Новости про искусственный интеллект

Сначала выйдет Turing, затем — Ampere

Сайт Fudzilla заполучил довольно любопытную информацию о будущих GPU NVIDIA, которая поступила от секретных источников. Так, согласно этим слухам, GPU Ampere не предназначен для игр, не предназначен для ИИ за счёт концентрации на Tensor Core, и он не для майнинга — он для всего вышеперечисленного. И этот GPU выйдет после Turing.

Что касается Turing, то этот процессор, нацеленный как на ИИ, так и на игры, будет выпущен примерно в III квартале. Дело в том, что NVIDIA хочет встретить сезон подготовки к школе во всеоружии, так что постарается подготовить новую видеокарту к концу лета.

Графический процессор NVIDIA
Графический процессор NVIDIA

Конечно, Turing будет быстрым. Он будет работать в играх намного быстрее и будет поддерживать трассировку лучей лучше, чем что-либо до него. У NVIDIA ещё есть возможность провести оптимизации, по сравнению с Pascal, который пока остаётся единственным игровым решением компании. Что касается игровых Titan Volta, то это просто попытка NVIDIA немного подзаработать на чокнутых энтузиастах.

Что касается Ampere, то он тоже находится в разработке, и он появится в будущем. Пока сложно сказать, когда, поскольку это зависит от многих факторов, и, в первую очередь, AMD, которая должна предоставить конкурентный продукт.

ИИ Microsoft научился переводить с китайского не хуже людей

Исследователи из Microsoft сумели разработать первую систему машинного перевода, которая может переводить предложения с китайского на английский с тем же качеством и точностью, что и человек.

Учёные из американской и азиатской лабораторий в блоге сообщили, что их система достигла равенства с человеком в обычных наборах тестов новостных сюжетов, которые называются Newstest2017.

Для того чтобы удостовериться, что результат был точным и соответствующим человеческому, команда наняла независимого двуязычного переводчика, который и сравнил два независимо созданных человеческих перевода с предлагаемым вариантом.

Искусственный интеллект

Специалист по исследованиям Microsoft в области речи, естественных языков и машинных переводов Сюэдон Хуан, назвал это «важным этапом» в решении одной из сложнейших задач естественных языков.

Хуан добавил: «Достижение равенства с человеком в задачах машинного перевода — эта мечта, которая была у всех нас. Мы даже не осознавали, что может достичь её так быстро». Мин Чжоу, ассистирующий управляющий директор в Microsoft Research Asia заявил, что хотя команда и невероятно счастлива достигнутым результатам, впереди ещё масса задач, таких как тестирование ИИ переводчика в реальных современных новостях, так что пока люди переводчики по-прежнему востребованы.

NVIDIA обновила свой суперкомпьютер на базе GPU

Дженсен Хуан, глава NVIDIA, в ходе GTC представил обновлённую систему машинного обучения, построенную на ускорителе Tesla V100, однако в отличие от прошлогоднего решения, новый модуль содержит 32 ГБ памяти HBM2.

В прошлом году NVIDIA представила суперкомпьютер для искусственного интеллекта DGX-1. Новая модель DGX-2 имеет удвоенное количество процессорных модулей Tesla V100. При этом DGX-2 имеет вдвое больше доступной памяти.

Суперкомпьютерынй модуль NVIDIA DGX-2
Суперкомпьютерынй модуль NVIDIA DGX-2

Кроме увеличения производительности вычислений и памяти, NVIDIA также обновила и шину связи. Она заменена новой технологией NVSwitch, которая представляет собой ткань интерконнекта, позволяя связывать до 16 GPU и создавать общее пространство памяти. Прошлая версия позволяла объединять только 8 GPU.

По словам разработчиков, технология NVSwitch в 5 раз быстрее PCI Express, объединённая скорость которой достигает 2,4 ТБ/с.

TSMC: майнинг криптовалют — главный движитель производства

Тайваньский производитель микропроцессоров, компания TSMC, в ходе конференции с инвесторами сообщила интересную финансовую деталь. Компания отметила, что больше не считает развитие систем-на-чипе для смартфонов главным движителем своего бизнеса. Более того, прибыль от производства чипов для смартфонов в 2018 году даже снизится.

