ПРОТЕИНОВЫЙ ИИ
#ИИ #машинноеобучение #медицина
Искусственный интеллект разработал антимикробные белки.
Открытие представил Profluent, биотехнологический стартап из Калифорнии.
ИИ ProGen научился создавать новые белки, изучив строение 280 млн. известных белков. Исследователи заказали у программы разработать протеины с антимикробной активностью.
Самые перспективные соединения авторы проверили в реальности.
Из 100 созданных молекул 66 участвовали в антибактериальных реакциях. 5 наиболее успешных белков добавили их к образцам кишечной палочки. Два белка уничтожили бактерии.
Ученые поразились, когда выяснили, что аминокислотные последовательности «генерированных» белков до 30% отличались от любых существующих аналогов, при этом сохраняя естественную для протеинов форму.
Изобретение поможет в создании новых лекарств.
T.ly/AVb3
#ИИ #машинноеобучение #медицина
Искусственный интеллект разработал антимикробные белки.
Открытие представил Profluent, биотехнологический стартап из Калифорнии.
ИИ ProGen научился создавать новые белки, изучив строение 280 млн. известных белков. Исследователи заказали у программы разработать протеины с антимикробной активностью.
Самые перспективные соединения авторы проверили в реальности.
Из 100 созданных молекул 66 участвовали в антибактериальных реакциях. 5 наиболее успешных белков добавили их к образцам кишечной палочки. Два белка уничтожили бактерии.
Ученые поразились, когда выяснили, что аминокислотные последовательности «генерированных» белков до 30% отличались от любых существующих аналогов, при этом сохраняя естественную для протеинов форму.
Изобретение поможет в создании новых лекарств.
T.ly/AVb3
МИР КАК ТЕКСТ
#робототехника #ИИ #машинноеобучение
Ученые Google рассказали, как работает наиболее совершенный на сегодня искусственный интеллект.
На днях исследователи из Google и Берлинского технического университета представили PaLM-E – многоцелевую визуальную языковую модель с 562 миллиардами параметров.
PaLM-E воспринимает команды человека, строит на их основе план действий и выполняет его.
Так, на запрос «Я пролил напиток. Принести мне что-нибудь, чтобы убрать его?», робот спланирует такую последовательность: «1. Найти губку. 2. Поднять губку. 3. Принести ее пользователю. 4. Положить губку».
Устройство ориентируется в пространстве, используя видеокамеру. Программа кодирует собираемые данные в собственный аналог текста, тем самым «понимая» окружение.
Эта же особенность позволяет машине адаптировать навыки к новым для нее задачам.
В дальнейшем разработчики намерены подготовить PaLM-E к работе в быту и промышленности.
T.ly/LDJf
#робототехника #ИИ #машинноеобучение
Ученые Google рассказали, как работает наиболее совершенный на сегодня искусственный интеллект.
На днях исследователи из Google и Берлинского технического университета представили PaLM-E – многоцелевую визуальную языковую модель с 562 миллиардами параметров.
PaLM-E воспринимает команды человека, строит на их основе план действий и выполняет его.
Так, на запрос «Я пролил напиток. Принести мне что-нибудь, чтобы убрать его?», робот спланирует такую последовательность: «1. Найти губку. 2. Поднять губку. 3. Принести ее пользователю. 4. Положить губку».
Устройство ориентируется в пространстве, используя видеокамеру. Программа кодирует собираемые данные в собственный аналог текста, тем самым «понимая» окружение.
Эта же особенность позволяет машине адаптировать навыки к новым для нее задачам.
В дальнейшем разработчики намерены подготовить PaLM-E к работе в быту и промышленности.
T.ly/LDJf
ДОСТОЙНЫЙ СОПЕРНИК
#ИИ #машинноеобучение #общество
Искусственный интеллект сделал игроков в го лучше.
Выводы на днях представили ученые Городского университета Гонконга.
