Машинное обучение и нейронные сети - страница 11

[MetaQuotes]

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у Яна Гудфеллоу

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у Яна Гудфеллоу

В интервью Эндрю Нг Ян Гудфеллоу рассказывает о своей страсти к глубокому обучению и о том, как он заинтересовался этой областью во время учебы в Стэнфорде. Гудфеллоу обсуждает свое изобретение генеративно-состязательных сетей (GAN) и их потенциал в области глубокого обучения, а также подчеркивает необходимость сделать GAN более надежными. Он размышляет о том, как менялись его взгляды на ИИ и глубокое обучение с годами: от простого использования технологии для решения задач, связанных с ИИ, до изучения всего потенциала моделей глубокого обучения. Гудфеллоу также делится советами для тех, кто хочет заняться ИИ, заявляя, что написание хорошего кода и встраивание безопасности в алгоритмы машинного обучения с самого начала имеют решающее значение.

• 00:00:00 В этом разделе Ян Гудфеллоу обсуждает, как он заинтересовался ИИ и глубоким обучением благодаря своему консультанту в Стэнфорде и интернет-классу Эндрю Нг по ИИ. Он объясняет, как он и его друг построили одну из первых машин на базе графического процессора CUDA в Стэнфорде, и как это привело его к сильной интуиции, что глубокое обучение — это путь в будущее. Далее Гудфеллоу рассказывает о своем изобретении GAN и о том, как он придумал эту концепцию, изучая генеративные модели. Наконец, он размышляет о личном опыте, подтверждающем его приверженность исследованиям в области ИИ.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе Ян Гудфеллоу обсуждает потенциал генеративно-состязательных сетей (GAN) и их будущее в области глубокого обучения. Он объясняет, что, хотя GAN в настоящее время используются для различных задач, они часто могут быть ненадежными, и их стабилизация является основным направлением его исследований. Гудфеллоу считает, что, хотя GAN сейчас важны, в конечном итоге они будут заменены другими формами генеративных моделей, если их не сделать более надежными. Он также обсуждает свой опыт совместной работы над первым учебником по глубокому обучению и подчеркивает важность понимания основных математических принципов в освоении этой области. Наконец, Гудфеллоу размышляет о том, как менялись его взгляды на ИИ и глубокое обучение с годами: от простого использования технологии для задач, связанных с ИИ, до изучения всего потенциала моделей глубокого обучения.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе Ян Гудфеллоу обсуждает эволюцию глубокого обучения и множество путей, которые существуют в ИИ. Он делится советами для тех, кто хочет заняться ИИ, заявляя, что написание хорошего кода и размещение его на GitHub может привлечь внимание, а работа над проектом наряду с чтением книг может быть полезной. Он также говорит о важности обеспечения безопасности в алгоритмах машинного обучения с самого начала, вместо того, чтобы добавлять ее позже. Эти меры обеспечат безопасность алгоритмов и предотвратят возникновение проблем с безопасностью в дальнейшем.

[MetaQuotes]

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у Андрея Карпати

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у Андрея Карпати

В интервью с Эндрю Нг Андрей Карпати рассказывает о своем введении в глубокое обучение на занятиях с Джеффом Хинтоном и о том, как он стал эталоном среди людей в конкурсе классификации изображений ImageNet. Он рассказывает об удивительных результатах, когда программные глубинные сети превзошли его по производительности, и решил научить этому других, создав онлайн-курс. Карпати также обсуждает будущее ИИ и то, как эта область, вероятно, разделится на две траектории: прикладной ИИ и ОИИ. Он советует тем, кто хочет войти в область глубокого обучения, получить полное представление обо всем стеке, внедрив все с нуля.

• 00:00:00 В этом разделе Андрей Карпати рассказывает о том, как он впервые заинтересовался глубоким обучением во время учебы в бакалавриате в Университете Торонто, когда посещал занятия с Джеффом Хинтоном. Он также обсуждает, как он стал эталоном человека для конкурса классификации изображений ImageNet и создал интерфейс Javascript, чтобы понять, как эталон соотносится с человеческими способностями. Он описывает проблему категоризации изображений из тысячи категорий и неожиданное осознание того, что треть набора данных ImageNet составляют собаки, что привело к необычно долгому обучению разным видам собак.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе Андрей Карпатий рассказывает, как был удивлен, когда программные глубинные сети превзошли его по производительности в некоторых задачах. Он обсуждает, как эта технология преобразила людей, и решил рассказать об этом другим, создав онлайн-курс. Способность понять технологию и тот факт, что она продолжает меняться ежедневно, — вот что взволновало студентов. Карпати также рассказывает о том, как быстро развивается область глубокого обучения и насколько распространенной стала эта технология. Он удивлен тем, насколько хорошо это работает не только для ImageNet, но и для точной настройки и передачи обучения. Он также удивлен тем, что обучение без учителя до сих пор не дало результатов, на которые надеялись многие исследователи.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе Карпати обсуждает будущее ИИ, заявляя, что поле, вероятно, разделится на две траектории. Первый — это прикладной ИИ, который предполагает использование нейронных сетей для контролируемого и, возможно, неконтролируемого обучения, а второй — ОИИ, который фокусируется на создании единой нейронной сети, представляющей собой законченную динамическую систему. Он считает, что разбивать ИИ на различные части, а затем соединять их вместе, неправильно, и вместо этого выступает за использование одной нейронной сети в качестве единого агента для создания целей, которые могут оптимизировать веса и получить интеллектуальное поведение. Отвечая на вопрос о совете для тех, кто хочет заняться глубоким обучением, Карпати призывает к полному пониманию всего стека путем реализации всего с нуля, а не просто работы с такой структурой, как TensorFlow.
  

