# Янник Килчер о новых инструментах ИИ: от шахмат до робототехники

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=PFMtdR56Q4U
Канал: Yannic Kilcher
Опубликовано: 03.09.2021

---

## Новости машинного обучения: Blind Chess, нейросети в логистике и «умные» подарки
[[JUMP:0:00]]

Неделя в мире машинного обучения выдалась относительно спокойной, что позволило эксперту и ведущему канала Яннику Килчеру (Yannic Kilcher) обратить внимание на более лёгкие, но не менее интересные темы. В сегодняшнем выпуске обсуждаются инновации в шахматах, применение графовых нейросетей для предсказания трафика и новые подходы к созданию подарков с помощью ИИ.

## ♟️ Reconnaissance Blind Chess: шахматы с «туманом войны»
[[JUMP:0:27]]

На конференции NeurIPS 2021 представлен новый вариант шахмат — Reconnaissance Blind Chess. Его ключевое отличие от классической игры заключается в отсутствии полной видимости поля, что роднит его с компьютерными стратегиями с «туманом войны».

### Основные правила:

*   **Двухэтапный ход:** Каждый ход игрока состоит из двух действий — сначала «разведка» (sensing) участка доски размером 3x3 клетки, а затем выполнение самого шахматного хода.
*   **Цель игры:** Понятие «шаха» отсутствует, игра заканчивается, когда фигура короля оказывается захвачена.
*   **Тактическая глубина:** Игроки должны не только планировать свои ходы, но и моделировать знания противника о своей позиции, пытаясь предугадать, где тот проводит разведку.
*   **Сюрприз-атаки:** Возможность делать ходы, которые противник не успел отскаутить, позволяет проводить неожиданные атаки.

По словам Янника Килчера, игра доступна для тестирования онлайн — можно сразиться с ботом или другим игроком. Ведущий отмечает, что, несмотря на сложность, это отличный инструмент для отработки навыков создания ИИ-агентов.

## 🚦 Графовые нейросети и оптимизация трафика
[[JUMP:4:50]]

Крупная коллаборация с участием DeepMind, Waymo, Google, Amazon и Facebook AI позволила использовать **Graph Neural Networks** (графовые нейросети) для улучшения предсказания времени прибытия (ETA) в реальном времени.

*   **Принцип работы:** Дорожные пути сегментируются, а графовые нейросети интегрируют «живую» информацию для точного прогнозирования времени прибытия.
*   **Технические хитрости:** Разработчики использовали мета-градиенты для управления гиперпараметрами, но, как отмечает Килчер, основной успех проекта — это качественная инженерная работа.
*   **Результаты:** Внедрение системы в Google Maps привело к существенному росту точности предсказаний, в некоторых случаях улучшение достигает 50%.

## 🛠️ Новые библиотеки для обучения и физики
[[JUMP:5:58]]

В индустрии появились новые инструменты, упрощающие исследования в области робототехники и биомеханики:

1.  **Isaac Gym:** Высокопроизводительная физическая симуляция на базе GPU от NVIDIA. Позволяет проводить исследования в области обучения роботов и обучения с подкреплением непосредственно на акселераторах, что значительно ускоряет процесс.
2.  **Nimble Physics:** Библиотека, предоставляющая дифференцируемую модель человеческого тела. Она позволяет изменять параметры модели, сохраняя высокую точность симуляции, что открывает новые возможности в биомеханике.
3.  **LVIS (Large Vocabulary Instance Segmentation):** Датасет для сегментации объектов с большим словарем категорий. Особая сложность заключается в работе с редкими категориями («длинный хвост» данных).
4.  **BEHAVIOR (Stanford University):** Бенчмарк для обучения роботов повседневным домашним делам в виртуальной среде. Особенность — грамматический подход к генерации сцен, что создает практически бесконечное количество вариаций сред.

## 🦾 Cerebras и будущее больших моделей
[[JUMP:10:19]]

Компания Cerebras разработала чип-кластер, способный поддерживать нейросеть со 120 триллионами соединений — это примерно в 100 раз больше, чем позволяют текущие решения.

*   **Стратегия:** В отличие от кластеров GPU, соединенных через InfiniBand, Cerebras делает ставку на гигантские чипы.
*   **Проблемы:** Такие системы требуют гораздо более высокой отказоустойчивости, так как невозможно просто заменить один вышедший из строя компонент.
*   **Статус:** По словам руководителя проекта Эндрю Фельдмана (Andrew Feldman), инфраструктура готова, но модель, способная эффективно задействовать такие ресурсы, еще не создана.

## 🗣️ Репликация голоса Вэла Килмера
[[JUMP:12:05]]

Стартап Sonantic использовал ИИ для воссоздания голоса Вэла Килмера (Val Kilmer), который утратил способность говорить после операции из-за рака горла.

*   **Мнения экспертов:** Технология дает надежду людям, потерявшим голос. Однако, как отмечает актер озвучивания Джей Бриттон (Jay Britton), существуют риски несанкционированного использования лицензированного голоса для контента, который актер может не поддерживать.
*   **Позиция ведущего:** Янник Килчер полагает, что ситуация схожа с рынком стоковых фотографий: индустрии просто необходимо адаптироваться к новым возможностям, а не запрещать технологию.

## 🎁 ИИ как советник по подаркам
[[JUMP:14:16]]

Сервисы рекомендаций подарков на базе ИИ, такие как **Gossby**, становятся все более популярными. Янник Килчер отмечает, что, несмотря на критику алгоритмов, ИИ часто справляется с задачей подбора подарка лучше человека, так как способен анализировать данные и предлагать более персонализированные варианты. Ведущий протестировал аналогичный инструмент для YouTube-каналов, отметив, что алгоритмы иногда ошибаются, пытаясь угадать интересы пользователя на основе недавних видео, но в целом это направление выглядит перспективным.