Исследователи собрали данные о 5,8 млн. ходов, принятых профессиональными игроками с 1950 по 2021 год.
Программа считала «неожиданные» ходы, которые ранее не были предприняты в сочетании с предыдущими ходами.
В период с 1950 по 2015 улучшение качества игры было сравнительно небольшим: средний годовой «индекс качества решений» (DQI) колебался от -0,2 до 0,2. Появление ИИ, побеждающего мировых чемпионов, значительно повысило качество игры – средний DQI составил 0,7 в 2018-2021 гг.
В 2015 году 63% партий демонстрировали неожиданные стратегии, тогда как к 2018 эта цифра выросла до 88%.
«Мы наблюдаем культурный обмен между машиной и человеком», - прокомментировал ситуацию Ноа Гудман из Стэнфордского университета в Калифорнии, - «Регулярное общение людей с искусственными интеллектами поменяет наше общество».
T.ly/mPVH
#ИИ #машинноеобучение #общество
Искусственный интеллект сделал игроков в го лучше.
Выводы на днях представили ученые Городского университета Гонконга.
Исследователи собрали данные о 5,8 млн. ходов, принятых профессиональными игроками с 1950 по 2021 год.
Программа считала «неожиданные» ходы, которые ранее не были предприняты в сочетании с предыдущими ходами.
В период с 1950 по 2015 улучшение качества игры было сравнительно небольшим: средний годовой «индекс качества решений» (DQI) колебался от -0,2 до 0,2. Появление ИИ, побеждающего мировых чемпионов, значительно повысило качество игры – средний DQI составил 0,7 в 2018-2021 гг.
В 2015 году 63% партий демонстрировали неожиданные стратегии, тогда как к 2018 эта цифра выросла до 88%.
«Мы наблюдаем культурный обмен между машиной и человеком», - прокомментировал ситуацию Ноа Гудман из Стэнфордского университета в Калифорнии, - «Регулярное общение людей с искусственными интеллектами поменяет наше общество».
T.ly/mPVH
МОЗГОВАЯ НЕЙРОСЕТЬ
#машинноеобучение #нейротехнологии
Ученые построили нейросеть из клеток человеческого мозга.
Разработку на днях представила группа авторов из Университета Индианы в Блумингтоне.
В основе изобретения Brainoware положены мозговые органоиды – искусственно выращенные скопления нейронов, отдаленно напоминающие очень маленький и примитивный мозг.
Исследователи в этой области указывают, что человеку, в отличие от компьютера, нужно куда меньше энергии и примеров для овладения предметом.
Создатели использовали органоиды для решения карт Энона, хаотичных нелинейных уравнений. Недавняя публикация сообщает, что биологическая нейросеть превзошла обычные ИИ без блока так называемой долгой кратковременной памяти, но была менее точной, чем ИИ с такой памятью.
Независимые исследователи, комментируя проект, отмечают его перспективность и одновременно бесполезность на нынешнем этапе развития.
T.ly/PLKQ
#машинноеобучение #нейротехнологии
Ученые построили нейросеть из клеток человеческого мозга.
Разработку на днях представила группа авторов из Университета Индианы в Блумингтоне.
В основе изобретения Brainoware положены мозговые органоиды – искусственно выращенные скопления нейронов, отдаленно напоминающие очень маленький и примитивный мозг.
Исследователи в этой области указывают, что человеку, в отличие от компьютера, нужно куда меньше энергии и примеров для овладения предметом.
Создатели использовали органоиды для решения карт Энона, хаотичных нелинейных уравнений. Недавняя публикация сообщает, что биологическая нейросеть превзошла обычные ИИ без блока так называемой долгой кратковременной памяти, но была менее точной, чем ИИ с такой памятью.
Независимые исследователи, комментируя проект, отмечают его перспективность и одновременно бесполезность на нынешнем этапе развития.
T.ly/PLKQ
СХВАТКА ЗА МУЗЫКАЛЬНОЕ БУДУЩЕЕ
#ИИ #машинноеобучение #экономика
Spotify удаляет музыку, написанную искусственным интеллектом.