[MetaQuotes]

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у директора по исследованиям искусственного интеллекта в Apple Руслана Салахутдинова

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у директора по исследованиям искусственного интеллекта в Apple Руслана Салахутдинова

Руслан Салахутдинов, директор по исследованиям искусственного интеллекта в Apple, рассказывает об эволюции глубокого обучения, проблемах обучения генеративных моделей и обучения без учителя, а также о захватывающих возможностях исследований в области глубокого обучения. Он также призывает исследователей изучать различные методы и не бояться вводить новшества.
Салахутдинов подчеркивает важность создания систем, основанных на диалогах, и систем, способных разумно читать текст, а также конечной целью достижения способностей к обучению, более сходных с человеческими.

• 00:00:00 В этом разделе Руслан Салахутдинов обсуждает, как он начал заниматься глубоким обучением, начиная со случайной встречи с Джеффом Хинтоном, который познакомил его с концепцией использования ограничительных машин Больцмана и обучения под наблюдением. С помощью и под руководством Хинтона Салахутдинов смог стать соавтором одной из самых первых статей об ограниченных машинах Больцмана, которая помогла дать толчок возрождению нейронных сетей и глубокого обучения. Однако по мере повышения вычислительной мощности исследователи поняли, что нет необходимости в предварительном обучении с использованием ограничительных машин Больцмана, и смогли обучать глубокие модели напрямую, используя традиционные методы оптимизации.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе Руслан Салахутдинов обсуждает эволюцию глубокого обучения и важность предварительного обучения в первые дни, когда компьютеры были медленнее. Он также упоминает проблемы обучения генеративных моделей и обучения без учителя по сравнению с обучением с учителем. Несмотря на прогресс в генеративном моделировании с использованием таких методов, как вариационные автоэнкодеры и энергетические модели, подобные тем, что используются в его собственной лаборатории, он считает, что необходимо найти более эффективные и масштабируемые способы обучения неконтролируемых моделей. Он подчеркивает, что это важная область для тех, кто заинтересован в глубоком обучении.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе Руслан Салахутдинов, директор по исследованиям в области искусственного интеллекта в Apple, обсуждает проблемы использования большого количества неразмеченных данных в машинном обучении, а также дает советы тем, кто хочет войти в эту область. Он призывает исследователей пробовать разные методы и не бояться вводить новшества, приводя один пример того, как он и его команда решили сложную проблему оптимизации сильно невыпуклых систем в нейронных сетях. Салахутдинов также обсуждает плюсы и минусы получения докторской степени по сравнению с работой в компании, занимающейся глубоким обучением, подчеркивая, что и академия, и промышленность предлагают захватывающие возможности для исследований и разработок.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе Руслан Салахутдинов обсуждает захватывающие границы в исследованиях глубокого обучения, особенно в таких областях, как глубокое обучение с подкреплением, рассуждение и понимание естественного языка, а также возможность учиться на меньшем количестве примеров. Он отмечает, что достигнут значительный прогресс в обучении ИИ в виртуальных мирах, и теперь задача заключается в масштабировании этих систем, разработке новых алгоритмов и обеспечении взаимодействия агентов ИИ друг с другом. Кроме того, он подчеркивает важность создания систем, основанных на диалогах, и систем, способных разумно читать текст. Наконец, он упоминает цель достижения более человеческих способностей к обучению.

[MetaQuotes]

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у Йошуа Бенжио

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у Йошуа Бенжио

Эндрю Нг берет интервью у Йошуа Бенжио, и они обсуждают различные темы, связанные с глубоким обучением. Бенжио рассказывает, как он пришел к глубокому обучению и как эволюционировало его представление о нейронных сетях.
Он также обсуждает свой вклад в разработку встраивания слов для последовательностей слов и глубокое обучение с помощью стеков автокодировщиков. Кроме того, Бенжио подчеркивает важность обучения без учителя и свой интерес к пониманию взаимосвязи между глубоким обучением и мозгом.
Бенжио подчеркивает необходимость понимания науки о глубоком обучении и надлежащих исследований для решения больших задач. Наконец, они сосредоточены на необходимости сильных базовых знаний по математике для карьеры в области глубокого обучения и важности непрерывного образования.

