Рубрика «искусственный интеллект» - 246

в 15:19, , рубрики: восстание машин, Глубокая сеть, глубокое обучение, искусственный интеллект, нейронные сети, метки: , , ,

Статья 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 »

в 9:45, , рубрики: java, libgdx, Алгоритмы, генетический алгоритм, для начинающих, искусственный интеллект, метки: , , , ,

Идея

  1. Игровое пространство — клетчатое поле ограниченное рамкой
  2. Существующие типы клеток:
    • Пустая клетка — белый
    • Стена — чёрный
    • Зверь — красный
    • След — коричневый
    • Дом — зелёный
  3. Перемещение зверя оставляет неисчезающий след
  4. При запуске генерируется лабиринт
  5. Зверь знает состояние соседних клеток и на основании этого строит карту при перемещении
  6. При перемещении зверь расходует силы, которые восстанавливаются в доме(+5) или на любой клетке(+1)
  7. При столкновении звери объединяются в стаи(дома переносятся в соседние точки), если несколько зверей одновременно отдыхают в доме их карты объединяются
  8. (Не реализовано)Разные «кланы» случайным образом объединяются или воюют
  9. (Не реализовано)Генетический алгоритм для различных поведений зверей, случайно перемешивающиеся при размножении(+мутации), более перспективный вид выживет в войнах

Читать полностью »

в 5:33, , рубрики: искусственный интеллект

Электронные мозги 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 »

в 13:25, , рубрики: искусственный интеллект, разумный робот, робототехника

Математики считают, что создать разумных роботов невозможно

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 »

в 8:04, , рубрики: data mining, Алгоритмы, анализ текста, Блог компании FAVORaim, искусственный интеллект, математика, Программирование, метки: , , ,

В 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 »

в 15:04, , рубрики: искусственный интеллект, психология, метки: ,

Использование психологического знания в построении искусственной личности

Читать полностью »

в 16:41, , рубрики: Google, автономный автомобиль, автономный транспорт, искусственный интеллект, робототехника, метки: ,

В общей сложности, робоавтомобили Google наездили по дорогам Калифорнии уже больше одного миллиона километров. Сейчас инженеры корпорации сосредоточились на нюансах вождения в городской среде. Это очень сложная задача, но компьютер потенциально способен справляться с ней намного лучше человека. Он никогда не устаёт и не отвлекается и может одновременно следить за сотнями объектов. В своём блоге Goolge сегодня опубликовал видеоролик, на котором показаны некоторые интересные моменты, связанные с вождением автономного автомобиля в городе.


Читать полностью »

в 18:09, , рубрики: ИИ, искусственный интеллект, робототехника, терминатор, метки: ,

Как предохранить ИИ от антисоциального поведения

Современная экономика и военно-промышленный комплекс стимулируют активную разработку автономных систем с зачатками искусственного интеллекта. Проблема в том, что для наибольшей эффективности таких систем требуется их максимальная автономность.
Читать полностью »

в 4:11, , рубрики: ccv, deep learning, open source, глубокое обучение, детектор лиц, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, нейронная сеть, обработка изображений, распознавание образов, метки: , , , , , ,

Библиотека компьютерного зрения CCV 0.6 с новым классификатором изображений

Для свободной кроссплатформенной библиотеке компьютерного зрения CCV разработан новый классификатор изображений, обученный в свёрточной нейроной сети. Впервые классификатор такого уровня и модели (детектор лиц, детектор автомобилей, детектор пешеходов) выпущены под свободной лицензией.
Читать полностью »

в 19:17, , рубрики: биоинформатика, искусственный интеллект, Программирование, метки:

Логика мышления. Промежуточный итог

Итак, на сегодня в сеть выложены 17 статей из цикла «Логика мышления». Сам цикл – это попытка построить достаточно полную модель работы мозга. То есть, не просто описать отдельные механизмы, но и показать, как из их взаимодействия может рождаться человеческое мышление. То, что уже опубликовано – это фундамент излагаемой концепции. В нем показывается, как на уровне нейронов реализуются основные информационные механизмы. Этот фундамент определенным образом задает правила всей дальнейшей игры. Он определяет, каким инструментарием мы располагаем для реализации более сложных процессов. Я постарался показать, что, оставаясь в рамках биологически достоверных идей, можно создать модель, обладающую высокими вычислительными возможностями. Как пример было показано соответствие между свойствами коры и возможностями реляционной алгебры.
Читать полностью »

1...1020...245246247...250260...279
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js