Рубрика «искусственный интеллект» - 149

(Этюд для программистов или заявка на Интернет-поиск нового типа)

Графы большие и маленькие: интеллектуальное решение проблемы выбора представления - 1

Программа, делающая из мухи слона (далее программа МС), показала, что неориентированный граф существительных с заданным количеством букв хоть и содержит тысячи вершин, но при этом довольно «тощий» (т.е. имеет сравнительно не много ребер) и до полного графа ему далеко (см. Пример 1). Вслед за Чарлзом Уэзереллом (Charles Wetherell), автором широко известной книги «Этюды для программистов», выбрал жанр этюда, чтобы представить различные способы представления таких графов. (И сделать из этого выводы для автоматизации выбора представления – вплоть, может быть, до Интернет-поиска нового типа).

Start for word length 8
6016 words loaded from dictionary file: ..DictionaryORF3.txt
Graph was made: edges number = 871

Пример 1. Характеристики графа существительных длиной 8 букв.
Читать полностью »

В будущем, как нам кажется, люди будут взаимодействовать с устройствами с помощью голоса. Уже сейчас приложения распознают точные голосовые команды, заложенные в них разработчиками, но с развитием технологий искусственного интеллекта они научатся понимать смысл произвольных фраз и даже поддерживать разговор на любые темы. Сегодня мы расскажем читателям Хабра о том, как мы приближаем это будущее на примере Алисы – первого голосового помощника, который не ограничивается набором заранее заданных ответов и использует для общения нейронные сети.

Как Яндекс учит искусственный интеллект разговаривать с людьми - 1

Несмотря на кажущуюся простоту, голосовой помощник – один из самых масштабных технологических проектов Яндекса. Из этого поста вы узнаете, с какими сложностями сталкиваются разработчики голосовых интерфейсов, кто на самом деле пишет ответы для виртуальных помощников, и что общего у Алисы с искусственным интеллектом из фильма «Она».

Читать полностью »

Теоретическая Нейробиология. Часть первая. Основа - 1

Чарльз Дарвин представил нам отличную теорию о зарождении и развитии жизни на Земле. Правда, в ней еще очень много вопросов и спорных моментов. Но на данном этапе лучшего у нас пока нет. Самая большая проблема с теорией мистера Дарвина в том, что мы можем догадываться и строить предположения как и почему все произошло, но мы не можем проверить или опровергнуть эту теорию. Предлагаю использовать теорию эволюции как паттерн, чтобы представить, как развивалась нервная система и какие процессы привели к появлению сознания. Мы обсудим возможные перспективы такого подхода позже.
Закроем глаза и будем представлять.
Читать полностью »

RNNoise: пожертвуй свой шум для обучения нейросети Mozilla - 1
Спектрограмма до шумоподавления, записана человеческая речь на SNR 15 дБ

RNNoise: пожертвуй свой шум для обучения нейросети Mozilla - 2
Спектрограмма звука после обработки нейросетью RNNoise

Шумоподавление остаётся актуальной темой научных исследований по крайней мере с 70-х годов прошлого века. Несмотря на значительные улучшения в качестве систем, их высокоуровневая архитектура практически не претерпела изменений. Техника спектральной оценки полагается на спектральную оценку шума, которая, в свою очередь, работает при помощи детектора голосовой активности (VAD) или тому подобного алгоритма. Каждый из трёх компонентов требует аккуратной подгонки — и их трудно настраивать. Поэтому достижения Mozilla и Xiph.org в глубинном обучении имеют такое большое значение. Созданная ими гибридная система RNNoise уже сейчас демонстрирует неплохой результат в шумоподавлении (см. исходный код и демо).

Создавая RNNoise, разработчики стремились получить маленький и быстрый алгоритм, который будет эффективно работать в реальном времени даже на Raspberry Pi. И им это удалось, причём RNNoise показывает более качественный результат, чем самые крутые и навороченные современные фильтры.
Читать полностью »

Участникам чемпионата RAIF стали доступны бизнес-данные «М.Видео» - 1

Напоминаем, что уже полным ходом идёт чемпионат «RAIF-Challenge 2017», который финиширует 25 октября. В Чемпионате могут испытать свои силы разработчики в сфере ML/AI и им сочувствующие! На момент старта участникам были доступны две номинации — «AI в страховании» и «AI в банках». С понедельника компания «М.Видео» также предоставила свои исходные бизнес-данные для номинации «AI в ритейле».

Подробности под катом.
Читать полностью »

image

«Чувства» в разработке игр — это полезная метафора для понимания, создания и обсуждения той части ИИ, которая занимается сбором информации о важных объектах симулируемой среды игры. Неигровыми персонажами в реалистичном трёхмерном пространстве обычно бывают люди, животные или другие создания со зрением и слухом, поэтому такая метафора очень удобна.

Но такую метафору разработки не стоит воспринимать слишком буквально. Несмотря на кажущуюся физическую природу ИИ игрового мира, эта аналогия не физическая и не нейрологическая. Грань между «чувством» и «знанием» в игре размыта. Чувство включает в себя идею осознания присутствия в игре других элементов игры, а также их оценку и знания о них. Игровая логика может быть привязана непосредственно к таким элементам.

