. System nie miał dostępu do kodu gry. Zaprezentowano mu jedynie 50 000 fragmentów wideo. Na tej podstawie sztuczna inteligencja samodzielnie stworzyła w pełni funkcjonalną warstwę graficzną PAC-MANa.

Sztuczna inteligencja od NVIDII odtworzyła PAC-MANa bez dostępu do kodu gry.

PAC-MAN to jedna z najpopularniejszych gier komputerowych. Ta klasyka wirtualnej rozrywki powstała przed 40 laty w Japonii. Podbiła świat w czasach salonów gier i automatów.

Osiągnięcie inżynierów NVIDII oznacza, że nawet bez znajomości podstawowych zasad rozgrywki ich algorytm jest w stanie samodzielnie je zrekonstruować oraz stworzyć własną grę. GameGAN to pierwsza sieć neuronowa, która wykorzystuje technologię GAN (generatywne sieci współzawodniczące) do stworzenia gry. GAN korzysta z dwóch niezależnych sieci neuronowych. Jedna to dyskryminator, druga zwana jest generatorem. Obie współzawodniczą ze sobą.

Zwykle sieci neuronowe uczą się np. rozpoznawać koty na zdjęciach dzięki przeanalizowaniu olbrzymiej liczby zdjęć kotów. Metoda ta jest po pierwsze czasochłonna, po drugie zaś wymaga, by wszystkie użyte do treningu zdjęcia zostały ręcznie prawidłowo oznaczone przez człowieka. Dopiero po analizie olbrzymiej bazy danych sieć jest w stanie rozpoznać kota na zdjęciu, z którym wcześniej nie miała do czynienia. GAN wymaga znacznie mniej czasu i pracy. w tej koncepcji generator stara się stworzyć zdjęcie kota jak najbardziej przypominającego kota, a dyskryminator przegląda zdjęcia kotów i decyduje, które jest prawdziwe, a które fałszywe. W wyniku tego współzawodnictwa generator tworzy coraz doskonalsze zdjęcia, a dyskryminator coraz lepiej rozpoznaje koty.

Teraz po raz pierwszy technika taka została użyta do stworzenia nadającego się do użycia funkcjonalnego layoutu gry. Chcieliśmy sprawdzić, czy sztuczna inteligencja jest w stanie nauczyć się reguł obowiązujących w środowisku jedynie patrząc na przebieg gry. I to jej się udało, mówi główny autor projektu Seung-Wook Kim.

Osiągnięcie inżynierów NVIDII oznacza, że autorzy gier będą mogli wykorzystać sztuczną inteligencję do szybszego i łatwiejszego tworzenie kolejnych jej etapów, a badacze sztucznej inteligencji będą łatwiej mogli stworzyć symulatory do treningu autonomicznych systemów. W przyszłości w ten sposób mogą powstać systemy sztucznej inteligencji, które samodzielnie – tylko na podstawie nagrań wideo – nauczą się przepisów ruchu drogowego czy zasad fizyki. GameGAN to pierwszy krok w tym kierunku, dodaje Sanja Fidler, dyrektor laboratorium NVIDII w Toronto.

Common Voice to inicjatywa Mozilli pomagająca w uczeniu maszyn mowy prawdziwych ludzi

Data: 26.04.2020 10:13

Autor: rebeliant

voice.mozilla.org

Mowa to dla nas coś naturalnego i ludzkiego. Dlatego tworzenie systemu rozpoznawania mowy, który mogłyby wykorzystywać maszyny tak nas interesuje. Ale aby to osiągnąć, potrzeba niezwykle obszernej bazy danych z nagraniami ludzkiej mowy.

Dane wykorzystywane przez duże firmy są niedostępne dla większości. Uważamy, że to hamuje rozwój. Dlatego uruchomiliśmy projekt Common Voice, który ma sprawić, aby systemy rozpoznawania głosu były otwarte i dostępne dla każdego.

Teraz możesz nagrać swój głos i pomóc nam tworzyć bazę danych dostępną dla każdego twórcy innowacyjnych aplikacji. Otrzymasz do przeczytania zdanie i w ten sposób pomożesz maszynom nauczyć się, jak mówią prawdziwi ludzie. A sprawdzając prace innych przyczynisz się do podnoszenia jakości nagrań. To naprawdę takie proste!

