87

В честь сорокалетия Pac-Man, нейронная сеть Nvidia воссоздала эту игру с нуля

В честь сорокалетнего юбилея Pac-Man, нейронная Nvidia создала клон этой игры с нуля, просто изучая 50,000 чужих игр (записи видео с экрана и нажатия игроками кнопок на клавиатуре). Речь идет не только о создании играющего интеллекта, но и самой игры целиком - включая графику, механику, и звук - без участия программистов.

Это является первой удачной попыткой применения ИИ для самостоятельной разработки движков игр. В отличии от процедурной генерации, где вручную созданный алгоритм может генерировать случайный контент, здесь не только контент, но и сам алгоритм тоже создан ИИ.


В будущем, исследователи Nvidia полагают, что подобные алгоритмы смогут помочь в разработке и более сложных игр, а так же неигровых применений, таких как симуляторы для автономного вождения.

Дубликаты не найдены

+4

Для того, чтобы создать игру, им потребовалась готовая игра, в которую без глюков можно было поиграть 50 тысяч раз.

раскрыть ветку 11
+8

Может всё же стоит дальше своего носа посмотреть? Суть этого всего не в том, чтобы конкретно пакман идеально повторить, а в том, что комп имитировал что-то созданное человеком. Как другой человек, увидевший игру и решивший её скопировать, отталкиваясь только от конечного результата. Ещё несколько итераций исследований и эта технология обрастёт жирком. Вот тогда можно будет решать насколько она практична.
Если бы люди вот такими аргументами руководствовались, то у нас и компов не было бы. Они же в начале просто горой реле были и до определённого момента вычисления мог человек быстрее со счётами проводить. И из-за этого людям тех времён надо было забить на вычислительные машины, раз на тот момент человек лучше справлялся? А первые паровые двигатели с эффективностью ниже плинтуса? Я вообще молчу про зачатки медицины...

раскрыть ветку 4
+2

В этом всём есть одно жирное фундаментальное «но»: нейросеть буквально «не ведает, что творит». И это серьёзно сужает их практическую применимость.


Допустим, у вас есть обросшая жирком технология. Вы подаёте на вход каноничный текст про «грабить корованы», на выходе получаете игру. Но корованы в ней грабятся плохо, неинтересно и глючно. Вы лезете в исходный код — и понимаете, что что-либо исправить в нём невозможно без риска загреметь в дурдом. Вы пытаетесь что-то поменять в описании входящих параметров — и получаете ещё несколько равнонепригодных игровых механик. Лезть в кишки самой нейросети бессмысленно по определению.


А нейросеть, которая сможет понять что от неё хотят и внятно объяснить как она пришла именно к таком у результату — это уже такая серьёзная заявочка на сильный ИИ.

раскрыть ветку 2
-4

сейчас пакеты для разработки игр не требуют знания программирования в общем понимании, разработчик прописывает только логику скриптами, а все делает движок, который написан отдельно. 90% работы в этих играх - это наполнение, создание сценария, диалогов, карт, моделей, текстур, озвучки и прочего. думать о разработке игр ии можно будет тогда, когда ии начнет писать понятные тексты с логикой и сюжетом, остальное уже кое-как можно генерить.

0
Теперь берём современные игры и делаем тоже самое, вуаля, у нас появляется потенциальная ааа игра за короткое время и без всяких толп разработчиков и программистов. Но до этого ещё идти и идти.
раскрыть ветку 5
+1
Прошу не минусить за Zanuda_Mode.
Хотел вкратце поправить человека. А в процессе стало самому интересно и решил развить мысль немного.

Ты забыл учесть что на этот клон у нейросети нивы ушло не 5 минут(как мне кажется, не уточнял)

А если заменить пакман трипл эй играми, то поток данных увеличится в геометрической прогрессии на овердохуя.

Да, может нейросеть в таком случае и выдаст годноту. Но с нашими технологиями и вычислительными мощностями.. Уйдет столько же времени как у кожанных ублюдков, если не больше.

Так как нейросеть перед работой должна будет "просмотреть/изучить" скормленный ей материал с записями игр. А потом уже обработать его и собрать из этого игру.

Плюс в пакмане мало разнообразия объектов 1.5 спрайт на всю игру(не в обиду сказано). А тут петтабайты данных..

