Теги → нейронная сеть
Быстрый переход

Google анонсировала новую нейросеть MUM — она улучшит поиск и сервисы компании

Google объявила о разработке мультимодальной нейросети под названием MUM (Multitask Unified Model). Она призвана улучшить результаты выдачи органического поиска и остальные продукты компании. Искусственный интеллект обучен работать на 75 языках и может совмещать информацию из них всех. Это упростит получение нужного результата для пользователей, сообщается в блоге разработчиков.

google

google

Создатели уточнили, что MUM работает на архитектуре глубоких нейронных сетей Transformer. В отличие от проекта BERT, новинка в 1000 раз мощнее. Благодаря своей мультимодальности, MUM может сформировать более обширное понимание окружающего мира. Она умеет не только понимать текст и картинки, но аудио- и видеофайлы.

Google

Google

Например, при запросе «Поход на гору Фудзияма», MUM предоставит информацию о наиболее комфортных маршрутах. Кроме этого, поиск может понять, что в контексте пеших прогулок пользователю может потребоваться специальное снаряжение, и предложит его. Из-за более глубокого знания окружающего мира, нейросеть может учитывать погоду. Например, осенью на горе начинается сезон дождей, поэтому ИИ может предложить купить непромокаемую куртку. Также можно будет сфотографировать какой-то предмет и спросить поисковик, подойдёт ли он для поставленной цели.

Google

Google

Сроки запуска MUM пока не уточняются. По словам разработчиков, они только начали тестирование нейросети. Несмотря на это, они планируют начать её интеграцию в ближайшие месяцы.

Искусственный интеллект Sony доиграет за вас игру, если вы устали или отвлеклись

Сообщается, что компания Sony запатентовала технологию обучения нейросети стилю игры пользователя. Искусственный интеллект поможет человеку с прохождением игры и заменит его в случае, если игрок вынужден будет отвлечься на посторонние задачи.

Смысл любой игры заключается в том, чтобы играть в неё и приятно проводить за ней время. Но бывают ситуации, когда на игру либо нет времени, либо что-то отвлекает от неё. Для таких случаев Sony разработала алгоритм, который следит за стилем игры конкретного человека и перенимает его. В дальнейшем обученная таким образом нейросеть сможет продолжить игру вместо вас и даже завершить её.

В то же время технология Sony предполагает делать отметки о прохождении этапов игры искусственным интеллектом. Впоследствии человек может пройти именно эти этапы для получения, например, особых бонусов, которые будут доступны только при прохождении игры живым игроком, а не ботом.

Иллюстрация из патента Sony

Иллюстрация из патента Sony

У разработанной специалистами Sony технологии достаточно полезных предложений как помочь человеку в одиночной или многопользовательской онлайн-игре. При прохождении игр тоже бывает рутина, так почему бы не переложить выполнение монотонных или повторяющихся задач на плечи «железного болвана»?

Intel продолжает второй сезон бесплатных вебинаров CV Academy для опытных разработчиков

Компания Intel продолжает второй сезон проекта CV Academy для опытных разработчиков — вебинары по компьютерному зрению, глубокому обучению и оптимизации.

17 марта 19:00 – 20:30 — Применение компьютерного зрения в медицине

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

На вебинаре Вы узнаете о современных подходах к решению вычислительно трудоемких задач в области медицины (хирургия, гистология, исследование ДНК) и биохимии.

Спикером выступит Дмитрий Куртаев, инженер по разработке ПО, Intel, нейросетевой хирург, IOTG Russia.

24 марта 19:00 – 20:30 — Компиляторы для нейронных сетей

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

Будут рассмотрены существующие компиляторы, их плюсы и минусы, особенности и концепции. Будут описаны основные программные методы, которые используются для выбора оптимального способа исполнения алгоритма на устройстве из всех возможных. Также Вы узнаете о перспективах развития данной области.

Спикер — Александр Новак, разработчик из команды Neural Network Compilers, Intel, IOTG Russia.

14 апреля 19:00 – 20:30 — Оптимизация нейронных сетей

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

На вебинаре будут рассмотрены актуальные методы, позволяющие ускорить вычисление нейронных сетей. Особое внимание будет уделено методам квантизации нейросетей как наиболее эффективным с точки зрения критерия “точность – ускорение”. Вы узнаете, как сделать мир интеллектуального Интернета вещей еще умнее.

Спикер — Александр Козлов, инженер по глубокому обучению, Intel, IOTG Russia.

