Рубрика «искусственный интеллект» - 268

Часть 1.

Краткий анализ существующих подходов к сильному ИИ.

Когнитивные архитектуры.

При создании сильного ИИ естественно воспроизводить, если не все детали работы человеческого мозга, то, по крайней мере, те функции, которые он выполняет. В противном случае, очень сложно быть уверенным, что создается именно интеллект. Именно такую цель и преследуют когнитивные архитектуры, которые объединяют такие функции, как обучение, память, планирование и т.д., то есть все (или почти все) то, что есть в естественном интеллекте. Это и делает когнитивные архитектуры столь привлекательными и популярными.Читать полностью »

От универсального интеллекта к сильному ИИ. Перспективы создания сильного искусственного интеллекта

Область искусственного интеллекта (ИИ) принесла массу замечательных практических результатов в части автоматизации человеческой деятельности в самых разных сферах, что постепенно меняет облик нашей цивилизации. Однако конечная цель – создание по-настоящему разумных машин (сильного ИИ) до сих пор не была достигнута. В то же время, из ученых мало, кто действительно сомневается в том, что такой сильный ИИ в том или ином виде может быть создан. Если какие-то возражения и звучат, то они имеют религиозных характер, апеллирующий к наличию у человека нематериальной души. Но даже при столь радикальных воззрениях на нематериальный мир списывают лишь такие сложные концептуально феномены как свобода воли, творчество или чувства, не отрицая возможности наделения машины почти неотличимым от человека поведением. Гораздо менее однозначными являются ответы на вопросы, когда и как именно может быть создан сильный ИИ?
Читать полностью »

Грязное программирование с чистой душой: разработка эвристических систем (часть 2) В первой части этой статьи мы говорили о сложных эвристических программных системах, которые я назвал грязными. В этой части порассуждаем о некоторых практических аспектах работы с такими системами.

Мы говорили о пугающей сложности эвристических систем. Речь идет о жизни и смерти: либо сложность, которой вы платите за улучшение качества работы системы, растет, либо растет слишком быстро. Во втором случае даже небольшие улучшения с каждым разом даются все более тяжело, и Ахиллес никогда не добирается до черепахи. В первом случае появляется шанс успеть поесть супчика.

Читать полностью »

Грязное программирование с чистой душой: разработка эвристических систем (часть 1)Химики любят говорить, что химия занимается исследованием грязных веществ чистыми методами, физика — чистых веществ грязными методами, а физическая химия, дескать, исследует грязные вещества грязными методами. В областях, традиционно относящихся к искусственному интеллекту или смежных с ними (распознавание образов, решение NP-трудных задач, обработка текста и т.д.), большинство задач являются грязными. Т.е. плохо поддающимися формальному описанию и не имеющими четких критериев правильности решения. Не знаю, как выкручиваются химики, а программистам редко удается порешать такие задачи, не запачкавшись. Программирование грязных задач тоже грязно, и здесь грязное — не значит плохое. Эта статья не о том, как сохранить чистоту и стерильность. Эта статья о том, как, вооружившись ломом мужеством и терпением, погрузиться в глубинные литосферные слои и выжить.

Итак, предположим, что вам необходимо разработать систему, демонстрирующую сложное поведение (например, переводящую бабушек через дороги, или, в порядке экзотики, распознающую текст на изображении). Если вам кажется, что задача недостаточно грязная, попытайтесь написать работающую систему, улучшить качество ее работы, насколько это возможно, а затем улучшить еще сильнее. Желательно, если при этом не ухудшится быстродействие, идеально — если улучшится.Читать полностью »

Введение

Всем привет, раз на хабре пошел цикл статей про нейронные сети, то и я напишу про возможность использования нейронных сетей в задаче прогнозирования финансовых временных рядов.
Существует несколько различных теорий о возможности прогнозирования фондовых рынков. Одна из них — гипотеза эффективного рынка, согласно ей, в цене акции уже учтена вся имеющиеся информация и делать прогнозы бессмысленно. Продолжением этой гипотезы можно назвать теорию случайных блужданий.
В теории случайных блужданий информация подразделяется на две категории — предсказуемую, известную и новую, неожиданную. Если предсказуемая, а тем более уже известная информация уже заложена в рыночные цены, то новая неожиданная информация в цене пока еще не присутствует. Одним из свойств непредсказуемой информации является ее случайность и, соответственно, случайность последующего изменения цены. Гипотеза эффективного рынка объясняет изменение цен поступлениями новой неожиданной информации, а теория случайных блужданий дополняет это мнением о случайности изменения цен.
Читать полностью »

Это далеко не праздный и совсем не риторический вопрос. Над созданием ИИ трудились, да и сейчас корпят по всему миру десятки тысяч научно-остепенённых деятелей, несчётное количество различных исследователей-разработчиков совсем без степени, кодирующих в бесчисленных «айтишных» компаниях, да и масса просто амбициозных энтузиастов, редко выходящих из дома. За последние полвека на эту тему написано множество диссертаций, монографий, статей, и в этой области созданы самые разнообразные роботы и программы для ЭВМ, претендующие, как заявляют их авторы, на «интеллектуальность». Однако, того искомого интеллекта, которого мы так долго ждем от всех этих теорий и прикладных апробаций, к нашему разочарованию, практически не просматривается.

