Обязательно - основы теории вычислений, искусственные нейронные сети.
Желательно - генетические алгоритмы, RL-агенты.
Действительно, почему машина Тьюринга (TM) сегодня в теме про искусственный интеллект (AI) ? Ведь AI сегодня это все больше про машинное обучение (ML), искусственные нейронные сети (Читать полностью »
Это моя первая статья и я хотел бы начать ее с такого интересного эксперимента как "сбор гибрида для обучения нейронных сетей с помощью генетического алгоритма" и дополнительно рассказать про библиотеку Deap. Для данной статьи я подразумеваю, что вы уже знаете как устроены нейронные сети и как они обучаются.
Я больше не мог смотреть на то, как сканеры уязвимостей просто генерируют атаки из словарей и кидают в стену тысячи запросов. Это напоминало мне детский рисунок, где ребёнок мечется кистью по холсту, надеясь случайно изобразить Ван Гога.
Я хотел сканер, который понимает. Сканер, который учится. Сканер, который адаптируется.
Так начался проект AI-Scanner — не как плагин к существующему решению, а как попытка вырастить нечто живое: обучаемую систему, способную эволюционировать, предсказывать, ошибаться и исправляться.
Лежит на струнах пыль
Ржавеет под окном
Разбитый телевизор
Ты сгладил все углы
И жизнь твоя сплошной
Проклятый компромисс
Ни вверх ни вниз
Так поёт группа Би-2 в песне "Компромисс" и с ними трудно не согласиться. Наша жизнь действительно состоит из сплошных проклятых компромиссов между несколькими решениями. Мы пытаемся найти максимально дешёвую, но качественную электронику, ищем экономичный, но быстрый автомобиль и красивого, но надёжного партнёра для отношений.
Каждая из этих повседневных задач заключается в поиске оптимума нескольких конфликтующих между собой функций. Это называется Читать полностью »
Давайте представим, что вы начинающий или опытный биоинформатик, или "простой смертный", который хочет углубиться в анализ биологических данных. Спойлер: биоинформатики тоже смертные! Зачастую, не у каждого хватает ценного времени на проверку огромных последовательностей геномных данных, будь то поиск различных мутаций или прогнозирование структуры белков на основе последовательности аминокислот.
Но не переживайте, в этом вам поможет искусственный интеллектЧитать полностью »
Это предпоследняя часть серии статей по разработке симуляции эволюции с помощью нейронной сети и генетического алгоритма.
В сегодняшнем выпуске:
Сексуальные многоугольники
Сертифицированные ISO диаграммы ASCII
------------
| ...%....|
| ......|
| @>....|
| ...|
| .|
------------Клевые числа
В далеком 1495 году Леонардо да Винчи создал чертеж живых доспехов. И лишь спустя 425 лет чешский фантаст Карел Чапек впервые использовал слово «робот» в своей пьесе «R.U.R.». Современные роботы намного умнее, сложнее и мобильнее робота да Винчи, но у них есть общие черты. Одной из них является материал, из которого изготавливаются эти удивительные машины. Когда мы говорим о роботах, то чаще всего представляем себе что-то синтетическое, недаром в книгах и кино роботов порой именуют синтетиками.
Однако роботов создавать можно далеко не только из металла, пластика или углеволокна. Ученые из университета Вермонта (США) решили использовать в качестве строительных материалов мертвые клетки лягушек. Полученные в результате микроскопические роботы, названные «ксеноботами», способны путешествовать по телу живого организма и выполнять поставленные перед ними задачи. Как именно ученые создали искусственную жизнь, какими талантами могут похвастаться ксеноботы и где можно применить столь необычное изобретение? Об этом мы узнаем из доклада исследовательской группы. Поехали.Читать полностью »
В тактических играх ИИ очень важен. Если ИИ видится как «искусственный идиот», то игру может спасти потрясающий мультиплеер, сюжет, атмосфера и графика (это неточно). Решение очевидное: делай хороший ИИ, в чём тут могут быть проблемы?
В деталях. Ниже описаны мои шаги по конструированию сильного ИИ с характером. Не супер сильного [1], но способного быстро отработать локально в прожорливом браузере любого средне-слабого ПК. Мною применён подход экспертных систем с использованием набора эвристик и мутаций. Описаны 15 шагов постепенного преображения ИИ, каждый из шагов можно пощупать.
Читать полностью »