#it #technologia #internet #sztucznainteligencja #opensource

Sztuczna inteligencja odkrywa nowe antybiotyki

Data: 22.02.2020 08:28

Autor: HaHard

dzienniknaukowy.pl

Sztuczna inteligencja rozwijana przez naukowców z Massachusetts Institute of Technology zidentyfikowała nowy, silny antybiotyk. W testach laboratoryjnych związek poradził sobie z wieloma najbardziej problematycznymi bakteriami, w tym z niektórymi szczepami odpornymi na wszystkie znane antybiotyki. Algorytmy odkryły także kilka obiecujących związków, które również wykazują działanie przeciwbakteryjne, ale te jeszcze nie zostały przetestowane.

#hahard #technologia #medycyna #sztucznainteligencja #nauka #ciekawostki

Polska potrzebuje 200 tys. specjalistów od sztucznej inteligencji

Data: 17.02.2020 18:55

Autor: HaHard

cyfrowa.rp.pl

W ciągu pięciu laty, do 2025 r. liczba miejsc pracy dla specjalistów od sztucznej inteligencji (AI) wzrośnie u nas do 200 tysięcy.

Energetyka, bankowość, usługi dla biznesu, edukacja, medycyna czy rolnictwo-w każdym z tych sektorów wprowadzenie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji może wprowadzić zupełnie nową jakość – zwraca uwagę opracowana przez Polską Agencję Rozwoju Przedsiębiorczości 7. edycja raportu „Monitoring trendów w innowacyjności”.

#hahard #praca #ekonomia #sztucznainteligencja #technologia

Pierwszy lek od SI będzie testowany na ludziach

Data: 16.02.2020 22:31

Autor: HaHard

sztucznainteligencja.org.pl

Pierwszy lek opracowany przez algorytmy sztucznej inteligencji będzie w marcu testowany na ludziach. Czy to początek nowej ery w przemyśle farmaceutycznym? Znalezienie odpowiedniego leku, który pomoże w danym schorzeniu, trwa latami. Przede wszystkim wśród milionów związków chemicznych trzeba znaleźć ten właściwy. Gdy zajmują się tym ludzie, praca trwa latami, czasem nawet dekadę. Stąd pomysł, by do projektowania leku zaprząc sztuczną inteligencję. Wyposażona w odpowiednią wiedzę mogłaby odsiać związki chemiczne, które nie rokują zakładanego działania.

#hahard #medycyna #sztucznainteligencja #leki #technologia

Sztuczna inteligencja lepiej wyłapuje recydywistów niż ludzie

Data: 16.02.2020 22:26

Autor: ziemianin

news.berkeley.edu

#aktualnosci #codziennaprasowka #informacje #wiadomosci #sztucznainteligencja #przestepczosc #algorytmy

Algorytmy sztucznej inteligencji znacznie lepiej niż ludzie przewidują, którzy ze skazanych popełnią w przyszłości przestępstwo. Przeprowadzone właśnie badania pokazują, że programy takie jak COMPAS mogą być niezwykle przydatnym narzędziem dla sędziów i innych pracowników systemu sprawiedliwości i więziennictwa.

Sztuczna inteligencja lepiej wyłapuje recydywistów niż ludzie

Co prawda ludzie w warunkach testowych również radzą sobie z tym zadaniem dobrze i gdy znają kilka podstawowych zmiennych, to nawet osoba bez odpowiedniego przygotowania jest w stanie, w kontrolowanym środowisku, dorównać złożonym narzędziom oceny ryzyka, mówią naukowcy z Uniwersytetu Stanforda i Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley.

Jednak zupełnie inaczej ma się sprawa z rzeczywistymi wydarzeniami i problemami, z którymi mierzy się wymiar sprawiedliwości. Tutaj zmiennych jest olbrzymia liczba. A przeprowadzone właśnie badania wykazały, że algorytmy potrafią nawet z 90-procentową trafnością przewidzieć, który z podsądnych zostanie w przyszłości zatrzymany za inne przestępstwo. Ludzie potrafią to ocenić ze znacznie niższą, bo zaledwie 60-procentową trafnością.

Ocena ryzyka od dawna jest częścią procesu podejmowania decyzji w sądownictwie kryminalnym. Ostatnio toczą się dyskusje na temat wykorzystywania narzędzi opierających się na algorytmach komputerowych. Nasze badania wykazały, że w sytuacji rzeczywistych przypadków karnych algorytmy sztucznej inteligencji dokonują często lepszej oceny ryzyka niż ludzie. Wyniki te są zgodne z wieloma innymi badaniami porównującymi wyniki uzyskiwane przez narzędzia statystyczne z wynikami uzyskiwanymi przez ludzi, mówi Jennifer Skeem, psycholog specjalizującą się w przestępczości kryminalnej.

