Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Есть такой сайт, Metaculus — это сервис, где разные чуваки, вроде технарей и программистов, дают прогнозы по большому кругу тем. Причём, предсказания они обосновывают, рассчитывают и дают свои оценки случится ли то или иное событие, или, к примеру, когда это случится и на что это повлияет.
И вот есть там такой интересный прогноз под названием «Когда мы узнаем что появился общий искусственный интеллект» (типа умеющий решать любые задачи) — и вот в последнее время, а если быть точнее с апреля 2022, срок ожидания предсказания резко сократился, с первоначально предсказанного ~2042 года, до ~2028.
Чтобы вы понимали, что этот ИИ не будет захватывать галактики и порабощать человечество (пока что), вот его основные критерии, то есть, если все они будут удовлетворены, то прогноз сбудется:
🔹 ИИ должен свободно пройти тест Тьюринга, который принёс бы ему серебряную премию Лёбнера: с 1991 года программы соревнуются кто из них более «человечный», а самая жива программа, по мнеию судей, получает премию в $2 000, то есть достаточно второго места. Жаль я не знал про эту премию пару лет назад, когда делал свой фейковый тест тьюринга, заработал бы хоть чуть-чуть.
🔹 ИИ должен набрать 90% или более в Winograd Schema Challenge — это тестер машинного интеллекта, аналог теста Тьюринга.
🔹 Уметь набрать 75-й процентиль (по сравнению со студентами, в 2016 году этот показатель составлял 600 баллов) по всем разделам математики стандартного экзамена SAT 2015-2020 годов. Это академический тест, который оценивает знания американской школьной программы. При этом, в качестве датасета ИИ может иметь менее 10 решенных экзаменов, остальному должен обучиться самостоятельно.
🔹 Суметь научится играть в классическую игру Atari «Montezuma’s revenge», исследовать в ней все 24 комнаты, в качестве датасета на вход ИИ должен посмотреть менее 100 часов геймплея.
🔹Система должна объяснить свои рассуждения по задаче SAT и другим тестам, устно сообщить о своём прогрессе и, например, идентифицировать объект во время игры.
Решение о том, что мол вот он «сильный ИИ» будет принято путём демонстрации, либо путём заявления разработчиков о том, что всё работает и система справляется. Датой разрешения и, собственно, «сбычи» прогноза будет дата, когда система будет публично описана в докладе, пресс-релизе, статье (поэтому обязательно читайте канал).
Лично мне кажется, что судя по тем успехам последних месяцев что мы видели при работе нейронок «под все задачи» – где она уже сейчас считает участников на фото понимая где какой предмет относительно персонажей, или проходит собеседование, или где ИИ объясняет шутки – этот прогноз уже даже ближе 2028 года, дальше люди буду спорить, что же означает термин ИИ и как его трактовать. Мой прогноз – я думаю все эти задачи один ИИ решит к 2025 году или раньше, мы уже близко.
Отдельно радует, что прогноз по вымиранию человечества к 2100 году пока остался на уровне 2%-вероятности 🌚
@Denis
И вот есть там такой интересный прогноз под названием «Когда мы узнаем что появился общий искусственный интеллект» (типа умеющий решать любые задачи) — и вот в последнее время, а если быть точнее с апреля 2022, срок ожидания предсказания резко сократился, с первоначально предсказанного ~2042 года, до ~2028.
Чтобы вы понимали, что этот ИИ не будет захватывать галактики и порабощать человечество (пока что), вот его основные критерии, то есть, если все они будут удовлетворены, то прогноз сбудется:
🔹 ИИ должен свободно пройти тест Тьюринга, который принёс бы ему серебряную премию Лёбнера: с 1991 года программы соревнуются кто из них более «человечный», а самая жива программа, по мнеию судей, получает премию в $2 000, то есть достаточно второго места. Жаль я не знал про эту премию пару лет назад, когда делал свой фейковый тест тьюринга, заработал бы хоть чуть-чуть.