• 00:00:00 В этом разделе Йошуа Бенжио рассказывает, как он пришел к глубокому обучению, начиная с любви к научной фантастике и учебы в аспирантуре в 1985 году. это может быть связано с искусственным интеллектом. Бенжио также размышляет о том, как развивалось его представление о нейронных сетях, от первоначальных экспериментов до разработки теорий и веских обоснований того, почему определенные методы, такие как обратное распространение и глубина, работают так хорошо. Кроме того, он говорит о своем удивлении тем, что функция ReLU работает лучше, чем традиционные гладкие нелинейности, которые, по его первоначальному мнению, были необходимы. Бенжио подчеркивает важность распределенной информации при активации многих нейронов и того, как она связана с первоначальными идеями, которые заставили его увлечься нейронными сетями.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе Йошуа Бенжио обсуждает свою раннюю работу по использованию нейронных сетей для преодоления проклятия размерности и создания эффективных совместных распределений для многих случайных величин. Он также упоминает свою работу по созданию вложений слов для последовательностей слов, которые позволяют обобщать слова с похожим семантическим значением. Далее Бенжио упоминает несколько других важных изобретений или идей своей исследовательской группы, в том числе разработку глубокого обучения с помощью стеков автокодировщиков и использование внимания в нейронном машинном переводе. Он также обсуждает свой интерес к пониманию взаимосвязи между глубоким обучением и мозгом и свою работу по разработке системы, похожей на обратное распространение, которая может быть реализована мозгом.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе Йошуа Бенжио рассказывает о том, что его вдохновили мысли Джеффа Хинтона о том, как работает мозг, и о возможном использовании для него временного кода. Он обсуждает, насколько важно обучение без учителя, поскольку оно позволяет создавать ментальные модели, объясняющие мир без размеченных данных. Он также рассказывает о своей комбинации неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением, чтобы лучше понять основные концепции, отделенные друг от друга, исследуя и пытаясь контролировать вещи. Проблема исследований неконтролируемого обучения заключается в том, что существует так много разных способов решить эту проблему, и нет хорошего определения того, что составляет хорошую целевую функцию для измерения того, хорошо работает система или нет. Наконец, Йошуа заявляет, что нынешнее состояние глубокого обучения все еще далеко от того, каким он хотел бы его видеть, и он хочет вывести его на новый уровень.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе Йошуа Бенжио рассказывает о своем волнении по поводу исследований, посвященных фундаментальным принципам того, как компьютеры могут наблюдать за миром и взаимодействовать с ним, чтобы узнать, как он работает. Он обсуждает, как такие исследования приведут к лучшему пониманию того, как устроен мир, и надеется, что они помогут решить большие проблемы, такие как передача обучения и проблемы совместной нации. Бенжио отмечает, что эксперименты над более мелкими проблемами могут привести к более быстрым исследовательским циклам и лучшему пониманию, которое в конечном итоге может быть расширено. Он подчеркивает важность понимания того, что происходит в области глубокого обучения, и необходимость делиться мыслями о науке глубокого обучения.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе Йошуа Бенжио, известная фигура в области глубокого обучения, обсудил важность понимания интересующих явлений и проведения надлежащих исследований, а не только стремления превзойти контрольные показатели или конкурентов. Для людей, которые хотят выйти на поле, он подчеркнул необходимость практики, включая чтение, кодирование и экспериментирование. Бенжио заявил, что, хотя хороший опыт в области компьютерных наук и математики полезен, люди, не имеющие предварительных знаний о машинном обучении, все же могут научиться и стать опытными в течение нескольких месяцев.
  
  
• 00:25:00 В этом отрывке Эндрю Нг и Йошуа Бенжио обсуждают важность глубоких базовых знаний по математике, таких как алгебра, оптимизация и исчисление, при выборе карьеры в области глубокого обучения. Бенжио подчеркивает необходимость непрерывного образования и постоянного обучения, чтобы оставаться в курсе последних событий в этой области. Оба выражают благодарность за возможность поделиться своими мыслями и знаниями с другими.

[MetaQuotes]

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у Питера Эббила

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у Питера Эббила

Питер Эббил обсуждает проблемы и потенциал глубокого обучения с подкреплением в этом интервью с Эндрю Нг. Он отмечает необходимость дальнейшей работы по разведке, присвоению кредита и созданию отрицательных примеров.
Эббил также обращает внимание на проблемы безопасности и важность сбора безопасных обучающих данных при обучении роботов автономной жизни. Он советует людям заняться практической практикой с популярными фреймворками и предлагает преимущества получения наставничества от опытных профессионалов.
Кроме того, он предполагает необходимость обучения с подкреплением для постановки перед машинами целей достижения и отмечает важность клонирования поведения и контролируемого обучения перед добавлением компонента обучения с подкреплением.

• 00:00:00 В этом разделе Питер Эббил рассказывает о том, как он изначально заинтересовался инженерным делом из-за интереса к математике и физике, и как это в конечном итоге привело его к машинному обучению и глубокому обучению с подкреплением. Он говорит о проблемах, которые все еще существуют в глубоком обучении с подкреплением, таких как исследование и присвоение кредитов, и о том, что все еще существует потребность в создании отрицательных примеров для улучшения этих систем. Он также отмечает, что успехи глубокого обучения с подкреплением были в основном связаны с короткими временными горизонтами и что в этой области еще предстоит проделать большую работу, чтобы системы могли рассуждать в более длительных временных рамках.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе интервью Питер Эббил обсуждает проблемы обучения робота или программного агента автономной жизни, указывая на то, что безопасность связана с рядом проблем, включая сбор данных безопасного обучения. Он также делится своим воодушевлением по поводу активного изучения и усовершенствования алгоритмов обучения с целью создания более эффективных механизмов, которые в будущем смогут заменить человеческий дизайн. Наконец, он дает советы тем, кто хочет сделать карьеру в области искусственного интеллекта, подчеркивая, что эта область предлагает широкие возможности для трудоустройства, и предлагая для начала онлайн-учебные материалы, такие как курсы глубокого обучения Эндрю Нг и Беркли.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе Питер Эббил обсуждает, как начать изучение глубокого и машинного обучения, подчеркивая важность практической практики и экспериментов с популярными платформами, такими как TensorFlow и PyTorch. Он также обсуждает плюсы и минусы получения докторской степени по сравнению с получением работы в крупной компании, подчеркивая преимущества получения наставничества от опытных профессионалов. Затем Эббил продолжает описывать некоторые успехи глубокого обучения с подкреплением, например, робот учится запускать или играть в классические игры Atari с нуля, но отмечает, что следующим шагом является выяснение того, как повторно использовать полученные знания для будущих задач. Он также предсказывает, что в ближайшем будущем многие предприятия будут полагаться на контролируемое обучение с помощью человека.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе Питер Эббил предлагает использовать обучение с подкреплением, чтобы ставить машинам цели достижения, а не просто сопоставлять действия человека. Перед добавлением компонента обучения с подкреплением машина будет обучена с использованием поведенческого клонирования или контролируемого обучения. Этот подход требует много времени, но эффективен при разработке машин, которые могут достигать поставленных целей. Обучение с подкреплением само по себе может быть опасным и отнимать много времени.

