Facebook поможет «железом» российским исследователям ИИ
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Facebook объявил имена лауреатов партнерской программы, в рамках которой исследовательские лаборатории мировых университетов получат от компании специализированные серверы для работы в области искусственного интеллекта.Среди 15 лауреатов программы оказался и один российский университет.
Вузы,вошедшие в список лауреатов, получат в свое распоряжение серверы на базе GPU — всего речь идет о 22 высокопроизводительных компьютерах,которые получат 15 исследовательских групп из девяти стран: Австрии, Бельгии, Чехии, Франции, Германии, Италии, Великобритании, России и Швейцарии. Ученые, со своей стороны, должны будут публиковать полученные на новом оборудовании результаты в открытых журналах.
Россию в списке победителей представляет Лаборатория нейронных сетей и глубинного обучения МФТИ, возглавляемая Михаилом Бурцевым. Основными направлениями работы лаборатории являются диалоговые системы и машинное обучение с подкреплением. Первое направление подразумевает создание искусственного интеллекта, который мог бы поддерживать разговор с живыми людьми и, в перспективе, заменить операторов call-центра. Второе направление, машинное обучение с подкреплением, — особый тип машинного обучения, который позволяет создавать достаточно «креативные» алгоритмы без прямого программирования решения задачи. Ключевая стратегия в этой области — определение для алгоритма метрики «подкрепления» и «наказания», которая должна задавать направление обучения системы, но при этом безразлична к тому, что именно делает система.Подобные алгоритмы с подкреплением стали особенно популярны в последние не сколько лет и применялись, например, для создания системы AlphaGo, которая "смогла обыграть человека в Го. ":http://www.nanonewsnet.ru/…mpiona-po-go Другой пример такого обучения — система ИИ, которая смогла научится играть в аркадные простые игры типа Atari без какой-либо помощи со стороны человека: компьютер мог видеть только игровое поле и знать результат игры, но при этом подкрепления оказалось достаточно для возникновения успешной стратегии поведения ИИ в игре.
Отбором лауреатов для участия в программе со стороны социальной сети занималось исследовательское подразделение FAIR (Facebook AI Research). Его возглавляет один из самых известных специалистов в области машинного обучения, Ян ЛеКун (Yann LeCun), знаменитый работами по применению сверточных нейросетей для распознавания изображений.
Автор: Александр Ершов
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев