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OpenAI NewsAtacar el aprendizaje automático con ejemplos adversarios
OpenAI publicó un análisis sobre los ejemplos adversarios, entradas diseñadas intencionalmente para hacer que los modelos de aprendizaje automático cometan errores, comparables a ilusiones ópticas para máquinas. El texto advierte que estos ataques pueden ser peligrosos, por ejemplo contra vehículos autónomos o agentes de aprendizaje por refuerzo, y que las defensas conocidas como el entrenamiento adversario y la destilación defensiva resultan insuficientes. Concluye que defenderse es difícil porque el problema de optimización es no lineal y no convexo, y porque las defensas no son adaptativas frente a atacantes poderosos.
OpenAI detalla su infraestructura para el aprendizaje profundo y libera un gestor de escalado para Kubernetes
OpenAI publicó un artículo en el que describe cómo avanza la investigación en aprendizaje profundo y las decisiones de infraestructura que adoptó para sostenerla, desde el prototipado rápido hasta el entrenamiento a gran escala en múltiples GPUs. La empresa detalla su uso de Python, TensorFlow, Terraform, Chef, Packer y Kubernetes sobre AWS y servidores físicos con GPUs Titan X. Además, anunció la liberación de kubernetes-ec2-autoscaler, un gestor de escalado optimizado para lotes que aprovisiona y drena nodos automáticamente y puede desbordar a una región secundaria de AWS.
OpenAI presenta cuatro proyectos sobre modelos generativos de aprendizaje automático
OpenAI publicó un informe sobre modelos generativos, una rama del aprendizaje no supervisado que busca que las computadoras comprendan el mundo generando datos similares a los reales. El texto explica el funcionamiento de las GAN, los autoencoders variacionales y los modelos autorregresivos, y presenta cuatro proyectos propios: mejoras en GAN, mejoras en VAE con flujo autorregresivo inverso, InfoGAN y exploración por curiosidad con VIME. También menciona aplicaciones futuras como arte generado, eliminación de ruido, superresolución y aprendizaje por imitación.