Регистрация на вебинары CV Academy обязательна и позволяет:

  • Узнать о новейших трендах в AI / Deep Learning от экспертов мирового уровня
  • Принять участие в живой Q&A сессии с ведущими разработчиками Intel
  • Получить эксклюзивный доступ к видеозаписям вебинаров

Все вебинары в рамках CV Academy, на которые открыта регистрация:

  • 17 марта — Применение компьютерного зрения в медицине
  • 24 марта — Компиляторы для нейронных сетей
  • 31 марта — OpenCV для встраиваемых платформ
  • 7 апреля — Введение в OpenCV G-API, современный API в области компьютерного зрения
  • 14 апреля — Оптимизация нейронных сетей
  • 21 апреля — Оптимизация производительности
  • 28 апреля — Concept-Based polymorphism в С++

СМИ: Facebook разрабатывает агрегатор новостей на базе ИИ — он будет публиковать основные выжимки из них

Соцсеть Facebook разрабатывает специальный новостной сервис для своих пользователей. В отличие от конкурентов, он будет создан на базе искусственного интеллекта, который будет публиковать основные выжимки из новостей. Об этом пишет BuzzFeed со ссылкой на аудиозапись внутренней встречи компании.

ICTV

ICTV

Агрегатор будет работать благодаря нейросети под названием TLDR (Too Long Didn’t Read), которая будет показывать пользователю новости в виде маркированного списка. Кроме этого, ИИ сможет озвучивать новости и работать в качестве голосового помощника. Какие ещё у него будут функции, не уточняется.

Издание отмечает, что представители СМИ негативно отреагировали на информацию о новом агрегаторе новостей. Причина кроется в огромном количестве рекламы и создании платформы, где новостям предстоит конкурировать с дезинформацией от ненадёжных источников.

«Иногда мне кажется, что в штаб-квартире Facebook есть кто-то, чья работа состоит в том, чтобы придумать новые способы уничтожения любого подобия интеллекта в Америке», — заявил главный редактор радиостанции WNYC Одри Купер (Audrey Cooper).

Журналисты Buzz Feed отмечают, что в числе новых разработок участники обсуждали новую социальную сеть Horizon для VR, универсальный онлайн-переводчик и датчик для считывания мозговых команд.

Интерес Amazon к ускорителям Habana развернул курс акций Intel после длительного падения

Недавние заявления Intel о начале сотрудничества с AWS и поставках ускорителей Habana Labs для нужд этого подразделения Amazon вызвали активное обсуждение данной новости. Купленная в 2019 году компания Habana Labs впервые позволяет Intel говорить о коммерческом успехе соответствующих разработок, заявляя об амбициях в сфере ускорителей для систем искусственного интеллекта.

Источник изображения: ServeTheHome

Источник изображения: ServeTheHome

Уже через несколько месяцев после покупки израильского разработчика Habana Labs представители Intel сочли нужным заявить, что развитие линейки ускорителей Nervana будет прекращено, а покупку одноимённой компании в 2016 году нужно будет признать ошибкой с инвестиционной точки зрения. В отсутствие серийных ускорителей Intel Xe с «графической» архитектурой подобный успех разработок Habana Labs можно считать стремительным и не совсем ожидаемым. Amazon — крупный игрок в облачном сегменте, и если его заинтересовали процессоры Habana Gaudi, то это говорит об их хорошем рыночном потенциале.

Представители Habana Labs в интервью ресурсу Barron’s пояснили, что модели систем искусственного интеллекта становятся всё сложнее, а потому заниматься их обучением становится всё дороже. Архитектура процессоров Habana Gaudi позволяет существенно улучшить соотношение быстродействия и затрат при создании таких систем. Это касается не только начальных расходов на создание аппаратной базы, но и эксплуатационных затрат.

Системы на базе процессоров Habana Gaudi будут хорошо масштабироваться, по словам представителей разработчика. Аналитики KeyBanc Capital Markets отмечают, что сотрудничество Intel и AWS вряд ли значительно увеличит профильную выручку первой из компаний в следующем году, но инвесторам оно даёт положительный сигнал. По крайней мере, Intel демонстрирует способность защищать свои интересы в зарождающихся сегментах рынка, где до сих пор безраздельно властвовали конкуренты вроде той же NVIDIA. Если предложение Intel окажется дешевле, то будет пользоваться хорошим спросом. Помимо самих ускорителей Habana, контракт с AWS позволит Intel продавать больше сопутствующих комплектующих — тех же центральных процессоров Xeon, например.

