월간 보관물: 2016 12월

NIPS 2016

(업데이트) NIPS 컨퍼런스와 튜토리얼의 동영상이 스케줄 페이지에 등록되었습니다. 곧 워크샵 동영상도 제공될 예정이라고 합니다. (2017-02-22)‘Adversarial Training’ 워크샵의 고화질 영상이 유투브에 올라왔습니다.

NIPS 2016 으로 스페인 바르셀로나가 시끌벅적합니다. 많은 내용들이 쏟아져서 다 살펴보기가 어렵네요. 정리가 되는 대로 이 포스트에 자료를 업데이트 하도록 하겠습니다.

NIPS 2016 에 대한 스케줄은 이곳에서 모두 확인할 수 있습니다.

먼저 오늘 열릴 워크샵 중 Adversarial Training페이스북 라이브로 중계될 예정입니다. 우리 시간으로 오후 5시 부터 생중계 될 예정입니다. 만약 바르셀로나 현지 네트워크가 원할하지 못해 라이브 스트림이 힘들다면 녹화해서 며칠내로 올린다고 합니다. 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)부터 얀 리쿤(Yann LeCun) 박사까지 발표자가 쟁쟁해서 놓칠 수 없는 이벤트인 것 같습니다.

  • Ian Goodfellow(OpenAI), Generative Adversarial Networks(GANs), slide, video
  • Soumith Chintala(Facebook), How to train a GAN?, github
  • Arthur Gretton(University College London), Learning features to compare distributions, slidevideo
  • Sebastian Nowozin(Microsoft), f-GAN, slide, paper
  • Aaron Courville(University of Montreal), video
  • Yann LeCun(Facebook), Energy-Based GANs, slide
  • Panel Discussion, video

요수아 벤지오(Yoshua Bengio) NIPS 2016 슬라이드

개별 슬라이드

  • John Schulman(OpenAI), Deep RL Workshop, The Nuts and Bolts of Deep RL Research, slide
  • Andrew Ng(Baidu), Nuts and Bolts of Building Applications using DL, slide
  • Yann LeCun, Invited Talk, Predictive Learning, slide
  • David Blei/Shakir Mohamed/Rajesh Ranganath, Variational Inference, slide
  • Pieter Abbeel/John Schulman, Deep RL Through Policy Optimization, slide

(업데이트)

TensorFlow Dev Summit 개최

구글이 첫 텐서플로우 Dev Summit 을 2017년 2월 15일 캘리포니아 마운틴뷰에서 개최한다고 발표하였습니다. 직접 참여는 하지 못하더라도 전 세계 각 지역의 라이브 스트림(live stream) 이벤트에 참여하거나 집에서 라이브 스트림을 시청할 수도 있습니다. 물론 직접 갈 수 있다면 더할 나위 없겠죠! Dev Summit 은 여기서 신청할 수 있습니다. 서울에서도 라이브 스트림 이벤트가 열릴 수 있도록 많이 요청해 주세요! 🙂

Universe: Measurement and training for AI

universe

얼마전에 소개해 드렸던 OpenAI 의 AI 벤치마킹 프레임워크 Universe 가 오늘 공식 런칭했습니다. Universe 는 어떤 프로그램도 Gym 환경으로 변환시킬 수 있도록 해 주며 VNC 리모트 클라이언트를 통해 도커 서버에 키보드와 마우스 이벤트를 전달하고  AI 에이전트에는 화면의 픽셀과 리워드를 돌려 줍니다. 이런 과정을 아래 그림으로 간단하게 잘 표현하고 있습니다.

interface-725abed463ba2b83d4a68fd08d1818fed900a939cb9c4b9eb1bac07952b4fe61

오늘 런칭을 하면서 플래시 게임, 브라우저 작업, PC 게임 등을 포함한 천여개의 환경을 준비했고 앞으로 수만개로 늘릴 예정입니다. 이미 EA, 마이크로소프트 등의 많은 회사들과 게임 사용을 위한 허락을 받았다고 합니다. 특별히 플래시 게임의 리워드를 위해서 화면의 점수를 읽기 위한 콘볼루션 뉴럴 네트워크를 도커 머신에서 돌리고 있다고 합니다. 그리고 자신의 어플리케이션을 Gym 환경으로 변환하는 툴도 곧 공개할 예정입니다.

