Рубрика «искусственный интеллект» - 249

В четверг, 27 июня DARPA огласило результаты первого этапа конкурса по созданию человекоподобных роботов (DARPA robotics challenge). Цель проекта — создать робота, который сможет пользоваться оборудованием, инструментами, помещениями и транспортом, предназначенным для человека, и при этом быть достаточно простым в управлении. Такой робот сможет заменить людей в опасной среде — при тушении пожаров, авариях и стихийных бедствиях. Первый этап конкурса проходил в виртуальной реальности — внутри симулятора Gazebo, созданного Open Source Robotics Foundation (OSRF). На втором этапе, который пройдёт в декабре этого года, участникам предстоит управлять уже реальными роботами ATLAS производства Boston Dynamics.

В ходе конкурса виртуальные роботы должны были выполнить три вида заданий: сесть в автомобиль и проехать трассу с препятствиями, пройти по пересечённой местности, присоединить пожарный шланг к крану в стене и открыть вентиль. На каждое задание давалось пять попыток с различными ограничениями во времени и качестве связи с виртуальным роботом — чтобы сделать условия ближе к боевым, полоса пропускания для связи с роботом варьировалась от 900 до 60 мегабит, а пинг был увеличен до 500 миллисекунд.


Пример успешного выполнения одного из заданий.
Читать полностью »

Как Яндекс.Почта стала понимать, что вам нужноНесколько минут назад Яндекс.Почта анонсировала новый подход к чтению и написанию писем. Мы считаем, что современная почта должна быть намного умнее, чем сейчас. Она должна понимать написанное и сразу помогать отреагировать на него. А также лучше позволять своим пользователям делать что-то совместно. Чуть подробнее о новых возможностях можно почитать в нашем пресс-релизе. В этом посте мы хотим рассказать, как работает одно из самых важных нововведений, объявленных сегодня.

Яндекс.Почта умеет напоминать о событиях

Что именно мы сделали

Что если почта начнёт делать за вас рутинную работу, связанную с содержанием письма? Например, поможет не забыть о важном мероприятии, напомнит о предстоящем вылете к морю, даст нужные ссылки и полезную информацию. Мы с коллегами из отдела лингвистики применили совершенно особенную технологию, которая, как мы надеемся, изменит представление о том, что такое электронная почта.
Читать полностью »

Считается, что человек воспринимает действительность органами чувств. Простоты ради предположим, что используется одно зрение. Спрашивается: что человек видит? Довольно очевидно что – цветовые пятна, ведь человек по определению не может ВИДЕТЬ, то есть воспринимать зрением, что-то иное.

image

Сами по себе цветовые пятна не обладают семантикой, но они складываются в общую значащую картинку при помощи мышления.
Читать полностью »

Фильтрация смс спама с помощью наивного байесовского классификатора (код на R) Привет. В этом посте мы рассмотрим простую модель фильтрации спама с помощью наивного байесовского классификатора с размытием по Лапласу, напишем несколько строк кода на R, и, наконец, протестируем на англоязычной базе данных смс спама. Вообще, на хабре я нашел две статьи посвященные данной теме, но ни в одной не было наглядного примера, чтобы можно было скачать код и посмотреть результат. Также не было упоминания про размытие, что существенно увеличивает качество модели, без особых затрат усилий, в отличие, скажем, от сложной предобработки текста. Но вообще, запилить очередной пост про наивного байеса меня побудило то, что я пишу методичку для студентов с примерами кода на R, вот и решил поделиться инфой.

Читать полностью »

Год назад в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института разработали технологию, которая позволяет измерить пульс человека по видео. Алгоритм усиливает мельчайшие изменения цвета лица, связанные с притоком и оттоком крови во время каждого удара сердца. Теперь учёные продвинулись гораздо дальше — новый алгоритм позволяет измерять пульс, даже если видео сильно зашумлено, человек стоит спиной к камере или носит маску.