Если все же кто-то дочитает до этого момента.
Есть информация за сколько нейросеть нивы создала пакмана? Уж больно интересно стало. Сколько у нее ушло времени на обработку видосов и компиляцию игры.

Ах да, Zanuda_Mode: Off
раскрыть ветку 1
+1
Мне кажется почти все современные шутеры уже давно так и делают
0

Ии скопирует всю механику игры и ее невозможно будет поменять или пофиксить баги, ибо код, сгенеренный нейронкой человек неспособен понять за разумное время.

раскрыть ветку 1
+3

Я один не увидел удачного  применения ИИ???

раскрыть ветку 1
+1
Все с чего то начинается. Я вот не виду удачного применения *власти политиков*)
0
"и васстали машины из пепла ядернага агня."
0

И какие теперь у Pac-Man-а минимальные системные требования?

0
На чем можно поиграть в эту игру?
0

Это предрекали на канале ixbt

0

Очередной пиар зеленых. Много шума, никакой конкретики, смысл весьма спорный.

-1

ох, доиграются когда-нибудь!

Похожие посты
1624

Искусственный интеллект создал новый мощный антибиотик

С каждым днём возможности ИИ всё чаще привлекаются учёными, исследовательскими лабораториями и медиками, поскольку алгоритм работы нейронных сетей позволяет в максимально короткие сроки найти решение поставленной задачи, на которое у человека ушли бы десятилетия. Очередным достижением «цифрового мозга» в области медицины стало открытие нового антибиотика, по эффективности превосходящего существующие аналоги.

Искусственный интеллект создал новый мощный антибиотик Антибиотики, Ученые, Искусственный интеллект, СМИ, Mit, Нейронные сети

По данным исследователей Массачусетского технологического института (MIT), искусственный интеллект был настроен таким образом, чтобы всего за несколько дней провести анализ 100 миллионов химических веществ. В ходе изучения нейронные сети позволили выявить вещество со свойствами антибиотика.

Определив потенциально новый нейтрализатор бактерий, учёные опробовали его на мышах. Эксперимент продолжался в течение 30 дней, после чего исследователи пришли к выводу, что эффекта резистентности к новому веществу у бактерий нет, а значит найденный искусственным интеллектом антибиотик оказался эффективнее уже реализуемых в аптеках препаратов.

«Наш подход выявил эту удивительную молекулу. Возможно, она является одним из наиболее мощных антибиотиков, которые были обнаружены за всю историю медицины. Новое вещество мы назвали "галицином"», —  рассказали исследователи.

По мнению одного из соавторов разработки Джеймса Коллинса, использование ИИ может стать перспективным направлением в фармакологии, поскольку нейронные сети позволяют значительно уменьшить расходы на исследования антибиотиков, тем самым снижая их себестоимость.

Источник: http://4pda.ru/2020/02/22/368319/

64

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети

Всем привет. Это вторая часть обзора работы нейросетей. Если интересно, то можно для начала почитать первую часть, А если лень читать, то можно посмотреть видео, в котором все три части сразу.


Принцип работы искусственных нейросетей инженеры не выдумали с нуля. Что бы заново не изобретать велосипед, программисты решили взять метод опробованный природой. Нагло слизать принцип работы мозга у живых существ. Искусственные нейроны в виртуальности работают ровно так же как и нейроны в головном мозге в реальной жизни. Давайте разбираться.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Посмотрите на рисунок, это не печеночный сосальщик, как многие подумали. Это схематичное изображение нейрона. Нейрон – это клетка нашего с вами организма, например. Те самые нервы которые «не восстанавливаются». Принцип его работы, как и всё гениальное довольно прост. На входы нейрона, которые называются дендритами, приходят сигналы с других нейронов. Эти сигналы обрабатываются в теле нейрона, которое называется «сома». Обработанный сигнал передаётся на выход нейрона, который называется «аксон». Вот и всё. У каждого нейрона как естественного, так и искусственного может быть множество входов, но только один выход. Место соединения дендрита и аксона называется синапс. Нейроны и дендриты принято называет серым веществом, а аксоны – белым. Если сравнивать с компьютером, то серое вещество это процессор, жесткий диск и, например, видеокарта. А белое вещество это провода и электропроводящие цепи на материнской плате. Известно что не только количество нейронов (серого вещества) влияют на интеллектуальные способности особи, но и количество синапсов, а так же взаимное расположение синапсов относительно друг друга. Т.е. способ организации нейронов между собой.


