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.
Míg a Boston Dynamics látványosan táncoló robotjai a mérnökök finomhangolásának köszönhetik tudásukat, a Kaliforniai Egyetemen fejlesztett Cassie mesterséges intelligenciája rengeteg próbálkozás után, saját erőből tanult meg sétálni és lábon maradni a legkülönbözőbb körülmények között.
A Go-Explore algoritmus áttörést hozhat a mesterségesintelligencia-kutatás és a robotika területein. Az új algoritmus javítja a megerősítéses tanulás hatékonyságát, és új utakat nyithat a nyelvtanulásban és az önvezetőautó-fejlesztésben.
Egy elméleti kutatás szerint a szuperintelligenciák kockázatát két módon mérsékelhetjük: megfosztjuk a tanulás lehetőségétől, vagy tervezünk hozzájuk egy vészleállító algoritmust. Az első megoldás egy hülye gépet eredményez. A második megvalósíthatatlan.
Nagy utat tett meg a számítógépes szövegalkotás, amióta napvilágot láttak Théo Lutz első gépversei. De vajon írhat értelmes szövegeket egy modern algoritmus? Milyen út vezetett a regényelemző kézműves minikódoktól a big data alapú szöveggyárak istenkomplexusáig?
„Én majd a háttérben ücsörgök, és hagyom az embereket gyűlölni egymást és harcolni” – érvel a mesterséges intelligencia, amely azt a feladatot kapta, hogy győzze meg az olvasókat: nem veszélyes az emberiségre. A cikkben leszólja a Microsoftot, és Gandhit is idéz.
A gépi tanulásos módszert fejlesztő kutatók szerint az eljárás a csillagászok munkáját segíti azzal, hogy kiszűri a fals pozitív, illetve negatív eredményeket, ezzel optimalizálja a bolygóvadászat aprólékos munkáját.
Míg a korábbi rendszerek 8-szoros minőségjavulást tudtak elérni, az új módszerrel akár 64-szer élesebb képeket is elő lehet állítani, így egy 16x16 pixeles arcképből HD minőségű fotó is generálható.
1,2 millió valódi dalt tápláltak egy gépi tanulási rendszerbe, amely darabjaira bontotta őket, és teljesen új számokat írt azokból. Kiderült, hogy Elvisnek jól áll a nonszensz, hogy Bon Jovi-dalt egy gép is tud írni, viszont popslágereket egyelőre ne várjunk a mesterséges intelligenciától.
A gépi tanulással operáló technológia fejlesztői szerint a koronavírus-fertőzés egyedi módon változtatja meg az emberek hangját. A fejlesztést már a védelmi minisztérium teszteli.
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.
Az ősrégi, fekete-fehér felvételt neurális hálózatok javították fel élethű minőségre, egy új eszközzel pedig színessé is lehetett varázsolni a közel 110 éves videót.
A Kaliforniai Egyetem agykutatói fMRI-felvételekre eresztettek egy algoritmust, amely pontosan felmérte a kísérletben részt vevők együttérző-képességét.
A gépi tanulással operáló bogárgenerátor művei önálló műalkotásként is megállják a helyüket.
A perovszkit anyagokból készült napelemek a hajszálnál ezerszer vékonyabb rétegben is ugyanolyan teljesítményre képesek, mint a szilíciumból gyártott társaik, így sokan az olcsó napenergia jövőjét látják bennük. A tökéletes recepten még vitatkoznak a kutatók, de a mesterséges intelligencia most megadta a választ.
A Dream Challenges résztvevőinek vérmintából származó génexpressziós adatokból kellett minél pontosabban meghatározni egy-egy terhesség pontos korát.
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.
A diszkrimináció emberi hagyományát egyelőre a teljesen racionális algoritmusok is folytatják. Miért érdemes tenni ez ellen, és miért nehéz elérni, hogy a gép mindenkit egyenlő bánásmódban részesítsen?
A kínai Megvii mesterséges intelligenciája képes rá, hogy orrfotó alapján azonosítsa a kutyákat. A kutyaorrok ugyanis állítólag egészen egyediek.
Egyre közelebb kerülünk ahhoz, hogy pontosan meg tudjuk jósolni a fehérjék szerkezetét, ami forradalmasíthatja a biokémiát, és közelebb vihet súlyos betegségek gyógyításához is.
Az egyre pontosabb gépi fordítás már nemcsak angolról magyarra működik, de ismeretlen nyelveket is képes kezelni. Amerikai kutatók először fejtettek meg automatikusan egy több mint 3000 éves nyelvet.
„Tudod a titkos titkom / Tiéd a második vagyonom / Jól áll neked a magas származásod / Tiéd az elátkozott fiatalságom / Tiéd az életem” – énekelné az egyik algoritmus.
A háttérben már megy a macska-egér játék az orosz dezinformációs trollok és az amerikai kormány elhárítói között, de úgy néz ki, a félidős választásokra még nem csapnak le a deepfakerek. 2020-ban így nagyobbat szakíthatnak.
Áttörés történt a gépi tanulásban, a Kaliforniai Egyetem munkatársai olyan algoritmust írtak, amely képes önmagát jutalmazva tanulni. A kulcsszó az autodidakta iteráció, a határ a csillagos ég.
Egy statisztikusok által kifejlesztett, gépi tanuláson alapuló előrejelző algoritmus szerint a döntőt a németek játsszák a brazilokkal, és 64 százalékos valószínűséggel Németország nyeri a világbajnokságot.
A mélytanulási algoritmusok óriási biológiai adatmintákban képes azonosítani új, eddig még nem azonosított géneket.
Már vannak köztünk olyanok, akik 150 évig fognak élni, állítja a Harvard Egyetem öregedéskutatója. Ami a jövő matuzsálemjeinek oktatását illeti, tévedés, hogy csak készségekre, nem pedig tudásra van szükség, és túl elnagyoltan beszélünk a jövő munkaerőpiacáról is.
Egy 26 fős nemzetközi kutatócsoport bemutatta, milyen módszerekkel használhatják fel szándékosan az AI-t az emberiség ellen.
A technika olyan hihetetlen ütemben fejlődik, hogy egyes jóslatok szerint néhány évtizeden belül létrejöhet a tényleges mesterséges intelligencia. Ettől tartsunk inkább, vagy saját magunktól?
Gépi tanulási algoritmusokkal erősíti pozícióit a világ egyik legnagyobb pénzügyi szolgáltatója.