gépi tanulás

Íme a GT Sophy, a mesterséges intelligencia, amely a legjobb esportolókat is legyőzte a virtuális autóversenypályán

A Sony AI autóversenyző algoritmusa néhány nap alatt jobb köridőket ért el a Gran Turismóban, mint az emberi játékosok, majd egy versenyen legyőzte a világ legjobb GT-játékosaiból álló négyfős csapatot. A fejlesztés nemcsak realisztikusabb játékok létrehozásában, de a robotika, a drónok vagy az önvezető járművek területén is hasznos lehet.

Áttörést hoz a biológiába a minden eddiginél pontosabb fehérjekutató algoritmus, az AlphaFold2

A Google-féle DeepMind legújabb AI-modellje az aminosavak sorrendjéből egész pontosan megfejti a fehérjék háromdimenziós térszerkezetét. A mesterséges intelligencia forradalmasíthatja a gyógyszerkutatást: van olyan rákkutató cég, ahol az AlphaFold2 a korábbi egy hónapról néhány órára csökkentette a hatóanyag-jelölt fehérjék megtalálását.

Tíz éven belül jön a mesterséges matematikus, amit a Google magyar kutatója fejleszt

Christian Szegedy, a Google Research magyar kutatója csapatával olyan rendszert épít, ami nemsokára túlszárnyalhatja a matematikusok legvadabb álmait: rutinból ellenőrzi majd azokat a bizonyításokat, amelyeket csak néhány ember képes megérteni a Földön, új sejtéseket jósol meg, és olyan távlatokat nyit a matematikában, amelyekről ma még fogalmunk sincs. A fő cél egy programozási rendszer, amelynek interakcióit nem lehet megkülönböztetni az emberitől.

Faék egyszerűségű trükkökkel átverhető a mesterséges intelligencia, és ez nagyobb baj, mint gondolnád

Több Tesla kamerarendszerét sikerült nemrég egy egyszerű kis matricával úgy manipulálni, hogy az autók veszélyesen felgyorsuljanak. Barkácsmódszerekkel nemcsak az önvezető autók, hanem arcfelismerő vagy éppen röntgenképeket elemző programok is félrevezethetők – ez pedig könnyen romba döntheti az algoritmusok tévedhetetlenségéről szőtt álmokat.

A gépek már a falakon is átlátnak

Az MIT-s kutatók által kitalált módszer azon alapul, hogy ugyanazokat a mozdulatsorokat fény és rádióhullám használatával is rögzítik, majd a kettőt összevetve a neurális hálózat megtanulja, hogy melyik rádiójelhez milyen kép tartozik.