DALL·E 2 способна понимать довольно сложные описания и создавать изображения в самых разных стилях — от фотореалистичных до абстрактных.
Автоматическое создание фотореалистичных фоновых элементов позволяет лучше оценить реакцию пользователей на окружающую обстановку.
Нейронная сеть, созданная в некоммерческой организации OpenAI при финансовой поддержке Microsoft, способна генерировать высококачественные изображения по их текстовым описаниям.
Ученые обещают возможность создания нейроморфных систем, содержащих миллиарды искусственных органических синапсов.
Работы исследователей из Нагойского университета направлены на создание нейронной сети с метапамятью, способной смоделировать функционирование человеческого мозга.
Российские ученые создали биологически правдоподобную модель памяти для систем искусственного интеллекта с внутренней мотивацией.
При увеличении разнообразия учебных данных нейросеть способна лучше «узнавать» знакомые предметы с других ракурсов, но может потерять способность классифицировать объекты, которые ей уже встречались.
Математический парадокс демонстрирует фундаментальные ограничения умных машин: «осознать» ошибку им сложнее, чем выдать верный результат.
Энтузиазм по поводу искусственного интеллекта объясняется одновременным бурным развитием оборудования и увеличением объемов доступных для обучения данных, однако узкие места в цепочке поставок «мозгов» для ИИ и экосистеме полупроводниковой индустрии угрожают стать сдерживающими факторами на пути дальнейшего прогресса решений искусственного интеллекта. Хрупкость цепочки мировых поставок полупроводников, концентрация передовых производств в рамках лишь одной страны, преимущественное использование чипов ограниченным кругом стартапов, отставание от закона Мура — все указывает на то, что из всех детерминант конкурентоспособности в мире ИИ ситуация с оборудованием может стать главным тормозом прогресса.
Созданные исследователями из Гетеборгского университета объединенные элементы работают как нейронные сети.
Исследователи свели глубинное обучение к задаче поиска, которую можно эффективно решить с использованием хеш-таблиц, и исключив огромное количество операций перемножения векторов.
Авторы изобретения сравнивают разработанное ими компьютерное устройство со способностью к ассоциативному обучению со знаменитыми экспериментами академика Ивана Павлова,
Суперкомпьютер используется для обучения нейронных сетей, поддерживающих автопилот, и искусственного интеллекта автономного автомобиля.
Однако его архитектура настолько необычна с точки зрения традиционного программирования, что его создатели в течение нескольких лет работали над специализированным ПО.