Вот мы плавно подошли к термину из заголовка - нейросеть. Множество нейронов соединённых между собой и называют нейронной сетью. Если мы написали программу, в которой сымитировали работу биологического нейрона, то это будет искусственная нейросеть. Большинство средств разработки классических приложений, не имеют каких либо специальных методов для работы с нейросетями. И нейрон написанный на языке c# может выглядеть например вот так:

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Не нужно сейчас думать что всё это означает. Просто вы должны понимать что для написания нейросетей вам не потребуется какой-нибудь супер-компьютер или специальное программное обеспечение. Достаточно вашего компа и экселя. Многие кстати не знают, что данное средство работы с таблицами имеет встроенный компилятор (среду разработки программ).


А теперь давайте разберём строение и работу искусственного нейрона. У него как мы уже знаем есть вход, он может быть один или их может быть несколько. На вход приходит некий сигнал, от другого нейрона или из датчика это не важно. Сигнал представляет собой некое число, чаще всего это число должно имеет значения от 0 до 1. Для этого все значения, которые прилетают на входы предварительно нормируют. Это означает что все они будут причёсаны под одну гребёнку. Допустим на нейрон управления шарниром робота, приходят несколько значений. В том числе градус поворота предыдущего шарнира α=31, и масса топлива m=57. Нормировать мы можем следующим образом. Нужно знать максимальное значение угла поворота шарнира, и максимальный запас топлива. Предположим, они будут αMax=45, mMax=80. Мы можем придумать очень простое правило нормирования, разделив текущее значение на максимальное. И получим на первом входе In1=31/45=0.69, а на втором In2=57/80=0.71. Заметьте, что значения на входах при таком способе нормировки никогда не будут выходить за пределы от нуля до единицы. Если нам не известны максимальные значения, мы можем просто единицу разделить на сумму входящего значения и единички, и так же получим нормированное значение от нуля до одного. Оба этих варианта работают для входящих значений больше либо равных нулю. Говоря в общем, можно юзать нейросети и не нормируя входящие параметры, но если вы точно уверены, что всё будет работать и так. Если не уверены, или лень над этим думать – нормируйте.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Далее нормированный сигнал умножается на очень волшебное число, которое чаще всего называют весом данного входа. Мы к нему неоднократно вернёмся, ибо он является главным механизмом обучения нейросети. Итак мы перемножаем значения входов на веса каждого входа. Опять же для примера возьмём вес на первом входе 0,5, на втором 0,25. Получаем


In1*W1=0.69*0.5=0.35, In2*W2=0.71*0.25=0.18.


Эти два значения придут в сому нейрона, или как её ещё называют функция активации. А дальше функция активации уже будет решать что делать с этими числами. Самый простой пример функции активации – это шаговая или пороговая функция. Если сумма всех значений пришедших с каждого входа, больше чем некое число, то на аксон (выход нейрона) улетит единица, в противном случае нолик. Давайте от балды назначим шаговую функцию с порогом 0,5. Это значит что если сумма со всех входов будет больше чем 0,5, то на выходе будет 1. Рассчитаем для нашего примера.


0,35+0,18=0,53

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Это больше чем 0,5, результат работы этого нейрона будет равен 1. Если вы только начали изучать нейросети, то вам более чем достаточно данной функции активации. Она очень проста и её выполнение процессор производит очень быстро. Но в большинстве прикладных нейросетей используют знаменитую сигмоиду. Она всем хороша, и нормирует и сглаживает, и даже работает с отрицательными значениями на входах. Единственный минус, она довольно трудозатратна для компа, особенно при высоких значениях суммы со всех входов. Вот вам ссылочка на сигмоиду и другие функции активации.


Так же я не сказал, что чаще всего на один из входов приходит одно особенное значение, всегда равное единичке помноженной на вес этого входа. Это значение называется нейрон смещения. Для чего оно немного позже.


В целом это всё. Придумайте процедуру для соединений нейронов, придумайте схему их соединения и получите нейросеть.


Простейшая нейросеть может иметь на пример вот такой вид:

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Зелёные – входные нейроны, голубые нейроны скрытого слоя, жёлтый выходной нейрон. Количество нейронов для каждой конкретной нейросети разумеется будет меняться. У каждого из нейронов любого слоя буду свои входы и выходы. Количество входов и функция активации, выбирается из конкретной задачи.