[MetaQuotes]

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у руководителя отдела исследований Baidu, Юаньцин Линь

Герои глубокого обучения: Эндрю Нг берет интервью у руководителя отдела исследований Baidu, Юаньцин Линь

Юаньцин Линь, глава отдела исследований Baidu и руководитель Китайской национальной лаборатории глубокого обучения, рассказывает об основании национальной лаборатории и ее влиянии на сообщество глубокого обучения.
Лин рассказывает об инвестициях Китая в глубокое обучение и о том, как это привело к росту в различных секторах. Он подчеркивает важность обратной связи в разработке ИИ и то, как это помогает создавать лучшие алгоритмы и технологии.
Лин советует людям заложить прочную основу в области машинного обучения и начать с платформы с открытым исходным кодом, чтобы успешно выйти на поле.

• 00:00:00 В этом разделе Юаньцин Линь, глава Baidu Research и руководитель Китайской национальной лаборатории глубокого обучения, рассказывает о своей личной истории и о том, как он попал в область машинного обучения. Лин рассказывает, что он переключил свою область обучения с физики на машинное обучение для своей докторской программы в UPenn, которая, по его мнению, была очень захватывающим опытом, поскольку он узнавал что-то новое каждый день. В конце концов он работал над успешным проектом ImageNet Challenge, который дал ему возможность решать крупномасштабные задачи компьютерного зрения и вдохновил его на работу над глубоким обучением. Как глава Национальной лаборатории Китая, Лин ставит перед собой цель создать крупнейшую в стране платформу глубокого обучения, предлагая исследователям и разработчикам ресурсы для улучшения существующих технологий и разработки новых для крупных приложений.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе Юаньцин Линь, руководитель отдела исследований Baidu, обсуждает новую национальную лабораторию ИИ и ее влияние на сообщество глубокого обучения. Он подчеркивает, как лаборатория предоставит вычислительную структуру для запуска моделей глубокого обучения, что значительно упростит воспроизведение исследований. Он также обсуждает инвестиции Китая в глубокое обучение и то, как они привели к росту в различных секторах, таких как электронная коммерция, слежка и другие. Лин подчеркивает важность обратной связи в разработке ИИ и то, как это помогает создавать лучшие алгоритмы и технологии. В целом он считает, что сообщество глубокого обучения получит большую пользу от ресурсов и опыта лаборатории.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе Юаньцин Линь, руководитель отдела исследований Baidu, подчеркивает важность четкого видения и направления для успеха бизнеса в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. Он советует людям, выходящим на поле, начать с платформы с открытым исходным кодом и ознакомиться с ресурсами для бенчмаркинга. Лин рекомендует людям заложить прочную основу в машинном обучении, чтобы полностью понять работу глубокого обучения.

[MetaQuotes]

Heroes of Deep Learning: Dawn Song об искусственном интеллекте, глубоком обучении и безопасности

Heroes of Deep Learning: Dawn Song об искусственном интеллекте, глубоком обучении и безопасности

Доун Сонг, эксперт в области глубокого обучения и компьютерной безопасности, рассказала в интервью о своей карьере и работе в области ИИ, глубокого обучения и безопасности.
Сонг подчеркнул важность определения ключевых проблем или вопросов, которыми следует руководствоваться при чтении при первом входе в поле, и создания прочной основы для представления, чтобы облегчить исследования в других областях.
Она также подчеркнула растущую важность создания устойчивых систем искусственного интеллекта и машинного обучения, а также свою работу по разработке механизмов защиты от атак методом «черного ящика».
Сонг поделилась своей работой в области конфиденциальности и безопасности, в том числе по обучению моделей дифференциального частного языка и разработке платформы облачных вычислений, ориентированной на конфиденциальность, на блокчейне в Oasis Labs. Наконец, Сун посоветовал людям, вступающим в новые области, быть смелыми и не бояться начинать с нуля.

