Jak přimět software, aby navrhl syntézu látky X? Na chemii můžeme pohlížet stejně jako na hraní šachů nebo Go. Úkol pro neuronovou síť byl jednoduchý a odpovídal běžnému zadání v chemické laboratoři – retrosyntetická analýza. K cílové látce se dostaneme nějakými reakcemi, ovšem tyto molekuly ještě stále nemusí být dostupné …
více »Učíme umělou inteligenci rozeznávat emoce
Pomocí strojového učení jsme zatím neuronové sítě dokázali se slušnou úspěšností naučit rozeznávat obsah obrázků. Nyní vědci z University of Colorado v Boulderu přišli s projektem, v rámci kterého se snažili naučit počítače, aby obrázku přiřadily odpovídající emoční reakci. Ukázalo se, že to není nijak těžké. Často lze „správně“ (=obdobně …
více »Google vylepšil překladač
Více jazyků, automatické rozpoznávání, přirozenější texty díky strojovému učení, a hlavně možnost překládat kterékoliv dvě řeči z Překladače Google mezi sebou. Třeba češtinu s thajštinou. To jsou novinky v Překladači Google. Aplikace Překladač Google umožňuje poznávat okolní svět pouhým namířením fotoaparátu telefonu na text v cizím jazyce. Jedná se o …
více »Umělá inteligence se učí řeč i obrázky – najednou
Na MIT přišli se systémem strojového učení, který se dokáže naučit rozpoznávat souvislost mezi obrázkem a jeho popisem. Dopředu přitom nedisponuje žádnou informací. Je to jen kuriozita, nebo by takový přístup mohl mít praktický význam? Vždyť systémy pro porozumění jazyku již máme, totéž platí pro rozpoznávání obrazu. Podle autorů výzkumu …
více »Máme po automatickém překladači chtít překládat větu za běhu?
Počítačové překladače díky strojovému učení/neuronovým sítím/umělé inteligenci podstatně vyspěly. Techniky neural machine translation (NMT) dnes dávají podstatně lepší výsledky než systémy založené na pravidlech nebo statistické analýze. Vědci z německého Karlsruhe Institute of Technology nicméně upozorňují, že tyto systémy mají zatím jeden problém. Jsou natrénované na překlady správných (=celých) vět. …
více »Dokáže umělá inteligence simulovat psa?
Tentokrát nejde o hračky typu Aibo, ale opravdu o pokus naučit neuronovou síť reagovat jako pes. Pro školení jsou použita data, jak je zaznamenávají smysly skutečného zvířete, a jim odpovídající reakce. Cílem je pomocí hlubokého učení docílit toho, aby na neznámý podnět síť dala stejnou odpověď jako pes. Vědci z …
více »Neuronové sítě excelovaly při návrhu nanočástic
Fyzikové z MITu se pokusili vytrénovat neuronové sítě k práci s fyzikálními systémy. Umělá inteligence se měla naučit, jak ze struktury nanočástice vyplývají její optické vlastnosti, a pak inverzně pro požadované vlastnosti/aplikace navrhnout nanočástici. Práce má sice vztah např. k vývoji displejů nebo maskovacích systémů (metamateriály/neviditelnost), ale jejím cílem bylo …
více »Deep learning vs. signály a časové řady
Deep learning je metoda umělé inteligence, kde je za pomoci mnohovrstvých nelineárních výpočetních modelů získávána užitečná informace přímo z dat. V klasifikačních úlohách dosahuje deep learning vysoké přesnosti, která může předčít lidské schopnosti. MATLAB, jakožto vývojové prostředí pro vědeckotechnické výpočty, nabízí v oblasti deep learningu množství algoritmů a usnadní jejich …
více »Samoreprodukující se neuronové sítě
Na rozdíl od genetického programování zde máme před sebou trochu jiný úkol. Neuronová síť se má sama učit svůj úkol a současně se reprodukovat. Vědci z Columbia University popsali svůj přístup na webu ArXiv (první autor Oscar Chang). V evolučních programovacích technikách software prostě řeší daný úkol a vnější program …
více »Zpoždění letadel i přežití pacientů: Jak to ten Google dělá?
Bez dalších podrobností Google před časem oznámil, že v rámci služby Letenky dokáže odhadovat zpoždění letů ještě dříve, než ho oznámí samotné letecké společnosti. Služba údajně funguje se spolehlivostí 80 % a prozatím je k dispozici pro přepravce American, Delta a United Airlines. Google vtipně dodal, že zákazníkům ovšem stále …
více »