Давайте на примере рассмотрим, на мой взгляд, самую простую и понятную нейросеть. Она будет определять какую цифру мы написали. Я могу нарисовать двойку разными способами, и каждый из вас поймет, что это именно двойка, но вот для компьютера работающего только на классических алгоритмах, понять это почти непосильная задача. Поэтому мы и воспользуемся нейросетью. Каждая картинка имеет разрешение 16х16 пикселей, значит всего у нас будет 256 пикселей. Это число и будет ровняться количеству входных нейронов в нашу нейросеть. Сигнал от каждого пикселя будет связан со входным нейроном. Если пиксель будет закрашен, то результат работы входного нейрона будет единичка, в противном случае нолик.


Давайте для примера возьмём три случайных пикселя. В двух из них цвета нет, значит входные нейроны этих пикселей выдадут нолики, а один из пикселей закрашен, значит результат работы входного нейрона будет единичка. Ещё раз замечу, я случайно выбрал три входа, общее их количество 256, с каждого пикселя на каждый из 256-ти входных нейронов придёт или единичка или нолик.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

.


Далее добавим 10 нейронов следующего слоя, для них выходы входного слоя превратятся во входы. Получим 10 нейронов у каждого из которых 256 входов. Каждый из добавленных нейронов будет пытаться найти свою цифру. Нейрон №0 попытается определить 0 на картинке, нейрон №1, будет отвечать за цифру один, и так далее.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

Посмотрите внимательно на организацию нейросети. Каждый входной нейрон (зелёный кружок) передаёт одинаковый сигнал, на каждый вход для нейрона следующего слоя (синий кружок). Но у каждого из синих нейронов будет разный вес на его конкретном входе. Например, на первом входе у первого нейрона может быть вес 0,1, а на первом входе второго нейрона вес может быть 0,9. Следовательно, каждый из десяти нейронов после переработки сигналов входа и переваривания их в функции активации, выдаст свой уникальный результат, при совершенно одинаковых значениях на каждом из 256-ти на входных нейронах.


И ещё раз. Функция активации у каждого нейрона будет одинаковая, а вот веса на входах будут разные. Напомню что вес входа это число, на которое умножается сигнал со входа. Т.е. отличаться нейроны будут исключительно этими весами. На этом этапе, встаёт вполне разумный вопрос. Как изначально заполнить веса нейронов? А вот как. Веса для каждого входа каждого нейрона заполним от балды. Вы не ослышались, мы просто заполним их случайными числами, и это не мой бзик, поверьте так делают и настоящие гуру мира нейросетей.


Всё, наша нейросеть готова.


Далее мы с вами будем показывать нейросети картинки с разными цифрами. Она будет перемножать суммировать и бог знает, что ещё делать с циферками пришедшими на входы, и каждый из десяти нейронов выплюнет в результате некое число. Мы найдём среди них самое большое (не забываем что в данном случае шаговая функции активации уже не сработает). Номер нейрона выдавший самое большое число, а следовательно победившего в этой схватке, и будет ответом на вопрос «какое число на картинке». Ведь помните у нас, как раз 10 нейронов, и каждый отвечает за некое число. Скорее всего ответ будет неверный.

Нейросети. Часть 2. Как работают нейросети Нейронные сети, Нейроны, Искусственный интеллект, Длиннопост

В конкретном примере, максимальный результат выдал нейрон отвечающий за цифру один, хотя должен был победить нейрон 2. В случае если нейросеть не узнала число, мы правим веса на нейроне победителе, чтобы он не лез куда его не просят, а так же на том нейроне который должен был победить, чтобы он стал поактивней. Как именно мы правим веса нейронов немного позже. Так мы будем нянчится с нейросетью довольно долго. Ну или просто сбагрим её другой программе, которая знает ответы на вопросы и сделает всё за пару секунд, в любом случае рано или поздно мы обучим нашу нейросеть. И для проверки покажем ей такой рисунок, которого она никогда не видела ранее в процессе обучения, на котором тоже изображена циферка. Если нейросеть угадала, то она считается обученной, если нет, отправляем все веса в утиль и учим заново.