Фондовый рынок уже отреагировал на новости о сотрудничестве Intel с AWS ростом курса акций первой из компаний на 2,5 %. Всего с конца ноября акции Intel подорожали на 6 %, но за предыдущие шесть месяцев курс снизился на 20 %. Инвесторы болезненно восприняли летние откровения руководства Intel по поводу задержки с освоением 7-нм технологии.

Imagination предложила нейронный процессор для систем автопилота

Британская компания Imagination Technologies держит руку на пульсе технического прогресса, предлагая передовые разработки не только в мобильном сегменте, но и в секторе систем искусственного интеллекта для автоматизации управления транспортом. Новое семейство нейронных процессоров Imagination может в разы превзойти конкурирующие решения по уровню быстродействия.

Источник изображения: Imagination Technologies

Источник изображения: Imagination Technologies

Семейство нейронных процессоров IMG Series4, по словам британских разработчиков, сочетает высокую степень масштабируемости с выдающейся энергетической эффективностью. Например, удельная производительность одного ядра составляет 12,5 трлн операций в секунду (TOPS) при уровне энергопотребления менее 1 Вт. Восьмиядерный блок позволяет поднять быстродействие до 100 TOPS, а кластер из шести блоков обеспечивает производительность на уровне 600 TOPS. Выпускаться нейронные процессоры IMG Series4 могут по 7-нм технологии, их пиковая тактовая частота достигает 1,5 ГГц.

Для сравнения, передовой процессор NVIDIA Orin семейства DRIVE AGX Xavier предлагает быстродействие на уровне 30 TOPS, а для достижения 320 TOPS в одной системе нужно объединить не только два таких процессора, но и два дискретных графических процессора с архитектурой Turing. На практике для охлаждения таких комбинаций нередко приходится использовать жидкостные системы.

Клиентам Imagination необходимый для создания процессоров на основе IMG Series4 инструментарий будет доступен с декабря этого года. В одном блоке могут объединяться два, четыре, шесть или восемь ядер. Особенности компоновки этого нейронного процессора сокращают время отклика пропорционально росту количества ядер. Таким образом, время реакции восьмиядерной комбинации меньше, чем двухъядерной.

Специальная технология сегментации данных и локального кеширования позволяет сократить требования к пропускной способности внешнего интерфейса до десяти раз. Процессоры Imagination данной серии соответствуют требованиям отраслевого стандарта ISO 26262 в области безопасности и безотказности работы. По словам разработчиков, новые процессоры работают с нейронными сетями в 1000 раз быстрее, чем центральные процессоры для встраиваемой техники, а по сравнению с графическими процессорами такого класса преимущество достигает ста раз. Дебют своего профильного решения в Imagination считают своевременным, ссылаясь на увеличение спроса на системы активной помощи водителю в три раза к 2027 году, прогнозируемое специалистами ABI Research.

«ВКонтакте» протестирует нейросеть для борьбы с оскорблениями и травлей в комментариях

Соцсеть «ВКонтакте» проведёт эксперимент по борьбе с нетерпимостью и травлей в комментариях при помощи нейросети. Об этом сообщается в пресс-центре компании. Разработчики в течение суток будут тестировать функции, которые призваны сократить число оскорблений.

Первой функцией станет фильтр враждебных высказываний, который будет удалять комментарии с угрозами. Администраторы сообществ смогут увидеть все враждебные комментарии и добавить автора в чёрный список, если он часто нарушает правила.

Вторая — рекомендации по отказу от оскорблений. Во время написания комментария соцсеть будет анализировать, есть ли в тексте признаки оскорблений. Если система находит их, то пользователь получит предложение отказаться от агрессивного высказывания. В прошлом году функция позволила сократить число оскорбительных высказываний на 36 %.

Администраторы пабликов смогут включить фильтр враждебных высказываний в настройках сообществ. Несмотря на это, в соцсети сохранится стандартная форма подачи жалоб на оскорбления. По итогам тестирования «ВКонтакте» примет решения об улучшении и дальнейшем использовании функций.

Отечественный ИИ-вахтёр: представлена умная система пропускного контроля «Зоркий»

В эти дни на ВДНХ проходит выставка «Интерполитех-2020», где можно увидеть передовые российские радиоэлектронные разработки. Одной из них является комплекс высокоинтеллектуальной системы контроля «Зоркий», созданный холдингом «Швабе» Госкорпорации Ростех. Система распознаёт лица, фиксирует температуру тела человека, отслеживает движения и оставленные предметы, а также делает многое другое, что необходимо для организации безопасных пропускных режимов.

