2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки




Начать новую тему Ответить на тему На страницу Пред.  1 ... 4, 5, 6, 7, 8  След.
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение30.12.2019, 18:02 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


16/07/14
8348
Цюрих
photon в сообщении #1432640 писал(а):
Как по мне, это не совсем честно сравнивать лучшие решения AI со средним человеком. Почему-то о превосходстве шахматных или го-движков говорят в сравнении с сильнейшими человеко-игроками, а дорисовывание частей иероглифов - с людьми средними

(Картинка в тему)

Изображение
В течении довольно долгого времени разница между машиной и средним человеком была намного больше, чем между средним и лучшим человеком. И с го, насколько я понимаю, было именно так: при форе, достаточной чтобы любитель выиграл у чемпиона, машины всё еще проигрывали любителям. Но в го переворот произошел очень быстро: от "машина безнадежно проигрывает любителям" до "чемпионы безнадежно проигрывают машине" прошло полтора года.
Я не знаю про особенности китайского, но вообще задача "предскажи слово по контексту" - стандартная для NLP, и она считается одной из основных (если мы это умеем делать очень хорошо, то мы "поняли" что-то важное про язык).

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение30.12.2019, 18:20 


10/04/12
704
Почему видеоигры и настольные игры не самый лучший показатель способностей ИИ (интервью с создателем Keras)

Небольшая цитата

Цитата:
Например возьмем OpenAI Five: он не смог справиться со сложностью Dota 2, потому что его обучали на 16 персонажах, и он не смог распространить знания на всю игру, в которой больше 100 персонажей. На его тренировку ушло 45000 лет игрового процесса – опять же, обратите внимание, как требования к тренировочным данным растет вместе со сложностью задачи – тем не менее, полученная модель оказалась очень хрупкой: игроки, не являющиеся чемпионами, смогли найти стратегии, позволяющие победить бота через несколько дней после того, как ИИ стал доступен для публики.

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение31.12.2019, 11:21 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


01/08/06
3049
Уфа
Emergency в сообщении #1432688 писал(а):
Я замечал, что Переводчик Гугол иногда выдает почти идеальный перевод, а иногда невозможную белиберду.
Если в обучающей выборке, на которой учился Переводчик Гугол, была в точности та же фраза, которую вы ввели, то, разумеется, он выдаст идеальный перевод. Очевидно, объём обучающей выборки у Гугола был колоссальный, вероятность такого события для не очень длинных "типичных" фраз не так уж и мала. Но вот качество и, так сказать, "репрезантативность" материала по сравнению с тем, что нужно вам от Гугола — вопрос. Если, например, в обучающей выборке был исключительно "канцелярит" из документов ООН, то можно совершенно точно сказать, что художественный текст Гугол не сможет нормально перевести, это как экстраполировать функцию на отрезке [0, 1] в район 100, например. Второй вопрос: что будет, если ваша фраза в точности не попала в обучающую выборку, но, по идее, "очень похожа" на некоторые фразы в ней — тут уже вступают в силу собственно алгоритмы обучения, насколько адекватно задаче их удалось придумать.

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение31.12.2019, 13:04 
Аватара пользователя


07/03/16

3167
worm2 в сообщении #1432852 писал(а):
Если, например, в обучающей выборке был исключительно "канцелярит" из документов ООН...

Вычисляется википедия en. Качество перевода многих статей очень высокое. И наоборот - научные статьи по физике перевозятся хуже чем школьником. Такое впечатление, что ИИ Гугола пока не может уверенно распознавать тематику текстов.

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение26.08.2020, 10:01 


14/01/11
2916
mihaild в сообщении #1430210 писал(а):
Нейронки обогнали
матпакеты в символьном интегрировании и решении диффуров (на датасете авторов нейронка берет 99.6% интегралов, 97% ОДУ первого порядка и 81% второго, а Mathematica - 84%, 77.2% и 61.6% соответственно).

Кстати, сейчас вспомнил, что авторы грозились выложить код и датасеты, использованные в той статье, где-то около времени проведения ICLR 2020 - и таки да, выложили.
https://github.com/facebookresearch/SymbolicMathematics

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение22.10.2020, 18:43 


11/04/08
632
Марс
Sender в сообщении #1480773 писал(а):
Кстати, сейчас вспомнил, что авторы грозились выложить код и датасеты, использованные в той статье, где-то около времени проведения ICLR 2020 - и таки да, выложили.
https://github.com/facebookresearch/SymbolicMathematics

Как-то даже с трудом верится. Надо будет протестить их модель.
Следующий шаг, видимо, будет скормить нейронке всю базу научных публикаций и обучить так, чтобы по названию генерировало текст статьи:)

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение18.10.2023, 01:42 


20/09/09
1879
Уфа
Если кому интересно: конференция SmartDev 2023, секция ML/AI.

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение18.10.2023, 13:47 


12/08/13
902
Показалось интересным: https://t.me/dushapitona/1136
Якобы приспосабливают ИИ для виртуального разворачивания и прочтения обугленных свитков.
Ссылка на более подробное описание там есть, и дальше по ссылкам тоже можно... Но в каком месте ИИ задействован, я так и не понял...