🔹 ИИ должен набрать 90% или более в Winograd Schema Challenge — это тестер машинного интеллекта, аналог теста Тьюринга.
🔹 Уметь набрать 75-й процентиль (по сравнению со студентами, в 2016 году этот показатель составлял 600 баллов) по всем разделам математики стандартного экзамена SAT 2015-2020 годов. Это академический тест, который оценивает знания американской школьной программы. При этом, в качестве датасета ИИ может иметь менее 10 решенных экзаменов, остальному должен обучиться самостоятельно.
🔹 Суметь научится играть в классическую игру Atari «Montezuma’s revenge», исследовать в ней все 24 комнаты, в качестве датасета на вход ИИ должен посмотреть менее 100 часов геймплея.
🔹Система должна объяснить свои рассуждения по задаче SAT и другим тестам, устно сообщить о своём прогрессе и, например, идентифицировать объект во время игры.
Решение о том, что мол вот он «сильный ИИ» будет принято путём демонстрации, либо путём заявления разработчиков о том, что всё работает и система справляется. Датой разрешения и, собственно, «сбычи» прогноза будет дата, когда система будет публично описана в докладе, пресс-релизе, статье (поэтому обязательно читайте канал).
Лично мне кажется, что судя по тем успехам последних месяцев что мы видели при работе нейронок «под все задачи» – где она уже сейчас считает участников на фото понимая где какой предмет относительно персонажей, или проходит собеседование, или где ИИ объясняет шутки – этот прогноз уже даже ближе 2028 года, дальше люди буду спорить, что же означает термин ИИ и как его трактовать. Мой прогноз – я думаю все эти задачи один ИИ решит к 2025 году или раньше, мы уже близко.
Отдельно радует, что прогноз по вымиранию человечества к 2100 году пока остался на уровне 2%-вероятности 🌚
@Denis
👍15
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Я еще пару лет назад делился в канале футуристичной идеей «загружаешь в нейронку абзац книги, а она тебе генерирует арт по тексту» и рад видеть, что это просто уже реальность – на видео пример работы такой концепции в Dalle 2.
Видимо, через какое-то время появятся аппы-читалки где это будет одна из встроенных фич, чисто для погружения ✨
Видимо, через какое-то время появятся аппы-читалки где это будет одна из встроенных фич, чисто для погружения ✨
🔥35🤩3👍1
Forwarded from эйай ньюз
🔥Ахтунг! Google разбил DALLE-2, выпустив свою text-2-image дифузионную модель Imagen
Основная идея: Large Pretrained Language Model × Cascaded Diffusion Model. То есть, мощная большая предобученная текстовая модель это залог успеха в генерации фотореалистичных картинок по описанию.
В статье есть куча подробного анализа и сравнений.
https://gweb-research-imagen.appspot.com/
@Artem Gradient
Основная идея: Large Pretrained Language Model × Cascaded Diffusion Model. То есть, мощная большая предобученная текстовая модель это залог успеха в генерации фотореалистичных картинок по описанию.
В статье есть куча подробного анализа и сравнений.
https://gweb-research-imagen.appspot.com/
@Artem Gradient
👍11🔥6🤯4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
У меня на курсе был проект для студентов. Нужно было снять/сгенерировать короткий видео-ролик, популяризующий какую-то область науки, с помощью нейросетей. Как и обещал - выкладываю свою любимую работу.
В ней используются аж несколько нейросетей и ни одной строчки кода:
- саммари с текста
- перевод
- русская озвучка
- генератор музыки
- генератор говорящего автара
- рисунки
- внешность
- переводит речь из видео в текст
В ней используются аж несколько нейросетей и ни одной строчки кода:
- саммари с текста
- перевод
- русская озвучка
- генератор музыки
- генератор говорящего автара
- рисунки
- внешность
- переводит речь из видео в текст
🔥11❤2🤩2
Кстати, MONOLAMA закрывает розницу. Так что сейчас - последний шанс купить что-то из нашей нейроколлекции, в которой броши были придуманы с помощью нейросетей.
