Рубрика «искусственный интеллект» - 189

ИИ решили привлечь к комментированию спортивных событий - 1

Narrativa — это стартап из Испании, цель которого — разработка платформы, способной кратко описывать спортивные события. Это могут быть, например, мультиязычные новости об успехах или неудачах разных команд из ряда стран. Дело в том, что у небольших спортивных команд (тот же футбол) есть довольно много болельщиков, которым неоткуда черпать информацию о своих фаворитах.

Давид Йоренте [David Llorente], один из основателей стартапа, говорит, что решил создать подобный проект после того, как не смог найти в сети информацию на испанском языке о любимой зарубежной команде. Эта команда не является чемпионом мира или хотя бы Европы, но Йоренте она очень по душе.
Читать полностью »

Симулятор нервной системы. Часть 1. Простой сумматор - 1

Здравствуй, Geektimes! Я хочу поделиться свой работой, над созданием системы позволяющей моделировать рефлекторные и когнитивные процессы, протекающие в нервной системе.
Частично система воплощена в простенькой программе, созданной на игровом движке Unity3D. Это своего рода симулятор нервной системы, благодаря которому возможно имитировать не только простые рефлексы, но и демонстрировать различные явления в нервной системе, такие как привыкание, сенсибилизация и образование условных рефлексов. А так же возможно эмулировать временную и долговременную память и её консолидацию, эмоции и эмоциональное поведение. Причем как простые эмоции, к примеру, голод и насыщение, так и более сложные, такие как любопытство, страх или привязанность. Благодаря системе у нас появится возможность разобраться в предназначении различных областей мозга, в том, как происходит распознавание зрительных образов, как происходит обучение и эмоциональная оценка происходящего.
Читать полностью »

Логика сознания. Часть 4. Секрет памяти мозга - 1 Когда с нами что-то происходит наш мозг фиксирует это, создавая воспоминания. Изменения, которые при этом происходят с мозгом, принято называть энграммами или следами памяти.

Вполне естественно, что понимание того, как выглядят следы памяти – основной вопрос изучения мозга. Без этого невозможно построить никакую биологически достоверную модель его работы. Понимание строения памяти непосредственно связано с пониманием того, как мозг кодирует информацию и как он ей оперирует. Все это, пока, — неразгаданная загадка.

Еще большую интригу в загадку памяти вносят исследования по локализации воспоминаний. Еще в первой половине двадцатого века Карл Лэшли поставил очень интересные опыты. Сначала он обучал крыс находить выход в лабиринте, а затем удалял им различные части мозга и снова запускал в тот же лабиринт. Так он пытался найти ту часть мозга, которая отвечает за память о полученном навыке. Но оказалось, что память каждый раз сохранялась, несмотря на временами значительные нарушения моторики. Крысы всегда помнили где искать выход и упорно стремились к нему.
Читать полностью »

Эксклюзивный взгляд на использование искусственного интеллекта и машинного обучения в компании Apple

iBrain уже здесь – и уже в вашем телефоне - 1

30 июля 2014 года Сирии [Siri] пересадили мозг.

За три года до того Apple стала первой из крупнейших технологических компаний, внедривших ИИ-ассистента в операционную систему. Сири стала адаптацией приобретённого компанией стороннего приложения. Заодно с приложением в 2010-м была приобретена и компания-разработчик. Самые первые отзывы о технологии были восторженными, но в следующие месяцы и годы пользователей начали раздражать её недоработки. Слишком часто она неправильно распознавала команды.

Поэтому Apple перевела систему распознавания голоса Сири на работу при помощи нейросети для пользователей из США в упомянутый июльский день (во всём остальном мире это случилось 15 августа 2014 года). Некоторые из предыдущих техник остались в строю – включая «скрытые модели Маркова» – но сейчас система основывается на таких техниках машинного обучения, как глубокие нейросети (DNN), свёрточные нейросети, долгая краткосрочная память, рекуррентные сети с шлюзами и n-граммы. После обновления Сири выглядела так же, но ей на помощь пришло глубокое обучение.

И как это часто бывает со скрытыми обновлениями, Apple не стала его афишировать. Если пользователи что и заметили, так это уменьшение количества ошибок. Apple заявляет, что результаты улучшения точности работы были поразительными.
Читать полностью »

Приглашаем на второй хакатон Neurohack - 1

9 сентября в Москве при поддержке Mail.Ru Group стартует Neurohack 2.0 — это 48-часовой марафон, в ходе которого вы сможете воплотить свои идеи, связанные с темой искусственного интеллекта и нейронных сетей. Хакатон проводится благодаря сообществу ведущих ученых России — Science Guide.
Читать полностью »

Логика сознания. Часть 3. Голографическая память в клеточном автомате - 1 Ранее мы описали клеточный автомат, в котором могут возникать волны, имеющие хитрый внутренний узор. Мы показали, что такие волны способны распространять информацию по поверхности автомата. Оказалось, что любое место автомата может быть, как приемником, так и источником волн. Чтобы принять волну в каком-либо месте, достаточно посмотреть, какой узор получается в нем в момент прохождения волны. Если этот узор запомнить и впоследствии воспроизвести в том же месте, то от этого узора распространится волна, повторяющая на своем пути узор исходной волны.

