ИИ в соревновании с человеком по управлению беспилотником.
Пока, человеку потребовалось меньше времени, чтобы завершить круг, однако ИИ прошёл трассу мягче и уверенней.
Обратное распространение ошибки имеет фундаментальное значение для глубокого обучения.
Хинтон (изобретатель) недавно сказал, что мы должны «выбросить всё это и начать всё заново».
В этом видео, Siraj Raval рассказывает, как работает обратное распространение ошибки и как оно используется в глубоком обучении.
В завершение — он даёт 7 интересных направлений исследований.
Mycroft — проект с открытым исходным кодом по созданию ИИ-помощника (аналога Siri и Cortana) на базе одноплатного компьютера Raspberry Pi 3 и контроллера Arduino.
23 июня 2015 года, компания Google опубликовала исследование в котором представлена модель ИИ, построенная на моделировании разговора.
модель поддерживает разговор, предсказывая следующее предложение по содержанию одного или всех предыдущих предложений разговора.
Для обучения ИИ на базе рекуррентной нейронной сети (seq2seq), разработчики Google использовали два вида данных:
1. из конкретной области знаний ( использовались переговоры службы техподдержки),
2. данные из более широкой и общей сферы (субтитры к фильмам — OpenSubtitles dataset).
В работе приведены впечатляющие диалоги человек-машина на разные темы.
Самые интересные вопросы-ответы, разумеется, относятся к философским вопросам:
В Сан-Франциско прошёл хакатон посвящённый NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing). Примечательно, что на нём рассматривались прикладные примеры использования технологии — робототехника и NLP (Natural Language Processing).
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли (Gallant Lab) представили результаты декодирования семантического пространства, показывающего как мозг хранит информацию, которую мы воспринимаем.