Как же так – можно озадачиться — столько усилий и что, всё впустую? Чтобы разобраться в этом и понять глубинные причины имеющихся провалов, давайте попытаемся воспользоваться методологией системного анализа и технотронной терминологией, согласно которым под «интеллектом» какой-либо системы понимается технология её поведения. Читать полностью »

image30 мая – 3 июня в подмосковном пансионате «Бекасово» пройдет крупнейшая российская конференция по компьютерной лингвистике «Диалог». Подробно о том, что такое «Диалог» и почему ABBYY организует эту конференцию, мы подробно писали здесь.

В этом году главными темами станут:

Оценка тональности текста (sentiment analysis). Для решения этой проблемы (как понять отношение автора к тому, что он описывает) используются как методы, основанные на лингвистических правилах, так и методы компьютерного обучения на больших тестовых коллекциях документов (в которых эксперты вручную расставили оценки тональности, а компьютер пытается разобраться, какие именно свойста тестового текста связаны с оценкой, чтобы на их основе оценивать новые тексты). Думаю, многие сталкивались с «правильными» оценками тональности статей в российских системах мониторинга СМИ (не будем называть имён), так что тема очень актуальная. Читать полностью »

26 мая в субботу в Санкт-Петербурге пройдет конференция AINL: Искуственный интеллект и естественный язык. На однодневной конференции будут представленны 25 докладов ведущих специалистов в области автоматической обработки естественного языка и искусственного интлеллекта.

Программа поделена на 7 секций:
— Искуственный Интеллект
— Речевые технологии
— Управление знаниями
— Text mining
— Лингвистические технологии
— Машинный перевод
— Интернет-технологии

Основной фокус конференции: онтологическое представление знаний, диалоговые системы, речевые технологии. Будет организована он-лайн трансляция и видеозапись докладов.
У желающих выступить с постером есть еще пять дней (до 22 мая), чтобы подать заявку на участие.
Зарегистрироваться в качестве слушателя можно на сайте конференции до 23-ого мая включительно.

Читать полностью »

Казалось бы, что забавное обстоятельство, обнаруженное пару дней назад, когда система Apple Siri на простой вопрос «What is best smartphone ever» прямодушно отдавала должное устройству конкурента, называя таким Nokia Lumia 900 4G, а потом вдруг сменила мнение, привело к тому, что финский производитель телефонов, правда, словами менеджера австралийского подразделения, всерьёз обвинил Apple манипуляции с результатами работы Siri.

Через день после того, как обнаружилось «великодушное» поведение Siri, система на ставший сакраментальным вопрос отвечала не так так прямо, а пыталась отшутиться вроде «You're kidding, right?» или «The one you're holding». Учитывая то обстоятельство, что ответы Siri опираются на систему экспертных знаний Wolfram Alpha, опорной базой которых являются рейтинги магазинов и оценки пользователей, собираемые поисковой системой Bing, получилось так, что, по мнению Nokia, Apple вмешалась в поведение своей системы, посчитав, вероятно, что лишняя реклама конкуренту — не самая хорошая идея. При этом мнение Siri относительно лучшего планшета вполне предсказуемо — iPad.

Менеджер австралийского подразделения Nokia Трейси Постилл (Tracy Postill) высказалась следующим образом:«Apple позиционирует Siri как интеллектуальную систему помощи пользователям, но, если им не нравится ответ, они меняют её поведение». Один из экспертов CNET пояснил следующий момент — на Best Buy Lumia лидирует с оценкой 5 звезд, поставленную четырьмя покупателями, тогда как iPhone 4S 16 Гб имеет рейтинг 4,7, выставленный 86 пользователями. Очевидно, что поведение автоматизированной системы вряд ли могло поменяться в столь короткое время и здесь необходим комментарий Apple, которого компания по этому поводу пока не даёт.

Читать полностью »

В статье Нейросети для чайников. Начало автор Paul_Smith доступно показал насколько просто создать нейронную сеть для распознования картинок. Но есть одно но — то что он описал нейронной сетью не является. Перед его следующей статьей хочу рассказать вам как решить ту же задачу, но с использованием нейронной сети Кохонена.

Итак, распознавать мы будем цифры, написанные белым по черному, такие как эти:
image image image image image image
Читать полностью »


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