알파고를 비롯해 이미지 인식, 번역 등 아직까지는 특정 작업에 촛점을 맞춘 AI 들이 연구되고 있습니다. OpenAI 는 Universe 를 통해 보다 일반적인 지능(General Intelligence)으로 확대하려는 의지를 나타내고 있습니다. 여러 게임을 하면서 학습한 AI 가 새로운 게임에도 금방 적응을 한다거나 컴퓨터 화면의 알람을 클릭해 열어서 나에게 알려주고 이메일을 읽고 필요에 따라 분류 하는 등 사람이 화면을 보고 처리하는 그대로 AI 도 할 수 있을까요.

Universe 관련 페이퍼도 많이 나올 것 같습니다. 또 구글이나 페이스북 등은 또 어떤 카드를 준비할지 궁금합니다. 더 자세한 내용은 OpenAI 의 블로그깃허브, 와이어드 기사를 참고하세요.

MLYearning Draft

바이두의 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 쓰고 있는 Machine Learning Yearning 의 첫 드래프트(v0.5)가 공개되었습니다. 저자가 앞서 밝혔던 의도대로 수학식이 가득한 알고리즘 책이 아니고 머신 러닝 개발자에게 필요한 실천전략을 담고 있습니다. 전체는 대략 100여 페이지가 조금 넘을 듯 하고 약 55개 장으로 각 장마다 1~2 페이지 정도의 내용을 담고 있습니다. v0.5 드래프트에는 12개의 장이 포함되어 있습니다. 그리고 지금이라도 메일링 리스트에 가입하면 앞으로 업데이트될 때마다 책을 받아 볼 수 있습니다.

(업데이트) 14장까지 업데이트 된 합본입니다.

OpenAI Universe

OpenAI 의 Gym(https://github.com/openai/gym) 은 강화학습을 연구를 위한 툴킷으로 여러 환경(environment)을 제공하고 있습니다. OpenAI Universe 는 거기에 한걸음 더 나아가 모든 게임, 웹사이트, 어플리케이션을 위한 AI 벤치마킹을 목표로 개발되고 있습니다. 이번주 초에 Universe 베타 테스터를 모집한다는 소식에 참여를 해보았습니다. 아직 깃허브는 일반에게 공개되지 않았지만 베타 테스팅이 끝나는 1~2개월내에 정식 런칭할 것으로 예상됩니다.

Universe 는 Gym 위에 만들어진 라이브러리로 일반 게임의 내부를 건드리지 않고 강화학습의 환경을 만들기 위해서 클라우드의 VNC 서버와 통신을 하면서 게임의 픽셀(768x1024x3)과 리워드, 액션 등을 전달해 주는 역할을 합니다. AI 에이전트는 키보드와 마우스 이벤트를 Gym 을 통해 Universe 환경으로 이벤트를 전달합니다. 클라우드에는 도커 머신이 헤드리스(headless) 크롬 브라우저에서 플래시 게임을 실행합니다. 현재는 테스트 기간이라 한 사람당 32개의 환경을 동시에 실행시킬 수 있지만 정식 런칭이 되면 유저당 환경의 갯수를 제한할 것으로 보입니다.

아래는 베타 테스트로 제공하는 샘플 게임으로 무식하게 제가 전진만 시킨 VNC 영상을 캡쳐했습니다.

아직 도큐멘트가 준비되지 않아 자세한 내용을 파악하는 게 쉽지는 않은 것 같습니다. 새로운 내용이 확인되는대로 업데이트 하겠습니다. 혹 베타 테스트에 참여하고 싶으신 분은 OpenAI 의 그렉 브록맨(Greg Brockman)에게 자신의 깃허브 아이디(username)와 함께 메일(gdb@openai.com)을 보내시면 됩니다.