Систему чувств в игре нужно создавать таким образом, чтобы она подчинялась потребностям дизайна игры и была эффективной в реализации. Система не должна быть слишком сложной, достаточно обеспечивать надёжность и интересный игровой процесс. Результат её работы должен быть воспринимаем игроком и понятен ему. Только в немногих играх ИИ необходимы ощущения вкуса, касания или осязания, в основном же используется зрение и слух. При правильном использовании чувства могут стать неоценимым инструментом для создания более интересного поведения простых конечных автоматов.

В этой статье описывается подход к дизайну и реализации высокоточной сенсорной системы для ИИ в игре от первого лица с упором на стелс. Описанные здесь техники взяты из опыта разработки ИИ для Thief: The Dark Project, а также из ознакомления с кодом Half-Life. В первой части статьи изложены базовые концепции чувств ИИ на мотивирующем примере Half-Life. Во второй части излагаются более строгие требования к сенсорным системам в дизайне стелс-игр и описывается система, созданная для Thief.
Читать полностью »

Автоматизация обычно создаёт больше рабочих мест с более высокой оплатой труда, чем уничтожает. Пример: розничные продажи в США.

image

Для розничных компаний апокалипсис роботизации – это не научная фантастика. Цифровые гиганты захватывают всё большую долю трат покупателей, тысячи магазинов закрываются, а десятки тысяч их сотрудников теряют рабочие места.

Одна из них — Белинда Дюпьер, продававшая ювелирные изделия в магазине Sam’s Club в г. Фолл-Ривер в Массачусетсе [бывший главный центр текстильной промышленности в США – прим. перев.]. В начале 2016 года магазин, пытавшийся остаться на плаву, закрылся.

Но Дюпьер, всю жизнь прожившая в когда-то процветающем городке, образованном вокруг фабрики, и находящемся в часе езды на юг от Бостона, превратилась из жертвы цифровой революции в выгодоприобретателя. Amazon.com Inc анонсировала будущий найм 500 сотрудников на полный день для своего нового сборочного склада на задворках города. «Я прямо умирала от нетерпения, ожидая открытия Amazon», – вспоминает она. Она стала одной из первых, кого наняли для работы там прошлой осенью; с тех пор количество работников на полный день взлетело до 2000 человек.
Читать полностью »

Часть из 170 000 камер видеонаблюдения в Москве подключат к системе распознавания лиц. Власти признали успешным двухмесячный эксперимент с автоматическим распознаванием лиц, пола и возраста людей в реальном времени (технология NtechLab Ltd.) — и теперь собираются развернуть систему на весь город.

В Москве заработает система распознавания лиц через камеры видеонаблюдения - 1
Система распознавания лиц компании NtechLab. Фото: NtechLab

Сейчас сеть видеонаблюдения объединяет подъездные видеокамеры (95% подъездов жилых домов в столице), камеры на территории и в зданиях школ и детских садов, на станциях МЦК, стадионах, остановках общественного транспорта и автовокзалах, в парках, подземных переходах, сообщает официальный портал мэра и правительства Москвы.

«Внедрение видеоаналитики является мощным драйвером повышения эффективности как частных, так и городских систем видеонаблюдения. У жителей города появился дополнительный уровень защиты, — сказал руководитель Департамента информационных технологий Москвы Артём Ермолаев. — Разумеется, все эти возможности должны внедряться очень ответственно. Наш приоритет — баланс между конфиденциальностью и безопасностью, и мы придерживаемся строгой внутренней политики контроля, гарантирующей соблюдение прав граждан».
Читать полностью »

Нейросеть выполняет 3D-реконструкцию лица по фотографии - 1
Некоторые результаты применения метода VRN — Guided на изображениях из набора AFLW2000-3D

В интернете есть ряд стартапов, в том числе российские, которые занимаются восстановлением 3D-структуры лица по фотографиям. Например, VisionLabs со своим приложением Face.DJ умеет выполнять 3D-реконструкцию по единственной фотографии. Такая трансформация (3D-моделирование по фото) имеет практический смысл. После создания модели появляется возможность, например, изменить причёску, примерить очки, отрастить бороду и т. д. Технология может использоваться в системах проверки и распознавания лиц.

Но теперь бизнес подобных стартапов под угрозой: их работу легко выполняет новая нейросеть VRN (Volumetric Regression Network), которую выложили в открытый доступ на GitHub. Прямо на сайт вы можете загрузить свою или любую другую фотографию — и нейросеть осуществит преобразование в онлайне за несколько секунд (демо).
Читать полностью »

Nvidia, производитель графических процессоров, на волне бума искусственного интеллекта размещает свои чипы в беспилотниках, роботах и робомобилях

image

Инженеры из CTA.ai, польского стартапа, занимающегося созданием изображений, пытаются популяризовать более комфортабельную альтернативу колоноскопии. Для этого они используют компьютерные чипы, лучше всего известные фанатам компьютерных игр.

Эти чипы изготавливает компания из Кремниевой долины, Nvidia. Её технология может помочь быстро сортировать изображения, получаемые сенсорами размером с таблетку, проглатываемые пациентом, что позволяет докторам обнаруживать нарушения работы кишечника на 70% быстрее, чем если бы они изучали записанное видео. В результате процедура стоит меньше, а диагноз получается более точным – так утверждает Матеуш Мармоловский, генеральный директор CTA.
Читать полностью »


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