Как говорил великий классик Аристотель, «известное, оказывается, известно немногим».
Языковеды всего мира подвержены одной пагубной иллюзии, полагая, что если они сумеют построить «правильный синтаксический граф», (то есть, «дерево фразы»), то они в этом случае, наконец-таки, решат это треклятую проблему машинной обработки естественно-язычных текстов (еят). Вот и ищут лингвисты денно и нощно какие-то мифические связи и отношения между словами (семантическими единицами) в предложениях и абзацах текстов. Да ещё и кибернетиков подключили к этим своим безуспешным поискам. Прошло уже полвека таких изысканий, а воз, как говорится, и поныне там. Не строится никак этот граф, давая много лет устойчивые 50% ошибок. Уже и сотни миллионов долларов потрачены. Один только проект «Watson» чего стоит. А ведь, в принципе, этих «связей и отношений» и нет на самом-то деле. Всё это, если внимательно вдуматься, искусственные наукообразные выдумки, из-за которых, собственно, прогресс в деле создания технологии осмысленной обработки еят зашел в тот тупик, где сейчас и пребывает.
Лингвисты как те инопланетяне, в руки которых попало обыкновенное для землян куриное яйцо. Вот они его могут изучать и так и сяк. И обмерить вдоль и поперек, и взвесить, и рентгеном просветить, и скорлупу исследовать на состав, и её твердость по Моосу замерить, и хрупкость уточнить, и цвет откалориметрировать. В общем провести всё, что только можно измерить, а вот понять, как оно образуется, того бедняги никак не смогут, поскольку самой курицы не знают и не ведали. Точно также не могли туземцы океанических островов нашей планеты понять, каким это образом транзисторный приемник, занесенный к ним западной цивилизацией, может издавать членораздельные звуки или звуковые мелодии. И как-бы они не изучали этот приемник, не пробовали его на зуб или на вкус, того бы вовек сами не поняли, что к такому устройству еще и радиостанция нужна. Подобная картина наблюдается и с языковедами, изучающими еят, как продукт (яйцо, транзистор) человеческого мышления (курицы, радиостанции), не обращая, при этом, внимания на «генератора (производителя) яйца». Читать полностью »
Рубрика «искусственный интеллект» - 260
Не надо вычислять смысл и знания, когда их можно доставать из машинной памяти
2012-04-24 в 13:06, admin, рубрики: искусственный интеллект, ит-инфраструктура, Компьютерная лингвистика, машинный перевод, обработка естественных языков, смысловой поиск, метки: искусственный интеллект, Компьютерная лингвистика, машинный перевод, обработка естественных языков, смысловой поискОдин день для искусственного интеллекта и естественного языка
2012-04-23 в 11:23, admin, рубрики: natural language processing, siri, watson, диалоговые системы, искусственный интеллект, Компьютерная лингвистика, конференция, обработка текстов, распознавание речи, синтез речи, метки: natural language processing, siri, watson, диалоговые системы, искусственный интеллект, Компьютерная лингвистика, конференция, обработка текстов, распознавание речи, синтез речи 26 мая 2012 в Санкт-Петербурге пройдет первая конференция AINL: Искусственный интеллект и естественный язык. Основные темы и направления: распознавание и синтез речи, искусственный интеллект и диалоговые системы, инженерия знаний и онтологии, извлечение данных и data mining.
Конференция будет длиться один день, официальный язык — русский.
Сейчас мы формируем программу и приглашаем докладчиков.
Искуственный интеллект и естественный язык за один день
2012-04-23 в 11:23, admin, рубрики: natural language processing, siri, watson, диалоговые системы, искусственный интеллект, Компьютерная лингвистика, конференция, обработка текстов, распознавание речи, синтез речи, метки: natural language processing, siri, watson, диалоговые системы, искусственный интеллект, Компьютерная лингвистика, конференция, обработка текстов, распознавание речи, синтез речи 26 мая 2012 в Санкт-Петербурге пройдет первая конференция AINL: Искусственный интеллект и естественный язык. Основные темы и направления: распознавание и синтез речи, искусственный интеллект и диалоговые системы, инженерия знаний и онтологии, извлечение данных и data mining.
Конференция будет длиться один день, официальный язык — русский.
Сейчас мы формируем программу и приглашаем докладчиков.
Казуальный бот для казуальной игры
2012-04-13 в 14:36, admin, рубрики: bot, игры, искусственный интеллект, искуственный интеллект, Песочница, метки: bot, игры, искуственный интеллект 
Оценивая новый дизайн google+, случайно наткнулся на простенькую флеш игру — нажимаем кубики одинакового цвета, они лопаются, и мы получаем очки и profit. Но, вместо того, чтобы самому кликать по кубикам, я решил написать бота, который будет делать все это за меня.
Бот для этой многострадальной игры уже существует (и не один), но мне захотелось сделать не отслеживание протоколов передачи, ковыряние чужого и внедрение своего кода, а попробовать реализовать распознавание образов и принятие на их основе решений, то есть некую эмуляцию действий реального игрока. Никакого матана, исключительно for fun. Реализация на .NET под хаброкатом.
Wikidata: первый новый проект Wikimedia Foundation с 2006 года
2012-03-31 в 17:24, admin, рубрики: data mining, wikipedia, база знаний, искусственный интеллект, Семантическая Сеть, метки: база знаний, искусственный интеллектWikimedia Foundation запустила сайт Wikidata — «открытую базу знаний о мире, которую могут читать и редактировать как люди, так и машины». Проект будут вести на всех языках, доступных в Wikimedia, и он должен стать неким центральным и единым хранилищем данных для всех проектов Wikimedia, примерно как Wikimedia Commons является центральным хранилищем мультимедийных файлов для всех остальных проектов.