Покупать тут
Покупать тут
Forwarded from Olga Bondareva
#обучение #события
«Вычислительная биология и искусственный интеллект для персонализированной медицины-2022».
Конференция состоится в формате online, 2-4 августа 2022.
Расписание:
2 августа (две секции параллельно):
Bioinformatics
Machine learning & Artificial intelligence in medicine
3 августа (две секции параллельно):
Health and Wellness Startups & Apps
Modern technological solutions for practical healthcare
4 августа:
Презентация докладов молодых ученых
Конкурс молодых ученых, победитель получит приз от орг. комитета конференции.
Подробности по ссылке: https://cbai.endocrincentr.ru/
«Вычислительная биология и искусственный интеллект для персонализированной медицины-2022».
Конференция состоится в формате online, 2-4 августа 2022.
Расписание:
2 августа (две секции параллельно):
Bioinformatics
Machine learning & Artificial intelligence in medicine
3 августа (две секции параллельно):
Health and Wellness Startups & Apps
Modern technological solutions for practical healthcare
4 августа:
Презентация докладов молодых ученых
Конкурс молодых ученых, победитель получит приз от орг. комитета конференции.
Подробности по ссылке: https://cbai.endocrincentr.ru/
cbai.endocrincentr.ru
CBAI-2024
👍8
Forwarded from TechSparks
Вторая ссылка — на пересказ исследовательской работы специалистов из Center for Human and Machines at the Max Planck Institute for Human Development. Там задались вопросом: если человеческая культура основана на передаче знаний и идей от человека к человеку, что произойдет, если в этой цепочке передач появятся алгоритмы? Опыт показывает, что как минимум на некоторые культурные вещи алгоритмы могут оказать долгосрочное влияние: достаточно посмотреть, как находки Alfa Zero в игре в шахматы и го сказались на стиле современных людей-игроков. Люди, учившиеся у людей и алгоритмов, играют иначе и лучше, чем те, кто учился только у других людей (полезно напомнить, что Alfa Zero у людей вообще не училась и людской игры не видела, все осваивала и создавала сама) — и этот эффект устойчив. Но в других случаях, люди предпочитают решения, которым они научились от других людей, даже если они менее эффективны чем предложенные алгоритмами.
Кажется, тут открывается огромное поле для важных исследований, потому что в культуре будет все больше вклада от алгоритмов, и как он будет ассимилироваться или отвергаться, хорошо бы начать понимать.
https://www.vice.com/en/article/pkp7y7/human-culture-to-increasingly-come-from-unexplainable-ai-sociologists-find
Кажется, тут открывается огромное поле для важных исследований, потому что в культуре будет все больше вклада от алгоритмов, и как он будет ассимилироваться или отвергаться, хорошо бы начать понимать.
https://www.vice.com/en/article/pkp7y7/human-culture-to-increasingly-come-from-unexplainable-ai-sociologists-find
VICE
AI Inventing Its Own Culture, Passing It On to Humans, Sociologists Find
Algorithms could increasingly influence human culture, even though we don't have a good understanding of how they interact with us or each other.
👍5
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А это молодой Ян ЛеКун, друзья. Он тут понтуется своей CNN, которая распознает цифры. Это была первая в мире нейронная сеть с такими возможностями (1993 год).
Тогда ЛеКуну было 32 года. То есть не то, чтобы он был очень молодым, когда создал прорыв всей своей жизни. И после этого ещё минимум 15 лет он и его парни считались сумасшедшими аутсайдерами со своими ебучими нейронками, в которые никто не верил. Ну и где теперь те, кто смеялся над ним тогда?
В общем, работаем, мужики и мужичессы.
#мотивация
@Artem Gradient
Тогда ЛеКуну было 32 года. То есть не то, чтобы он был очень молодым, когда создал прорыв всей своей жизни. И после этого ещё минимум 15 лет он и его парни считались сумасшедшими аутсайдерами со своими ебучими нейронками, в которые никто не верил. Ну и где теперь те, кто смеялся над ним тогда?