Вместо этого TSMC видит перспективу в высокопроизводительных расчётах (HPC) и чипах для добычи криптовалют. Особенно учитывая неимоверный рост популярности майнинга. Недавно компания Bitmain, разрабатывающая специализированные процессоры для майнинга, стала главным клиентом у TSMC. Сотрудничество с ней позволило тайваньскому производителю сгенерировать 3—5% своей прибыли в третьем квартале, что эквивалентно доходу от NVIDIA.

TSMC

Под группой HPC в TSMC понимают средства искусственного интеллекта, GPU и средства майнинга. Эти направления растут, в то время как спрос на процессоры для телефонов начал снижаться. И хотя производство интегральных схем специфического использования для майнинга и искусственного интеллекта негативно влияют на выпуск графических процессоров, спрос на оба эти направления остаётся достаточно «крепким».

Google использует ИИ для предсказания задержек авиарейсов

Информация о задержках авиарейсов весьма полезна, однако оглашение о задержках часто зависит от авиакомпании, и они не всегда заинтересованы в быстром обновлении сведений. Теперь в этом поможет Google.

Компания обновила свой сервис Flights, в котором не только стала сообщать о возможной задержке рейса, но и оценивать вероятность. Для этого система машинного обучения использует исторические данные для прогноза задержек и подсвечивает рейсы, если вероятность задержки составляет более 80%. При этом Google отмечает, что вам всё равно не стоит опаздывать на самолёт, ведь даже вероятность 99% не означает, что самолёт не улетит по графику. Зато такой прогноз может подсказать, сколько лишнего времени вам придётся провести в аэропорту.

Задержка рейсов

Также обновлённый сервис Google поможет вам сэкономить на перелёте. Пока он работает для 3 авиакомпаний: American, Delta и United. Благодаря новым возможностям можно оценить стоимость дополнительных сервисов в лоу-кост тарифах, таких как увеличенная ручная кладь или перевес багаж, а также сравнить эти траты со стоимостью обычных билетов.

Цена на рейсы

AMD анонсирует 7 нм Vega

Лиза Су, исполнительный директор AMD, анонсировала выпуск 7 нм чипов архитектуры Vega, которые в первую очередь будут предназначены для машинного обучения.

Заявив, что новые GPU ориентированы на системы искусственного интеллекта, госпожа Су ничего не сказала о вероятных сроках выпуска этих процессоров для игровых видеокарт.

AMD Radeon RX Vega

Процессоры получат название Radeon Instinct Vega 7nm, и это будут уменьшенные версии чипов Vega. Очевидно, что выпуск таких GPU куда менее рискован, чем реализация 7 нм чипов Navi. Уменьшить существующие микросхемы с 14 нм до 7 нм заметно проще, чем менять не только техпроцесс, но и архитектуру. Таким образом, AMD прибегла к традиционной практике Intel.

Новый продукт компании станет прямым наследником Radeon Instinct MI25. Карты будут нацелены на машинное обучение, где полностью царит NVIDIA Volta, так что AMD задумала попытаться отбить этот сегмент рынка у вечного и единственного конкурента. И у неё есть шанс, ведь Volta изготавливается по 12 нм технологии, а значит, соотношение производительности на ватт у него ниже. Кроме того, 7 нм GPU смогут работать на большей частоте. С другой стороны, у NVIDIA есть козыри в лице Ampere.

NVIDIA превращает лето в зиму

Испытания самоуправляемых автомобилей часто проходят в Калифорнии, где всегда светит солнце и чистый воздух.

В таких условиях водить машину в удовольствие, как человеку, так и автопилоту. Но что делать, если нужно испытать автопилот в плохую погоду или другое время года?

NVIDIA меняет окружение

Копания NVIDIA опубликовала работу Мин-Ю Ли под названием «Неконтролируемая сеть перевода изображения в изображение». В основе этой сети лежит сложная схема из двух самообучающихся искусственных интеллектов. Результатом работы этой сети стало превращение ясных дней в дождливые и хмурые, лета в зиму, а дня в ночь! Именно это и необходимо инженерам для успешного  тестирования и обучения автопилота.