Фото: «Швабе»

Фото: «Швабе»

Платформа «Зоркий» объединяет видеокамеры с функциями адаптивной ИК-подсветки, нейросетевую аналитику и встроенную аппаратную криптозащиту. Камеры оборудованы сервисными датчиками, которые определяют попытки вывести оборудование из строя. Связь оборудования в рамках платформы обеспечивает встроенное телекоммуникационное оборудование, поэтому «Зоркий» не зависит от внешних линий связи и самостоятельно поддерживает видеотрансляцию, телефонную связь, локальный Интернет и возможность подключения измерительной аппаратуры.

«Платформа «Зоркий» позволяет выстроить комплекс безопасности любого масштаба, адаптировав его под требования и технические особенности конкретного проекта. Специализированные модули в составе комплекса позволяют строить на базе нашего решения системы самого разного назначения: охраны периметра, контроля кассовых операций, защиты банкоматов, распознавания номеров, пожарной сигнализации. Комплекс может включать видеонаблюдение и аудиоконтроль. Управление и мониторинг осуществляется как из централизованного пункта, так и с удалённых рабочих мест», — рассказал генеральный директор «Швабе» Алексей Патрикеев.

Бренд «Зоркий» позаимствован от серии одноимённых фотоаппаратов — у семейства малоформатных дальномерных фотоаппаратов, которые выпускались в СССР с 1948 по 1988 год. В новой роли «Зоркий» отражает задачи и функционал новой платформы — интеллектуальную идентификацию пола, возраста и личности даже за солнцезащитными очками или масками, что становится обычным в период пандемии коронавируса COVID-19.

Искусственный интеллект поможет избавить законодательство США от устаревших норм

Работа по актуализации законодательства отнимает много времени и сил. Порой годы уходят на выявление устаревших законов. Новая инициатива американских властей направлена на использование в этих целях потенциала искусственного интеллекта. В эксперименте будут участвовать сразу несколько федеральных ведомств США.

Источник изображения: Dreamstime

Источник изображения: Dreamstime

Административно-бюджетное управление в составе администрации президента США на этой неделе заявило о расширении эксперимента по применению системы искусственного интеллекта для поиска технических ошибок и устаревших норм в законодательных и отраслевых нормах. С 2019 года подобным анализом занималось Министерство здравоохранения и социальных служб США. В итоге искусственный интеллект выявил сотни ошибок и устаревших требований — например, требующих от заявителя отправки документов по факсимильной связи.

Несколько федеральных агентств вызвались принять участие во второй фазе эксперимента. Среди них замечены министерства, отвечающие за транспорт, сельское хозяйство и труд, а также Министерство внутренних дел США. Участникам предоставлена определённая гибкость в определении методов анализа и выбора подрядчиков, которые разработают необходимое программное обеспечение и проведут конечные работы. Администрация Дональда Трампа считает снижение административных барьеров одним из своих приоритетов, поэтому подобные проекты получают одобрение на высшем уровне.

ИИ научили превращать древние карты в подобие спутниковых снимков

Древние карты без привязки к современному ландшафту могут помочь только искушённому исследователю. Но таких не так много, тогда как изображения городов и объектов на картах прошлых веков способны дать пищу для ума учёным многих специальностей, а не только географам и историкам. Например, это ворох ценных данных для изучения вопросов урбанизации, развития социума, экологии и других областей знаний о человеке и цивилизации. Так что же делать?

Источник изображения: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco/IEEE

Источник изображения: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco/IEEE

Идея как сделать древние карты понятными широкому кругу непосвящённых пришла в голову одному из студентов высшего заведения в Бразильском городе Ресифи. Он и его профессор предложили методику преобразования оцифрованных изображений древних карт в изображения, напоминающие спутниковые, с которыми все вы наверняка знакомы по картографическим сервисам Google, Яндекс или другим.

К примеру, на снимке выше представлено цифровое изображение окрестностей Ресифи, сделанное в 1808 году, а справа эта же карта представлена в образе «спутникового снимка», который создали нейронные сети Pix2pix после цикла обучения и обработки массива входных данных.

На изображениях ниже можно сравнить полученное алгоритмом изображение с современным спутниковым снимком этой же местности (правая картинка). На полученном ИИ изображении по карте не хватает детализации, с чем согласны авторы исследования, и с чем они дальше планируют разбираться.

