DeepMind - Alphabetov laboratorij za strojno inteligenco DeepMind je izgotovil nov algoritem, ki se je na samosvoj način izmojstril v igranju šaha, goja, šogija in Atarijevih arkadnih iger. Za učenje ne potrebuje predhodnega branja navodil ali vdelanih izkušenj, temveč se uči na podoben način kot otroci, s preizkušanjem posameznih potez in grajenjem notranjega modela igre, kar pomeni novo stopnjo v razvoju strojnih algoritmov z zmožnostjo posplošenega sklepanja.

Napredovanje DeepMindovih strojnih algoritmov je za nepoučenega opazovalca verjetno videti kot dolgočasno zbiranje naslovov prvaka v raznoraznih igrah. Toda zadaj se skriva zanimivo preizkušanje različnih pristopov k obvladovanju izzivov, ki nas utegnejo nekoč pripeljati do umetne inteligence, ki se bo znala odločati in učiti podobno kot človek. Sloviti AlphaGo, ki je v igri go nadvladal človeka, je - podobno kot šahovski algoritmi - uporabljal napredno različico drevesa dogodkov, ki za množico potez v prihodnosti pove predvideni...

DeepMind - DeepMindov najnovejši algoritem za iskanje strukture beljakovin, AlphaFold 2, je pokazal tako izjemne rezultate, da je očitno zelo blizu čas, ko bomo lahko univerzalno znali zgolj iz kemijske sestave dognati, kako se beljakovine zvijajo. Gre za enega najbolj prelomnih dogodkov v novejši biokemiji, ki bo zelo verjetno imel hitre in drastične učinke na oblikovanje zdravil ter sintetičnih proteinov.

Beljakovine so funkcijsko najbolj raznolika skupina molekul v živih organizmih, saj skrbijo za vse od katalize reakcij do rokovanja z dednino. Kaj natančno neka beljakovina počne, je odvisno tako od njene kemijske sestave kot tudi njene natančne prostorske strukture - se pravi, kako se njeni elementi spontano razporedijo, oziroma, kako se beljakovina "zvije". V osnovi skušamo natančno zgradbo dognati z opazovalnimi metodami, kot sta rentgenska difrakcija in krioelektronska mikroskopija. A te imajo omejitve, saj v mnogih primerih vzamejo dosti časa in imajo resne probleme z nekaterimi...

Nature - Strojna inteligenca, razvita v Alphabetovih oddelkih Google Health in DeepMind, se je dobro odrezala pri razbiranju znakov najzgodnejše faze raka dojk iz mamogramov, saj je bila celo malce zanesljivejša od človeških zdravnikov. Toda od uporabnega orodja nas loči še nekaj časa.

Rak dojke je med ženskim delom populacije v razvitem svetu najmnožičnejši tip raka in hkrati - za pljučnim - drugi najbolj smrtno nevaren. Možnost preživetja se močno poveča s pravočasnim odkritjem bolezni, zaradi česar se starejšim ženskam tudi pri nas svetujejo redni pregledi z mamografijo na dve leti. Toda razbiranje stanja z mamogramov, se pravi rentgenskih slik, je zahtevno in ne daje tako zanesljivih izsledkov, kot bi si želeli: kar blizu petino primerov raka se pri takšnih presejalnih testih zgreši, medtem ko okrog polovico žensk doleti tudi kak lažni alarm. Računalniška pomoč pri tovrstni diagnostiki ima že kar dolgo zgodovino, saj so v ZDA z njo začeli že pred več kot dvajsetimi leti. Toda v praksi...

Forbes - Po nekajmesečnem boju je Privacy International uspela pridobiti pogodbe o sodelovanju med britansko zdravstveno zavarovalnico NHS in Amazonom, po katerem ima ameriški velikan dostop do podatkov iz britanskega zdravstvenega sistema (ne podatkov o bolnikih). Britanski minister za zdravje Matt Hancock je že julija najavil ta dogovor, a brez podrobnosti. Tedaj je dejal le, da bodo britanski bolniki dobili boljše zdravstvene nasvete od Amazonove pomočnice Alexe. A v resnici bo Amazon dobil ogromno, in to čisto brezplačno. Pogodba sega v december 2018.