Об этом на днях сообщила Financial Times.
Недавно платформа потоковой передачи музыки удалила 7% всех песен, созданных искусственным интеллектом музыкального стартапа Boomy. Это десятки тысяч треков.
Spotify также ужесточает внутренние правила на платформе.
Причиной стали многочисленные жалобы представителей музыкальной индустрии на ИИ-песни. Так, гигант отрасли Universal Music Group (UMG) предупредил поставщиков стриминговых услуг о «подозрительной стриминговой активности» на треках Boomy. Якобы музыку слушали не люди, а боты.
UMG требует от стриминговых сервисов, включая Spotify, блокировать доступ ИИ к каталогам, чтобы «умные программы» не учились и не начали в конечном итоге конкурировать с корпорациями.
T.ly/DsHF
#ИИ #машинноеобучение #экономика
Spotify удаляет музыку, написанную искусственным интеллектом.
Об этом на днях сообщила Financial Times.
Недавно платформа потоковой передачи музыки удалила 7% всех песен, созданных искусственным интеллектом музыкального стартапа Boomy. Это десятки тысяч треков.
Spotify также ужесточает внутренние правила на платформе.
Причиной стали многочисленные жалобы представителей музыкальной индустрии на ИИ-песни. Так, гигант отрасли Universal Music Group (UMG) предупредил поставщиков стриминговых услуг о «подозрительной стриминговой активности» на треках Boomy. Якобы музыку слушали не люди, а боты.
UMG требует от стриминговых сервисов, включая Spotify, блокировать доступ ИИ к каталогам, чтобы «умные программы» не учились и не начали в конечном итоге конкурировать с корпорациями.
T.ly/DsHF
QR КАК ИСКУССТВО
#ИИ #машинноеобучение #искусство
QR-коды и нейросети создают технологические шедевры.
На днях пользователь Reddit под ником nhciao опубликовал серию художественных QR-кодов.
Эти картинки работают как визуальные ссылки – любую можно отсканировать и получить переадресацию на qrbtf.com, сайт создателя изобретения.
В основе разработке лежит авторская нейросеть «ControlNet для QR-кода», обученная в рамках открытого ИИ Stable Diffusion.
Встроенная в QR система компенсации ошибок и повреждений позволяет сохранить цифровой орнамент читаемым, даже если его часть искажена или чем-то скрыта.
Проект предлагает новые возможности для коммерческого искусства и маркетинга. Очень скоро любые плакаты смогут незаметно содержать перевод на веб-страницы.
T.ly/RE4w8
#ИИ #машинноеобучение #искусство
QR-коды и нейросети создают технологические шедевры.
На днях пользователь Reddit под ником nhciao опубликовал серию художественных QR-кодов.
Эти картинки работают как визуальные ссылки – любую можно отсканировать и получить переадресацию на qrbtf.com, сайт создателя изобретения.
В основе разработке лежит авторская нейросеть «ControlNet для QR-кода», обученная в рамках открытого ИИ Stable Diffusion.
Встроенная в QR система компенсации ошибок и повреждений позволяет сохранить цифровой орнамент читаемым, даже если его часть искажена или чем-то скрыта.
Проект предлагает новые возможности для коммерческого искусства и маркетинга. Очень скоро любые плакаты смогут незаметно содержать перевод на веб-страницы.
T.ly/RE4w8
КРЕМНИЕВЫЕ КОМПОЗИТОРЫ
#ИИ #машинноеобучение #искусство
В числе искусственных интеллектов, сочиняющих музыку, пополнение.
Исследовательская группа Audiocraft на днях выпустила нейросеть MusicGen, которая генерирует музыку на основе текстовых подсказок.
Система похожа на ChatGPT для аудио – нужно описать ожидаемый стиль и при желании загрузить пример. Вскоре время робот выдает короткий фрагмент (до 12 секунд) совершенно новой мелодии.
