На развитие компьютерного зрения в последние 10 лет не обращал внимание лишь отстраненный от мира человек. Технология распознавания образов своим процветанием обязана глубокому обучению. Достижения машин поражают воображение.
Читать полностью »
Рубрика «artificial intelligence» - 6
Умные сети для рыбаков: как мы учили смартфоны распознавать рыбу
2017-10-24 в 13:14, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, CV, Faceapp, ios development, Алгоритмы, машинное обучение, разработка под iOSВести с полей больших и умных данных: программа конференции SmartData 2017 Piter
2017-10-06 в 11:07, admin, рубрики: api, artificial intelligence, big data, big data analytics, catboost, Conference, data mining, deep learning, machine learning, neural networks, neural networks and deep learning, neuroscience, smart data, Анализ и проектирование систем, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучениеВ 2016/2017 годах мы обнаружили, что на каждой из наших конференций есть 1-3 доклада о Big Data, нейросетях, искусственном интеллекте или машинном обучении. Стало понятно, что под эту тему можно собрать хорошую конференцию, о чём я сегодня вам и расскажу.
Вкусно: мы решили собрать под одной крышей учёных, инженеров-практиков, архитекторов и сделать упор на технологии — казалось бы, обычное дело, но нет.
Сложно: копнув глубже, можно увидеть, что отдельными вопросами все занимаются не сообща, а врозь.
Учёные строят нейросети в теории, архитекторы делают распределённые системы для корпораций с целью обработки огромных потоков данных в реальном времени, без конечной цели унифицировать к ним доступ, инженеры-практики пишут под это всё софт для сугубо узких задач, которые потом нереально перенести на что-то другое. В общем, каждый копает свою грядку и не лезет к соседу… Так? Да нет же!
На деле: Все занимаются частью общего. Как сама Smart Data (а «умные данные» — это очень узкий перевод) по природе своей, так и те, кто с ней работает, по сути, делают распределённую сеть различных наработок, которые могут создавать порой неожиданные сочетания. Это и формирует фундамент Умных данных в своей красоте и практической значимости.
Итак, что это за кусочки паззла и кто их создает, можно будет посмотреть и даже обсудить с создателями на конференции SmartData 2017 Piter 21 октября 2017. Подробности под катом.
Дальше будет много букв, мы же за большие и умные данные, хотя исторически анонс подразумевает быстрый и ёмкий текст, краткий и точный, как выстрел снайпера в ясную летнюю ночь.
Читать полностью »
Как создать расистский ИИ, даже не пытаясь. Часть 2
2017-09-07 в 8:05, admin, рубрики: artificial intelligence, machine learning, microsoft, python, Блог компании Microsoft, искусственный интеллект, машинное обучение, ПрограммированиеВ первой статье мы успели осознать, как легко и непринужденно ИИ впитывает человеческие предрассудки в логику своих моделей. Как я и обещала, выкладываю вторую часть перевода, в которой мы разберемся, как измерить и ослабить влияние расизма в ИИ с помощью простых методов.
Напомню: мы закончили на том, что наш классификатор считал идею пойти в итальянский ресторан в 5 раз лучше, чем в мексиканский.
Как создать расистский ИИ, даже не пытаясь
2017-08-25 в 7:19, admin, рубрики: artificial intelligence, machine learning, microsoft, python, Блог компании Microsoft, искусственный интеллект, машинное обучение, ПрограммированиеНа днях, по мотивам очередной статьи, посвященной проблеме расизма в распознавании речи, я участвовала в большом споре о том, кто в этом виноват. Часть людей была уверена, что это заговор программистов. На самом деле, правда кроется в данных, которые ИИ использует для своего обучения. Я решила провести эксперимент, чтобы наглядно доказать это. Оказалось, что Роб Спир (Rob Speer) уже все сделал за меня.
Хочу поделиться с вами переводом его материала, который наглядно показывает, что даже самый дефолтный вариант ИИ будет насквозь пропитан расизмом. В первой статье мы проведем эксперимент, во второй попытаемся разобраться, как побороть то чудовище, которое мы породили.
Искусственная глупость: искусство намеренных ошибок
2017-07-29 в 8:21, admin, рубрики: artificial intelligence, playtesting, геймдизайн, искусственный интеллект, плейтесты, разработка игр
Всё должно быть изложено так просто, как только возможно, но не проще.
— Альберт Эйнштейн
Чтобы игра была развлекающей и интересной, не обязательно делать управляемых компьютером противников умнее. В конце концов, игрок должен побеждать. Однако позволять ему выигрывать только потому, что управляющий противниками ИИ разработан плохо, тоже неприемлемо. Интерес к игре можно увеличить, если совершаемые противником ошибки будут намеренными. Тщательно настроив ошибки противников, сделав их намеренными, но правдоподобными, программисты позволят противникам выглядеть умными и одновременно обеспечат победу игрока. Кроме того, отслеживая системы ИИ и соответствующим образом управляя ими, можно превратить ситуации, в которых противники выглядят глупо, в интересный игровой процесс.