Po pogodbi ima Amazon dostop do zdravstvenih podatkov, vključno s simptomi, vzroki, definicijami in vsemi povezanimi avtorskimi vsebinami, podatki, informacijami in drugimi materiali, ki jih ima DHSC (Department of Health and Social Care). Amazon je dobil dostop tudi NHS-jevih knjižnic API. Nikjer ni omejeno, da lahko Amazon zbrane informacije uporablja le za deljenje zdravstvenih nasvetov Britancem. Amazon jih lahko in jih tudi bo...

Slo-Tech - Londonski DeepMind, ki ga je Google kupil pred petimi leti in je počel že marsikaj, od igranja goja in branja z ustnic do diagnostike očesnih bolezni, sedaj napoveduje tudi odpovedi ledvic. O dosežku poročajo v Nature.

To ni prvi DeepMindov izlet v zdravstvo. V resnici v britanskih bolnišnicah že nekaj časa preizkušajo sistem Streams, ki je namenjen diagnosticiranju težav z ledvicami. Streams ne uporablja umetne inteligence ali strojnega učenja, a mu kljub temu ne gre slabo. Zdravniki, ki so uporabljali Streams, so spregledali le tri odstotke primerov poslabšanja delovanja ledvic, medtem ko je brez Streamsa takih primerov 12 odstotkov. Streams deluje klasično, torej brez umetne inteligence, predvsem zato, ker je s tem laže začeti. Bolnišnice in...

Slo-Tech - Sredi tedna se je na internetu znašla aplikacija DeepNude, ki je obljubljala točno to, na kar namiguje njeno ime. Aplikacija je iz čim več fotografij oblečene osebe ženskega spola z algoritmi izdelala posnetek, kako je verjetno videti ta oseba brez oblek. Pričakovano je aplikacija dvignila precej prahu in polemik, ali je takšna uporaba sploh zakonita. Odgovor na tako vprašanje ni tako premočrten, kot bi na prvi pogled sklepali. Ni namreč vedno res, da so dovoljene vse vsebine, ki ne posegajo v zasebnost drugih in ne vplivajo nanje. Ekstremen primer je na primer otroška pornografija, kjer so prepovedane tudi realistične podobe, četudi bi šlo v celoti za izmišljene, izrisane like. A vrnimo se k aplikaciji DeepNude (ki sedaj ni več dostopna).

Ta deluje le na...

Slo-Tech - Pred dvema letoma je veliko pozornosti požel program Deepfakes, ki se je anonimno pojavil na internetu in je sleherniku omogočil izdelovanje lažnih videoposnetkov. Nevronske mreže so se namreč sposobne iz obilice posnetkov tarče naučiti, kako je videti njen obraz, in ga potem natančno "presaditi" na videposnetke drugih ljudi. Internet je seveda to najprej izkoristil za izdelavo pornografskih posnetkov, a kmalu je postalo jasno, da so lahko dobri lažni posnetki velik problem, ker brišejo mejo med resničnostjo in fotomontažo tudi pri videu. Raziskovalci iz Samsungovega centra za umetno inteligenco v Moskvi in Inštituta Solkovo za znanost in tehnologijo so sedaj tehnologijo prignali še...

Slo-Tech - Zveza za računske stroje (ACM) je sporočila, da Turingovo nagrado za dosežke na področju računalništva prejmejo Geoff Hinton z Univerze v Toronu in Google Braina, Yann LeCun z Univerze New York in vodja umetne inteligence pri Facebooku, ter Yoshua Bengio z Univerze v Montrealu. Nagrajenci si bodo milijon dolarjev nagrade razdelili za pionirsko delo na področju globokega učenja (deep...

Slo-Tech - Algoritem AlphaStar, ki so ga napravili v Alphabetovem laboratoriju DeepMind, je v igri Starcraft 2 z desetimi zmagami v enajstih dvobojih odpravil profesionalna igralca MaNo in TLOja, kar je prvi takšen dosežek za strojno inteligenco.

Po tem, ko se je strojna pamet lani začela bosti z najboljšimi ljudmi v Doti 2, smo vse bolj nemirno čakali na to, kaj bo laboratorij DeepMind sčaral v Starcraftu 2. In ni razočaral - v brezhibno predstavljenem dogodku je z novim algoritmom AlphaStar povozil poklicna igralca ekipe Team Liquid, Daria "TLO" Wünscha in Grzegorza "MaNa" Komincza.

