Настало время подробно рассказать, как работает наша реализация алгоритма распознавания номеров: что оказалось удачным решением, что работало весьма скверно. И просто отчитаться перед Хабра-пользователями — ведь вы с помощью Android приложения Recognitor помогли нам набрать приличного размера базу снимков номеров, снятых совершенно непредвзято, без объяснения как снимать, а как нет. А база снимков при разработке алгоритмов распознавания самое важное!
Читать полностью »
Рубрика «искусственный интеллект» - 237
Распознавание автомобильных номеров в деталях
2014-06-11 в 2:09, admin, рубрики: Блог компании Recognitor, искусственный интеллект, распознавание изображений, распознавание номеров, робототехника, метки: распознавание изображений, распознавание номеровРаспознавание текста в ABBYY FineReader
2014-06-08 в 19:36, admin, рубрики: Блог компании ABBYY, искусственный интеллект, Программирование, распознавание текста, метки: распознавание текстаСистему распознавания текста в FineReader можно описать очень просто.
У нас есть страница с текстом, мы разбираем ее на текстовые блоки, затем блоки разбираем на отдельные строчки, строчки на слова, слова на буквы, буквы распознаем, дальше по цепочке собираем все обратно в текст страницы.
Выглядит очень просто, но дьявол, как обычно, кроется в деталях.
Про уровень от документа до строки текста поговорим как-нибудь в следующий раз. Это большая система, в которой есть много своих сложностей. В качестве некоторого введения, пожалуй, можно оставить здесь вот такую иллюстрацию к алгоритму выделения строк.
В этой статье мы начнём рассказ про распознавание текста от уровня строки и ниже.Читать полностью »
Тест Тьюринга пройден (на детском уровне сложности)
2014-06-08 в 18:02, admin, рубрики: artificial intelligence, Алгоритмы, искусственный интеллект, Программирование, метки: artificial intelligence, искусственный интеллектСделала это программа, которая убедила людей, что является 13-летним мальчиком из Одессы.
.png "Тест Тьюринга пройден (на детском уровне сложности)")
Согласно условиям теста Тьюринга, он считается пройденным, если программе удастся убедить в своей человечности хотя бы 30% судей в процессе 5-минутного текстового общения.
Читать полностью »
Найти бозон Хиггса может каждый!
2014-06-08 в 16:35, admin, рубрики: бозон хиггса, искусственный интеллект, конкурс, Программирование, Спортивное программирование, физика, метки: бозон хиггса, искусственный интеллект, конкурс 
12 мая ЦЕРН объявил «Higgs Boson Machine Learning Challenge», конкурс на лучший алгоритм по поиску событий с участием бозона Хиггса в наборе экспериментальных данных. Конкурс продлится до 15 сентября, победителей ждут денежные призы от $2000 до $7000. Удачное решение может быть интегрировано в реальный процесс обработки данных с детектора ATLAS. Для участия в конкурсе не нужны специальные знания в физике элементарных частиц.
Читать полностью »
Секретная служба США покупает софт, распознающий сарказм в соцсетях
2014-06-04 в 11:36, admin, рубрики: big data, госзакупки, искусственный интеллект, сарказм, метки: госзакупки, сарказм 
В заказе, выложенном онлайн в понедельник, СС описывает потребность в сервисе, способном, среди прочего, анализировать большие объёмы данных из социальных медиа и визуализировать результат. Распознавание сарказма — только одна из многочисленных функций требуемого софта, но именно она привлекла внимание журналистов «Вашингтон пост», заголовки в котором звучат (в тестовых, надо полагать, целях): «Секретной службе нужен софт, который распознаёт сарказм в социальных сетях. (Ага, удачи)» и «Секретной службе нужен софт, который распознаёт сарказм в социальных сетях. Не сомневаемся, что это сработает».
Читать полностью »
Что скрывают нейронные сети?
2014-06-03 в 15:19, admin, рубрики: восстание машин, Глубокая сеть, глубокое обучение, искусственный интеллект, нейронные сети, метки: восстание машин, Глубокая сеть, глубокое обучение, нейронные сетиСтатья является вольным переводом The Flaw Lurking In Every Deep Neural Net.
Недавно опубликованная статья с безобидным заголовком является, вероятно, самый большой новостью в мире нейронных сетей с момента изобретения алгоритма обратного распространения. Но что же в ней написано?
В статье "Интригующие свойства нейронных сетей" за авторством Christian Szegedy, Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, Joan Bruna, Dumitru Erhan, Ian Goodfellow and Rob Fergus, команды, включающей авторов из проекта Google по глубокому обучению, кратко описываются два открытия в поведении нейронных сетей, противоречащие тому, что мы думали прежде. И одно из них, честно говоря, ошеломляет.