Источник изображения: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco/IEEE

Источник изображения: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco/IEEE

«Когда вы смотрите на изображения, вы лучше понимаете, как город изменился за 200 лет», — объясняет Андраде, студент, предложивший идею. — География города кардинально изменилась — свалки уменьшили количество водоёмов, а зелёные зоны были удалены в результате деятельности человека».

Что же антропологи и историки смогут пополнить свой аналитический аппарат новыми инструментами. Но как донести до больших и маленьких людей мысль, что загадить окружение легко, а вернуть ему первозданную чистоту практически невозможно? Может наглядно показать, как было и как стало, используя древние карты городов и современные алгоритмы машинного обучения? Хоть так.

Автомеханик в кармане: Skoda научила смартфоны «на слух» выявлять проблемы в автомобиле с помощью ИИ

Отдел послепродажного обслуживания автопроизводителя Skoda Auto и Skoda Auto DigiLab тестируют новое приложение для смартфонов — Sound Analyzer. Приложение использует искусственный интеллект (ИИ) и помогает быстро и точно определить необходимость любого обслуживания с помощью анализа звука.

ПО записывает шумы, издаваемые соответствующим автомобилем во время езды, и сравнивает их с сохранёнными образцами. В случае каких-либо расхождений приложение использует алгоритм, определяя их природу и способы устранения проблем. По словам компании, Sound Analyzer помогает повысить эффективность обслуживания автомобиля, сократить время, которое машина находится в гараже, и повысить уровень удовлетворённости клиентов.

Приложение Sound Analyzer использует ИИ, чтобы надёжно, чётко и быстро оценить текущее состояние изнашиваемых деталей и уведомить технических специалистов о любом необходимом обслуживании. Для этого программа рассматривает различные специфические для автомобиля параметры и анализирует профиль использования соответствующего автомобиля. Sound Analyzer позволяет техническим специалистам упростить задачу точной диагностики автомобиля, ведь для использования приложения требуется только обычный смартфон или планшет.

Как утверждает компания, ПО уже способно распознавать десять шаблонов проблем с точностью более 90 %, в том числе для таких компонентов, как система рулевого управления, компрессор кондиционера, сцепление в роботизированной коробке передач DSG. Приложение также умеет распознавать другие звуковые шаблоны.

В основе Sound Analyzer лежит обученная нейронная сеть: приложение сначала преобразует аудиофайл в спектрограмму, которая визуально отображает акустические сигналы. Затем с помощью ИИ это представление сравнивается с сохранёнными записями для выявления отклонений. После анализа ПО классифицирует потенциальную потребность в предстоящем техническом обслуживании или ремонте и выдаёт советы.

С июня 2019 года приложение для смартфонов было протестировано в 14 странах, включая Россию, Германию, Австрию и Францию. В пилотном проекте приняли участие 245 дилеров Skoda. Информация от них позволила получить ряд записей, играющих ключевую роль в процессе обучения нейросети. Компания собирается постепенно расширять спектр определяемых приложением акустических отклонений от нормы — это должно открыть массу новых возможностей с точки зрения профилактического обслуживания.

Продемонстрирована российская нейросистема для управления отрядами боевых роботов

Государственная корпорация Ростех продемонстрировала в рамках международного военно-технического форума «Армия-2020» передовую интеллектуальную систему управления формированиями боевых роботов.

Платформа разработана специалистами АО «Радиозавод» холдинга «Росэлектроника», входящего в Ростех. В основе системы лежат нейросети: применяются специализированные математические модели с элементами искусственного интеллекта.

Схема работы комплекса выглядит следующим образом. На первом этапе производится обнаружение цели средствами разведки — спутником, дроном или радиолокационной станцией. Затем данные об объекте поступают в мобильный пункт управления. На основе полученной информации интеллектуальная система формирует и передаёт команду средствам поражения — перспективным робототехническим комплексам. Это могут быть ракетные, реактивные или артиллерийские роботизированные платформы.

Утверждается, что применение нового решения позволит повысить эффективность боевых систем более чем в три раза за счёт минимизации участия человека в процессе управления.

«Новая автоматизированная система управления роботами может применяться при оснащении ВС РФ и других силовых ведомств в рамках создания единого информационного пространства. Разработка может использоваться в интересах МЧС для управления робототехническими комплексами пожаротушения», — отмечает Ростех. 

