Рубрика «искусственный интеллект» - 107

Невероятный успех AlphaZero, алгоритма с глубинным обучением, провозглашает новую эру мышления, которая может оказаться недолгой для человека

Один гигантский шаг для машины, играющей в шахматы - 1

В начале декабря исследователи из компании DeepMind, занимающейся искусственным интеллектом и принадлежащей Alphabet Inc., родительской корпорации, также владеющей и Google, рассказали о происходящем на передних рубежах шахмат.

Годом ранее, 5 декабря 2017 года, команда поразила шахматный мир, объявив о своём алгоритме машинного обучения (МО) AlphaZero, который сумел овладеть не только обычными шахматами, но и японскими шахматами сёги и игрой го. Алгоритм начал работу без какого бы то ни было понятия об играх, кроме базовых правил. Затем он начал играть сам с собой несколько миллионов раз и учиться на своих ошибках. Всего за несколько часов алгоритм стал наилучшим игроком, как среди людей, так и компьютеров, из всех, что видел мир.
Читать полностью »

Вступление

Как то мне посчастливилось выбирать тему дипломной работы по специальности программная инженерия, и я выбрал написание экспертной системы, причем именно на языке Пролог. Хоть в промышленном программировании он почти не используется, он интересен в теоретическом плане позволяет самым быстрым способом прикоснуться к интеллектуальным системам(ИС). Также сам язык интересен в спортивном плане, так как заставляет мыслить в непривычной манере, отличной от мышления процедурного программирования и ООП, что является хорошой тренировкой для мозгов.

Использовалась реализация Prolog — Visual Prolog, с встроенными библиотеками GUI. Но если
вы хотите написать GUI на Qt/C++, то в документации есть инструкция, как импортировать программу в DLL, и скомпилировать ее вместе с C/C++ проектом. Отсюда следует, что совместить можно и с другими языками.

Вообще когда я работал над этим проектом, я не нашел примеров достаточно не примитивных, но в то же время и не настолько больших, как навороченЧитать полностью »

Предостерегающий урок.

Сделаем классификатор тональности!

Анализ тональности (сентимент-анализ) — очень распространённая задача в обработке естественного языка (NLP), и это неудивительно. Для бизнеса важно понимать, какие мнения высказывают люди: положительные или отрицательные. Такой анализ используется для мониторинга социальных сетей, обратной связи с клиентами и даже в алгоритмической биржевой торговле (в результате боты покупают акции Berkshire Hathaway после публикации положительных отзывов о роли Энн Хэтэуэй в последнем фильме).

Метод анализа иногда слишком упрощён, но это один из самых простых способов получить измеримые результаты. Просто подаёте текст — и на выходе положительные и отрицательные оценки. Не нужно разбираться с деревом синтаксического анализа, строить граф или какое-то другое сложное представление.
Читать полностью »

Изучение понятий через сенсомоторное взаимодействие - 1

Мысленный эксперимент

Представьте, что вы проснулись в странной комнате. Это не уютная спальня, в которой вы засыпали, а тускло освещенная камера с холодным влажным полом. На стенах потрескавшаяся штукатурка. И единственным входом и выходом предположительно является массивная железная дверь, запертая навесным замком изнутри. Немного выше на стене зарешеченное окно, пропускающее немного света. Если окинув взглядом всё вокруг вы пришли бы к выводу что вы в ловушке, это было бы вполне разумно. Выглядит это ужасно.Читать полностью »

The biggest issue with AI is not that it is stupid but lack of definition for intelligence and hence lack of measure for it [1] [2].

Turing test is not a good measure because gorilla Koko wouldn't pass but she could solve more problems than lots of disabled human beings [3] [4].

It is quite possible that people in the future will wonder why so many people back in 2019 thought playing Go and other games in fixed simulated environments after long training had anything to do with intelligence and wasn't just a search/optimization problem like many others in computer science.

Intelligence is more about adapting/transfering old knowledge to new task (playing Quake Arena quite good without any training after mastering Doom) than it is about compressing experience into heuristics to predict outcome (playing Quake Arena quite good after million games after mastering Doom).

Human intelligence is about ability to adapt to physical and social world, and playing Go is a particular adaptation performed by human intelligence, and developing algorithm to learn to play Go is more performant adaptation, and developing mathematical theory to play Go might be even more performant.

