Нейросеть поможет обыграть профессионального игрока в настольный теннис

Нейросети уже дошли до такого уровня, что могут обыгрывать в шахматы или го профессиональных игроков. С помощью машинного обучения ученые обучают нейросеть, создают реалистичный симулятор, а затем реальный игрок пытается сразиться с мощью алгоритма на компьютере. Однако пока никому не приходило в голову использовать нейросети в активном спорте — например, при игре в настольный теннис. Причем речь идет не о какой-то там компьютерной симуляции, а настоящей игре с реальным соперником.

Теперь можно обыграть даже мирового чемпиона по настольному теннису! Ну, почти.


Читать дальше  » 

Математики разгадали загадку 42 с помощью планетарного суперкомпьютера

Математики наконец-то нашли три числа, сумма кубов которых дает тот самый ответ 42 — «Ответ на главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого.»

Задача, которую математики пытаются решить на протяжении уже 65 лет звучит так: можно ли каждое число до 100 выразить в форме суммы трех кубов?

В более формальном написании она выглядит так: x³+y³+z³=k, при k = 1, 2,… 100. Найдите x, y и z для каждого k.


Читать дальше  » 

Компьютерных человечков обучили игре в прятки. Соревнование привело к тому, что все поумнели.

Некоммерческая лаборатория OpenAI, созданная в 2015 году при участии Илона Маска, продолжает экспериментировать с искусственным интеллектом. В этот раз ее сотрудники обучили компьютер игре в прятки. Для этого они разместили на небольшой виртуальной площадке синих и красных человечков. Синие прятались, а красные — искали своих противников.

 

 

Правила игры со временем усложняли: синей команде давали фору, менялось количество участников, на карту добавляли дополнительные объекты — например, ящики и трамплины. Со временем синие человечки поняли, что могут укрываться за ящиками. С их помощью они даже отгораживались от своих соперников. В свою очередь красные научились обходить препятствия и перебираться через виртуальные стены, используя все те же ящики.

При этом сотрудники OpenAI не программировали подобное поведение. Искусственный интеллект дошел до всего сам — на это понадобилось более миллиона игр. Его действия основывались на алгоритмах, схожих с алгоритмами человеческого поведения.

Искусственный интеллект в 2019 году: уже Терминатор или еще нет?

Существует забавное психологическое явление: повторяйте любое слово достаточно много раз, и в конечном итоге оно потеряет всякий смысл, превратится в мокрую тряпку, в фонетическое ничто. Для многих из нас фраза «искусственный интеллект» давно потеряла смысл. ИИ сейчас повсюду в технологиях, он питает все, от телевизора до зубной щетки, но означает вовсе не то, что должен. Так быть не должно.


Читать дальше  » 

Может ли машинное обучение положить конец «понятной» науке?

К большому огорчению отдыхающих, планирующих летний пикник, погода — невероятно капризная и непредсказуемая штука. Небольшие изменения в осадках, температуре, влажности, скорости ветра или его направлении могут изменить уличные условия за какие-то часы или дни. Поэтому прогнозы погоды обычно не делаются больше чем на семь дней в будущее — и поэтому же пикники требуют запасных планов.


Читать дальше  » 

Конец близок: ИИ от Google учится создавать и обучать другие ИИ

Номер 1

Представьте, насколько противоречивые чувства может испытывать эксперт по машинному обучению, создающий систему искусственного интеллекта (ИИ), которая однажды, а, возможно, даже и очень скоро, сможет самостоятельно создавать новые ИИ. И при этом эти ИИ будут эффективнее, чем созданные изначально самим человеком. Грядет эра, в которой машины будут сами создавать себе собственную замену.


Читать дальше  »