Исходный код программы открытый. Для обучения команда использовала 20 000 часов лицензированных композиций.
В прошлом месяце Google представил аналогичный ИИ под названием MusicLM в дополнение уже существующим Riffusion и Musai.
T.ly/bz5j
#ИИ #машинноеобучение #искусство
В числе искусственных интеллектов, сочиняющих музыку, пополнение.
Исследовательская группа Audiocraft на днях выпустила нейросеть MusicGen, которая генерирует музыку на основе текстовых подсказок.
Система похожа на ChatGPT для аудио – нужно описать ожидаемый стиль и при желании загрузить пример. Вскоре время робот выдает короткий фрагмент (до 12 секунд) совершенно новой мелодии.
Исходный код программы открытый. Для обучения команда использовала 20 000 часов лицензированных композиций.
В прошлом месяце Google представил аналогичный ИИ под названием MusicLM в дополнение уже существующим Riffusion и Musai.
T.ly/bz5j
ИИ-ЗАКОН ЕС: ПЕРВЫЕ ШАГИ
#ИИ #машинноеобучение #право
Евросоюз утвердил проект закона об искусственном интеллекте.
Грядущие изменения не позволяют фирмам использовать биометрические ИИ-технологии, включая запрет на сбор биометрических данных (например, фотографии) из социальных сетей для создания распознавателей лиц.
Генераторов текста и картинок, вроде ChatGPT и Midjourney, обяжут раскрывать информацию о том, что контент был изготовлен компьютером, и помогать отличать синтетические произведения от реальных.
Законодатели ЕС хотят, чтобы любое предприятие, тренирующее нейросети, сообщало, какие защищенные авторским правом материалы идут на машинное обучение.
Организации, работающие над «системами с высоким риском», будут должны проводить оценку воздействия этих программ на основные права граждан и на окружающую среду.
Microsoft и IBM приветствовали намерения властей ЕС, но надеются на дальнейшее развитие проекта.
T.ly/FRbT; T.ly/EJ0u
#ИИ #машинноеобучение #право
Евросоюз утвердил проект закона об искусственном интеллекте.
Грядущие изменения не позволяют фирмам использовать биометрические ИИ-технологии, включая запрет на сбор биометрических данных (например, фотографии) из социальных сетей для создания распознавателей лиц.
Генераторов текста и картинок, вроде ChatGPT и Midjourney, обяжут раскрывать информацию о том, что контент был изготовлен компьютером, и помогать отличать синтетические произведения от реальных.
Законодатели ЕС хотят, чтобы любое предприятие, тренирующее нейросети, сообщало, какие защищенные авторским правом материалы идут на машинное обучение.
Организации, работающие над «системами с высоким риском», будут должны проводить оценку воздействия этих программ на основные права граждан и на окружающую среду.
Microsoft и IBM приветствовали намерения властей ЕС, но надеются на дальнейшее развитие проекта.
T.ly/FRbT; T.ly/EJ0u
КОЛЛЕКТИВ ПРОТИВ ИИ
#ИИ #машинноеобучение #право
Против ChatGPT подали коллективный иск.
Очередное дело в отношении компании-создательницы чат-бота начали в Окружном суде округа Калифорнии.
16 истцов утверждают, что OpenAI и корпорация Microsoft обучили свое детище, используя данные из миллионов комментариев в социальных сетях, сообщений в блогах, статей в Википедии и семейных рецептов без одобрения соответствующих пользователей. Тем самым фирма нарушила авторские права и конфиденциальность множества интернет-пользователей.
В иске также заявлено, что продукты OpenAI «используют украденную личные данные, в том числе те, что позволяют установить личность сотен миллионов человек, включая детей всех возрастов, без их согласия или ведома».
Каким бы не было решение, оно станет прецедентным по вопросу коммерческого машинного обучения в США.
T.ly/RWvUJ
#ИИ #машинноеобучение #право
Против ChatGPT подали коллективный иск.