AlphaStar je plod množice novih pristopov v strojnem učenju, o katerih so se podrobno razpisali. Nevronsko mrežo so začeli učiti z nadzorovanim učenjem na posnetkih iger ljudi. Nato so na...

TheNextWeb - V Tencentovem laboratoriju za umetno inteligenco so razvili dva bota, ki premagujeta najtežjo Blizzardovo vgrajeno pamet.

Čeprav je videti, da so ekipne igre postale glavna tarča raziskovalcev umetne inteligence, pa tudi njihova nekdanja ljubica, Starcraft 2, ni pozabljena. Inženirji pri Tencentu so pokazali dva AI agenta, ki sta nadvladala tiste, ki jih dobimo skupaj z igro. Sam uspeh niti ni revolucionaren; je pa za vse, ki jih zanima razvoj umetne inteligence, zelo zanimiv vpogled v postopke, ki so razvijalce vodili in so jih dovolj jedrnato popisali.

Med obema botoma namreč zgolj prvi uporablja deep learning, medtem ko ga drugi (še) ne. TSTARBOT1 je agent, ki se v svoji nevronski mreži odloča med 165 makro ukazi, kot je grajenje posameznih stavb, medtem ko ga...

engadget - Energetska učinkovitost podatkovnih centrov je velika tema. Zlasti, če gre za Googlove centre, ki v času razcveta oblačnih storitev s svojimi tisočerimi strežniki pogoltnejo enormne količine energije. Zdaj so nalogo, to je vzdrževanje primerne temperature za zanesljivo delovanje sistemov, poverili svojemu hčerinskemu podjetju DeepMind, ki se ukvarja z umetno inteligenco (AI). Ta je sicer bila že nekaj časa doslej zadolžena za dajanje priporočil glede ukrepov, ki pa so jih nato izvajali človeški uslužbenci.

Po novem pa za dobro počutje strežnikov, ki podpirajo storitve kot so Gmail, iskalnik in YouTube, umetna pamet skrbi neposredno. Gre za prvi tak sistem na svetu, in po besedah predstavnikov Googla so prihranki že vidni. Seveda pa...

Slo-Tech - DeepMind je svojo pot začel kot izvrsten igralec iger, a se je umetna inteligenca kmalu začela učiti tudi uporabnejših reči. Pred dvema letoma je DeepMind začel sodelovati z očesno kliniko Moorfields v Londonu, kjer je bil cilj umetno inteligenco naučiti prepoznati bolezni, ki jih lahko diagnosticiramo s fotografij oči. Številne bolezni je moč diagnosticirati s pregledom oči, na primer diabetično retinopatijo (bolezen očesne mrežnice zaradi povečane koncentracije sladkorja v krvi) ali starostno degeneracijo rumene pege. Dve leti pozneje so prvi rezultati objavljeni v Nature Medicine. Povzetek: DeepMind je boljši od ljudi.

DeepMind lahko iz posnetkov OCT prepozna več kot 50 različnih bolezni z natančnostjo 94,5 odstotka. Pearse Keane, ki je eden vodilnih avtorjev raziskave, pojasnjuje,...

Slo-Tech - Googlova enota DeepMind, ki je bila nekdaj svoje podjetje, pa jo je Google pametno kupil, je pokazala še eno sposobnost svojih nevronskih mrež. Razvili so sistem nevronskih mrež, ki sta sposobni iz le nekaj dvodimenzionalnih posnetkov izluščiti resnično prostorsko postavitev predmetov in jih potem izrisati iz poljubnega zornega kota. Težav jima ne delajo niti osvetlitev, senčenje, prekrivanje in drugi vizualni učinki.

Gre za sposobnost, ki se je ljudje priučimo izkušnjami in jo načeloma obvladamo tako dobro, da niti ne razmišljamo o njej. Če vidimo mizo pred steno, predpostavljamo, da je tudi stena, ki je zaradi mize ne vidimo, enake oblike in barve kot preostanek. Če vidimo fotografijo mize, si kar dobro predstavljamo, kako stoji v prostoru. Tudi če je na fotografiji ena noga zakrita, bomo intuitivno vedeli, kje stoji. Z malo vaje si...