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение18.10.2023, 13:57 


10/03/16
3865
Aeroport
diletto в сообщении #1613762 писал(а):
Но в каком месте ИИ задействован


Я думаю, что эта сродни задаче томографа. Первый этап: есть нечто с трехмерным распределением "поглощательной способности": она больше, где написана буква, и меньше, где пустое место. Просветив свиток лазером (мазером, транклюкатором), нужно восстановить это распределение. Второй этап: собственно развертка кривой спиральной упаковки в плоскость - вот тут вполне возможно понадобится ИИ

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение29.10.2023, 19:48 
Аватара пользователя


18/10/23
6
diletto в сообщении #1613762 писал(а):
Показалось интересным: https://t.me/dushapitona/1136
Якобы приспосабливают ИИ для виртуального разворачивания и прочтения обугленных свитков.
Ссылка на более подробное описание там есть, и дальше по ссылкам тоже можно... Но в каком месте ИИ задействован, я так и не понял...


В рамках проекта университет опубликовал тысячи трехмерных рентгеновских снимков двух свернутых свитков и трех фрагментов папируса. Также была выпущена специальная программа ИИ — ее обучили читать буквы на артефактах, основываясь на тонких изменениях, которые древние чернила внесли в структуру папируса.

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение18.11.2023, 16:59 


20/09/09
1879
Уфа
Главу OpenAI - разработчика ChatGPT Сэма Олтмена уволили из-за «нехватки откровения» с правлением. РБК пишет, что вместе с ним ушли три ведущих научных сотрудника.

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение25.11.2023, 19:58 


20/09/09
1879
Уфа
Сбер провел онлайн-конференцию в области ИИ, AI Journey.

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение27.11.2023, 12:43 
Заслуженный участник


20/08/14
11065
Россия, Москва
ИИ предсказал новый материал для ионисторов (суперконденсаторов), реальный химический синтез вещества показал параметры 611Ф/г, даже лучше предсказанных 570Ф/г.
Новость в phys.org: https://phys.org/news/2023-11-carbon-ma ... itors.html
В конце есть ссылка на публикацию в Nature Communications: https://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-40282-1

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение30.11.2023, 23:25 


20/09/09
1879
Уфа
Основанная Александром Герко трейдинговая компания XTX Markets объявила о присуждении специального приза на Международной математической олимпиаде (IMO) — AI-MO Prize — за достижения в сфере искусственного интеллекта. Премия призвана стимулировать создание безопасной и эффективной общедоступной модели ИИ совместного пользования. Сумма призового фонда — $10 млн.

 Профиль  
                  
 
 Re: Новости ИИ
Сообщение01.12.2023, 19:15 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


20/08/14
8062
Компания Google DeepMind в статье (Merchant et al., 2023) представила нейросеть GNoME (graph networks for materials exploration). Это графовая нейросеть для предсказания устойчивых неорганических кристаллов. Она предсказала 381 000 кристаллов, устойчивых согласно расчетам по теории функционала плотности (density functional theory, DFT). При этом в базах данных Materials Project, OQMD, AFLOWLIB и NOMAD авторы насчитали всего 48 000 стабильных кристаллов, даже дополнив голые данные собственными (без GNoME) расчетами по DFT. То есть, если прогнозы GNoME подтвердятся, количество известных стабильных кристаллов вырастет на порядок. При этом авторы обнаружили в литературе 736 синтезированных кристаллов, отсутствовавших в обучающей выборке, но предсказанных GNoME.

Одновременно в статье (Szymanski et al, 2023) представлена автоматизированная лаборатория A-Lab. Платформа состоит из нескольких систем ИИ, робота-манипулятора и стандартного химического оборудования.
A-Lab выполняет задания «синтезируй это, сама придумаешь, как». Инструкции для синтеза она вырабатывает самостоятельно. Здесь первую скрипку играет языковая модель, обученная на научных статьях. Но, насколько я понял без детального вчитывания в статью, в нее еще и руками заложены какие-то алгоритмы и эвристики. Робот синтезирует вещество, выполняет рентгеноструктурный анализ и решает, похож ли результат на целевой продукт. Т.е. тут и компьютерное зрение в полный рост, как на этапе размахивания пробирками, так и на этапе анализа рентгенограмм. Если результат плох, вырабатывается новый алгоритм синтеза.

Согласно статье, за 17 дней A-Lab синтезировала 41 соединение из 58 целевых (само собой, ни одного из них не было в обучающей выборке). По-моему, более чем приличный результат для задачи такой сложности.

Литература

Merchant, A., Batzner, S., Schoenholz, S.S. et al. Scaling deep learning for materials discovery. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9

Szymanski, N.J., Rendy, B., Fei, Y. et al. An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w

Популярно в блоге Google DeepMind.

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 120 ]  На страницу Пред.  1 ... 4, 5, 6, 7, 8  След.

Модераторы: Karan, Toucan, PAV, maxal, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group