Очередное дело в отношении компании-создательницы чат-бота начали в Окружном суде округа Калифорнии.
16 истцов утверждают, что OpenAI и корпорация Microsoft обучили свое детище, используя данные из миллионов комментариев в социальных сетях, сообщений в блогах, статей в Википедии и семейных рецептов без одобрения соответствующих пользователей. Тем самым фирма нарушила авторские права и конфиденциальность множества интернет-пользователей.
В иске также заявлено, что продукты OpenAI «используют украденную личные данные, в том числе те, что позволяют установить личность сотен миллионов человек, включая детей всех возрастов, без их согласия или ведома».
Каким бы не было решение, оно станет прецедентным по вопросу коммерческого машинного обучения в США.
T.ly/RWvUJ
ДЯТЕЛ ЧИНИТ ИИ
#ИИ #машинноеобучение
Китайцы научились «лечить галлюцинации» искусственных интеллектов.
Изобретение представила команда ученых из Университета науки и технологий Китая и YouTu Lab корпорации Tencent.
«Галлюцинации» это данные, которые ИИ выдает не на основе запроса, но на основе своей обучающей выборки. Эта проблема характерна для почти всех больших языковых моделей (LLM), вроде ChatGPT и Claude.
Инструмент под названием «Дятел» способен предотвращать подобные ошибки. Для этого он сам использует три отдельные модели ИИ, заточенные под вылов и устранение «галлюцинаций». К ним относятся GPT-3.5 Турбо, Grounding DINO и BLIP-2-FlanT5. Вместе эти модели работают как оценщики, выявляя неточности и обучая корректируемую модель исправлять выходные данные.
Исследователи утверждают, что их метод повышает точность ИИ более чем на 30% по сравнению с базовым ИИ. Его также можно легко интегрировать в другие генеративные ИИ.
T.ly/h7zrt
#ИИ #машинноеобучение
Китайцы научились «лечить галлюцинации» искусственных интеллектов.
Изобретение представила команда ученых из Университета науки и технологий Китая и YouTu Lab корпорации Tencent.
«Галлюцинации» это данные, которые ИИ выдает не на основе запроса, но на основе своей обучающей выборки. Эта проблема характерна для почти всех больших языковых моделей (LLM), вроде ChatGPT и Claude.
Инструмент под названием «Дятел» способен предотвращать подобные ошибки. Для этого он сам использует три отдельные модели ИИ, заточенные под вылов и устранение «галлюцинаций». К ним относятся GPT-3.5 Турбо, Grounding DINO и BLIP-2-FlanT5. Вместе эти модели работают как оценщики, выявляя неточности и обучая корректируемую модель исправлять выходные данные.
Исследователи утверждают, что их метод повышает точность ИИ более чем на 30% по сравнению с базовым ИИ. Его также можно легко интегрировать в другие генеративные ИИ.
T.ly/h7zrt
ИИ ИСПОЛЬЗУЕТ ИИ
#ИИ #машинноеобучение
Исследователи Google научили ИИ пользоваться другими ИИ.
Специалисты из Google Research и Google DeepMind на днях представили метод, с помощью которого большую языковую модель (LLM) можно дополнить другими языковыми моделями.
Это решает одну из самых больших проблем LLM, позволяя разработчикам наполнять существующие модели новыми возможностями без необходимости создавать ИИ с нуля или долго и дорого переучивать ИИ. Комбинация LLM не только повышает эффективность решения текущих задач, но и дает возможность роботу браться за новые задачи, которые раньше он не мог осилить.
В качестве «подопытного» был взят Google PaLM2-S LLM. Нагруженный дополнениями, этот ИИ повысил качество переводов и написания кода на 40%.
Открытие может еще больше ускорить развитие отрасли искусственного интеллекта в самом ближайшем будущем.
T.ly/pOcak
#ИИ #машинноеобучение
Исследователи Google научили ИИ пользоваться другими ИИ.
