Toparlama İşte en son yapay zeka haberlerinin hızlı özeti.

Yeni bir AI Atari oyunları şampiyonuyla tanışın

DeepMind, ortalama bir insan kadar iyi 57 klasik Atari 2600 oyununu oynayabilecek takviyeli öğrenme botu geliştirdi.

Neden 57 diye sorabilirsiniz? Atari 2600 konsolu 1977 yılında piyasaya sürüldü ve yüzlerce oyundan oluşan bir kütüphaneye sahip. 2012 yılında bir grup bilgisayar bilimci, Arcade Öğrenme Ortamı (ALE), takviyeli öğrenme aracılarını test etmek için 57 eski Atari oyunundan oluşan bir araç seti.

Yapay zeka araştırmacıları o günden bu yana oyun oynayan botların ilerlemesini ölçmek için bu koleksiyonu kullanıyor. 57 oyunun tamamında ulaşılan ortalama puan, daha karmaşık makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilmesiyle istikrarlı bir şekilde arttı, ancak çoğu model, aşağıdakiler gibi en zor olanları oynamakta zorlandı: Montezuma'nın İntikamı, Görünmez tehlike, Solaris, ve Kayak yapma.

Takviyeli öğrenme, yapay zeka botlarına, oyun oynamak gibi belirli bir görevi, kuralları açıkça söylemeden nasıl tamamlayacaklarını öğretmeye çalışır. Bu nedenle temsilciler deneme yanılma yoluyla öğrenmek zorundadır ve ödüllerle yönlendirilirler. Yüksek puanlara ulaşmak, daha lezzetli ödüller anlamına gelir ve zamanla bilgisayar, oyunu iyi oynamak için iyi hamleler yapmayı öğrenir.

Araştırmacılar farklı türde algoritmalar ve püf noktaları kullanarak sistemlerini geliştirdiler. Agent57 adı verilen bot, en zor oyunlarla baş etme konusunda daha donanımlı çünkü ödüller az olduğunda bile çevresini daha verimli bir şekilde keşfedebilecek şekilde programlandı.

Bir ödül verilmeden önce oyunlarda bir dizi adımın gerçekleştirilmesi gerekir, dolayısıyla nasıl oynanacağı hemen belli olmaz. Montezuma'nın İntikamı, Görünmez tehlike, Solaris, ve Kayak yapmagibi oyunlarla karşılaştırıldığında Gürültü daha hızlı bir ödül geri bildirim sistemine sahip.

Boffin'ler, ALE veri kümesindeki oyunlarda uzmanlaşmanın, sistemin gerçek dünyada uygulanabilecek kadar genel olarak daha akıllı ve sağlam olduğuna dair iyi bir işaret olduğunu düşünüyor.

Deepmind, "Nihai hedef, oyunlarda başarılı olan sistemler geliştirmek değil, daha ziyade oyunları, çok çeşitli zorluklarla başa çıkmayı öğrenen sistemler geliştirmek için bir basamak olarak kullanmaktır" dedi. yazdı.

Agent57'yi geliştirmek için kullanılan çok sayıda şık teknik hakkında daha fazla bilgiyi daha ayrıntılı olarak okuyabilirsiniz. okuyun [PDF].

Washington eyaleti Microsoft liderliğindeki yüz tanıma yasasını destekliyor

ABD'nin Washington eyaletinin valisi Jay Inslee, yüz tanıma sistemlerinin kullanımını düzenleyen bir yasayı kabul etti.

Kaliforniya'daki San Francisco ve Oakland ile Massachusetts'teki Somerville gibi ülkeler kolluk kuvvetlerinin yüz tanıma teknolojisini kullanmasını yasaklarken, Washington daha yumuşak bir yaklaşım benimsedi. göz önüne alındığında bu pek de sürpriz değil fatura [PDF] Microsoft'un sponsorluğundadır ve ABD eyaleti Windows devinin evidir. Microsoft, kuruluşların makine öğrenimi hizmetlerini yüz ve nesne tanıma gibi şeyler için kullanmasını istiyor.