В общем, работаем, мужики и мужичессы.
#мотивация
@Artem Gradient
❤62👍6🤯3
Forwarded from DLStories
Бесплатные летние школы и конференции по искусственному интеллекту
Этим летом в России пройдут как минимум две научные школы и одна конференция по теме ИИ и deep learning:
1️⃣ Лето с AIRI: 4-недельная школа по ИИ для студентов и аспирантов. Участники проведут две недели с ведущими учёными из AIRI, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, University of Massachusetts Lowell, Mila Quebec AI Institute, МГТУ им. Баумана, РАН и других авторитетных научно-исследовательских организаций и ВУЗов. В программе — лекции, практические семинары, сореванования и воркшопы на разные темы ИИ: планирование поведения, обучение с подкреплением, нейросетевые методов анализа естественного языка, компьютерное зрение, объяснимые методы в искусственном интеллекте и т.п.
Где: Сочи, Сириус
Когда: 4-17 июля 2022
Дедлайн подачи заявки: 1 июня 2022
2️⃣ Летняя конференция AIRI. В продолжение летней школы AIRI проведет конференцию о современных результатах в области построения предиктивных моделей машинного обучения с учетом физико-математических моделей процессов. Проводится совместно с организаторами научных школ машинного обучения (SMILES, Евгений Бурнаев) и глубокого обучения и байесовских методов (Deep Learning and Bayesian Methods, Дмитрий Ветров).
Где: Сочи, Сириус
Когда: 18-26 июля 2022
Дедлайн подачи заявки: 12 июня 2022
3️⃣ Научная школа по экспериментальной и теоретической нейробиологии "Сложные нейронные сети и когнитивно специализированные нейроны". На школе бцдет цикл лекций и семинаров ведущих ученых о новых достижениях в экспериментальной и теоретической нейробиологии, а также неформальных обсуждений ключевых проблем исследований мозга. Приглашаются студенты, аспиранты и молодые ученые, интересующиеся экспериментальной и теоретической нейробиологией.
Где: Ингушетия, Армхи
Когда: 17-24 июля 2022
Дедлайн подачи заявки: 5 июня 2022
Этим летом в России пройдут как минимум две научные школы и одна конференция по теме ИИ и deep learning:
1️⃣ Лето с AIRI: 4-недельная школа по ИИ для студентов и аспирантов. Участники проведут две недели с ведущими учёными из AIRI, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, University of Massachusetts Lowell, Mila Quebec AI Institute, МГТУ им. Баумана, РАН и других авторитетных научно-исследовательских организаций и ВУЗов. В программе — лекции, практические семинары, сореванования и воркшопы на разные темы ИИ: планирование поведения, обучение с подкреплением, нейросетевые методов анализа естественного языка, компьютерное зрение, объяснимые методы в искусственном интеллекте и т.п.
Где: Сочи, Сириус
Когда: 4-17 июля 2022
Дедлайн подачи заявки: 1 июня 2022
2️⃣ Летняя конференция AIRI. В продолжение летней школы AIRI проведет конференцию о современных результатах в области построения предиктивных моделей машинного обучения с учетом физико-математических моделей процессов. Проводится совместно с организаторами научных школ машинного обучения (SMILES, Евгений Бурнаев) и глубокого обучения и байесовских методов (Deep Learning and Bayesian Methods, Дмитрий Ветров).
Где: Сочи, Сириус
Когда: 18-26 июля 2022
Дедлайн подачи заявки: 12 июня 2022
3️⃣ Научная школа по экспериментальной и теоретической нейробиологии "Сложные нейронные сети и когнитивно специализированные нейроны". На школе бцдет цикл лекций и семинаров ведущих ученых о новых достижениях в экспериментальной и теоретической нейробиологии, а также неформальных обсуждений ключевых проблем исследований мозга. Приглашаются студенты, аспиранты и молодые ученые, интересующиеся экспериментальной и теоретической нейробиологией.
