Вкратце Алгоритмы искусственного интеллекта разгромили восемь чемпионов мира, играющих в карточную игру «Бридж», что стало еще одной вехой в том, что системы машинного обучения стали лучше людей в определенных играх.
Лучшие игроки в бридж были приглашены сыграть против NooK, программного обеспечения для искусственного интеллекта, разработанного французским стартапом NuukAI, на двухдневном турнире в Париже. По данным The Guardian, они сражались друг с другом на протяжении 80 раундов, и машина выиграла 67 сетов, опередив людей на 83%.
NooK состоит из комбинации современных программ глубокого обучения и старых программ, основанных на правилах. Соучредитель NuukAI Жан-Батист Фантун сказал, что компания разрабатывала программное обеспечение более пяти лет, и ее решения легче понять по сравнению с сегодняшними системами типа «черный ящик».
Однако следует отметить, что программное обеспечение не полностью воспроизводило бридж. Некоторые части, такие как этап торгов в игре, были опущены; это сложный процесс, который включает в себя попытки обмануть ваши компоненты, используя различные стратегии, придуманные вашими товарищами по команде. Программа Waymo Trusted Tester приходит в Сан-Франциско
Waymo расширяет свою программу доверенных тестировщиков на Сан-Франциско
Автомобили без водителей-людей за рулем уже работают в калифорнийском городе, но на данный момент их подбирают только сотрудники компании. Теперь Waymo хочет открыть свои роботизированные такси без водителя для избранных представителей общественности в Сан-Франциско в рамках своей программы Trusted Testers. Программа была впервые запущена в Фениксе, штат Аризона.
«Мы особенно взволнованы этим следующим этапом нашего путешествия, поскольку мы официально приносим нашу технологию только для пассажиров в Сан-Франциско — город, который многие из нас в Waymo называют домом», — заявил со-генеральный директор Waymo Текедра Мавакана.
«Мы многому научились у наших доверенных тестировщиков из Сан-Франциско за последние шесть месяцев, не говоря уже о бесчисленных уроках, полученных от наших райдеров за годы, прошедшие с момента запуска нашего полностью автономного сервиса в Восточной долине Феникса. как мы продвигаем наш сервис, приветствуя наших первых сотрудников-гонщиков в Сан-Франциско».
Meta учит синтетические голоса ИИ произносить «ммм» и «ааа»
Исследователи из Meta выпустили программную библиотеку, чтобы помочь разработчикам создавать системы машинного обучения, которые звучат более естественно, благодаря возможности делать паузы, смеяться или даже издавать звуки зевания.
Библиотека содержит компоненты, необходимые для обучения модели генеративного разговорного языка (GSLM) — системы, представленной гигантом социальных сетей в прошлом году. В отличие от большинства речевых моделей, которые обычно сначала преобразуют аудиосигналы в речь, GSLM напрямую обрабатывает необработанную речь. Таким образом, он улавливает некоторые вокальные выражения, которые явно не выражены в тексте, такие как мычание и аханье, тон, интонация и ритм.
«Ключом к этому достижению является способность GSLM фиксировать общие звуковые события, независимо от того, являются ли они вербальными, в частности невербальные вокализации, такие как смех или зевота, которые сообщают о выражении и восприятии эмоциональных состояний или намерений, которые могут значимо влиять на разговоры», Мета объяснил в сообщении в блоге на этой неделе.
Исследователи продемонстрировали GSLM, создав полностью выдуманный разговор между двумя агентами ИИ, который звучит сверхъестественно по-человечески. Библиотеку Textless NLP для построения модели можно найти здесь.
Googleпоисковая система, чтобы лучше помогать людям, нуждающимся в эмоциональной поддержке
Google внедряет модель машинного обучения, которая будет обнаруживать сложные личные поисковые запросы, сделанные через его поисковую систему, и давать более точные ответы, чтобы помочь людям в кризисных ситуациях.
Модель MUM сможет отправить Google пользователи ссылаются на телефонные номера веб-сайтов благотворительных организаций по охране психического здоровья, если они ищут, например, такие вещи, как способы совершить самоубийство или горячие точки для самоубийств.
«MUM может помочь нам понять более длинные или сложные запросы, такие как «почему он напал на меня, когда я сказала, что не люблю его», — сказала The Verge Энн Меррит, менеджер по продуктам для здоровья и качества информации. «Для людей может быть очевидно, что этот запрос касается домашнего насилия, но такие длинные запросы на естественном языке нашим системам трудно понять без продвинутого искусственного интеллекта».
Google не раскрывает много информации о том, как MUM обнаруживает эти типы запросов. Компания также заявила, что использовала BERT, еще одну из своих языковых моделей, чтобы уменьшить «неожиданные шокирующие результаты на 30%» в годовом исчислении, когда люди ищут графический контент, например порнографию. ®