Специалисты из Google Research и Google DeepMind на днях представили метод, с помощью которого большую языковую модель (LLM) можно дополнить другими языковыми моделями.
Это решает одну из самых больших проблем LLM, позволяя разработчикам наполнять существующие модели новыми возможностями без необходимости создавать ИИ с нуля или долго и дорого переучивать ИИ. Комбинация LLM не только повышает эффективность решения текущих задач, но и дает возможность роботу браться за новые задачи, которые раньше он не мог осилить.
В качестве «подопытного» был взят Google PaLM2-S LLM. Нагруженный дополнениями, этот ИИ повысил качество переводов и написания кода на 40%.
Открытие может еще больше ускорить развитие отрасли искусственного интеллекта в самом ближайшем будущем.
T.ly/pOcak
ПАМЯТЬ ИИ
#ИИ #машинноеобучение
ChatGPT получит долговременную память.
Об этом на днях объявила компания-производитель OpenAI.
В ближайшее время обновление подключат «небольшой части» премиум- и бесплатных пользователей, планы по более широкому внедрению будут опубликованы в ближайшее время.
Функция позволит чат-боту со временем запоминать предпочтения пользователя и ранее предоставленные им данные, чтобы предоставлять более персонализированные и релевантные ответы. У разработчиков собственных сборок GPT будет возможность настроить для них отдельную память.
Способность робота запоминать можно будет отключить в любой момент в настройках, или даже сказать ему, чтобы он полностью забыл что-то.
T.ly/ORvpU
#ИИ #машинноеобучение
ChatGPT получит долговременную память.
Об этом на днях объявила компания-производитель OpenAI.
В ближайшее время обновление подключат «небольшой части» премиум- и бесплатных пользователей, планы по более широкому внедрению будут опубликованы в ближайшее время.
Функция позволит чат-боту со временем запоминать предпочтения пользователя и ранее предоставленные им данные, чтобы предоставлять более персонализированные и релевантные ответы. У разработчиков собственных сборок GPT будет возможность настроить для них отдельную память.
Способность робота запоминать можно будет отключить в любой момент в настройках, или даже сказать ему, чтобы он полностью забыл что-то.
T.ly/ORvpU
КАННИБАЛИСТИЧЕСКИЙ ИИ
#ИИ #машинноеобучение
Нельзя тренировать ИИ на созданных ИИ материалах.
Такой вывод на днях представили авторы из Университета Райса.
По мере развития искусственных интеллектов им нужно все больше и больше обучающих данных; такие объемы, какие человечество еще не успело создать.
Решением может быть создание этих сведений другими ИИ. Однако недавно исследователи обнаружили, что обучение новых поколений моделей генеративного ИИ на синтетических данных может привести к самопожирающим петлям обратной связи. Эти петли, называемые "расстройством модели аутофагии" (MAD), могут привести к "коллапсу моделей" или их необратимой порче уже после нескольких поколений.
Без достаточного количества реальных данных модели начинают генерировать искаженные и однородные результаты, что может повлиять на качество и разнообразие данных в Интернете в будущем.
T.ly/00Qs3
#ИИ #машинноеобучение
Нельзя тренировать ИИ на созданных ИИ материалах.
Такой вывод на днях представили авторы из Университета Райса.
По мере развития искусственных интеллектов им нужно все больше и больше обучающих данных; такие объемы, какие человечество еще не успело создать.
Решением может быть создание этих сведений другими ИИ. Однако недавно исследователи обнаружили, что обучение новых поколений моделей генеративного ИИ на синтетических данных может привести к самопожирающим петлям обратной связи. Эти петли, называемые "расстройством модели аутофагии" (MAD), могут привести к "коллапсу моделей" или их необратимой порче уже после нескольких поколений.
Без достаточного количества реальных данных модели начинают генерировать искаженные и однородные результаты, что может повлиять на качество и разнообразие данных в Интернете в будущем.
T.ly/00Qs3