Искусственный интеллект, или ИИ, — это постоянно развивающаяся область. Пусть вас не обманывают случайные неудачи тут и там: его продвижение неостановимо, а также вызывает немало беспокойств (я об этом говорил). здесь а также здесь).
Однако это не должно мешать нам также публиковать информацию о большом прогрессе, достигнутом ИИ. За последние полтора года, несмотря на глобальный кризис (в некоторых случаях даже «благодаря» мировому кризису), ученые, исследователи и разработчики достигли беспрецедентных целей. Я не знаю, будут ли сенсационные обновления до конца года, но, поскольку 2022 год уже близко, мне кажется правильным уже подвести итоги. За последний год это инновации, которые я считаю вехами в области искусственного интеллекта.
Фейсбук ВИДЯЩАЯ
Ранее в этом году Facebook AI (или лучше сказать Мета?) Он разработал SEER (Под контролем). Это модель компьютерного зрения с самоконтролем и миллиардами параметров. Модель может учиться на любой случайной группе изображений в Интернете, без необходимости тщательно сортировать и маркировать изображения (это было обязательным условием для обучения компьютерному зрению). На данный момент команда Facebook AI протестировала SEER на миллиарде изображений из Instagram. Это одна из вех, поскольку она прокладывает путь к гибким, точным и адаптируемым моделям компьютерного зрения будущего.
Изоморфные лаборатории
Эта новинка приехала свежей свежей, я недавно о ней рассказывала. в этом посте. Alphabet планирует разработать вычислительную платформу, чтобы лучше понимать биологические системы и находить способы лечения болезней. Несмотря на то, что две системы искусственного интеллекта DeepMind и изоморфный они намерены время от времени сотрудничать для развития исследований, открытий и работы над структурой белков. Это одна из вех, поскольку она приведет к гораздо более быстрым исследованиям и разработке лекарств от всех типов патологий.
МузыкаBERT
Microsoft Он разработал масштабная предварительно обученная модель для понимания символической музыки. Называется МузыкаBERTи может понимать музыку из символических данных, то есть в формате MIDI. Технический гигант использовал метод OctupleMIDI для обучения своей системы на базе данных, содержащей более миллиона песен. Это одна из вех, поскольку сегодня он достигает передовых результатов в задачах понимания музыки, а в будущем его можно будет обучать решению задач, включающих анализ структуры и распознавание аккордов. И однажды это произведет революцию в музыке.
Второй пилот GitHub
Общество искусственного интеллекта OpenAI и Microsoft объединились, чтобы запустить программиста Второй пилот с искусственным интеллектом в июле этого года. Основанная на OpenAI Codex, новая система искусственного интеллекта обучена на открытом исходном коде и способна «понимать» компьютерный код, генерируя новые строки, соответствующие контексту. Он работает на широком наборе фреймворков и языков, включая TypeScript, Ruby, Java, Go и Python. Он входит в число вех, потому что (угадайте что?) сегодня он действительный помощник программистов, завтра он сможет сделать это сам и совершить революцию в программировании.
Тензорфлоу 3D
Google разработал и запустил ТензорФлоу 3D, модульная библиотека для реализации возможностей глубокого 3D-обучения в TensorFlow, вышедшая в начале этого года. Это последнее обновление предоставляет доступ к наборам операций, функциям потерь, моделям для разработки, обучения и развертывания моделей понимания трехмерных сцен, а также инструментам и метрикам обработки данных. Это одна из важнейших вех, поскольку она поможет роботам и автономным транспортным средствам идеально распознавать трехмерные объекты, встречающиеся на их пути (а также улучшит среду виртуальной реальности).