Результат обучения искусственного интеллекта в неконтролируемой сети представлен в роликах и картинках. На них чётко видно, как AI ясные тёплые дни солнечной Калифорнии превращает совершенно другую погоду и время суток, полностью сохраняя и соответственно изменяя окружение.

А вы видите ламантина на снимке?

Компания Google использует искусственный интеллект не только для улучшения своих сервисов, но и для помощи экологам и учёным, в очередной раз подтверждая своё звание «корпорации добра».

Нейронная сеть TensorFlow с открытым исходным кодом стала сердцем проекта, который помогает сохранить популяцию морских коров или ламантинов.

Ламантины

Несмотря на их внушительные размеры, биологам бывает довольно трудно отследить их перемещения. Чтобы сделать это исследователи проводили аэрофотосъёмку океана с дронов, однако найти даже таких крупных животных — весьма сложная задача. Для человека.

Вот одна из таких фотографий, сделанных с дрона:

Аэрофотоснимок моря

Вы видите на ней ламантина?

Прокрутите вниз для ответа.

Вот он:

Аэрофотоснимок моря

Используя открытое ПО Google TensorFlow исследователь Аманда Ходгсон из университета Мердок со своей командой создала детектор, который находит ламантинов на снимках. Ранние версии детектора позволяли найти 80% этих животных на аэрофотоснимке, сделанном дроном. В будущем же, как надеются исследователи, AI улучшит свою работу.

Также учёные полагают, что искусственный интеллект может быть приспособлен и для поиска других крупных млекопитающих, таких как горбатые киты и даже дельфины.

Искусственный интеллект Google обошёл Bing и Siri в тесте IQ

Трое исследователей: Фен Лиу, Йон Ши и  Йин Лиу, разработали тест IQ, нацеленный на проверку различных систем AI.

По их результатам AI от Google оказался самым сообразительным, набрав 47,8 баллов. Для сравнения, показатель 18-летнего человека — 96 баллов, а шестилетнего — 55,5.

Главные конкуренты Google отстали от него весьма заметно. Так, Bing и Baidu набрали по 31,98 и 32,92 очка соответственно. Худшим был Apple Siri, его результат составил 23,9 баллов.

Нейроны и синапсы

Исследователи отметили, что пока лучший искусственный интеллект не дотягивает даже до шестилетнего ребёнка, но они быстро сокращают разрыв. В 2014 году искусственные интеллекты Google и Baidu набирали по 26,5 и 23,5 очков соответственно. Это означает рост уровня интеллекта на 80% всего за два года (для Google), так что беспокойства Илона Маска о порабощении нас своими же компьютерами, возможно, не так уж и не обоснованы.

Исследование также разделяет искусственные интеллекты по градациям и типам в зависимости от направления использования. С полным исследованием можно ознакомиться по этой ссылке.

NVIDIA будет развивать AI совместно с Gigabyte и Leadtek

Компания NVIDIA решила организовать альянс по разработке искусственного интеллекта, в который она приглашает вступить Gigabyte Technology и Leadtek Research. Об этом сообщает китайская газета Economic Daily News.

В настоящее время GPU NVIDIA используются в трёх основных отраслях: играх, майнинге криптовалют и искусственном интеллекте. Однако последняя отрасль исполняется на серверах, и важнейшую роль в этом играет компания Gigabyte. Сейчас расчёты AI занимают лишь небольшую часть от всех сфер использования GPU, но, по мнению газеты, это быстрорастущее направление, и в скором времени она станет мейнстрим продуктом.

Суперкомпьютер NVIDIA DGX-1

В сфере искусственного интеллекта Gigabyte и NVIDIA тесно сотрудничают, конструируют и производят полномасштабные серверы и материнские платы. Этот бизнес сейчас приносит Gigabyte 15—20% всей прибыли, и уже в 2018 году эта величина вырастет до 30%.

Что касается NVIDIA и Leadtek, то последняя займётся институтом глубокого обучения (Deep Learning Institute), который создаст условия для более простой разработки AI.