Рубрика «искусственный интеллект» - 291

В замечательном произведении Аркадия и Бориса Стругацких «Понедельник начинается в субботу» есть такой диалог:
– Голубчики, – сказал Фёдор Симеонович озабоченно, разобравшись в почерках. – Это же проблема Бен Бецалеля. Калиостро же доказал, что она не имеет решения.
– Мы сами знаем, что она не имеет решения, – сказал Хунта, немедленно ощетиниваясь. – Мы хотим знать, как её решать.
– Как-то странно ты рассуждаешь, Кристо… Как же искать решение, когда его нет? Бессмыслица какая-то…
– Извини, Теодор, но это ты очень странно рассуждаешь. Бессмыслица – искать решение, если оно и так есть. Речь идёт о том, как поступать с задачей, которая решения не имеет. Это глубоко принципиальный вопрос, который, как я вижу, тебе, прикладнику, к сожалению, не доступен.Читать полностью »

imageВ службе технической поддержки клиентов американского офиса «Лаборатории Касперского» появилась новая сотрудница — виртуальная девушка Саша. Должностная инструкция предписывает ей вежливо и компетентно помогать клиентам в онлайн-режиме: отвечать на их вопросы или советовать, куда и как им пройти на сайте, чтобы получить необходимую информацию. Откуда у американского агента русское имя, расскажет руководитель проекта Дэвид Марчионек.Читать полностью »

Предыстория: моя попытка написать Искусственный интеллект была ограничена временем, по этому есть только наработки и много теории, было бы еще пару рук, кодил бы эффективнее. Надеюсь моя манера рассказа Вам будет по душе.

Итак про сам ИИ рассказывать не буду, будем считать что Вы понимаете о чем идет речь.

Давайте представим, что нам всем хочется использовать более полезный механизм принятия решений и поиск ответов на ежедневные вопросы. Такой механизм, которого не нужно усовершенствовать, который будет учиться сам и с каждой секундой становиться умней.

Представили? Все хотят?.. Ну почти все… Читать полностью »

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 »


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