Рубрика «искусственный интеллект» - 193

Почему путь в будущее робозахватов лежит через тактильный интеллект - 1
Лучшие тактильные возможности, а не только зрение, позволят роботам брать любой объект.

Простейшая задача по поднятию чего-либо не такая простая, как кажется на первый взгляд. По крайней мере, для робота. Разработчики роботов стремятся создать механизм, который сможет поднять что угодно – но сейчас большинство роботов выполняют «слепое хватание» и предназначены для поднятия заданного объекта с одного и того же места. Если что-то поменяется – форма, текстура, положение объекта, то робот не будет знать, как на это реагировать, и попытка поднять предмет провалится.

Роботы ещё долго не смогут идеально взять любой объект с первой попытки. Почему захват представляет собою такую сложную проблему? Когда люди пытаются взять что-либо, они задействуют комбинацию чувств, из которых основными выступают визуальные и тактильные. Но пока что большинство попыток решить проблему захвата опиралось лишь на зрение.

Такой подход вряд ли приведёт к результатам, сравнимым с человеческими возможностями, поскольку, хотя зрение играет важную роль в захвате предметов (например, необходимо прицелиться на нужный объект), зрение не может дать вам всю информацию о захвате. Вот как Стивен Пинкер [Steven Pinker] описывает возможности осязания. «Представьте, что вы поднимаете пакет молока. Если взять его слишком слабо, он упадёт; слишком сильно – он помнётся; а покачав пакет, вы сможете даже оценить количество молока внутри!»,- пишет он в книге «Как работает сознание» [How the Mind Works]. У робота нет таких возможностей, посему они отстают от людей в простейших задачах «поднять и переложить».
Читать полностью »

Вот уже полтора года в Яндексе для совершенствования поисковых алгоритмов и технологий машинного интеллекта применяется платформа Толока. Может показаться удивительным, но все современные технологии машинного обучения в той или иной степени нуждаются в человеческих оценках.

Люди оценивают релевантность эталонных документов поисковым запросам, чтобы на них ориентировались формулы ранжирования в поиске; люди переписывают аудиозаписи в текст, чтобы на этих данных настроился алгоритм голосового распознавания; люди размечают изображения по категориям, чтобы, натренировавшись на этих примерах, нейронная сеть дальше делала это без людей и лучше людей.

Яндекс.Толока. Как люди помогают обучать машинный интеллект - 1

Все это можно делать в Толоке, которая является краудсорсинговой платформой и помогает найти тех, кто решит вашу задачу. Сегодня она переходит в статус беты и отныне открыта для всех внешних заказчиков. Так что пришло время рассказать вам подробно о самой платформе и о том, с какими неожиданными сложностями мы сталкивались в процессе работы над ней, поделимся своими наблюдениями и объясним, как Толока может помочь именно вам.
Читать полностью »

Как происходит эволюция технологий - 1

Всем привет! Мы, команда Sci-One, представляем вашему вниманию рассказ научного журналиста Александра Сергеева о том, как эволюционируют технологии.

В то время как многие люди до сих пор спорят о том, верна ли теория эволюции в отношении живых существ, наука идёт гораздо дальше. Она уже обсуждает теорию эволюции в применении к другим системам — в частности, к системам техническим. Оказывается, описывать развитие техники, которое сопровождает развитие цивилизации, очень удобно в эволюционных терминах. Ниже под катом вы можете посмотреть видео или прочитать текстовую расшифровку выпуска.Читать полностью »

Как подсчитали эксперты по кибербезопасности, хакеры располагают, в среднем, 312 сутками в году на то, чтобы использовать уязвимости «нулевого дня» до того момента, когда они будут выявлены и устранены. В этой связи руководство Управления перспективных исследовательских программ Пентагона DARPA объявило о старте реализации нового проекта, целью которого станет определение потенциальных возможностей искусственного интеллекта в обнаружении и устранении уязвимостей нового ПО за время, исчисляемое в промежутке от нескольких секунд — до нескольких минут.

image
Читать полностью »

Как обучается ИИ - 1
Источник изображения.

Есть ли связь между трехглазой жабой и нейронными сетями? Что общего у программы, выигрывающей в го, и приложением Prisma, перерисовывающим фотографии под стили картин известных художников? Как компьютеры одолели нарды, а затем покусились на святое — и выиграли у человека в “Космических захватчиков”?
Дадим ответы на все эти вопросы, а еще поговорим о революции, связанной с глубоким обучением, благодаря которому удалось добиться прорыва во многих областях.
Читать полностью »

Чтобы отвадить кота от привычки оставлять «подарки» на газоне, можно использовать разные способы: силки для мелких животных, самодельные ловушки из ящиков с кирпичом на крышке и приманкой внутри, народные методы вроде обмазанных чесноком корок цитрусовых. Наконец, можно сидеть весь день с тапком в руке.