Компьютерное зрение позволяет увидеть пульс человека, даже если он носит маску
Читать полностью »

Мигель Николелис: мозг не вычисляем

В последнее время много говорится о технологической сингулярности. Идея, которую продвигает Рэй Курцвейл и компания Google, заключается в существовании некоей точки, после которой технологический прогресс ускорится до такой степени, что станет недоступен пониманию. Это будет сопровождаться киборгизацией, загрузкой сознания, достижением физического бессмертия и прочими побочными эффектами.

Ключевым условием для технологической сингулярности является создание искусственного интеллекта общего назначения, который превосходит по своему уровню человеческий интеллект. Однако, некоторые учёные оспаривают идею технологической сингулярности, в том числе возможность создания столь мощного ИИ.
Читать полностью »

Многие из нас хоть раз пытались разобраться, как работает наш мозг. Сотни учёных много лет ведут исследования в этой области, и открытия, большие и не очень, происходят постоянно. Примерно год назад эта тема меня зацепила настолько, что месяц я не мог думать ни о чём другом. Делал записи, обсуждал с друзьями – будущими программистами или математиками, не спал ночами Читать полностью »

Искусственный интеллект – задача многогранная и сложная. Уж не говоря о том, что ей еще надо найти безопасное применение…
Вчера, заглянув на хабр, я прочел статью про ИИ и то, чем он должен обладать. Очень долго я думал о том, почему опускают чувства, ощущения и эмоции.
Я считаю, что чувства — одна из важнейших моделей программирования ИИ, однако, давайте по порядку.

Глоссарий

Для начала давайте определимся с понятиями и описаниями.

Также хочу добавить что чувство – это более высокий элемент, чем ощущение. Банальный пример: чувство сопереживания и ощущение боли. Ощущать сопереживание нельзя, значит ощущение это то, что дают нам органы чувств.

Добавлю, что я не буду рассматривать сами органы чувств и оставлю этот момент на желание читателя.

Некоторые элементы подчерпнуты из психологии, физиологии, философии и еще пары наук, однако, все остальное – чисто теоритическая часть и субъективное мнение.

Читать полностью »

Прочитав множество статей по искусственному интеллекту, решил написать свою. Я уже довольно долго наблюдаю за сферой разработок ИИ, а точнее искусственных нейронных сетей. Наслышан о проектах эмуляции мозга человека, кошки и т.п. Не могу не выразить свое разочарование по данной теме. На самом деле мощь интеллекта искусственных нейронных сетей преувеличивается и приукрашивается журналистами и разработчиками. Например, видел такую статью: «Нейронная сеть Google научилась выявлять кошек на изображениях». Эта статья так раздута и приукрашена, что и действительно думаешь: «Эврика! Вот он наш ИИ! Наконец-то!». Многие, слушая подобные заявления по телевидении разинув рот говорят что-то вроде: «Смотри до чего техника дошла!». Подобное вызывает у меня лишь ухмылку и разочарование. И вот почему… Сам Google заявил, что среди изображений «скормленных» их нейронной сети большинство – изображения кошек. Если взять во внимание свойство нейронной сети обучаться, то никакого интеллекта и сверхъестественного здесь не видно, это было закономерно, что нейронная сеть научится находить кошек, согласитесь. Ладно, довольно лирического отступа, приступим к настоящим рассуждениям.
Сам имею небольшой опыт с нейронными сетями и то, скорее не с их созданием, а с их исследованиями, экспериментами. Я сам много думал над созданием ИИ, было время, когда сам попался на удочку приукрашенных историй о ИНС, из-за чего и родился к ним мой интерес. В моих планах на будущее создать свою собственную ИНС, после того, как пойму каким образом создать действительно умную. Для этого я сделал небольшой список вопросов на эту тему, которые должны помочь в создании ИИ.

Читать полностью »

Конкурс ImageNet состоялся в октябре 2012 года и был посвящен классификации объектов на фотографиях. В конкурсе требовалось распознавание образов в 1000 категорий.

Команда Хинтона использовала методы deep learning и сверточных нейронных сетей, а также инфраструктуру, созданную в Google под руководством Jeff Dean и Andrew Ng. В марте 2013 года Google инвестировал в стартап Хинтона, основанный при университете Торонто, тем самым получив все права на технологию. В течение шести месяцев был разработан сервис поиска по фотографиям photos.google.com.
Читать полностью »


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