Nvidia - Navajeni smo že, da je z modernimi orodji mogoče fotografije zelo popraviti, a da lahko iz dneva naredimo noč in iz dežja sonce, je vseeno osupljivo. Nvidia je predstavila rezultate razvoja nevronskih mrež GAN (generative adversarial networks), s katerimi uspešno počne prav to. Čudež se zgodi, ko povežemo dve nevronski mreži, ki sta se izučili vsaka svoje obrti. Če se ena nevronska mreža uči prepoznavanja cest, druga pa pogleda ponoči, lahko z njuno kombinacijo fotografijo ceste podnevi spremenimo v nočno.

Ta teden je Nvidia objavila precej podroben znanstveni članek (napisan je bil že pred meseci) in na konferenci predstavile dosežke, ki so s tem dosegljivi. Možnosti so praktično

Slo-Tech - V življenju je mnogo situacij, ki morajo udeleženci izbrati med dvema različnima strategijama - sodelovati ali tekmovati. Optimalne taktike ni vedno enostavno izračunati in se pogosto niti ne realizira, ker je Nashevo ravnotežje drugačno. Znamenit primer je zapornikova dilema, ko policija ločena pridrži kriminalca, ki imata na izbiro svojega partnerja izdati ali ne. Kdor izda drugega, je svoboden, drugi pa gre za tri leta v zapor. Če se izdata oba, gresta oba v zapor za dve leti, če pa ne spregovori nihče, gresta oba v zapor za eno leto. Kaj pa bi v takem primeru naredila umetna inteligenca?

To so se vprašali pri Googlovem DeepMindu (znanstveni članek) in umetni inteligenci naščuvali v igranje preprostih iger, ki ugotavljajo točno to . Umetni inteligenci sta odigrali na tisoče partij in se sproti učili (deep multi-agent reinforcement learning). V...

Slo-Tech - Branje z ustnic je veščina, ki se pod žarometi javnosti največkrat znajde, ko je treba ugotoviti, kaj je nek zvezdnik zabrusil sodniku ali nasprotniku. Neupravičeno, saj gre za veščino, ki jo do neke mere podzavestno obvladamo in uporabljamo vsi (zato človeka laže razumete, ko stoji pred vami, kakor pa prek telefona), a pravo mojstrstvo je sila težko doseči, zlata vredna pa je za gluhe in naglušne. Googlov DeepMind je pokazal, da je tudi pri tem računalnik že boljši od človeka.

Njihova umetna inteligenca DeepMind, ki je letos že sesula prepričanje, da je človek superioren igralec goja, se je naučila tudi brati z ustnic. Za trening je dobila 5000 ur različnih televizijskih serij, v katerih je bilo izgovorjenih 118.000...

Technology Review - Oddelek za umetno inteligenco DeepMind v Googlu ne igra le goja, temveč se bo lotil tudi zelo praktične naloge. V sodelovanju s kliniko za očesne bolezni Moorfields v Londonu se bo umetna inteligenca iz posnetkov očesa naučil prepoznavati bolezni oči. Petletni projekt bo zajemal posnetke oči milijona bolnikov iz Moorfieldsa, podatki pa bodo popolnoma anonimizirani.

Na številne bolezni, ki ogrožajo vid, lahko izkušen zdravnik posumi iz pregled posnetka očesa, na primer na diabetično retinopatijo (bolezen očesne mrežnice zaradi povečane koncentracije sladkorja v krvi) ali starostno degeneracijo rumene pege. DeepMind se želi z analizo milijona posnetkov naučiti prepoznavanja začetnih stadijev teh in podobnih bolezni, kar bi lahko rešilo vid več tisoč ljudem. DeepMind bo analiziral tako...

Slo-Tech - Devetnajst let po zgodovinskem dvoboju med IBM-ovim računalnikom Deep Blue in svetovnim prvakom v šahu Garyju Kasparovu smo dočakali še enako veličasten trenutek v goju, ki je z vidika razvoja umetne inteligence še pomembnejši. Googlov računalnik AlphaGo je premagal svetovnega prvaka v goju Leeja Sedola s skupnim rezultatom 4:1, s čimer se bo go premaknil iz elitne skupine iger oziroma opravil, v katerih so ljudje boljši od računalnika. AlphaGo je tako postal tudi prvi računalnik, ki je dobil najvišji naziv v goju - velemojster v 9. dnevu.

Starodavna kitajska igra je pomembna zato, ker je število vseh možnih pozicij na plošči tako ogromno, da ga ne moremo niti zapisati, pa če tudi bi porabili vse atome tega vesolja, kaj šele jih preračunati....