It makes more sense to compare a human and AI not by effectiveness/efficiency of end product of adaptation (in games played between human and agent) but by effectiveness/efficiency of process of adaptation (in games played between human-coded agent and machine-learned agent after limited practice). Читать полностью »

«Мы нуждаемся в экспоненциальном улучшении человеческого поведения или в экспоненциальном улучшении технологий, и мир не выглядит так, как будто он действует по первому принципу.»

image

Для генерального директора полумиллиардной компании Демиса Хассабиса рабочий день начинается очень обыденно. Никакого коктейля из капусты в 5 часов утра за прочтением The Wall Street Journal, никакой интенсивной тренировки с последующим завтраком. Вместо этого он в приемлемое время прибывает в свой офис, находящийся рядом с Кингс-Кросс в Лондоне, проводит день на собраниях, а затем возвращается домой к семейному обеду с женой и двумя детьми в 19:30.

Там он может расслабиться и уложить детей спать в 10 часов вечера, начиная то, что он называет «вторым рабочим днем». И тогда все становится немного менее обыденным.

«Я не сплю до 4 утра», — говорит он. «Иногда до 4.30, в зависимости от того, как идут дела».

Если первая половина его рабочего дня посвящена ведению бизнеса и управлению 700 сотрудниками — 400 из которых доктора наук, стремясь сохранить свои позиции в качестве ведущей мировой компании в области искусственного интеллекта, то во второй половине рабочего дня он напоминает себе зачем он в принципе руководит этой компанией. Речь идет о компьютерных науках, математике и о том, как идти в ногу со временем. «Именно тогда я занимаюсь своей исследовательской работой».
Читать полностью »

Чем крупнее компания, тем больше вопросов возникает у сотрудников-новичков. К кому обратиться по поводу оснащения рабочего места? Куда начисляется зарплата? Как проходят корпоративные праздники? Где можно перекусить в обеденный перерыв? Вопросы не бог весть какой сложности, но получить на них ответы в одном месте обычно не получается, а спрашивать постоянно о всяких мелочах своих новых коллег не удобно, пока не освоишься в коллективе. Мы решили помочь новичкам адаптироваться в нашей компании и создали для этого в Telegram чат-бота по имени Мия — «М.Видео и я». Причём делали мы её на голом энтузиазме и Agile.
Читать полностью »

Исследователь машинного обучения из Вирджинского технологического института предложил способ рассмотрения научных работ с использованием ИИ, оценивающего внешний вид текста и графики в документе. Достаточно ли будет его методов оценки «законченности» научной работы для ускорения процесса независимого рецензирования?

В области машинного обучения наблюдается целая лавина исследований. Эту ситуацию инженер из Google Клифф Янг сравнил с законом Мура, приспособленным для публикаций на тему ИИ – количество академических работ по этой теме, появляющихся на сайте arXiv, удваивается каждые 18 месяцев.

И эта ситуация создаёт проблемы при рецензировании работ – опытных исследователей в области ИИ просто недостаточно для того, чтобы тщательно прочесть каждую новую работу. Могут ли учёные доверить ИИ работу по приёму или отклонению работ?
Читать полностью »

Slush 2018. День первый, день второй - 1


3 декабря были предварительные мероприятия, 4-5 декабря состоялась основная ярмарка стартапов Slush 2018.

В эти дни было на что посмотреть — стендов было громадное количество. Все даже не удалось обойти, поэтому в обзоре именно те проекты, которые лично мне запомнились/понравились и которые не забыл сфотографировать.

Все фотографии в тексте кликабельны — открываются полноформатные изображения.
Читать полностью »

image

У многих парализованных людей, не имеющих возможности говорить, сигналы того, что они хотят сказать сокрыты в их мозге. И никто не мог расшифровать эти сигналы. Но недавно три команды исследователей достигли прогресса в переводе данных, поступающих от электродов помещенных на мозг хирургическим способом, в синтезированную компьютером речь.

Используя модели, построенные на нейронных сетях, они реконструировали слова и даже целые предложения, которые, в некоторых случаях, были вполне вразумительными для обычного слушателя-человека.
Читать полностью »


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