Рубрика «искусственный интеллект» - 247

Первые состязательные 3D-примеры для обмана нейросетей - 1
Напечатанная на 3D-принтере черепаха распознаётся нейросетью как черепаха (зеленый контур), винтовка (красный контур) или как другой объект (чёрный контур)

Давно известно, что небольшие целенаправленные изменения в картинке «ломают» систему машинного обучения, так что она классифицирует совершенно другое изображение. Такие «троянские» картинки называются «состязательными примерами» (adversarial examples) и представляют собой одно из известных ограничений глубинного обучения.

Работают они просто: нужно сделать градиентное восхождение в пространстве входных данных для генерации образцов, которые максимизируют предсказание класса для заданного класса. Например, если взять фотографию панды и добавить градиент «гиббон», мы заставим нейросеть классифицировать эту панду как гиббона. Черепаху можно выдать как винтовку (см. иллюстрацию вверху). Кот превращается в холодную закуску гуакамоле (см. под катом) — неважно. Любой объект превращается в любой другой для в глазах машинного интеллекта, потому что у ИИ особая система «зрения», отличная от человеческой.
Читать полностью »

Теоретическая Нейробиология. Часть вторая. Сингулярность? - 1

В первой части мы пришли к тому, что мозг имеет наборы триггеров и сигнальную систему для передачи сигналов между удаленными наборами. При поступлении внешних раздражителей происходит активация набора соответствующего раздражителям, что приводит к производству соответствующего набора гормонов. Гормоны раздражают другие наборы триггеров, имеющих сходный набор гормонов для активации. Что порождает цепную реакцию. То есть наше сознание есть не что иное как поиск равновесия между двумя системами, системой триггеров и сигнальной системой. При этом есть внешние раздражители, которые выводят систему из равновесия. Можно предположить что такая система никогда не достигнет равновесия.

Попробуем рассмотреть это более детально.
Читать полностью »

image

Зачем нужна пожарная тревога?

Можно было бы решить, что пожарная тревога должна давать вам важное доказательство наличия пожара, что позволяет вам изменить свои планы и покинуть здание.

В классическом эксперименте, проведённом Латейном и Дарли [Latane and Darley] в 1968 году, восемь групп по три студента попросили заполнить анкету, усадив в комнате, которая вскоре после начала эксперимента начала заполняться дымом. Пять из восьми групп не отреагировали и не пожаловались на дым, даже когда он стал таким плотным, что они начали кашлять. Последующие действия показали, что одиночный студент жаловался на дым в 75% случаев. А студент в обществе двух других людей, которых попросили ничего не предпринимать, реагировал на дым только в 19% случаев. Этот и другие эксперименты показали, что на самом деле происходит плюралистическое игнорирование. Мы не хотим показаться паникёрами и испугаться чрезвычайной ситуации, поэтому мы стараемся выглядеть спокойными, краем глаза наблюдая за тем, как ведут себя другие – но они, конечно же, тоже стараются выглядеть спокойными.

Я читал большое количество отчётов о воспроизведении этого эксперимента и его вариациях, и полученные результаты оказались вопиющими. Мне кажется, что этому результату не суждено погибнуть в кризисе воспроизведения, и я о проблемах с его воспроизведением не слышал.
Читать полностью »

Человек победил ИИ в Starcraft со счетом 4-0 - 1

Искусственный интеллект (слабая его форма) постепенно становится все более умелым. Компьютер с успехом решает даже те задачи, которые всего несколько лет назад считались доступными для понимания лишь человеку. Один из примеров — игра го, где стать чемпионом может лишь тот, у кого хорошо развита интуиция и логическое мышление. Го для машины считалась недостижимым «потолком». Сейчас же мы видим, что на Земле уже нет людей, способных выиграть у машины.

Понятно, что ИИ не только в го играет, круг задач гораздо шире. Тем не менее, специалисты из разных сфер ИТ стараются обучить компьютер сражаться на равных с человеком и в компьютерных играх, с тем, чтобы проверить возможности своих программных платформ. В этом случае человек и бот находятся в одинаковых условиях. Обычно соперников сталкивают лбами на карте стратегии с «туманом войны», так что оба противника не в курсе, какие объекты и где на этой карте находятся (в обычных условиях игровой «ИИ» знает, где что находится). Именно в таких условиях человек победил машину в StarCraft.
Читать полностью »

Конкуренция за будущий рынок: кто сегодня разрабатывает автономные грузовики - 1

Автономные автомобили – тренд, который в последнее время поддерживают ведущие IT- и автокомпании. Однако если можно заставить обычную машину ездить без водителя, значит, то же самое можно сделать и с грузовиками.

Основным препятствием для развития автономных грузовиков остаются законодательные ограничения. Поэтому пока наиболее перспективно использование машин на закрытых территориях. Хотя в мае 2015 года компания Daimler первой в мире получила разрешение от штата Невада на использование своего автономного грузовика на его территории. За пределами штата, однако, водитель должен переходить на ручное управление.