Redmond'un başkanı Brad Smith, "Bu yasa önemli bir atılımı temsil ediyor; ilk kez bir eyalet veya ulus, yalnızca yüz tanıma teknolojisinin kullanımı için korkulukların yerleştirilmesine yönelik yeni bir yasayı kabul etti" dedi. şuraya.

Washington'daki emniyet teşkilatlarının yüz tanıma sistemleri kurmalarına izin verilecek, ancak bunların kullanımı konusunda daha şeffaf olmaları gerekecek. İlk olarak, polislerin belirli bir satıcıdan kullanmak istediği hizmeti ve bu hizmetin ne için kullanıldığını ayrıntılarıyla anlatan bir rapor olan bir "niyet bildirimi" sunmaları gerekiyor. Belgede ayrıca ne tür verilerin toplanıp oluşturulduğu, yazılımın hangi kararları aldığı ve nereye dağıtılacağı da gösterilmelidir. Bildirimin kamuya açıklanacak bir “yasama makamına” verilmesi gerekiyor.

Satıcı tarafında ise şirketlerin bağımsız bir tarafın algoritmanın performansını denetlemesini sağlamak için bir uygulama programlama arayüzü (API) sağlaması gerekecek. Ayrıca "hizmetle ilgili her türlü şikayeti veya önyargı raporunu" da bildirmeleri gerekir.

Smith coşkuyla şunları söyledi: “Yeni yasanın en önemli hükümlerinden bazıları sayesinde Washington eyaleti, sivil özgürlükleri ve temel insan haklarını korumak için belirli yüz tanıma kurallarını yürürlüğe koyan ilk yargı bölgesi haline geldi. Kamuoyu zaman içinde bu yaklaşımı geliştirmenin yollarını doğru bir şekilde değerlendirecek olsa da, başlangıçta Washington eyaleti yasama organının benimsediği kapsamlı yaklaşımın farkına varmak gerekir.”

Bu arada Amerikan Sivil Özgürlükler Birliği moratoryum için mücadele Yüz tanıma konusunda Kongre, bireyin haklarını koruyan daha katı yasalar çıkarana kadar teknolojinin geçici olarak yasaklanmasını talep ediyor.

Washington yasası gelecek yıl yürürlüğe girecek.

İşte, karantina sırasında berbat makine öğrenimi müziği yapın

Amazon'un küçük AI müzik üreten klavyesini hatırlayın Derin Besteci Geçen seneki yıllık re:Invent geliştirici konferansında tanıtılan şey bu muydu?

Artık nihayet onunla oynayabilirsin. Gerçek bir fiziksel klavyeniz yoksa endişelenmeyin; Amazon, makine öğrenimi yoluyla müzik oluşturmak için gereken yazılımın yanı sıra dijital bir sürüm de yayınladı.

DeepComposer, belirli bir müzik tarzına dayalı yeni jingle'lar oluşturmak için üretken rakip ağları (GAN'ler) eğitir. Yazılım, makine öğrenimi veya müzik konusunda derin bir bilgiye sahip olmayan meraklıların GAN'lar hakkında daha ayrıntılı bilgi edinmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Herhangi bir kod yazmaya gerek kalmadan GAN'ların nasıl oluşturulacağı, eğitileceği ve test edileceği konusunda adım adım talimatlar verir. Kullanıcılar dijital klavyede küçük bir melodi yaratır ve türün türünü seçerler ve GAN boşlukları doldurarak basit melodiyi bilgisayarda oluşturulan müziğe dönüştürür. Fiziksel klavye de mevcuttur, ancak yalnızca ABD için.

Bununla ilgili daha fazla bilgi edinebilirsin okuyun🇧🇷 🇧🇷

Sponsor: Office 365 kiracıdan kiracıya taşıma için pratik ipuçları