Посмотрев этот ролик 2-годичной давности, я вспомнил про беспилотники Google. Технология NAVTEQ True — это больше, чем просто фото улиц.
На борту фотомобиля:
Вместе они позволяют получить:
Начнём с провокации: я не верю, что искуственный интеллект будет создан в обозримом будущем; то, что сейчас принято называть искусственным интеллектом, не имеет ничего общего с настоящим интеллектом.
Нет, я не специалист по ИИ — моё знакомство с ним ограничено почитыванием статей на Хабре и поигрыванием в компьютерные игрушки. Зато я много интересуюсь интеллектом настоящим — см. трилогию «Как на самом деле работает мозг», «Зачем на самом деле нужен мозг» и «Порнография с точки зрения эволюционной психологии».
В этой статье я попытаюсь объяснить, почему концепция ИИ в том виде, в котором мы её наблюдаем, никогда не приведёт к созданию настоящего искусственного интеллекта.
Человеческая нервная система состоит из порядка ста миллиардов нервных клеток. На эти сто миллиардов возложена большая ответственность перед организмом. Можно сказать, мы до сих пор живем благодаря замечательному умению наших нейронов предсказывать будущее.
Одним из лучших человеческих способов предугадывать состояние окружающего пространства является моделирование мира с помощью разнообразных простых правил, которым мир, вроде бы, подчиняется. Например, такому: отпущенный камень летит вниз с ускорением. Или такому: существа, обладающие рядом свойств — четырьмя ногами, длинным хвостом, усами, ушами особой формы, и так далее, объединены общим родом кошачьих и сопутствующими этому роду признаками. Любовью к свежему мясу на обед, к примеру. Согласитесь, это очень важно и интересно, если вы хотите пережить встречу с особо крупными представителями такого рода существ.
Доброго времени суток!
В последнее время на хабре довольно часто появляются статьи, в которых авторы описывают современные теории и подходы к построению искусственного интеллекта и нейронных сетей. Однако примеров конкретной реализации приводится довольно скудное количество. Попробуем восполнить этот пробел. В данной статье я опишу только основные теоретические и практические моменты, использованные при написании рабочего макета алгоритмов, предоставленных Numenta Inc.
Читать полностью »
Забавный случай произошёл 21 июня на срочном рынке FORTS объединенной биржи ММВБ-РТС, о нём написал в своём блоге один из участников рынка Сергей Романчук (начальник дилингового центра Металлинвестбанка). Начиная с 18:00 развернула бурную активность некая автоматизированная торговая система, которая начала с бешеной скоростью покупать доллары по 33,90 руб. и продавать по 32,75 руб.
За две минуты «сумасшедший робот» успел совершить сделок на 700 млн долларов (!), пока его не остановили. Вот график сделок с 18:00 по 18:02 с нарастающим итогом по объёму. Представители биржи официально заявили, что сделки отменены не будут.
Группа учёных из компании Google поставила интересный эксперимент: способна ли нейросеть самостоятельно выработать свойства высокого уровня на базе большого массива непомеченных данных. Например, если ей дать выборку из миллиона изображений, сможет ли она научиться находить на них лица? Идея в том, что система ни разу не видела изображение, которое было бы помечено как «лицо».
Читать полностью »
Данная статья предназначена для разъяснения сути фундаментальных методов построения и оптимизации «искусственного интеллекта» для компьютерных игр (в основном антагонистических). На примере игры в зайца и волков будет рассмотрен алгоритм «Минимакс» и алгоритм его оптимизации «Альфа-бета отсечение». Помимо текстового описания, статья содержит иллюстрации, таблицы, исходники, и готовую кроссплатформенную игру с открытым кодом, в которой вы сможете посоревноваться с интеллектуальным агентом.Читать полностью »
Недавно меня пригласили выступить на TEDx, я постарался популярно рассказать о современном положении дел в ИИ, и помимо этого изложил суть тех нейронных сетей, над которыми мы сейчас работаем (см. видео).
Поскольку доклад был сугубо популярный, никаких подробностей я там не представил, но модель обладает интересными свойствами, о которых я хочу рассказать детальнее.
За основу была взята широкоизвестная сеть Хопфилда, но в нее помимо основных связей от каждого нейрона к каждому (которые технически можно считать связями с задержкой в один такт), были добавлены дополнительные связи с задержками более 1го такта (практически исследовались задержки на 2-8 тактов).Читать полностью »
В статье Распознавание лиц человеческим мозгом: 19 фактов, о которых должны знать исследователи компьютерного зрения упоминался экспериментальный факт: в мозге примата имеются нейроны, селективно реагирующие на изображение морды лица (человека, обезьяны и т.п.), причем средняя задержка составляет около 120 мс. Из чего в комментарии я сделал дилетантский вывод о том, что зрительный образ обрабатывается прямым распространением сигнала, и количество слоёв нейронной сети — около 12.
Предлагаю новое экспериментальное подтверждение этого факта, опубликованное concretely нашим любимым Andrew Ng.
Читать полностью »
Все непонятное кажется сложным, запутанным и труднообъяснимым. Такое отношение совершенно понятно и по отношению к сильному ИИ. Наш мозг умеет столько всего, что невольно кажется, что для объяснения принципов его работы необходимо разобраться в сложнейшем хитросплетении множества различных принципов и разнообразных систем. Собственно, это порождает соответствующие подходы к изучению ИИ, которые время от времени описываются на этом сервере. Всякий, кто профессионально занимается ИИ, со временем определяется с неким философским воззрением, которое приобретает для него религиозный оттенок. Пытаться опровергнуть или даже поставить под сомнение это воззрение задача неблагодарная. В конце концов только работающая модель ИИ — веский довод в пользу одной из теорий. Так что прошу воспринимать мое повествование исключительно как мою личною точку зрения. Так вот, я убежден, что уже удалось сформулировать основные принципы необходимые для построения сильного ИИ и в основном понятно, и что есть мышление и как его смоделировать в полном объеме. Подробности под катом.
