Google DeepMind

Он создан на основе набора тестов GLUE, который был опубликован всего год назад. За этот год, однако, оценки систем искусственного интеллекта по тестам GLUE успели превзойти оценки, которые на них получают неподготовленные люди.

Искусственный интеллект расшифровал половину текста, а профессиональный чтец по губам — всего 12%.

Исследование глаз с использованием системы искусственного интеллекта Google DeepMind будет способствовать раннему выявлению заболеваний, ведущих к потере зрения.

Эксперты считают, что за разработку «аварийной кнопки» ученые взялись вовремя — еще задолго до создания искусственного интеллекта настолько развитого, что он может представлять опасность для человечества.

Систему для игры в го, разработанную в подразделении Google DeepMind, считают следующим витком развития искусственного интеллекта после компьютера Deep Blue, выигравшего у Гарри Каспарова.

Новизна созданной в Google программы AlphaGo — в способности учиться на своих ошибках; по мнению специалистов, эта особенность объясняет не свойственные людям ходы системы, в итоге оказывавшиеся успешными.

По словам Ли Седоля, AlphaGo — «грозный» противник, но система не лишена слабых мест, из-за которых при непредвиденных ходах результативность ее игры снижается; кроме того, она хуже играет черными фишками, когда по правилам программе надо делать первый ход в игре.

После проигрыша в третьей партии подряд один из лучших игроков мира заявил, что «сегодняшнее поражение — это проигрыш Ли Седоля, а не человечества».

Программе нужно выиграть всего еще раз, чтобы стать победителем турнира. Ли Седоль пообещал сделать все возможное в третьей игре, особенно сосредоточившись на начальной части партии.

Матч, проходящий в Сеуле, называют историческим противостоянием человека и машины, ставя его в один ряд с такими событиями, как победа компьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым в 1997-м и победа системы Watson в телевикторине Jeopardy над людьми в 2011-м.

В этой древнейшей китайской игре больше возможных позиций фишек на доске, чем атомов во всей Вселенной. По мнению некоторых, на кону в предстоящем состязании — последний оплот превосходства человеческого разума над машиной.

Системы игры в го обычно полагаются на алгоритм поискового дерева, позволяющий находить нужные значения в множестве. В созданной исследователями Google программе наряду с этим используются глубокие нейронные сети, которые имитируют ход мысли опытных игроков и постоянно совершенствуются, играя против себя самих.

В Google утверждают, что проект еще весьма далек от практических применений. В 2013 исследователи в научном докладе сообщали, что созданная ими программная система сама научилась играть в ряд классических игр для Atari лучше людей, просто «наблюдая» за происходящим на экране пока в них играли другие.