Частая ошибка в разработке и реализации систем ИИ в компьютерных играх заключается в слишком сложном дизайне. Разработчику ИИ легко увлечься созданием умного игрового персонажа и потерять из виду конечную цель, а именно создание развлекающей игры. Если у игрока есть иллюзия того, что компьютерный противник делает что-то умное, то неважно, каким образом ИИ (если он есть) создаёт эту иллюзию. Признак хорошего программиста ИИ — способность противостоять искушению добавить интеллекта туда, где он не нужен, и распознавание ситуаций, в которых достаточно более «дешёвых» и простых решений. Программирование ИИ часто больше похоже на искусство, чем на науку. Способность различать моменты, в которых достаточно дешёвых трюков, и тех, где требуется более сложний ИИ, даётся непросто. Например, программист, обладая полным доступом ко всем структурам игровых данных, легко может читерить, сделав NPC всезнающими. NPC могут знать, где находятся враги, где лежит оружие или амуниция, не видя их. Однако, игроки часто распознают такие дешёвые трюки. Даже если они не могут определить саму природу читерства, у них может создаться ощущение, что поведение NPC не похоже на естественное.
Читать полностью »
A!Hack Summer — хакатон Альфа-Банка 5 и 6 августа 2017
2017-07-20 в 12:01, admin, рубрики: AR/VR, artificial intelligence, data science, machine learning, Альфа, альфа-лаборатория, альфабанк, Блог компании «Альфа-Банк», финансы в IT, хакатон, ХакатоныПривет! 5 и 6 августа мы будем проводить внешний летний хакатон “A!Hack Summer”.
Если вам интересны такие вещи как Artificial Intelligence, Machine Learning, AR/VR, Data Science, вы умеете с ними работать и подумывали сделать что-то свое или знаете, как на базе этого сделать продукт для клиентов банка — заходите в Deworkacy (Москва, Берсеневская наб. 6 стр. 3) 5 и 6 августа.
А о том, для чего мы все это делаем, расскажет Владимир Урбанский, руководитель Альфа-Лаборатории.
Читать полностью »
Искусственный интеллект Half-Life SDK: ретроспектива
2017-06-26 в 6:41, admin, рубрики: artificial intelligence, half-life, искусственный интеллект, исходный код, разработка игр
На момент выпуска в 1998 году Half-life получил тёплый приём за свой гейм-дизайн, который стал возможным благодаря искусственному интеллекту. Это влияние AI привело к тому. что HL назвали одной из самых важных игр в истории.
И даже двадцать лет спустя, изучив её код, можно многое узнать о создании простых, но эффективных систем AI. Вся логика AI жёстко закодирована на C++ и не слишком объектоориентирована, поэтому в ней гораздо легче разобраться, чем в более свежих движках (хотя и расширять её не так просто).
В этой статье мы рассмотрим открытый SDK для Half-Life 1, проанализируем различные аспекты AI, такие как система планировщика задач, её реализация, похожая на конечные автоматы, и сенсорная система. Прочитав статью, вы глубже поймёте принцип использования этих концепций и их реализации в играх.
Читать полностью »
Программируем в мире Minecraft
2017-06-19 в 6:54, admin, рубрики: artificial intelligence, machine learning, microsoft, open source, python, Блог компании Microsoft, искусственный интеллект, машинное обучениеПока все обсуждают ИИ в мире Pacman, мы начнем делать свой ИИ в Minecraft с фреймворком Malmo от Microsoft Research. Pacman у нас тоже появится. :) Если вы любите кубический мир, или вам хотелось бы начать изучать искусственный интеллект, или у вас есть дети, с которыми вы не можете найти общие увлечения, или же вас просто заинтересовала тема – прошу под кат.
Подборка штук на основе искусственного интеллекта для личного использования (1-3)
2017-05-12 в 14:02, admin, рубрики: artificial intelligence, deep learning, machine learning, Блог компании Dato ML, машинное обучениеИскусственный интеллект и четвёртая промышленная революция (wiki) достигли значительного прогресса за последние несколько лет. Большинство из того, что можно использовать уже сейчас, разрабатывается для коммерческих и промышленных целей, как вы увидите в следующих постах. Научно-исследовательские институты и специализированные компании работают над достижением конечной цели создания ИИ (а именно, создание сильного искусственного интеллекта artificial general intelligence), разрабатывая открытые платформы и исследуя появившиеся этические вопросы. Существуют также несколько компаний, разрабатывающих ИИ-продукты для конечных потребителей, их мы и рассмотрим в рамках этого поста.
Создание искусственного интеллекта — это как взбираться на дерево, пытаясь добраться до Луны. Можно сообщать о стабильном прогрессе, вплоть до самой вершины дерева.
Введение в OpenCV применительно к распознаванию линий дорожной разметки
2017-05-11 в 11:20, admin, рубрики: artificial intelligence, big data, computer vision, data mining, opencv, self driving cars, автопилот, Блог компании New Professions Lab, машинное обучениеПривет! Публикуем материал выпускника нашей программы Deep Learning и координатора программы по большим данным, Кирилла Данилюка о его опыте использования фреймворка компьютерного зрения OpenCV для определения линий дорожной разметки.