Вот и всё. Согласитесь это совсем не сложно. Проблема в том что ни одна нейросеть не будет работать сразу после создания. Вообще ни одна. Всё дело в том что любую сеть нужно сперва обучить. Обучением нейросети называется подгонка этих самых волшебных весов на входах нейрона к нужным значениям. И способов обучения существует довольно много. Чтобы не раздувать и без того большую статью, я расскажу о способах обучения как-нибудь в другой раз.


Продолжение, в котором мы приступим к практике, следует. Ну или просто посмотрите ролик)))

Показать полностью 7
291

Как ленивые математики уничтожают привычный нам мир

Помните, как в детстве мы по три раза за неделю заявляли учителю алгебры: «Зачем мы это учим?! В жизни всё равно не пригодится!»? Как выяснилось, пригодиться бы могло, а некоторым уже пригодилось. А те, кто увлекался большой математикой, сегодня на наших глазах меняют мир.


Львиную долю современных высоких технологий можно описать всего двумя словами: «математическая модель». А кто-то обходится и одним – «нейросети», подразумевая под этим словом многоуровневое глубокое обучение и программно-аппаратный комплекс для реализации соответствующей математической модели.


Сегодня нейросети буквально меняют привычный нам мир. Можно банально вспомнить про подножку уходящего поезда, но дело в том, что он ещё не ушёл. Мир меняется настолько быстро, что нужно учиться не использовать новые технологии, а жить среди них, находя своё место. Актёры, писатели, бухгалтеры, охранники, музыканты, композиторы, звукорежиссёры, вахтёры, маркетологи, аналитики, инженеры по охране труда – под пятой математиков большинство из нас может внезапно оказаться под угрозой вымирания. Вот несколько конкретных примеров.


Уши


Главная проблема видеоблогеров – выбрать подходящую музыку, не нарушающую ничьих прав. Хочется вот подложить какую-нибудь Queen – а нельзя, канал ведь заблокируют. На помощь приходят нейросети.


AIVA, например, создаёт мелодии в соответствии с заданными критериями пользователя. Сервис активно развивается, и в ближайшем обновлении пользователи сами смогут загружать композиции для её обучения, но зачастую требует денег за подписку.


Ещё большие аппетиты у проекта с российскими корнями Endel. Эта нейросеть генерирует музыку для расслабления, медитации или сна настолько успешно, что её создатель Олег Ставицкий уже пополнил портфолио контрактом с Warner Music.


Для тех, кто не гонится за шедеврами, подойдёт нейросеть попроще. Amper умеет выдавать на гора 30-секундную композицию в любом из предложенных стилей и не повторяться. В версии Pro получится редактировать этот результат как полностью, так и частично, если вам, например, не понравилось вступление.


Самые простые (читай: быстрые) нейросети вообще работают с midi-файлами. Например, MuseNet от илонмасковского Open AI создаёт треки, ориентируясь на творчество классиков от Моцарта и Битлз до Lady Gaga и всё тех же Queen. Нужны 4 минуты уникального музыкального фона? Пожалуйста. Без регистрации и SMS.


Работают нейросети и с чистыми звуками. Нейросети от NVidia уже чистят аудиозаписи от посторонних шумов, а алгоритм от учёных из CSAIL небезызвестного MIT, наоборот, добавляет foley-шумы в соответствии с происходящим в кадре. Стоит отметить и нейросеть NSynth (аббревиатура от Neural Synthesizer), которая в состоянии генерировать новые звуки, используя звучание уже существующих вещей и явлений. Другими словами, теперь у любого космического монстра в фильмах или компьютерных играх будет свой уникальный голос. А профессиональные композиторы, музыканты и звуковики могут подвинуться.


Глаза


Когда мы говорим о машинном зрении, на ум первыми приходит распознавание лиц. В 2019 году самым известным игроком на рынке стал российский Macroscop, со своим модулем Complete серьёзно потеснивший неповоротливых ребят из NtechLab с их FindFace и VisionLabs с комплексом Luna. Complete может распознавать до 100 лиц в кадре, уведомлять по почте или в мессенджерах о появлении персоны из «чёрного списка», приветливо открывать двери в подъезд, ворота и шлагбаумы. В общем, распознавание лиц стало синонимом автоматизации, угрожающей рабочим местам охранников, вахтёров и прочих милиционеров. Кстати, именно Complete сейчас используется в знаменитых «Пятёрочках» для борьбы с шоплифтерами. И именно система распознавания лиц в ближайшем будущем заменит кондукторов и контроллёров в общественном транспорте. К примеру, в Перми, если верить обещаниям местной власти, это произойдёт уже в следующем году. Программа платная, но проверить всё же получится – тестовую версию, кажется, ещё можно получить бесплатно.