Инженер Nvidia считает, что поступать так с соседскими животными — как-то не по-соседски. К тому же он хотел попробовать нейросети на практике. Поэтому он использовал более продвинутый метод: он взял плату Nvidia Jetson TX1, IP-камеру Foscam, плату для разработки Particle Photon, подсоединённую к реле, и домашнюю систему полива газона. Коты мокрые — но живые и здоровые.

image
Читать полностью »

А вот дрона с RealSense кому? - 1

Yuneec сказал — Yuneec сделал. Показанный на CES этого года первый дрон с камерой Intel RealSense — Typhoon H Pro — теперь доступен для предзаказа, правда, на $100 дороже анонсированной цены — по $1899 за штуку. Конечно, это приличные деньги, но за них мы получаем: камеру с возможностью съемки 4к-видео, 12-мегапиксельную фотокамеру, управляющий модуль на базе Android с 7-дюймовым дисплеем и, как уже говорилось, камеру RealSense и соответствующее ПО, позволяющее создавать трехмерные карты окружающей обстановки и впоследствии избегать препятствий во время полета.
Итак, встречаем Yuneec Typhoon H — первый дрон, который не придется снимать с дерева. Под катом — видеоролик о возможностях летающего аппарата.
Читать полностью »

Если вы захотите встроить искусственный интеллект в каждый продукт, вам придётся переобучать вашу армию программистов. Ставим галочку

Карсон Холгейт [Carson Holgate] тренируется на ниндзя. Но не в рукопашном бою – это она уже освоила. Ей 26 лет, и у неё чёрный пояс второго дана по тхэквондо. На этот раз она тренируется в алгоритмах – и вот уже несколько недель проходит программу, которая даст ей силу даже большую, чем дает рукопашный бой. Это машинное обучение, МО. Она работает программистом в Google, в подразделении Android. Холгейт – одна из 18 программистов, участвующих в этом году в программе «Ниндзя машинного обучения», которая выдёргивает талантливых кодеров из их команд и вводит в программу в стиле «Игра Эндера». В рамках программы их обучают техникам внедрения ИИ, которые должны сделать их продукты умнее. Даже ценой усложнения их программ.

Google ставит машинное обучение во главу угла - 1

«Наш слоган: „Хотите стать ниндзя в машинном обучении?“,- говорит Кристин Робсон, менеджер продукта в области МО во внутренних курсах Google, помогавшая внедрять программу. „Мы приглашаем людей из Google, чтобы провести шесть месяцев внутри команды МО, находиться рядом с наставником, работать над МО полгода, делать свой проект, запускать его и обучаться в процессе“.

Для Холгейт, пришедшей в Google почти четыре года назад с дипломом по информатике и математике, это шанс овладеть самой горячей парадигмой мира софта. Используя обучающиеся алгоритмы и большие объёмы данных, „обучать“ программы выполнению задач. Много лет МО было специальностью, которой владели немногие, „элита“. Это время прошло, и есть мнение, что МО, питаемое нейросетями, эмулирующими работу биологического мозга – это истинный путь по наделению компьютеров возможностями человека, а иногда – и сверхчеловека. Google настроен на увеличение численности этой элиты в своей компании, и надеется, что эти знания станут нормой. Программистам вроде Холгейт эта программа может позволить занять место в первых рядах, и учиться у лучших из лучших. „Эти люди делают невероятные модели, имея при этом степени доктора наук,- говорит она, не скрывая восхищения. Она уже привыкла к тому, что участвует в программе, называющей своих учащихся “ниндзя». – Я сперва морщилась, но привыкла".

Учитывая огромное количество сотрудников компании – почти половина из 60 000 работают программистами – этот проект очень мал. Но программа символизирует когнитивный сдвиг. Хотя МО уже давно используется в технологиях Google – и компания уже стала лидером по найму экспертов в этой области – в 2016 году Google просто помешалась на этой теме. На конференции по обучению в конце прошлого года директор Сандар Пичай пояснил намерения корпорации: «МО – это ядро, путь преобразований, через который мы меняем представление о том, как мы достигаем наших целей. Мы вдумчиво применяем его во всех продуктах – будь то поиск, реклама, YouTube или Play. Мы ещё в начале пути, но вы увидите, что мы систематически будем применять машинное обучение во всех этих областях».
Читать полностью »

Привет, читатель! В этом топике я расскажу о своей идее генерации музыкальных композиций. Создадим язык описания ритма музыки на базе python, напишем компилятор этого языка в wave файлы и получим довольно нехилую электронную композицию.

Добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

За 21 месяц сервис DoNotPay помог отменить штрафов на сумму в $4 миллиона

Бот-юрист успешно оспорил 160000 штрафов за парковку в Лондоне и Нью-Йорке - 1

В феврале на Geektimes уже сообщалось о том, что британский IT-студент Джошуа Броудер (Joshua Browder) запустил автоматический сервис, который помогает составлять и отправлять апелляции на полученные квитанции о штрафах за неправильную парковку. Такие штрафы выписываются иногда несправедливо, но самостоятельно оспаривать их обычному человеку сложно, а услуги юриста обойдутся дороже, чем сам штраф.

На данный момент чат-бот помог успешно оспорить уже более 160 тысяч штрафов в Лондоне и Нью-Йорке. При этом этот «юрист» работает абсолютно бесплатно, демонстрируя пользу, которую могут приносить чат-боты. Создатель называет свой сервис «первым в мире роботом-юристом». Интерфейс здесь довольно простой — фактически, работать с ним может и ребенок.
Читать полностью »


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