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Presentacion del IA
OpenAI es una empresa de investigación de inteligencia artificial sin fines de lucro. Nuestro objetivo es avanzar en la inteligencia digital de la manera que sea más probable que beneficie a la humanidad en su conjunto, sin restricciones por la necesidad de generar un retorno financiero. Dado que nuestra investigación está libre de obligaciones financieras, podemos centrarnos mejor en un impacto humano positivo. -
OpenAI Gym Beta
Se lanza versión beta pública de OpenAI Gym, un kit de herramientas para desarrollar y comparar algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL). Consiste en un conjunto creciente de entornos (desde robots simulados hasta juegos de Atari) y un sitio para comparar y reproducir resultados. OpenAI Gym es compatible con algoritmos escritos en cualquier marco, como Tensorflow y Theano. Los entornos están escritos en Python, pero pronto los haremos fáciles de usar desde cualquier lenguaje. -
Universe
Se lanza Universe, una plataforma de software para medir y entrenar la inteligencia general de una IA en el suministro mundial de juegos, sitios web y otras aplicaciones. Universe permite a un agente de IA usar una computadora como lo hace un humano: mirando los píxeles de la pantalla y operando un teclado y un mouse virtuales. Básicamente son entornos audiovisuales que hoy en dia conocemos en los videojuegos como en el Atari o flash toda esta infraestructura se empieza a desarrollar. -
Proximal Policy Optimization (PPO)
Se crea una nueva clase de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, Proximal Policy Optimization (PPO), que funcionan de manera comparable o mejor que los enfoques de vanguardia, a la vez que son mucho más fáciles de implementar y ajustar. PPO se ha convertido en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo predeterminado en OpenAI debido a su facilidad de uso y buen rendimiento. -
Dota 2
Crean un bot que vence a los mejores profesionales del mundo en partidas 1v1 de Dota 2 bajo las reglas estándar del torneo. El bot aprendió el juego desde cero mediante el juego propio, y no utiliza el aprendizaje por imitación o la búsqueda en árbol. Este es un paso hacia la construcción de sistemas de IA que logran objetivos bien definidos en situaciones desordenadas y complicadas que involucran a humanos reales. Basicamente logro vencer este Bot a humanos reales en un torneo. -
Preparing for Malicious Uses of AI
El uso malicioso de la IA, se establece de qué forma hay prevención, previsión y mitigación, mediante un informe se examina el panorama y seguridad de usos maliciosos de la IA. La IA desafía la seguridad global porque reduce el costo de realizar muchos ataques existentes, crea nuevas amenazas y vulnerabilidades y complica aún más la atribución de ataques específicos. -
OpenAI Charter
Con esta carta presentada informaban que la misión de OpenAI es garantizar que la inteligencia general artificial (AGI), con lo que nos referimos a sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en el trabajo económicamente más valioso, beneficie a toda la humanidad. Intentaremos construir directamente una AGI segura y beneficiosa, pero también consideraremos nuestra misión cumplida si nuestro trabajo ayuda a otros a lograr este resultado. -
Learning Dexterity
El sistema llamado Dactyl, está entrenado completamente en simulación y transfiere su conocimiento a la realidad, se adaptá la física del mundo real utilizando técnicas recientes. Dactyl aprende desde cero utilizando el mismo algoritmo y código de aprendizaje por refuerzo de propósito general que OpenAI Five. Nuestros resultados muestran que es posible entrenar a los agentes en simulación y hacer que resuelvan tareas del mundo real, sin un modelado físicamente preciso del mundo. -
Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand
Logran a traves de una mano robotica entrenada desarrollar un cubo de rubik, todo esto gracias a una nueva tecnica llamada AUTOMATIC DOMAIN RANDOMIZATION (ADR). El mayor desafío al que nos enfrentamos fue crear entornos en simulación lo suficientemente diversos como para capturar la física del mundo real. Factores como la fricción, la elasticidad y la dinámica son increíblemente difíciles de medir y modelar para objetos tan complejos como los cubos de Rubik. -
GPT-2: 1.5B Release
Lanzan la versión más grande (parámetros 1.5B) de GPT-2 junto con el código y los pesos del modelo para facilitar la detección de salidas de los modelos GPT-2. Nuestra experiencia con GPT-2 en los últimos 9 meses nos ha dado información valiosa sobre los desafíos y oportunidades para crear normas de publicación responsables en IA. -
Jukebox
Jukebox, una red neuronal que genera música, incluido el canto rudimentario, como audio crudo en una variedad de géneros y estilos de artistas. Estamos lanzando los pesos y el código del modelo, junto con una herramienta para explorar las muestras generadas. -
OpenAI API
Lanzan una API para acceder a nuevos modelos de IA desarrollados por OpenAI. A diferencia de la mayoría de los sistemas de IA que están diseñados para un caso de uso, la API de hoy proporciona una interfaz de "entrada de texto, salida de texto" de propósito general, lo que permite a los usuarios probarla en prácticamente cualquier tarea en inglés. Ahora puede solicitar acceso para integrar la API en su producto, desarrollar una aplicación completamente nuevatecnología. -
Multimodal Neurons in Artificial Neural Networks
Hemos descubierto neuronas en CLIP que responden al mismo concepto, ya sea que se presente literal, simbólica o conceptualmente. Esto puede explicar la precisión de CLIP en la clasificación de sorprendentes interpretaciones visuales de conceptos, y también es un paso importante hacia la comprensión de las asociaciones y sesgos que CLIP y modelos similares aprenden. -
OpenAI Codex
La versión mejorada de OpenAI Codex, un sistema de IA que traduce el lenguaje natural al código, y lo estamos lanzando a través de nuestra API en versión beta.Codex es el modelo que impulsa GitHub Copilot, que construimos y lanzamos en asociación con GitHub hace un mes. Competente en más de una docena de lenguajes de programación, Codex ahora puede interpretar comandos simples en lenguaje natural y ejecutarlos en nombre del usuario, lo que hace posible construir una interfaz de lenguaje natural. -
DALL· E 2
DALL· E 2 es un nuevo sistema de IA que puede crear imágenes realistas y arte a partir de una descripción en lenguaje natural.DALL· E 2 puede crear imágenes y arte originales y realistas a partir de una
descripción de texto. Puede combinar conceptos, atributos y estilos. -
ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue
Hemos entrenado un modelo llamado ChatGPT que interactúa de manera conversacional. El formato de diálogo hace posible que ChatGPT responda preguntas de seguimiento, admita sus errores, desafíe las premisas incorrectas y rechace solicitudes inapropiadas. ChatGPT es un modelo hermano de InstructGPT, que está entrenado para seguir una instrucción en un mensaje y proporcionar una respuesta detallada.