Рубрика «искусственный интеллект» - 150

Алгоритмическая торговля на бирже начала развиваться еще в 2008 году и достаточно быстро инвесторы осознали, что роботы-трейдеры часто принимают решения лучше и, определенно, быстрее, чем живые люди. Уже сейчас две трети инвесторов готовы прислушаться к советам компьютера при вложении средств, Читать полностью »

Machine Learning: State of the art - 1

В 2015 году в мир искусства вошло новое слово: «инцепционизм» (inceptionism). Машины научились перерисовывать картины, а уже в 2016 Prisma скачали миллионы людей. Сегодня мы поговорим об искусстве, машинном обучении и искусственном интеллекте с Иваном Ямщиковым, автором нашумевшей «Нейронной Обороны».
Читать полностью »

Mail.ru Group запустила собственный алгоритм распознавания лиц на фотографиях. В компании сказали «Роем!», что это разработка специалистов компании, к которой не привлекались никакие партнеры. Пока технологию планируется использовать в сервисе «Облако Mail.Ru», с ее помощью человек может искать фото нужных ему людей в своем собственном фотоархиве.

Облако перестает быть просто хранилищем контента, Читать полностью »

Недавно, перед тем как написать про свои соображения о путях развития ИИ, решил посмотреть, что уже писали об ИИ на Хабре. В числе прочих наткнулся на статью с довольно сложным решением (через генетический алгоритм) широко известной задачи поиска метаграмм: дано два слова (существительных) одинаковой длины, нужно получить из первого второе, меняя только одну букву и получая при этом имеющее смысл слово.

Сложно ли сделать из мухи слона? - 1
Сальвадор Дали. Искушение св. Антония. 1946. (Фрагмент).
Бельгийский Королевский музей изящных искусств (Брюссель).

Читать полностью »

image

Со времен «Орнитопера» Да Винчи величайшие умы человечества черпали вдохновение из мира природы. В современном мире ничего не изменилось, и новейшие достижения в машинном обучении и искусственном интеллекте были созданы на основе самого передового вычислительного органа: человеческого мозга.
Читать полностью »

Компания iSee учит робомобили принимать решения в непредвиденных ситуациях - 1

Стартап iSee — американская компания, основанная выходцами из MIT. Ее сотрудники занимаются исключительно исследованиями в сфере робомобилей. В частности, они планируют использовать ИИ для того, чтобы обучить машины принимать решения в случае непредвиденных обстоятельств. Разработчики называют все это «здравым смыслом», фактически, iSee всеми силами старается сделать так, чтобы робомобили могли быстро реагировать в сложных ситуациях. И конечно, эта реакция не должна приводить к жертвам или авариям.

Разработки, которые ведутся сейчас в других компаниях, в основном идут в направлении обучения компьютерных автосистем распознавать знаки, дорожную разметку, номерные знаки других автомобилей, погодные условия и т.п. Машина идентифицирует объект и поступает так, как ее «научили». Но в сложных ситуациях, когда попадается нечто, чего машина «не знает», такая система не работает.
Читать полностью »

Новые проблемы ИИ: случайные ошибки или выход из-под контроля - 1
Иллюстрация

Есть много фильмов и фантастических книг, в которых компьютерная система обретала сознание и обманывала своих человеческих создателей. Возможно ли подобное в реальности? Пока поводов для беспокойства мало.

Мы впечатлены программами AlphaGo и Libratus, успехами роботов Boston Dynamics, но все известные достижения касаются лишь узких сфер и пока далеки от массового распространения. В повседневной жизни люди взаимодействуют с псевдоинтеллектуальными помощниками ( Siri, «Okay, Google», Amazon Alexa), каждый из которых не претендует на лавры действительно «умной» программы.

Впрочем, успехи в области проектирования искусственного интеллекта действительно впечатляют. И чем ближе день, когда ИИ станет полноценным инструментом влияния на общественные процессы, тем больше накапливается ошибок, указывающих на возможность обхода гипотетических «трех законов робототехники».

Тезис «чем сложнее система — тем больше в ней лазеек и ошибок» имеет прямое отношение и к проблемам с ИИ.
Читать полностью »

Компания Google является одним из пионеров разработки беспилотных авто — ее первые результаты в этой области были получены еще в 2009 году. В 2016 подразделение беспилотников образовало отдельную от Google компанию в рамках Alphabet Inc — Waymo.

Все тайное становится явным. Беспилотные авто Google используют технологии Intel - 1

Исторически Google и ее партнеры не раскрывали технические детали своего проекта. Однако сейчас пришло время приоткрыть завесу тайны. Впервые Intel официально объявила, что с самого начала тесно сотрудничала с автомобильным проектом Google, предоставляя ему аппаратные компоненты и технологии. За это время беспилотники с Intel inside проехали почти 5 миллионов км — абсолютно непревзойденный результат. Активное сотрудничество продолжается и по сей день — в последнем проекте автономного авто Waymo на базе минивэна Chrysler Pacifica используются процессоры Intel Xeon для вычислений, FPGA Intel Arria для оптимизации распознавания графических образов, беспроводные контроллеры Intel XMM для коммуникаций.
На КДПВ: последняя разработка Waymo самостоятельно паркуется у штаб-квартиры Intel
Читать полностью »

image
Carcraft, софт для построения виртуального мира

В углу кампуса компании Alphabet расположилась команда, работающая над программным обеспечением, которое может стать ключом к созданию робомобилей. Ни один журналист до этого момента его не видел. Они называют его Carcraft, в честь популярной игры World of Warcraft.

Создатель софта, молодой инженер с всклокоченной шевелюрой и лицом мальчика Джеймс Стаут, сидит рядом со мной в открытом офисном пространстве, где царит тишина и все пользуются наушниками. На экране изображён участок виртуальной дороги с круговым движением. Глазу зацепиться не за что – простое изображение из нескольких линий и фон с дорожными текстурами. Мы видим робомобиль Chrysler Pacifica, изображённый со средним разрешением, и простой каркасный короб, изображающий другое транспортное средство.

Несколько месяцев назад команда разработчиков наткнулась на такое круговое движение в Техасе. Скорость и сложность дорожной ситуации поставили машину в затруднительное положение, поэтому команда решила построить кусочек дороги такой же конфигурации на тестовом полигоне. А я смотрю уже на третий этап процесс обучения: оцифровку реального вождения. Здесь единственный манёвр водителя из реального мира – допустим, машина, подрезающая вас на круговом движении – можно превратить в тысячи симулированных сценариев, зондирующих границы возможностей автомобиля.
Читать полностью »

Не так давно я написал публикацию про генетический алгоритм и геном, состоящий из одной инструкции.

Читать полностью »


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