• 00:00:00 В этом разделе интервьюер беседует с Доун Сонг, экспертом в области глубокого обучения и компьютерной безопасности. Карьерный путь Сонга не был линейным: он начал со студента-физика и перешел на компьютерные науки с упором на компьютерную безопасность. Сонг решила заняться глубоким обучением и искусственным интеллектом, так как она нашла это захватывающим и интригующим. Сонг четыре дня в неделю читала статьи и книги по глубокому обучению и считала это одним из своих самых счастливых моментов. Она разработала для себя программу чтения, чтобы узнать больше об этой области.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает, как он разработал стратегию погружения в обширную литературу по глубокому обучению и ИИ при первом выходе на поле. Он подчеркивает важность выявления ключевых проблем или вопросов, которыми следует руководствоваться при чтении, а также выяснения мнений других специалистов в этой области и триангуляции с помощью сообщений в блогах, статей и ссылок для создания списка наиболее читаемых. Один из основных вопросов, который спикер интересовался исследованием на раннем этапе, заключался в том, как построить отличные репрезентации, что, по его мнению, до сих пор остается широко открытым вопросом в этой области. Он подчеркивает важность создания прочной основы в этой области для облегчения исследований в других областях.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает, как представление мира имеет решающее значение для навигации по нему и его понимания, а также идею о том, что человеческий мозг представляет мир через паттерны возбуждения нейронов, которые могут быть аппроксимированы векторами действительных чисел в глубокое обучение. Однако реальный механизм репрезентации намного богаче, чем просто активация нейронов, и важно понять, что это за репрезентации. Спикер также коснется их работы в области компьютерной безопасности и того, как знания, полученные в результате исследований в области безопасности, могут быть использованы для улучшения ИИ и глубокого обучения, особенно с учетом все более широкого внедрения этих технологий в критически важные роли в обществе, где злоумышленники заинтересованы в разработке новых атак.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает растущую важность создания систем искусственного интеллекта и машинного обучения, устойчивых к атакам, поскольку мы все больше полагаемся на эти системы для принятия важных решений. Участились атаки на системы машинного обучения, такие как использование передовых технологий компьютерного зрения для решения перехватов и попытки уклониться от систем машинного обучения для обнаружения мошенничества. Команда спикера изучила уязвимость современных систем машинного обучения и разработала средства защиты от атак, в том числе от атак методом «черного ящика», когда злоумышленнику не нужно ничего знать о модели жертвы. Команда также показала, что атаки «черного ящика» могут быть эффективными с помощью таких методов, как атаки на основе ансамбля и доступ к модели с запросом.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе Дон Сонг обсуждает свою работу по разработке метода атаки на основе без выборки, который включает использование ансамбля моделей белого ящика для создания эффективных примеров злоумышленников, ведущих к успешным атакам, даже в условиях черного ящика. Однако с оборонительной стороны создание сильного и универсального решения для защиты от сильных и адаптивных атакующих остается сложным и открытым вопросом. Кроме того, Дон отмечает, что подход проверки согласованности для обнаружения атак может быть плодотворным направлением для создания защиты от атак, поскольку его можно применять в различных сценариях, включая ИИ и конфиденциальность. Например, в сотрудничестве с исследователями из Google Дон и ее команда продемонстрировали важность осторожности для защиты конфиденциальности пользователей, поскольку конфиденциальные данные, такие как номера социального страхования и кредитных карт, могут быть извлечены из моделей машинного обучения, обученных из электронных писем.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе Dawn Song рассказывает о своей работе над конфиденциальностью и безопасностью в ИИ, в частности, над предотвращением атак путем обучения различных моделей частного языка. Сонг объясняет, что дифференциальная конфиденциальность включает в себя добавление шума в процессе обучения надлежащим образом выбранным способом для смягчения атак без запоминания конфиденциальной информации, такой как номера социального страхования. Сонг также делится своей недавней работой в области безопасности для устройств IoT, где они используют методы глубокого обучения для быстрого обнаружения сходства кода и выявления уязвимостей в прошивках реальных устройств IoT. Как генеральный директор Oasis Labs, Сонг объясняет, как компания создает платформу облачных вычислений, ориентированную на конфиденциальность, на основе блокчейна, которая решает проблемы конфиденциальности данных в ИИ, позволяя сохранять конфиденциальность смарт-контрактов.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе доктор Дон Сонг обсуждает блокчейн-платформу, которая может помочь децентрализовать ИИ и расширить доступ к возможностям машинного обучения, защищая при этом конфиденциальность пользователей. Платформа будет иметь смарт-контракты, которые определяют условия использования для пользователей, диктуя, что собранные данные могут использоваться только для обучения модели машинного обучения, сохраняющей конфиденциальность, и определяя, как пользователь может получить компенсацию. Доктор Сонг также делится своим воодушевлением по поводу синтеза программ и того, как он может помочь в решении важных проблем, обеспечивая полезную перспективу для более широкого круга проблем. И, наконец, совет доктора Сонга тем, кто хочет освоить новые области, состоит в том, чтобы быть смелыми и не бояться начинать с нуля, так как это может быть очень полезным процессом.

[MetaQuotes]

Революция ИИ | Объяснение искусственного интеллекта | Новые технологии | Робототехника

Революция ИИ | Объяснение искусственного интеллекта | Новые технологии | Робототехника

В этом видео рассказывается о революции ИИ, начиная с будущего автономных транспортных средств и самообучающихся роботов, способных перемещаться по сложной местности, проводить поисково-спасательные операции и взаимодействовать с людьми в совместных рабочих пространствах. Развитие роевой робототехники демонстрирует огромный потенциал для улучшения таких областей, как сельское хозяйство, здравоохранение и реагирование на стихийные бедствия. Исследователи работают над тем, чтобы сделать роботов более самосознательными и способными общаться с помощью обработки естественного языка, создавая гиперреалистичные цифровые аватары и более человекоподобных андроидов, которые могли бы служить голографическими помощниками или компаньонами для пожилых людей и социально изолированных людей. В то время как преимущества ИИ в улучшении общества огромны, также необходимо учитывать этические соображения и подотчетность разработчиков, чтобы обеспечить соответствие ИИ позитивным намерениям.

