Slo-Tech - DeepMind je razvil že več orodij na osnovi umetne inteligence, ki so zmogla najrazličnejša opravila od igranja šaha do medicinske diagnostike. A praviloma niso uporabljala velikih jezikovnih modelov (LLM), ker so ti pri logično-matematičnih nalogah slabi. Njihov najnovejši dosežek pa združuje prav ta svetova, saj so z LLM-jem reševali matematične probleme, za katere pred tem rešitev nismo poznali. O dosežku pišejo v najnovejši številki revije Nature, prav tako so razkrili kodo.


Veliki jezikovni modeli se najbolje obnesejo, če jih sprašujemo reči, ki so zapisane v vhodnih podatkih za trening, pa še tedaj si lahko kaj izmislijo. DeepMind pa je razvil orodje FunSearch, ki se tem težavam sorazmerno uspešno izogiba. Gre za orodje, ki je namenjeno iskanju funkcij (od tod ime), kar ni prvi matematični otrok iz DeepMinda. Spomnimo, da je AlphaTensor iskal hitrejše načine množenja matrik, AlphaDev pa je izboljševal algoritme. Sedaj pa so razvili prvo orodje, ki za matematiko uporablja...

Google - Pri Googlu so naznanili nastop multimodalnega velikega generativnega modela Gemini, neposrednega tekmeca GPT-4 in tehnologije, na kateri nameravajo graditi prihodnost svojih storitev.

Vse od lanskoletnega lansiranja ChatGPTja je bilo videti, da je navezi OpenAIja in Microsofta uspelo svojega poglavitnega tekmeca Googla grdo presenetiti. Čeprav so ravno Googlovi laboratoriji zaslužni za pretežni del teoretičnih prebojev v razvoju strojnega učenja, se je velikan zaradi ChatGPTja nenadoma znašel v zaostanku in znotraj vodstva naj bi zavladala panika, ki je botrovala prenekaterim spremembam, od vrnitve Larryja Paga in Sergeya Brina v aktivnejšo svetovalno vlogo pa do združitve oddelkov Brain in DeepMind. Sedaj so v podjetju najavili prvi praktični rezultat reform, multimodalni generativni UI model Gemini. V osnovi gre za naslednika velikega jezikovnega modela PaLM 2, toda Gemini je bil že od začetka načrtovan mnogo bolj širokopotezno. To se najbolj odraža v njegovi multimodalnosti,...

Slo-Tech - Dobili smo še tretje v nizu odmevnih javnih opozoril vodilnih strokovnjakov za strojno učenje, da naj bi umetna inteligenca predstavljala resno nevarnost za propad človeške civilizacije.

Odkar se je lanske jeseni - z nastopom ChatGPTja - strojno učenje prebilo na čelo razvpitosti v IT industriji in širše, se vrstijo tudi vse pogostejša javna opozorila, da je napredek prehiter. Razvijalci algoritmov strojnega učenja, kot so veliki jezikovni modeli in generatorji slik, kakor da so nenadoma ugotovili, da situacije ne nadzorujejo več in nas utegne AI že v razmeroma bližnji prihodnosti vse nadvladati. Tu ne gre za kakšne odpadnike, temveč smetano raziskovalcev ter inženirjev, kot sta dva od treh dobitnikov Turingove nagrade iz leta 2019, Geoff Hinton in Yoshua Bengio, pa vodje skorajda vseh najvidnejših razvojnih laboratorijev.

Najnovejša tovrstna objava prihaja iz organizacije Center for AI Safety (CAIS) in je dolga vsega 22 besed, v katerih trdi, da je stopnja nevarnosti, ki jo...

Google - Iz Googla so sporočili, da se po dolgih letih tekmovanja njihova najbolj razvpita oddelka za razvoj strojnega učenja, DeepMind in Google Brain, združujeta v enoten laboratorij.

Razburjenje, ki ga je uspeh konkurenčnega pogovornega bota ChatGPT povzročil v Googlu, botruje novim skrajnim posegom v podjetju. Po lansiranju lastnega bota Barda, za katerega anonimni viri v podjetju pravijo, da je bilo prehitro in da je algoritem "neuporaben lažnivec", prihajajo spremembe tudi v organizaciji razvoja rešitev. Googlovi najvidnejši izpostavi za raziskovanje strojnega učenja, DeepMind in Brain, se združujeta v entiteto Google DeepMind. Novi vodja bo Demis Hassabis, doslej šef DeepMinda, medtem ko bo vodilni človek Braina, Jeff Dean, po novem prvi znanstvenik, pri čemer v CNBC, kjer so se dokopali do notranje dokumentacije, za slednjega pravijo, da bo odgovarjal neposredno Sundarju Pichaiju.

DeepMind je javnosti gotovo bolj poznan oddelek, saj je poskrbel za mnoge od najbolj proslavljenih...

Slo-Tech - Umetna inteligenca, ki jo razvija DeepMind, je iznašla nov, hitrejši način za množenje matrik. Njihov program AlphaTensor iz družine Alpha je s tem popravil 50 let stari algoritem, nato pa sta ga teden dni pozneje nepričakovano prekosila avstrijska matematika z Univerze v Linzu.

Množenje matrik je izjemno pomembna računska operacija v računalništvu, ki se ponavlja pri obdelavi in izrisu slik, stiskanju, prepoznavanju govora in slik in drugod. Najučinkovitejši pri množenju matrik so grafični procesorji, ki lahko nalogo razkosajo na manjše podnaloge, nato pa se vzporedno ukvarjajo z njimi. Naivno množenje matrik, kot se ga učimo v šoli, terja množenje vsake vrstice z vsakim stolpcem, kar za matriki dimenzij n x n terja n³ operacij množenja. A s premislekom gre tudi hitreje. Nemški matematik Volker Strassen je že leta 1969 odkril algoritem, ki na primer za množenje matrik 2 x 2 namesto osmih potrebuje sedem operacij množenja, za matriki 4 x 4 pa namesto 64 le 49. Njegova zahtevnost...

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...