Распознавание лиц используется и в знаменитой DeepFake – нейросети, ушедшей под радары из-за волны негодования. Погорев на поддельных порнороликах со звёздами, сегодня эта технология используется в музейном деле, заменяя экскурсоводов, и в мобильных приложениях, состязаясь в остроумии с карикатуристами.


Здесь-то мы и подошли вплотную к пост-смертным концертам звёзд и молодым уиллсмитам в фильмах. «Благодаря» нейросетям и CGI профессия актёра может стать совсем не нужной. Мало того, такие сети как, например, Veravoice или Voices by Headliner позволяют озвучивать фальшивых актёров знакомыми потребителю голосами. Признайтесь, вам ведь уже звонил Дима Билан с предложением купить бижутерию? То-то и оно.


Руки


Стоит напрячься и представителям других профессий. С каждым днём технологии машинного зрения и нейросети выполняют всё больше полезных функций. Математики и разработчики, например, создали «стукача», который способен штрафовать тех работников, которые не носят защитные приспособления, положенные по технике безопасности. Официально называемая «детектором отсутствия касок» программа вселяет в петровичей страх там, где штраф за отсутствие каски грозит штрафами самой компании-работодателю.


Не пригодятся руки и в автомобилях. Подавляющее большинство компаний сегодня нацелено на создание беспилотного транспорта. На слуху, конечно, в первую очередь такси, но кроме таксистов стоит напрячься и профессиональным дальнобойщикам. И не надо думать, что речь о загнивающем Западе – в России и Казахстане уже вовсю развернулись испытания беспилотников от КамАЗа и Ralient.


Вместо вывода


Нейросети от ленивых математиков пишут сценарии для фильмов и картины, обрабатывают изображения и создают новые, ищут акул в море, контролируют работу кассиров и офисного планктона. ROSS на базе системы Watson от IBM уже работает адвокатом и брокером. Вера занимается хедхантингом и автодозвонами. Julie заменила секретаря. Скрипящих зубами гуманитариев скоро вытеснят даже из-за свободных касс «Макдоналдса». И только одни математики довольно почёсывают ленивые пузья – это их мир, это их век, где физики однозначно победили лириков в их вечной борьбе за место под солнцем.


Отсюда

Показать полностью
742

Нейросеть "оживила" голос Владимира Высоцкого

В «Театре на Таганке» вновь зазвучал голос Владимира Высоцкого. Нейронная сеть, обученная на записях великого артиста, выступила с обращением к зрителям.

Как сообщает директор театра, Ирина Апексимова, в скором времени все желающее смогут лично пообщаться с Владимиром Семёновичем. Специальная комната будет оборудована в Государственном музее Владимира Высоцкого («Дом Высоцкого на Таганке») к 40-й годовщине со дня смерти артиста.

Интересно, чьи еще голоса мы услышим в скором времени!?

4692

Paint времен искусственного интеллекта

Запущена открытая веб-версия «Paint эпохи искусственного интеллекта» работающая на нейросети GauGAN от Nvidia.

Наконец-то появилась долгожданная кнопка "Сделать красиво" для графических редакторов.


С её помощью простое схематичное изображение превращается в кривоватый и шакалистый, но всё же вполне различимый пейзаж. Теперь можно почувствовать себя художником, рисуя одним размашистым взмахом кисти темный лес, другим -- величественные горы.

Вот несколько примеров таких работ:

Paint времен искусственного интеллекта Paint, Искусственный интеллект, Nvidia, Нейронные сети, Длиннопост
Paint времен искусственного интеллекта Paint, Искусственный интеллект, Nvidia, Нейронные сети, Длиннопост
Paint времен искусственного интеллекта Paint, Искусственный интеллект, Nvidia, Нейронные сети, Длиннопост
Paint времен искусственного интеллекта Paint, Искусственный интеллект, Nvidia, Нейронные сети, Длиннопост
Paint времен искусственного интеллекта Paint, Искусственный интеллект, Nvidia, Нейронные сети, Длиннопост
Paint времен искусственного интеллекта Paint, Искусственный интеллект, Nvidia, Нейронные сети, Длиннопост


Ну и, конечно, народное творчество не заставило себя долго ждать (надеюсь NSFW-тега не требуется):

Paint времен искусственного интеллекта Paint, Искусственный интеллект, Nvidia, Нейронные сети, Длиннопост
Показать полностью 5
6852

Фотошоп-мастерам на заметку

NVIDIA продемонстрировала искусственный интеллект способный в реальном времени преобразовать рисунок в Paint в фотореалистичное изображение.