• 00:00:00 В этом разделе исследуется будущее гиперинтеллекта, а самоуправляемые автомобили и самоуправляемые дроны, по прогнозам, произведут революцию в современной жизни. Ожидается, что люди будут жить и работать вместе с самосознательными андроидами, что освободит нас от утомительных задач и повысит производительность, а компаньоны с искусственным интеллектом во многом помогут людям. Далее в этом разделе объясняется, как работает ИИ, и размышляет, приобретет ли ИИ человеческие черты, такие как эмоции, сознание или даже свободная воля. Беспилотный автомобиль представлен как самая ясная дорога в будущее, а Радж Раджкумар из Университета Карнеги-Меллона объясняет, как решения о самоуправляемом автомобиле принимаются с помощью комбинации камер и усовершенствованного радара, которые сравнивают внешние объекты с внутренней 3D-картой.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео исследует динамическую природу транспорта и проблему, с которой сталкивается ИИ при распознавании динамической информации, чтобы объективно понять, куда она движется в пространстве, и реагировать на изменения и сигналы светофора. Видео подчеркивает важность безопасности при создании беспилотных автомобилей и использование машинного обучения при создании роботов, которые могут учиться и взаимодействовать с окружающей средой, идентифицируя объекты и различая различные элементы, подобно тому, как младенец узнает об окружающей среде. Демонстрируется робот R2, который предназначен для работы в подземных средах и сбрасывания ретрансляторов сигналов для создания сети Wi-Fi, чтобы создать трехмерное представление окружающей среды для навигации, идентификации и обхода препятствий.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео демонстрирует возможности интеллектуальных роботов, способных исследовать и наносить на карту новые территории, чтобы помочь в поисково-спасательных миссиях. От транспортных средств, перемещающихся в зонах бедствия, до беспилотных летательных аппаратов, летающих в неизвестных пространствах, эти автономные роботы могут принимать решения, основываясь на своей среде, используя такие технологии, как лидар, для составления карты своего окружения. Кроме того, эти роботы уже используются в опасных отраслях, таких как горнодобывающая промышленность, строительство и разведка нефти, для проведения проверок и создания карт пересеченной местности. Разработка этих автономных роботов не только представляет собой будущее сверхразума, но и может произвести революцию в таких областях, как поиск и спасение, реагирование на стихийные бедствия и доставка посылок.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео обсуждает разработку армии маленьких летающих роботов Виджаем Кумаром, профессором Университета им. Пенсильвании, чтобы решить проблему мирового голода. Используя ИИ, эти дроны могут действовать как скоординированная коллективная группа, предоставляя точную информацию об отдельных растениях, что может повысить эффективность производства продуктов питания. Дроны используют коллективный алгоритм искусственного интеллекта для связи друг с другом и совместной работы для выполнения таких задач, как картографирование и строительство структур. Этот метод роения дает преимущества по сравнению с одним дроном, выполняя операции намного быстрее за счет объединения их данных и предотвращая потерю дронов, которая может разрушить всю операцию. Другие примеры использования технологии роения включают роботизированных пчел, помогающих опылять сады и фермы, что делает их более устойчивыми и продуктивными.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе основное внимание уделяется сотрудничеству человека и робота и проблемам обучения роботов обучению на примере поведения людей. Массачусетский технологический институт проводит новаторские исследования, создавая программное обеспечение, позволяющее роботам работать и взаимодействовать напрямую с людьми. Роботов обучают задачам, демонстрируя их, а ИИ распознает объекты, показанные с помощью визуальных тегов, и посредством наблюдения программное обеспечение постоянно пишется и пересматривается, изучается контекст и может мыслить динамично. Задача создания сверхразума состоит в том, чтобы заставить роботов предвидеть окружающую среду, чтобы предсказать, что произойдет дальше. Промышленный робот наделен интеллектом, позволяющим ему распознавать действия коллеги-человека в моделируемом производственном испытании, чтобы сделать взаимодействие людей более безопасным.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе показана демонстрация того, как технология ИИ может работать вместе с людьми в совместном рабочем пространстве. Робот способен распознавать и предвидеть движения человека, что делает работу с ним более безопасной и эффективной. Эта тема совместной работы людей и роботов становится все более важной в различных отраслях, таких как здравоохранение, где роботы с искусственным интеллектом уже используются для повышения производительности и уменьшения человеческих ошибок. Разработка искусственного общего интеллекта, способного думать и учиться, как люди, является конечной целью некоторых ученых, которые считают, что однажды машины смогут стать разумными и самосознательными.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео обсуждается концепция проприоцепции как у младенцев, так и у роботов. Проприоцепция относится к осознанию человеком движений своего тела и положения в пространстве. Эксперты подчеркивают важность самосознания робота в развитии роботизированного сознания. Роботы могут формировать представления о себе, планировать новые задачи и начинать думать о мышлении с помощью проприоцепции. Самосознание связывает машину с внешним миром, позволяя ей маневрировать и взаимодействовать с окружающей средой. Эта разработка может проложить путь к передовым способам общения между людьми и роботами.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе объясняется, что роботам необходимо научиться говорить и вести естественные разговоры, чтобы сделать взаимодействие человека и машины более сложным. Обработка естественного языка, предшествовавшая искусственному интеллекту, является ключом к способности понимать смысл разговорной речи. Однако основная проблема, с которой ИИ сталкивается при понимании человеческой речи, заключается в том, что контекст речи сильно зависит от тона и контекста. Исследователи используют машинное обучение для обучения ИИ многочасовому человеческому общению, чтобы помочь ему лучше понимать разговорный контекст. Кроме того, чтобы ИИ выглядел убедительно похожим на нас, такие компании, как Pinscreen, разрабатывают новые методы для мгновенного создания гиперреалистичных цифровых аватаров. Их программное обеспечение использует искусственный интеллект для оцифровки лица человека в компьютер и позволяет быстро анимировать его.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе основное внимание уделяется разработке более похожего на человека искусственного интеллекта (ИИ) и его потенциальному влиянию на нашу жизнь. Это включает в себя использование программного обеспечения, которое создает более реалистичное и индивидуальное человеческое лицо, что может привести к более дружелюбному виду андроидов и виртуальных существ. Эти голографические помощники могли бы заботиться о многих аспектах повседневной жизни, включая диагностику здоровья и даже стать виртуальными друзьями и членами семьи. Также предпринимаются усилия по созданию реалистичных роботов, которых люди захотят физически обнять, чтобы они служили им в качестве компаньонов, особенно для тех, кто социально изолирован или страдает от социальной тревожности. Хотя есть опасения, что некоторые могут рассматривать таких андроидов как секс-роботов, основное внимание по-прежнему уделяется созданию хорошего робота, который можно использовать различными способами.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе речь пойдет о потенциальном использовании андроидов и ИИ в терапии, поскольку люди могут чувствовать себя более комфортно, разговаривая с не осуждающим роботом. Тем не менее, разговор также поднимает этические проблемы. ИИ и дипфейки могут быть использованы для взлома личности человека, а полчища управляемых ИИ дронов потенциально могут использоваться в террористических атаках. Важно проявлять моральную ответственность и привлекать разработчиков к ответственности за свои действия, поскольку потенциал ИИ для улучшения общества огромен, если все сделано правильно. В конечном счете, спикер считает, что партнерство со сверхразумными роботами с согласованными намерениями может изменить человечество к лучшему.

