Osobní značka Přítomnost | 7 / 10 |
Autorita | 6 / 10 |
Odbornost | 8 / 10 |
Vliv | 5 / 10 |
Celkové hodnocení | 6 / 10 |
V DeepMind vede Pushmeet Kohli výzkumný tým jako hlavní vědec. Pushmeet byl před nástupem do DeepMind ředitelem výzkumu ve skupině Microsoft Cognition. během deseti let u Microsoftu zastával Pushmeet různé pozice a odpovědnosti, včetně technického poradce vedoucího výzkumného pracovníka Microsoftu Ricka Rashida, který pracoval v laboratořích Microsoftu v Seattlu, Cambridge a Bangalore. Pushmeet píše v doménách strojové učení, počítačové vidění, vyhledávání informací a herní teorie. Jeho výzkum se zaměřuje na počítačové vědy a inteligentní systémy. Jeho současné oblasti zájmu ve studiu jsou interpretovatelné a ověřitelné reprezentace znalostí z hlubokých modelů, pravděpodobnostního programování a 3D rekonstrukce a vykreslování.
Pushmeetovo studium mu vyneslo několik vyznamenání a trofejí. Jeho doktorská práce „Minimalizace dynamických energetických funkcí a energetických funkcí vyššího řádu pomocí Graph Cuts“ se umístila na druhém místě v soutěži British Computer Society v „Distinguished Dissertation Award“ a získala cenu „Sullivan Doctoral Thesis Award“ od British Machine Vision Association. Konference pro počítačové vidění, strojové učení, robotiku a umělou inteligenci, počítačovou grafiku a HCI publikovaly příspěvky od Pushmeet. Četné příběhy o jeho studii se také objevily v široce čtených publikacích, včetně Forbes, Wired, BBC, New Scientist a MIT Technology Review. Pushmeet je účastníkem programu Distinguished Speaker Program Association for Computing Machinery (ACM).
Výzkumný tým AI v projektu DeepMind společnosti Google vytvořil zvláštní druh systému AI, který může vykazovat dovednosti sociálního učení. Tým podrobně popisuje, jak vytvořili umělá inteligence program, který ve své publikaci publikované v časopise Nature Communications prokázal svou schopnost získat nové schopnosti v simulovaném prostředí napodobováním chování implantovaného „odborníka“.
Počátečním úkolem týmu bylo vytvořit GoalCycle3D, virtuální prostředí s nerovným terénem, různými bariérami a vícebarevnými koulemi. Dále byli zahrnuti agenti umělé inteligence (AI). Jejich cílem bylo pohybovat se ve virtuálním prostředí přeskakováním bariér a vstupováním do kruhů. Vše, co bylo agentům poskytnuto, pokud jde o znalosti o světě, ve kterém budou žít, byly výukové moduly. Použili posilovací učení, aby se naučili, jak jít vpřed.
Zveřejnění prostřednictvím podání 13F odhaluje, že pozoruhodní institucionální investoři fušují do bitcoinových ETF, což podtrhuje rostoucí akceptaci...
Vědět víceChangpeng Zhao je dnes připraven čelit rozsudku u amerického soudu v Seattlu.
Vědět více