Главная суть Wikidata — снабжать структурированной информацией компьютерные программы. Должен существовать некий единый формат и общий способ для всех компьютеров, как извлекать знания о мире, будь то информация о часовых поясах, координаты городов мира или дни рождения актёров. Все эти данные должны быть доступны компьютерам через единый интерфейс.
Читать полностью »
Запрограммируем перцептрон Розенблатта?
2012-03-23 в 6:31, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, исходный код, Перцептрон, Программирование, метки: искусственные нейронные сети, исходный код, ПерцептронПосле одной провокационной статьи Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? и одной полностью доказывающей отсутствие проблем в перцептроне Розенблатта, и даже наоборот показывающей некоторые интересные стороны и возможности Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта, я так думаю у некоторых читателей появилось желание разобраться, что же это за зверь такой — перцептрон Розенблатта. И действительно, достоверную информацию о нем, кроме как в оригинале, найти не возможно. Но и там достаточно сложно описано как этот перцептрон запрограммировать. Полный код я выкладывать не буду. Но попробуем вместе пройти ряд основ.
Начнем… ах да, предупреждаю, я буду рассказывать не классически, а несколько осовременено…
Ограничение оптимизирующих методов в играх с противником и без
2012-03-21 в 21:53, admin, рубрики: Алгоритмы, биоинформатика, генетические алгоритмы, искусственный интеллект, монте-карло, нейросети, теория игр, метки: генетические алгоритмы, монте-карло, нейросети, теория игр Эта статья короткое ответвление от цикла статьей по биовычислениям:
От белков к РНК, Мат. критерии, Как уменьшить число поворотов цепи?, Как оценить ход сворачивания односпиральной РНК?
В этих статьях задача сворачивания РНК представлена в новом свете — как задача теории игр. Но традиционно эта задача сейчас решается с применением различных стахостических оптимизирующих методов. А к ним относятся методы основанные на методе Монте-Карло, метод отжига, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети, Q-обучение, и все те которые представляют задачу как энергетическую поверхность в которой ищут экстремумы.
Казалось бы сама физика велит использовать эти методы в таких задачах как сворачивание РНК/белков. Здесь мы посмотрим почему это сильно проблемно.
Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта
2012-03-21 в 1:09, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Перцептрон, метки: искусственные нейронные сети, ПерцептронИтак в статье Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? в принципе как и ожидалось всплыло некоторая не осведомленность о сути перцептрона Розенблатта (у кого-то больше, у кого-то меньше). Но честно говоря я думал будет хуже. Поэтому для тех кто умеет и хочет слушать я обещал написать как так получается, что случайные связи в первом слое выполняют такую сложную задачу отображения не сепарабельного (линейно не разделимого) представления задачи в сепарабельное (линейно разделимое).
Честно говоря, я мог сослаться просто на теорему сходимости Розенблатта, но так как сам не люблю когда меня «посылают в гугл», то давайте разбираться. Но я исхожу из-то, что Вы знаете по подлинникам, что такое перцептрон Розенблатта (хотя проблемы в понимании всплыли, но я все же надеюсь что только у отдельных людей).
Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей?
2012-03-20 в 3:53, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Перцептрон, метки: искусственные нейронные сети, ПерцептронНа хабре — уже есть несколько статей про искусственные нейронные сети. Но чаще говорят о т.н. многослойном перцептроне и алгоритме обратного распространения ошибки. А знаете те ли Вы что эта вариация ничем не лучше элементарного перцептрона Розенблатта?
Например, вот в этом переводе Что такое искусственные нейронные сети? мы можем увидеть, что о перцептроне Розенблатта пишут такое:
Демонстрация персептона Розенблатта показала, что простые сети из таких нейронов могут обучаться на примерах, известных в определенных областях. Позже, Минский и Паперт доказали, что простые пресептоны могут решать только очень узкий класс линейно сепарабельных задач, после чего активность изучения ИНС уменьшилась. Тем не менее, метод обратного распространения ошибки обучения, который может облегчить задачу обучения сложных нейронных сетей на примерах, показал, что эти проблемы могут быть и не сепарабельными.
Причем это встречается на разный лад в различных статьях, книгах и даже учебниках.
Но это, наверно, самая великая реклама в области ИИ. А в науке это называется фальсификация.
Программа Zen обыграла в го профессионального игрока 9 дана с форой в 4 камня
2012-03-19 в 10:40, admin, рубрики: game development, искусственный интеллект, слава роботам, теория игр, шахматы, метки: слава роботам, теория игр, шахматы 
17 марта были сыграны две партии в го между программой Zen19, созданной японским программистом Ёдзи Одзимой и профессиональным игроком Такэмия Масаки, обладателем 9 дана, одним из лучших игроков мира. В первой партии, с форой в 5 камней, программа победила с преимуществом в 11 очков, во второй — с форой всего в 4 камня ей удалось опередить Масаки на 20 очков. В го каждый камень форы соответствует очередному уровню мастерства, таким образом, сейчас Zen имеет 5-й дан. После матча Такэмия Масаки признался, что не ожидал такого высокого уровня от компьютера. Zen работала на мини-кластере из четырёх компьютеров (dual 6-core Xeon X5680/4.2 GHz, 6-core Xeon W3680/4 GHz и два 4-core i7 920/3.5 GHz), соединённых гигабитной сетью.
Читать полностью »