[MetaQuotes]

Глубокое погружение в аппаратное обеспечение AI ChatGPT

Глубокое погружение в аппаратное обеспечение AI ChatGPT

Какое оборудование использовалось для обучения ChatGPT и что нужно для его работы? В этом видео мы рассмотрим аппаратное обеспечение ИИ, лежащее в основе ChatGPT, и выясним, как Microsoft и OpenAI используют машинное обучение и графические процессоры Nvidia для создания продвинутых нейронных сетей.

В видео обсуждается аппаратное обеспечение, используемое для обучения и логического вывода в ChatGPT, естественной модели искусственного интеллекта в чате на основе текста. Суперкомпьютер Microsoft с искусственным интеллектом был построен с более чем 10 000 графических процессоров Nvidia V100 и 285 000 ядер ЦП для обучения GPT-3, что также способствовало созданию ChatGPT. ChatGPT, вероятно, был точно настроен в инфраструктуре Azure, используя для обучения 4480 графических процессоров Nvidia A100 и более 70 000 ядер ЦП. Для вывода ChatGPT, вероятно, работает на одном экземпляре Nvidia DGX или HGX A100 на серверах Microsoft Azure. В видео также упоминается стоимость запуска ChatGPT в масштабе и потенциальное влияние нового оборудования ИИ, такого как нейронные процессоры и механизмы ИИ.

• 00:00:00 В этом разделе видео обсуждаются два этапа машинного обучения, обучение и вывод, а также различные требования к оборудованию для каждого этапа. Обучение нейронной сети требует больших вычислительных мощностей и высоких требований к оборудованию, в то время как выполнение логических выводов менее ресурсоемко, но может экспоненциально увеличить требования к оборудованию при развертывании для многих пользователей. Затем стенограмма углубляется в аппаратное обеспечение, используемое для обучения нейронной сети ChatGPT, что является секретом. Тем не менее, в мае 2020 года Microsoft объявила о создании суперкомпьютера для OpenAI для обучения GPT-3 с использованием более 285 000 ядер ЦП и более 10 000 графических процессоров Nvidia V100. Графические процессоры были раскрыты в научной статье, которая показала, что они были основным оборудованием, используемым при обучении GPT-3, предшественнику ChatGPT, и их выбор был обусловлен библиотекой глубоких нейронных сетей Nvidia CUDA.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе основное внимание уделяется графическим процессорам Nvidia V100 и тому, почему они были выбраны Microsoft и OpenAI. Архитектура Volta внесла серьезные изменения во все предыдущие графические процессоры Nvidia и была специально разработана для ускорения рабочих нагрузок ИИ, таких как обучение и логические выводы. Тензорные ядра, представленные Volta, представляют собой специализированное оборудование, которое превосходно справляется с матричной обработкой и может выполнять несколько вычислений параллельно. Версия Volta, использовавшаяся в суперкомпьютере Microsoft с искусственным интеллектом еще в 2020 году, скорее всего, была частью семейства продуктов Nvidia Tesla с 32 гигабайтами быстрой памяти HBM2 и 10 000 графических процессоров с тензорными ядрами FP16 по 125 терафлопс каждый. Вся система будет способна производить 1,25 миллиона тензорных петафлопс, что составляет 1,25 экзафлопса. Без Volta этот суперкомпьютер не был бы построен, а без него, наверное, не было бы ни GPT-3, ни ChatGPT.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе рассказчик обсуждает аппаратное обеспечение ИИ, используемое для обучения ChatGPT, модели ИИ, ориентированной на естественные текстовые чаты с более низкими требованиями к вычислительным ресурсам. Модель была доработана на основе модели серии GPT-3.5, а обучение проводилось в инфраструктуре суперкомпьютеров Azure AI, вероятно, с графическими процессорами Nvidia A100 и процессорами AMD EPYC. По оценкам рассказчика, было использовано 1120 процессоров AMD EPYC с более чем 70 000 ядер ЦП и 4480 графических процессоров Nvidia A100, что составляет около 1,4 экзафлопс производительности тензорных ядер FP16. Для вывода ChatGPT, вероятно, работает на одном экземпляре Nvidia DGX или HGX A100 на серверах Microsoft Azure.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео обсуждаются требования к оборудованию для ChatGPT, популярной модели искусственного интеллекта с более чем 1 миллионом пользователей. Для удовлетворения потребностей ChatGPT потребуется более 3500 серверов Nvidia A100 с почти 30 000 графических процессоров, а расходы на обслуживание службы будут составлять от 500 000 до 1 миллиона долларов в день. Однако по мере ускорения аппаратного обеспечения, разработанного специально для ИИ, запуск ChatGPT в масштабе станет более рентабельным. В видео также упоминаются новые продукты помимо графических процессоров, такие как нейронные процессоры и механизмы искусственного интеллекта, которые повышают производительность искусственного интеллекта. В ближайшие годы производительность моделей ИИ превзойдет ChatGPT, поскольку новое аппаратное обеспечение ИИ, такое как выпущенный в прошлом году Hopper, и графические процессоры MI300 на базе CDNA3 составят существенную конкуренцию Nvidia.