Daimler собирается вывести свою разработку на рынок уже в 2020 году. Пока этого не случилось, предлагаем вспомнить основных конкурентов компании в этой отрасли.Читать полностью »

Пять рядов по двести станков в каждом, одновременно вгрызаясь резцами в заготовки из стали, выбрасывали готовые детали на непрерывную ленту конвейера, останавливались на время, необходимое для закрепления в зажимах новых заготовок, зажимали их и, опять вгрызаясь резцами в заготовки, выбрасывали готовые детали.

Пол открыл ящик, в котором хранилась лента с записями операций, управляющая всеми этими станками. Лента была не чем иным, как маленькой петелькой, которая непрерывно бегала по магнитным снимателям. В свое время на ней были записаны все движения токаря, обрабатывающего валы для мотора в одну лошадиную силу. Пол попытался подсчитать, сколько же лет тому назад это происходило — одиннадцать? двенадцать? Нет, тринадцать лет назад именно он, Пол, и производил эту запись работы токаря, обрабатывающего валы…

Еще не успели просохнуть чернила на их докторских дипломах, как он с Финнерти и Шефердом был направлен в механический цех для производства таких записей. Начальник цеха указал им своего лучшего работника — как же было его имя? — и, подшучивая над озадаченным токарем, трое способных молодых людей подключили записывающий аппарат к рычагам токарного станка. Гертц! — вот как звали этого токаря. Руди Гертц, человек старого уклада, которого вот-вот должны были отправить на пенсию. Сейчас Пол вспомнил и его имя и то почтение, с которым старик относился к талантливым молодым людям.

По окончании работы они упросили начальника цеха отпустить с ними Руди и с показным и эксцентричным демократизмом людей «от станка» пригласили Руди в пивную напротив завода. Руди не очень разобрался, зачем понадобились им все эти записи, но то, что он понял, ему понравилось: ведь именно его выбрали из тысяч других токарей, чтобы обессмертить его движения, записав их на магнитную ленту.
Читать полностью »

Sony возобновляет производство роботов-собак AIBO - 1В далёком 1999 году компания Sony выпустила первую модель уникального робота-собаки AIBO (Artificial Intelligence Robot) — автономного робота, который «испытывает» эмоции в зависимости от обстановки и обучается в течение «жизни». С тех пор новые модели выходили каждый год до 2005-го, после чего их производство прекратили из-за нерентабельности.

Хотя AIBO позиционировался как домашний «развлекательный робот», его стали широко использовать в университетской среде для образования, а также в робототехнике. Роботы AIBO попали во множество фильмов, музыкальных и рекламных клипов — и вошли в поп-культуру как символ футуристической технологии. В 2006 году AIBO поместили в Зал славы роботов Университета Карнеги — Меллон как «самый сложный продукт, когда-либо предлагавшийся на потребительском рынке роботов».

И вот легенда возвращается. Sony объявила о начале продаж новой модели AIBO (номер модели ERS-1000).
Читать полностью »

Автопилот Waymo не передаст человеку управление в экстренной ситуации - 1
12-дюймовые дисплеи в салоне минивэнов Chrysler Pacifica демонстрируют изображение, которое призвано «построить доверие» между пассажирами и автопилотом. Сверху виден пульт управления. Фото: Waymo

30 октября 2017 года компания Waymo провела демонстрацию для журналистов последних достижений в области беспилотных автомобилей, которые уже практически готовы к выходу на настоящие дороги. По крайней мере, такую уверенность высказал исполнительный директор Waymo Джон Крафчик (John Krafcik).

Демонстрация проходила на испытательном полигоне Castle в Этуотере (Калифорния), который арендуется у военных. Робокары ездили по маршрутам, избегали неожиданных препятствий и корректно реагировали на другие автомобили, велосипедистов и пешеходов — всё это были актёры, нанятые Waymo.
Читать полностью »

Искусственный интеллект Nemesida WAF - 1

Есть мнение, что искусственный интеллект — это не больше, чем маркетинговый ход. В статье мы покажем, как искусственный интеллект Nemesida WAF позволяет выявлять и блокировать атаки на веб-приложения с поразительной точностью в 99,96%.Читать полностью »

18 октября в журнале Nature была опубликована статья компании DeepMind о новых достижениях AlphaGo. Новая версия программы получила название Zero, так как была обучена с нуля без использования данных, полученных от человека, кроме правил самой игры Го. Для тренировок прошлой версии, победившей в чемпионатах с людьми, изначально использовался метод обучения с учителем (supervised learning), и лишь потом обучение с подкреплением (reinforcement learning). То есть изначально программа тренировалась, изучая человеческий опыт и лишь потом на игре против своих же версий. То есть прежняя версия изначально училась предсказывать человеческие ходы. AlphaGo Zero стала своим собственным учителем: нейронная сеть тренировалась предсказывать свой собственный выбор, а также выбор версии-чемпиона.

Новая версия программы AlphaGo Zero разгромила своего прославленного предка со счетом 100:0 - 1
Читать полностью »


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