Sprawdzone narzędzia do oceny ryzyka mogą pomóc sędziom i innym pracownikom wymiaru sprawiedliwości w podejmowaniu lepszych decyzji. Na przykład narzędzia te mogą sędziemu wskazać, który ze skazanych stwarza niewielkie ryzyko i w związku z tym można go przedterminowo zwolnić z więzienia. Oczywiście, podobnie jak inne narzędzia, także i te do oceny ryzyka, muszą zostać połączone z rozsądną polityką oraz muszą być nadzorowane przez człowieka, dodaje Sharad Goel z Uniwersytetu Stanforda, statystyk specjalizujący się w dziedzinie nauk społecznych.

Lepsze narzędzia do oceny ryzyka są niezwykle potrzebne, szczególnie w USA. Stany Zjednoczone mają bowiem największy na świecie odsetek liczby uwięziony i największą na świecie liczbę osób w więzieniach. Od lat toczy się tam dyskusja na temat zmiany tego stanu rzeczy, ale trzeba zrównoważyć to z potrzebą zapewnienia bezpieczeństwa. Ocena, którego z więźniów można bez ryzyka wypuścić, jest więc niezwykle istotna.

Narzędzia do oceny ryzyka są w USA bardzo szeroko rozpowszechnione w medycynie, bankowości czy szkolnictwie wyższym. Od dawna też używane są w miarze sprawiedliwości. Jednak w 2018 roku Dartmouth College przeprowadzono badania, w których poddano w wątpliwość skuteczność takich narzędzi. Wynikało z nich bowiem, że i ludzie i algorytmy równie dobrze (z 66% trafnością) oceniają ryzyko. Badania były szeroko komentowane i wiele osób stwierdziło, że w takiej sytuacji nie powinno się używać algorytmów.

Autorzy najnowszych badań powtórzyli badania przeprowadzone przez Dartmouth i stwierdzili, że posługiwano się podczas nich ograniczonym zestawem danych. Wzięto bowiem pod uwagę jedynie płeć oskarżonych, ich wiek, przestępstwo z które zostali ostatnio skazani oraz całą ich wcześniejszą kartotekę policyjną. Tymczasem sędziowie mają do dyspozycji znacznie więcej informacji. Korzystają z dokumentów ze śledztwa, opinii adwokatów, zeznań ofiar, na ich ocenę wpływa zachowanie i sposób bycia sprawców oraz ofiar. To często są informacje nie mające wpływu na ryzyko recydywy, są niespójne, z łatwością mogą powodować błędną ocenę, wyjaśniają autorzy najnowszych badań.

Dlatego też rozszerzyli zestaw danych, którymi posługiwali się badacze z Dartmouth. Do wykorzystanych przez nich czynników, dodali 10 nowych, takich jak informacje o zatrudnieniu, zażywaniu używek czy zdrowiu psychicznym. Zmieniono też metodologię. Po każdym z eksperymentów nie mówiono ludziom, których wyniki porównywano z maszyną, czy dokonali dobrej oceny. Sędziowie nie mają przecież informacji o tym, czy osoba, której skrócili karę, popełni w przyszłości przestępstwo.

Wyniki pokazały, że w takiej sytuacji, gdy zasady eksperymentu bardziej odpowiadają rzeczywistości, ludzie wypadają znacznie gorzej niż algorytm COMPAS. Takie narzędzia mogą być więc przydatnym uzupełnieniem pracy sędziów, kuratorów, lekarzy i innych osób, które mają wpływ na decyzję o wcześniejszym zwolnieniu przestępcy.

Sztuczna inteligencja w służbie produkcji (czy raczej, na razie - przemysłowego druku 3D z metalu)

Data: 22.05.2019 19:29

Autor: prokrastynacja

przyrostowo.pl

Markforged jako chyba pierwsza firma na świecie przystosowuje AI do zwiększenia wydajności produkcji (porównując przy okazji opracowywany przez siebie system do autopilota Tesli). AI ma analizować proces druku 3D z metalu i same wydruki i na podstawie danych odpowiednio modyfikować druk, tak aby część wyszła idealna.

#sztucznainteligencja #druk3d #technologia