Где: Ингушетия, Армхи
Когда: 17-24 июля 2022
Дедлайн подачи заявки: 5 июня 2022
👍4
Посмотрите какая интереснейшая находка! Оказывается Dall-E 2 придумала свой собственный язык.
Мы можем сгенерировать картинку "Два кита разговаривают о еде, с субтитрами". получаем изображение с текстом "Wa ch zod ahakees rea". Используем полученный текст ("Wa ch zod ahakees rea") в качестве промпта и получаем изображения всякой морской еды. По-видимому, киты действительно говорят о еде на языке DALLE-2.
Ещё больше примеров тут. За наводку спасибо Just Links.
Что ж, надеюсь, что на этот язык набросятся какие-нибудь лингвисты и разберут его на молекулы. Человечество давно мечтало попрактиковаться в расшифровке какого-нибудь реально чужого языка (например как в фильме Arrival). Мне кажется это наш шанс 🛸
Мы можем сгенерировать картинку "Два кита разговаривают о еде, с субтитрами". получаем изображение с текстом "Wa ch zod ahakees rea". Используем полученный текст ("Wa ch zod ahakees rea") в качестве промпта и получаем изображения всякой морской еды. По-видимому, киты действительно говорят о еде на языке DALLE-2.
Ещё больше примеров тут. За наводку спасибо Just Links.
Что ж, надеюсь, что на этот язык набросятся какие-нибудь лингвисты и разберут его на молекулы. Человечество давно мечтало попрактиковаться в расшифровке какого-нибудь реально чужого языка (например как в фильме Arrival). Мне кажется это наш шанс 🛸
🤯106🔥22😁3❤1👍1
Кто-то устал от бесконечных статей на архиве и начал собирать ссылки на основные события последних нескольких лет на сайте deep-learning-links.carrd.co. Надеюсь, это послужит вам полезным справочником! Или, по крайней мере, вам понравятся иллюстрации Dall-E.
👍29❤2
Forwarded from Градиентное погружение
Awesome-Diffusion
Один из админов нашел репозиторий, достойный вашего внимания, но перед началом стоит чуть поговорить про то, что такое диффузионные модели:
Работают диффузионные модели следующим образом — сначала искажают обучающие данные, постепенно добавляя гауссовский шум, медленно стирая детали, пока данные не превратятся в чистый шум, а затем нейронная сеть обучается, чтобы обратить этот процесс искажения вспять. При обратном искажении данные синтезируются из чистого шума путем постепенного снижения шума до тех пор, пока не будет получен чистый образец. (источник)
Собственно тема интересная и скорее всего вы о ней слышали, когда смотрели на всякие нейрогенерации коих в последнее время довольно много.
Репозиторий представляет собой сборник ссылок на статьи и их реализации, разделённые на самые разные темы(в том числе NLP, Vision, Audio, TS, etc).
Всё оформлено классно, а самое главное - структурированно.
Меня заинтересовала тема временных рядов и скорее всего, при необходимости, я попробую что-нибудь оттуда использовать.
Репозиторий
Один из админов нашел репозиторий, достойный вашего внимания, но перед началом стоит чуть поговорить про то, что такое диффузионные модели:
Работают диффузионные модели следующим образом — сначала искажают обучающие данные, постепенно добавляя гауссовский шум, медленно стирая детали, пока данные не превратятся в чистый шум, а затем нейронная сеть обучается, чтобы обратить этот процесс искажения вспять. При обратном искажении данные синтезируются из чистого шума путем постепенного снижения шума до тех пор, пока не будет получен чистый образец. (источник)
Собственно тема интересная и скорее всего вы о ней слышали, когда смотрели на всякие нейрогенерации коих в последнее время довольно много.
Репозиторий представляет собой сборник ссылок на статьи и их реализации, разделённые на самые разные темы(в том числе NLP, Vision, Audio, TS, etc).
Всё оформлено классно, а самое главное - структурированно.
Меня заинтересовала тема временных рядов и скорее всего, при необходимости, я попробую что-нибудь оттуда использовать.
Репозиторий
👍21