Все это сильно напоминает радиосвязь. В любом месте земли можно принять сообщение и запомнить. Потом из любого места его можно снова запустить в эфир. При этом широковещательная трансляция подразумевает не конкретного получателя, а доступность сигнала для всех.

Автомат, который мы описываем обладает памятью. Точнее, памятью обладают все его элементы. Память элемента специфична. Единственное, что видит элемент автомата – это узор, составленный из активности своих соседей. Единственное, как элемент может отреагировать на тот или иной узор – это либо самому стать активным, либо, наоборот, выключиться. Память элемента – это набор запомненных им узоров с указанием, как на них реагировать: включаться или выключаться.
Читать полностью »

Нейросеть IBM Watson теперь знает, чего боятся люди - 1

Киностудия «Двадцатый век Фокс» совместно с научно-исследовательским подразделением IBM Research приказали когнитивной системе IBW Watson изготовить трейлер с для фильма ужасов «Морган» об искусственно улучшенном человеке. Кремниевый мозг сам определил самые яркие фрагменты фильма и поставил их в ряд.

Определить страшный момент фильма не так просто. Для этого нужно чётко понимать, чего боится человек. Слабые белковые существа с изощрённой психикой имеют серьёзную уязвимость — эмоции.
Читать полностью »

image

Я и Эндрю взялись за масштабный проект. Платили много, но и задача у нас была не из легких — заказчик хотел, чтобы мы сделали что-то на подобии симулятора реальной жизни Sims, но гораздо круче. Представьте себе старый добрый Симс, только с исскуственным интеллектом, самообучением и геймплеем, настолько приближенным к реальности, что если бы у нас не было возможности привлекать сторонних разработчиков со своими готовыми наработками, на реализацию этого проекта у нас ушла бы вечность. Но богатый спонсор (мы даже шутили, что это, наверное, правительство одной большой и густонаселенной страны решило порадовать своих граждан новой ММОРПГ) не жалел денег — у нас было все: ферма суперкомпьютеров, доступ к любым алгоритмам искусственного интеллекта, разработанных учеными всего мира, команда девелоперов, менеджеры проекта, мальчики на побегушках и даже свой собственный клоун (Эндрю настоял на том, чтобы в комнате отдыха обязательно должен быть клоун) и в случае чего, мы бы могли запросто купить еще пару тройку фирм, разрабатывающих игры со штатом сотрудников по тысяче человек в каждой. У нас было все! Все, кроме времени.

Перед нами была поставлена задача выпустить игру в продакшн максимум за две недели. Как нам объяснил заказчик, предыдущий исполнитель взялся за разработку год назад, но так и не справился с задачей в положенные сроки. Проект находился в таком состоянии, что разобраться в нем, и не сойти с ума, было крайне сложно. И проект поручили нам.
Читать полностью »

Логика сознания. Часть 2. Дендритные волны - 1 В предыдущей части мы показали, что в клеточном автомате могут возникать волны, имеющие специфический внутренний узор. Такие волны могут запускаться из любого места клеточного автомата и распространяться по всему пространству клеток автомата, перенося информацию. Соблазнительно предположить, что реальный мозг может использовать схожие принципы. Чтобы понять возможность аналогии, немного разберемся с тем, как работают нейроны реального мозга.
Читать полностью »

Машины как дети: может ли ИИ научиться предсказывать последствия своих действий? - 1

Маленькие дети прекрасно понимают, что будет, если перевернуть стакан с соком. А вот машины нет. Несмотря на все многообразие современных алгоритмов компьютер не в состоянии предсказать последствия того либо иного своего действия. Конечно, если этот компьютер специально не обучить.

Группа исследователей из Института искусственного интеллекта Пола Аллена (Allen Institute for Artificial Intelligence, AI2) разработала программу, которая помогает слабой форме ИИ «понять», что произойдет при выполнении того либо иного действия. ПО «предсказывает» будущее, показывая, как может повести себя тот либо иной объект в определенных условиях. Это, говорят ученые, поможет ИИ делать меньше ошибок. Например, автономный автомобиль сможет «предсказать» последствия развития той либо иной ситуации на дороге.
Читать полностью »


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