Видео с комментариями:

Статья в блоге NVIDIA и репозиторий в котором "скоро" будет исходной код.

Показать полностью 1
528

Неизвестные лица

Неизвестные лица Nvidia, Нейронные сети, Виртуальная реальность, Лицо, Кот, Кибернетика, Компьютерная графика, Длиннопост

Ни одиного из этих людей не существует. Все лица созданы нейронной сетью Nvidia.


Компания также потренировалась на кошках.

Неизвестные лица Nvidia, Нейронные сети, Виртуальная реальность, Лицо, Кот, Кибернетика, Компьютерная графика, Длиннопост
Показать полностью 1
504

NVIDIA показала первую в мире компьютерную игру с графикой, созданной ИИ

NVIDIA показала первую в мире компьютерную игру с графикой, созданной ИИ Искусственный интеллект, Графика, Игры, Nvidia, Видео, Длиннопост

NVIDIA показала уникальную программную платформу, которая комбинирует визуальные эффекты, созданные ИИ, с традиционным движком видеоигр. В результате получается гибридная графическая система, которую можно использовать в видеоиграх, фильмах и виртуальной реальности.Платформа использует тип нейронной сети, известной как генеративная состязательная сеть или GAN (она нарисовала портрет, недавно проданный на Christie's за 30 миллионов рублей). В игре, представленной Nvidia игроки перемещаются по нескольким городским кварталам, полностью созданным AI.


Уникальность игры в том, что при ее разработке ИИ сначала «научили водить» на алгоритмах беспилотных автомобилей. После того, как у него было сформировано «понимание» процесса, компьютер научили различать объекты — небо, автомобили, деревья, дорога, здания, чтобы самостоятельно создавать им подобные. Затем нейросеть создала живой мир на базе Unreal Engine 4 в котором в реальном времени графика генерируется для каждой категории предметов.

NVIDIA показала первую в мире компьютерную игру с графикой, созданной ИИ Искусственный интеллект, Графика, Игры, Nvidia, Видео, Длиннопост

Разработчики признаются, что пока технология находится на очень ранней стадии, и, вероятно, пройдет несколько десятилетий, пока графика, созданная с помощью ИИ, появятся в потребительских продукта. Они сравнивает ситуацию с разработкой трассировки лучей — главного тренда современных GPU. Пугает только реалистичность, с которой ИИ удается воссоздавать любые объекты и ситуации.

Показать полностью 1 1
6285

Нейросети научились изменять на фото время года и погодные условия

Поставляем фото с зимой, ИИ делает фото с летом
Подставляем фото с солнечной погодой, ИИ делает фото с дождливой погодой

Нейросети научились изменять на фото время года и погодные условия Нейронные сети, Nvidia, Искусственный интеллект

http://research.nvidia.com/publication/2017-12_Unsupervised-...

553

Коллективный ИИ обогнал человека и набрал максимум очков в Ms. Pac-Man

Очередная игра сдалась под напором ИИ. На этот раз нейросети «прошли» Ms. Pac-Man для приставки Atari 2600, набрав максимально возможное количество очков в игре: 999990. Любопытно, что делала это не одна нейросеть, а более коллективный ИИ из более чем 150 агентов, каждый из которых отвечал за свою задачу: убежать от призрака или съесть конкретный шарик


http://short.nplus1.ru/RGVzq4A2o8

Коллективный ИИ обогнал человека и набрал максимум очков в Ms. Pac-Man Наука, Новости, Нейронные сети, Pacman, Технологии, Обучение машин, Гифка, Видео
1462

Искуственный интеллект от NVIDIA управляет автомобилем

ИИ учился водить только у людей, в отличии от Гугл и Тесла. Водит в различных дорожных условиях.

P.S. Говорят если отключить Anti-Aliasing, то машина будет ездить на 10 км/ч быстрее.

Похожие посты закончились. Возможно, вас заинтересуют другие посты по тегам: