Рубрика «AI» - 31

Словарь Вильяма Шекспира составляет 12000 слов. Словарь негра из людоедского племени «Мумбо-Юмбо» составляет 300 слов. Эллочка Щукина из книги «12 стульев» легко и свободно обходилась тридцатью.

Человек легко понимает Эллочку. Увы, компьютер скорее бы понял Шекспира, чем Эллочку. Нам хватит понять контекст и интонацию — остальное мы додумаем, — а компьютеру надо четкости в каждом термине. Желательно без синонимов. Чем больше образов скрыто за каждым словом, тем сложнее его понять. Контекстозависимость человеческих слов только одна из сложностей обучения искусственного интеллекта естественному языку. Если отличить съедобный лук от стреляющего лука можно при наличии полноты описания ситуации, то отрицание смысла иронией или риторические вопросы распознаются только по интонации. Дополнительную сложность создает синтаксис и порядок слов в предложении.

Игорь Мордач, сотрудник американской лаборатории искусственного интеллекта OpenAI, однако решил, что Эллочкин язык — далеко не тупиковый путь, а вполне подходящий пример, на котором боты выстроят язык для своего общения, а потом и нас поймут. Только и 30 слов для компьютерной Эллочки он пожалел. В его эксперименте компьютерная программа создавала язык «с нуля».

Эсперанто для роботов и агентов Смитов - 1
Читать полностью »

В продолжение статьи «Поиск в пространстве стратегий. AI водитель». Я сделал мини-игру жанра «файтинг», где обучаемый AI дерётся с другими, рукописными ботами, и разрабатывает стратегию победы методом проб и ошибок.
В этой игре дерутся два парня вроде такого:

Дрон боевой, полностью твой. Обучаем игровой AI методом перебора стратегий - 1
Читать полностью »

Learning to learn

В этот раз я проводил эксперименты на тему learning to learn, то есть алгоритмов, которые могут учиться, как лучше учиться.
Learning to learn. Создаём self-improving AI - 1
Цели эксперимента:
1) Создать алгоритм оптимизации, который можно некоторым стандартным способом приспособить к любой оптимизационной задаче или множеству задач. Под словом «приспособить» я имею в виду «сделать, чтобы алгоритм очень хорошо справлялся с этой задачей».
2) Подстроить алгоритм под одну задачу и посмотреть, как изменилась его эффективность на других задачах.
Читать полностью »

Почему все виртуальные помощники — женщины? - 1

Вы замечали, в нашем мире все так устроено, что везде можно найти плюсы и минусы, черное и белое, мужское и женское? Сегодня Международный женский день, поэтому грешно не обратить свои два глаза, две руки, две ноги и двадцать один палец в сторону прекрасной половины человечества. Понятно, что на Хабре 76,1 процентов мужчины, поэтому, если вы испытываете жесткий антагонизм к тематическим постам, можете смело дальше не читать. Под катом много картинок и пара любопытных историй о том, почему современные виртуальные помощники говорят женскими голосами.Читать полностью »

Поиск в пространстве стратегий. AI водитель - 1

Выкладываю отчёт о своём эксперименте в области машинного обучения. В этот раз темой эксперимента было создание AI для управления моделькой автомобиля.
Читать полностью »

Я должен знать, о чём ты думаешь: прозрачность мышления ИИ как необходимое условие - 1

Как многие из вас знают, в 2015 году Стивен Хокинг, Элон Маск и сотни учёных, разработчиков искусственного интеллекта и крупных бизнесменов подписали открытое письмо, в котором подчеркнули опасность ИИ для существования человечества и призвали сообщество инженеров и учёных не создавать искусственные интеллекты, которые не могут полностью контролироваться человеком. В 2016-м на конференции Code Conference основателю Space X и Tesla задали вопрос: какие компании, разрабатывающие сегодня ИИ, вызывают у него опасения? На это ответил, что сейчас его пугает лишь одна из них. Какая — не сказал. И несмотря на все уверения техноадептов в том, что ИИ — исключительно благо, цена пренебрежения механизмами безопасности может оказаться непомерной высока.Читать полностью »

Вот что квант животворящий делает - 1

Сегодня квантовые вычисления — одно из стратегических направлений развития, которому уделяют большое внимание крупные корпорации и научные центры. И хотя в печати время от времени сообщается об очередных достижениях по созданию квантовых компьютеров, пока что речь идёт, в основном, об экспериментальных изделиях для отработки идей и технологий. Использовать такие компьютеры в жизни пока затруднительно. Но вполне вероятно, что именно в 2017 нас ожидает прорыв в сфере практического применения квантовых компьютеров.Читать полностью »

В этой статье мы поговорим о понимании языка (о лингвистических вычислениях, таких как назначение меток, синтаксический анализ и так далее) и обратим особое внимание на два API: Linguistic Analysis API и интеллектуальную службу распознавания речи (LUIS). Если вы любите английский язык так же как русский и увлекаетесь обучением искусственного интеллекта, добро пожаловать под кат.

Cognitive Services & LUIS: Введение в распознавание естественного языка - 1
Читать полностью »

Машинное управление. Первый опыт в бизнесе - 1

Уходящий 2016 год запомнится изобилием ярких новостей о прикладных применениях машинного обучения практически повсеместно. Словно родителям, наблюдающим за первыми неловкими шагами чада, нам с Вами довелось стать свидетелями первых робких попыток слабого искусственного интеллекта читать, писать романы и… даже делать трейлеры к фильмам! Подводя итоги этого насыщенного года, сотрудники Phobos рады добавить в копилку необычных применений машинного обучения приложение в управление проектами.

Читать полностью »

Глубокое обучение с подкреплением виртуального менеджера в игре против неэффективности - 1

Об успехах Google Deepmind сейчас знают и говорят. Алгоритмы DQN (Deep Q-Network) побеждают Человека с неплохим отрывом всё в большее количество игр. Достижения последних лет впечатляют: буквально за десятки минут обучения алгоритмы учатся и выигрывать человека в понг и другие игры Atari. Недавно вышли в третье измерение — побеждают человека в DOOM в реальном времени, а также учатся управлять машинами и вертолетами.

DQN использовался для обучения AlphaGo проигрыванием тысяч партий в одиночку. Когда это ещё не было модным, в 2015 году, предчувствуя развитие данного тренда, руководство Phobos в лице Алексея Спасского, заказало отделу Research & Development провести исследование. Необходимо было рассмотреть существующие технологий машинного обучения на предмет возможности использования их для автоматизации победы в играх управленческих. Таким образом, в данной статье пойдёт речь о проектирование самообучающегося алгоритма в игре виртуального управленца против живого коллектива за повышение производительности.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js