[MetaQuotes]

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан о том, как его большая ставка на ИИ наконец-то окупается - Полное интервью

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан о том, как его большая ставка на ИИ наконец-то окупается - Полное интервью

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) рассказывает об истории гибкости и переосмысления компании, подчеркивая ее готовность делать большие ставки и забывать прошлые ошибки, чтобы оставаться актуальным в быстро развивающейся технологической отрасли. Nvidia всегда стремилась стать компанией, занимающейся вычислительными платформами, и ее миссия по созданию более универсальных ускоренных вычислений привела к ее успеху в области искусственного интеллекта. Хуан также обсуждает демократизацию технологии ИИ и ее потенциальное влияние на небольшие стартапы и различные отрасли. Он призывает людей использовать преимущества искусственного интеллекта для повышения своей производительности и подчеркивает уникальный подход Nvidia к предоставлению универсальных и производительных универсальных ускоренных вычислительных платформ. Наконец, Хуанг обсуждает важность устойчивости, разнообразия и избыточности в обрабатывающей промышленности, а также следующее большое переосмысление компании в области искусственного интеллекта, встречающегося с физическим миром посредством создания Omniverse.

• 00:00:00 В этом разделе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг рассказывает об истоках компании и о том, как три десятилетия назад она стала пионером в области ускоренных вычислений. Первоначально ориентированная на компьютерную графику для видеоигр, технология компании, позволяющая сделать игры более реалистичными, превратила индустрию видеоигр в крупнейшую в мире индустрию развлечений. Затем Nvidia расширилась до других областей, таких как обеспечение самых мощных и энергоэффективных суперкомпьютеров для исследований и разработок, роботов в производстве и беспилотных автомобилей. Компания также гордится своей работой с Microsoft Azure и OpenAI для поддержки ChatGPT. Хуанг подчеркивает готовность Nvidia делать большие ставки и много раз заново изобретать себя на протяжении многих лет.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг объясняет, что гибкость и способность адаптироваться имеют решающее значение в быстро развивающейся технологической отрасли. Компании, которые научились заново изобретать себя, остаются актуальными из поколения в поколение, и его гордость за Nvidia во многом связана с приспособляемостью и гибкостью компании. Хотя компания совершала ошибки на этом пути, одним из навыков, необходимых для устойчивости, является способность забывать прошлое. Хуан также обсуждает, что амбиции Nvidia всегда заключались в том, чтобы быть компанией, занимающейся вычислительными платформами, и их миссия по созданию гораздо более универсального типа ускоренных вычислений привела их к искусственному интеллекту.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг объясняет фундаментальную причину успеха их вычислительной архитектуры в более эффективном решении ранее неразрешимых задач. Он отмечает систему положительной обратной связи, которая приводит к открытию новых приложений, которые раньше были невозможны, что ведет к экспоненциальному росту. Хотя Хуанг признает, что некоторая интуиция сыграла свою роль в их успехе, он подчеркивает важные решения, связанные с архитектурой, дисциплиной платформы и евангелизацией, направленной на то, чтобы обратиться к исследовательским университетам по всему миру. Хуанг описывает, как открытие AlexNet, нового алгоритма компьютерного зрения, привело к глубоким изменениям в программном обеспечении и созданию суперкомпьютера с искусственным интеллектом, что сделало Nvidia мировым двигателем для искусственного интеллекта.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг обсуждает демократизацию технологии искусственного интеллекта и ее влияние на стартапы. Хуанг утверждает, что стоимость создания суперкомпьютера с искусственным интеллектом теперь доступна, что делает технологию демократичной для небольших стартапов. Он считает, что каждая отрасль может создавать базовые модели, и что эта технология теперь доступна даже для небольших стран и может использоваться во всем, от цифровой биологии до робототехники. Хуанг признает опасения скептиков по поводу мощности ИИ, но подчеркивает, что эту технологию следует использовать для повышения собственных возможностей.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг рассказывает о том, как ИИ впервые демократизировал вычисления, сделав мощные технологии доступными для всех. Он призывает людей воспользоваться преимуществами ИИ и повысить свою производительность. Хуанг также объясняет, как Nvidia остается впереди в отрасли, делая вещи по-новому, предоставляя платформы ускоренных вычислений общего назначения, которые являются универсальными и чрезвычайно производительными, а также доступны в любом облаке. Он считает, что каждый центр обработки данных в мире должен ускорять все, что может, а совокупная стоимость владения у Nvidia на самом деле самая низкая из всех благодаря ее гибкости и универсальности. Наконец, Хуан отвечает на вопрос геймеров, которые хотели, чтобы компания сосредоточилась исключительно на основном игровом бизнесе.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг обсуждает свое изобретение трассировки лучей, которое произвело революцию в компьютерной графике и видеоиграх, а также то, как они использовали ИИ для повышения производительности трассировки лучей в пять раз при одновременном снижении количества операций. потребляемая энергия. Хуанг также говорит о нехватке чипов и о том, как это повлияло на Nvidia и отрасль, а также о том, как компания пережила шторм, сосредоточившись на хорошей работе. Хуанг в восторге от инвестиций в ИИ и его потенциала революционизировать различные отрасли. Он также подчеркивает важность устойчивости к геополитическим рискам и делает свою компанию максимально устойчивой за счет разнообразия и избыточности.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг обсуждает важность разнообразия и резервирования в производственной отрасли, особенно в отношении строительства TSMC завода в Аризоне, который Nvidia планирует использовать. Хуан также обращает внимание на опасения инвесторов по поводу нового экспортного контроля и того, как Nvidia работает над соблюдением правил, продолжая обслуживать своих клиентов в Китае. Затем он рассказывает о следующем крупном переосмыслении Nvidia в области искусственного интеллекта, встречающемся с физическим миром, и о создании Omniverse, технологии, которая соединяет цифровой мир и физический мир, что позволяет интегрировать компьютерную графику, искусственный интеллект, робототехнику и физическое моделирование. Наконец, Хуан говорит о своем личном намерении продолжать руководить Nvidia в обозримом будущем и о своей вере в потенциал компании, которая может оказать существенное влияние.