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:
Читать полностью »
В последнее время на Хабре было несколько статей о Нейронных сетях. Для расширения кругозора предлагаю описание Нейронной сети, построенной на неклассических принципах, и с которой я очень активно и продуктивно проводил эксперименты. Нейрон будет не суммировать входящие сигналы, а распознавать поступающие последовательности сигналов.
Читать полностью »
Бывший секретный проект «Гугла» теперь в прямом смысле этого слова появляется на публике: компания получила лицензию для тестовых поездок по дорогам общего пользования в Неваде, а до этого приглашались желающие для тестовой поездки на закрытой площадке.
На данный момент принадлежащий поисковому гиганту флот робототизированных автомобилей «Тойота Приус» отмотал более 300 тысяч километров в городском окружении, оживленных трассах и горных дорогах лишь с частичными вмешательствами человека. Проект всё ещё далек от выхода на рынок, но в «Гугле» в собственном кампусе установили беспилотные гольф-карты, которые наглядно демонстрируют, как уже в ближайшем будущем новая технология может изменить мир.
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 »
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.
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.
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.
Wikimedia 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 »
После 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…
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.
