»

Industrija išče naslednika globokega učenja

Ars Technica - Največja konferenca o strojnem učenju na svetu, NeurIPS, je letos minila v znamenju vse večjega zavedanja o kritičnih omejitvah globokih nevronskih mrež in iskanju načinov, kako bi ovire prešli.

Globoko učenje - se pravi, raba globokih nevronskih mrež - si je v zadnjem desetletju praktično podredilo področje strojne inteligence. Dalo nam je algoritme, ki premagujejo ljudi v strateških igrah, prepoznavajo obraze, diagnosticirajo bolezni in vozijo avtomobile ... dokler cesta ni preveč luknjasta, mokra in polna nepredvidljivih kolesarjev. Prav ta zadnji primer pa že kaže, kako omejen je pravzaprav ta pristop, saj se avtonomna vozila kar ne morejo izviti iz primeža eksperimentalnih faz, pa čeprav naj bi bila že nekaj časa tik za ovinkom. Kdor redno bere našo stran, zna našteti šibke točke globokega učenja na izust: občutljivost na šum; ogromne baze podatkov, potrebne za učenje; pristranskost in pa katastrofično pozabljanje, se pravi neučinkovitost izven zelo ozko zastavljenih...

15 komentarjev

Strah pred umetno inteligenco je odveč

Foto: Zavod 14/Andrej Peunik

Slo-Tech - Ljubljana, 22. november 2019 - "Ko gre za razvoj in uporabo umetne inteligence, je zaupanje javnosti in spoštovanje etičnih načel ključno". Tako so ugotavljali sodelujoči na mednarodni delavnici in okrogli mizi Soobstoj z umetno inteligenco: vizija družbe 5.0*, ki se je v organizaciji Zavoda 14 in Evropskega liberalnega foruma (ELF), 21.11., odvijala v prostorih Poligona v Ljubljani. Dogodek z mednarodno udeležbo strokovnjakov se je začel z delavnicama, ki sta se osredotočili na vprašanje soobstoja človeka in umetne inteligence (UI) ter na regulacijo UI. Nadaljeval pa z okroglo mizo, kjer so se govorci dotaknili tem, kot so prihodnost razvoja algoritmov, UI, kibernetike, kognitivnih sistemov in kibernetske varnosti, predvsem iz etično-socialnega vidika.

Po mnenju govorcev je strah pred UI odveč, če bo družba znala vzpostaviti mehanizme, ki bodo omogočali optimalno, a varno rabo tehnologij prihodnosti.

Direktor Zavoda 14 dr. Aleksander Aristovnik je uvodoma izpostavil, "kot v...

59 komentarjev

OpenAI nadgrajuje okrepitveno učenje z evolucijo

Slo-Tech - V laboratoriju OpenAI so objavili prve izsledke rabe njihovega novega sistema treninga strojne inteligence, pri katerem pogoje okrepitevega učenja zaostrujejo s tekmovanjem med agenti z različnimi cilji. Njihovi algoritmi so se v tem režimu spontano naučili uporabljati orodja, tudi na neslutene načine.

Odmevni uspehi strojne pameti v zadnjih letih, kot je premagovanje ljudi v Goju, Doti 2 in drugih igrah, slonijo na razmeroma preprostih principih globokih konvolucijskih nevronskih mrež in okrepitvenega učenja, kjer se algoritmi učijo skozi brezštevilne igre samih s seboj. Da bi odkrili morebitne nove in/ali hitrejše načine učenja, so v laboratoriju OpenAI (ki je v začetku leta postal delno komercialno usmerjen) agente vrgli v bolj dinamično...

13 komentarjev

Prelomen hibridni čip za pospeševanje različnih tipov strojne inteligence

Ars Technica - Kitajski inženirji so razvili hibridno integrirano vezje, ki je sposobno nativno procesirati več različnih tipov algoritmov za strojno učenje. To lahko počne hkrati, kar so ponazorili na praktičnem primeru samovozečega kolesa.

Globoke konvolucijske nevronske mreže so zaradi uspeha pri prepoznavanju podob in drugih vzorcev v tem desetletju okupirale pojem strojnega učenja, a gre zgolj za eno od mnogih njegovih sort. Biološke organizme na primer bolje posnema drugačna vrsta - sunkovne (spiking) nevronske mreže. Omenjena tipa delujeta na dokaj različnih principih. Globoke konvolucijske mreže so zgrajene v plasteh, ki gredo v globino (od tu ime), živčna vozlišča pa za vhodni in izhodni signal uporabljajo podatke v standardnem binarnem zapisu. Sunkovne mreže nimajo...

19 komentarjev

Intelov nevromorfni računalnik dosegel osem milijonov nevronov

vir: Intel
Intel - Intel je pokazal platformo za nevromorfno računalništvo Pohoiki Beach, ki jo sestavlja do 64 procesorjev Loihi in vsebuje do osem milijonov vozlišč. Gre za važen dosežek na poti širjenja računalnikov, ki podatke na strojni ravni procesirajo podobno kot človeški možgani.

Kljub današnji razvpitosti strojnega učenja so nevronske mreže zvečine še vedno v celoti programske in emulirane tečejo na procesorjih klasičnega tipa. Nevromorfno računalništvo, s čimer označujemo čipe, ki tudi na strojni ravni ponazarjajo živčna vozlišča, je še vedno v povojih. Intel je predlani pokazal svoje ambicije s predstavitvijo procesorja Loihi s 130.000 nevroni - se pravi, dva imata približno toliko "živčnih celic" kot vinska mušica. Sedaj pa...

10 komentarjev

Turingove nagrade prejmejo utemeljitelji globokega učenja

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...

0 komentarjev