Видео: ИИ реконструирует процесс написания картин известными живописцами

Невозможно вернуться назад во времени, чтобы увидеть, как Моне или Ван Гог создавали свои шедевры, но ИИ может помочь нам в этом. Специалисты Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) создали систему машинного обучения Timecraft, которая может воссоздать процесс написания картин и нанесения мазков даже для известных художников.

Нейросеть вначале была обучена на двух сотнях видеороликов с ускоренной съёмкой процесса написания реальных цифровых и акварельных картин. После этого учёные создали свёрточную нейронную сеть, которая призвана «деконструировать» художественные работы на основе своих знаний о процессе создания картин.

Результаты не идеальны, но они более содержательны, чем это было ранее. Как отмечает команда, Timecraft показывает более высокую эффективность, чем существующие подобные системы более чем в 90 % случаев. И когда технология применялась для воссоздания процесса написания картин, для которых существовали реальные видеоролики с интервальной съёмкой, ИИ смог убедить почти половину людей, участвующих в онлайн-опросе — очень высокий результат, близкий к статистической погрешности.

Исследователи обещают опубликовать исходный код Timecraft, чтобы любой желающий мог опробовать технологию или использовать её в работе. Помимо уроков виртуальной истории, она может быть полезна для иллюстрации общих приёмов рисования новичкам: скажем, начиная с наброска общих цветовых пятен и затем постепенной детализации.

«ВКонтакте» научилась распознавать текст аудиосообщений

В соцсети «ВКонтакте» появилась функция распознавания текста аудиосообщений. Об этом сообщается в пресс-службе компании. Пока что функция доступна только части пользователей мобильного приложения, но в ближайшую неделю ею смогут воспользоваться все желающие.

Распознаванием речи занимается нейросеть, разработанная сотрудниками «ВКонтакте». По словам разработчиков, она распознаёт сленг и учитывает сложные условия записи. В текст можно будет переработать как отправленные, так и полученные сообщения длительностью до 30 секунд. Кроме этого, нейросеть позволит искать голосовые сообщения по указанному тексту. В будущем функцию планируют добавить в декстопную версию соцсети.

«Расшифровка аудиосообщений значительно отличается от распознавания речи в голосовых помощниках. С другом в чате общаются совсем не так, как с умной колонкой: сообщения записываются на бегу с посторонними шумами, большим количеством сленга и сокращений. Поэтому мы сделали три нейросети: одна отвечает за распознавание, вторая находит подходящие слова, а третья расставляет знаки препинания. Вместе они станут самым высоконагруженным сервисом по распознаванию речи на русском языке», — директор по исследованиям в области искуственного интеллекта «ВКонтакте» Павел Кайдин.

Компания сообщила о планах добавить распознавание голосовых сообщений ещё в марте. Соцсеть объяснила необходимость тем, что голосовые сообщения являются очень популярным форматом общения — ежемесячно ими обмениваются около 30 миллионов пользователей.

Искусственному интеллекту тоже нужен сон

В попытке создать искусственный разум исследователи копируют природу. В основу нейроморфных процессоров и нейронных сетей ложатся искусственные аналоги нейронов и синапсов. Поэтому не стоит удивляться, что нейронным сетям тоже оказался нужен сон. Перенапряжённые длительной вычислительной нагрузкой искусственные нейроны снижали свою эффективность и восстанавливали полную работоспособность только после того, как им давали поспать.

Иллюстрация New Atlas

Иллюстрация New Atlas

Впрочем, речь идёт об аналоге сна. ИИ не придётся спать часами, чтобы вернуть себе пик вычислительной формы. В процессе машинного обучения нейронной сети в режиме без учителя в Лос-Аламосской национальной лаборатории исследователи заметили снижение эффективности алгоритма. Ради эксперимента решено было «успокоить» нейроны с помощью пропускания шума через сигнальные каналы нейроморфного процессора (в дальнейшем эксперименты обещают провести на нейроморфном процессоре Intel Loihi).

Выяснилось, что лучше всего возбуждённые искусственные нейроны восстанавливаются после пропускания так называемого гауссовского шума. Этот шум сильнее всего напоминает распространение сигналов между нейронами в фазе медленного сна биологического мозга. Без сна, как известно, биологический организм ждёт истощение и смерть. В голове в это время также происходит много чего разного, но далёкого от реальности.

Искусственные нейронные сети оказались в плену тех же проблем, но направление для их решения уже известно. Что дальше? Перерыв ИИ на обед, выходные дни, отпуска и профсоюзы?

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