Читать полностью »
Создание Zero Player Game, используя libgdx
2014-05-29 в 9:45, admin, рубрики: java, libgdx, Алгоритмы, генетический алгоритм, для начинающих, искусственный интеллект, метки: java, libgdx, Алгоритмы, генетический алгоритм, для начинающихИдея
- Игровое пространство — клетчатое поле ограниченное рамкой
- Существующие типы клеток:
- Пустая клетка — белый
- Стена — чёрный
- Зверь — красный
- След — коричневый
- Дом — зелёный
- Перемещение зверя оставляет неисчезающий след
- При запуске генерируется лабиринт
- Зверь знает состояние соседних клеток и на основании этого строит карту при перемещении
- При перемещении зверь расходует силы, которые восстанавливаются в доме(+5) или на любой клетке(+1)
- При столкновении звери объединяются в стаи(дома переносятся в соседние точки), если несколько зверей одновременно отдыхают в доме их карты объединяются
- (Не реализовано)Разные «кланы» случайным образом объединяются или воюют
- (Не реализовано)Генетический алгоритм для различных поведений зверей, случайно перемешивающиеся при размножении(+мутации), более перспективный вид выживет в войнах
Возможно ли создать сильный искусственный интеллект, не копируя человеческий мозг?
2014-05-24 в 5:33, admin, рубрики: искусственный интеллект 
Необходимым условием наступления технологической сингулярности является создание «сильного искусственного интеллекта» (artificial superintelligence, ASI), способного самостоятельно модифицировать себя. Важно понимать, должен ли этот ИИ работать как человеческий разум, или хотя бы его платформа быть сконструированной аналогично мозгу?
Мозг животного (включая человека) и компьютер работают по-разному. Мозг является трехмерной сетью, «заточенной» под параллельную обработку огромных массивов данных, в то время как нынешние компьютеры обрабатывают информацию линейно, хотя и в миллионы раз быстрее, чем мозги. Микропроцессоры могут выполнять потрясающие расчеты со скоростью и эффективностью, значительно превышающими возможности человеческого мозга, но они используют совершенно другие подходы к обработке информации. Зато традиционные процессоры не очень хорошо справляются с параллельной обработкой больших объемов данных, которая необходима для решения сложных многофакторных задач или, например, распознавания образов.Читать полностью »
Математики считают, что создать разумных роботов невозможно
2014-05-18 в 13:25, admin, рубрики: искусственный интеллект, разумный робот, робототехника 
Математики выразили мнение, что, согласно их моделями того, как человеческий мозг формирует наше сознание, создание искусственного интеллекта может быть невозможным в принципе.
В течение последнего десятилетия, математик Джулио Тонони (Giulio Tononi) и его коллеги из Университета Висконсина-Мэдисона разрабатывали математическую модель сознания, ставшую одной из наиболее влиятельных в этой области. Согласно данной модели, способность интегрировать информацию является ключевой особенностью человеческого сознания. Интегрированная информация не может быть разделена на более мелкие составляющие. Например, когда мы смотрим на красный треугольник, наш мозг не может разделить поступающую информацию на бесцветный треугольник плюс бесформенное пятно красного цвета, мы воспринимаем этот объект как неделимое единое целое.
В этом-то и проблема, утверждает Фил Магвайр (Phil Maguire), учёный из Национального Ирландского Университета в Мэйнуте (National University of Ireland in Maynooth). Он указывает на логическую вычислительную операцию XOR logic gate, которая оперирует двумя переменными, А и В. Если А и В равны, то результатом операции является 0, а если они не равны, то результат равен 1. Согласно данному сценарию, невозможно предсказать результат логической операции, зная лишь значение А или В, для этого необходимо знать значения обеих переменных.
Читать полностью »
Автоматическая расстановка поисковых тегов
2014-05-14 в 8:04, admin, рубрики: data mining, Алгоритмы, анализ текста, Блог компании FAVORaim, искусственный интеллект, математика, Программирование, метки: data mining, анализ текста, искусственный интеллект, математикаВ этой статье мы попытаемся рассказать о проблеме множественной классификации на примере решения задачи автоматической расстановки поисковых тегов для текстовых документов в нашем проекте www.favoraim.com. Хорошо знакомые с предметом читатели скорее всего не найдут для себя ничего нового, однако в процессе решения этой задачи мы перечитали много различной литературы где о проблеме множественной классификации говорилось очень мало, либо не говорилось вообще.
Итак, начнем с постановки задачи классификации. Пусть X — множество описаний объектов, Y — множество номеров (или наименований) классов. Существует неизвестная целевая зависимость — отображение y^*:X→Y, значения которой известны только на объектах конечной обучающей выборки X^m={(x_1,y_1 ),…,(x_m,y_m )}. Требуется построить алгоритм a:X→Y, способный классифицировать произвольный объект x∈X. Однако более распространенным является вероятностная постановка задачи. Пусть X — множество описаний объектов, Y — множество номеров (или наименований) классов. На множестве пар «объект, класс» X×Y определена вероятностная мера P. Имеется конечная обучающая выборка независимых наблюдений X^m={(x_1,y_1 ),…,(x_m,y_m )}, полученных согласно вероятностной мере P.
Читать полностью »