Рубрика «искусственный интеллект» - 65

Практически в любой современной компьютерной игре наличие какого-либо физического движка является обязательным условием. Развевающиеся на ветру флаги и кролики, бомбардируемые шарами, ― всё это требует надлежащего исполнения. И, конечно, пусть не все герои носят плащи… но те, кто носят, действительно нуждаются в наличии адекватной симуляции развевающейся ткани.

Как научить нейросеть воспроизводить игровую физику - 1

И всё же полное физическое моделирование таких взаимодействий часто становится невозможным, поскольку оно на порядки медленнее необходимого для игр в реальном времени. Данная статья предлагает новый метод моделирования, который может ускорить физические симуляции, сделать их в 300-5000 раз быстрее. Цель его состоит в том, чтобы попытаться научить имитации физических сил нейронную сеть.
Читать полностью »

Вице-президент Google Поиска Панду Найак рассказал, что благодаря технологиями машинного обучения и новым типам оборудования, в «Поиске» достигли больших успехов в области понимания языка, первоначально речь шла об английском, с декабря — и о русском языке. Найак назвал созданное: «крупнейшим прорывом за последние пять лет и одним из самых грандиозных успехов за всю историю Google Поиска».

Подходы BERT Читать полностью »

Google Поиск на базе ИИ с технологией BERT теперь работает на русском языке - 1Поисковый запрос на русском языке, обработанный с применением технологии BERT, наиболее точно отвечает на запрос пользователя.

В официальном блоге Google Россия появилась информация, что теперь Google понимает поисковые запросы лучше, чем когда-либо. Таким образом, с 9 декабря 2019 года технология предварительного обучения анализу текста на естественном языке BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) теперь стала использоваться в поисковой выдаче Google Поиск и для запросов на русском языке.
Читать полностью »

[Инфографика] Как искусственный интеллект показан в научной фантастике - 1

Как говорится, важнейшим из искусств обмана для нас является кино.

Однако, когда имеем дело с научной фантастикой, человеческое воображение частенько зрит в верном направлении, особенно, если речь о футурологических прогнозах. Происходящая революция, связанная с искусственным интеллектом, тотально меняет нашу жизнь. Но, оказывается, мы размышляли об этом задолго до.Читать полностью »

Нейросеть научили распознавать речь по губам при помощи алгоритма распознавания записи голоса - 1
Hal 9000 прекрасно читал по губам, правда, по-английски

Нейросети сейчас умеют многое, и постепенно их обучают все большему количеству умений. На днях стало известно о том, что объединенная команда исследователей из США и Китая смогла обучить нейросеть распознавать речь по губам с высокой степенью точности.

Добиться этого удалось благодаря дополнительному элементу — алгоритму распознавания речи по аудиозаписям. Далее алгоритм использовался в качестве обучающей системы уже для второго алгоритма, который распознавал речь по видеозаписям.
Читать полностью »

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «f5 Reasons AI Won’t Replace Humans… It Will Make Us Superhuman».

Многие говорят, что ИИ с немыслимой скоростью забирает у нас работу. Заменит ли искусственный интеллект людей и создаст ли он неизбежный мировой кризис и породит безработицу? Не думаю, ведь человечество умеет выживать и преуспевать в реальном мире … разве нет? Когда охота и собирательство были нашими единственными потребностями, развитие сельского хозяйства не ознаменовало конец света, а лишь стало одним из многих кирпичиков громоздкой башни человеческой эволюции. Мы адаптировались и развивались. Промышленная революция не привела к апокалиптическому росту безработицы. Напротив, люди создали больше рабочих мест и заново себя переосмыслили с помощью достижений технологий. Появление интернета, экономики и знаний не лишило нас работы. Напротив, каждое из этих нововведений сделало нас более продуктивными, и мы потеряли лишь несколько категорий труда. Технологии и инновации облегчают нашу жизнь и помогают нам лучше выполнять свою работу. Это как раз то, что ИИ приготовил для нас. Он сделает нас эффективнее, по сути, сверхлюдьми.Читать полностью »

Недавно я задался вопросом: связано ли как-то наше желание везде видеть золотое сечение с какими-то сугубо культурными вещами, или же в этом скрыта какая-то более глубокая закономерность, связанная с устройством нашего мозга? Чтобы разобраться в этом вопросе, я решил сделать несколько вещей:

  1. Сформулировать конкретную гипотезу относительно данной закономерности. Я решил, что лучше всего подойдёт предположение, что наш мозг использует систему счисления, основанную на разложении чисел на степени золотого сечения, так как некоторые её особенности очень близки работе примитивных нейросетей: дело в том, что степени золотого сечения более высокого порядка можно разложить бесконечным числом способов в суммы степеней менее высокого порядка и даже отрицательных степеней. Таким образом, более высокая степень как бы «возбуждается» от нескольких низших степеней, тем самым проявляя то самое сходство с нейросетью.
  2. Описать конкретный способ её проверки: я выбрал мат. моделирование эволюции мозга посредством случайных изменений в простейшей возможной нейросети — матрице линейного оператора.
  3. Составить критерии подтверждения гипотезы. Моим критерием было то, что система счисления, основанная на золотом сечении, реализуется на нейросетевом движке при тех же объёмах информации с меньшим числом ошибок, чем двоичная.

Так как речь идёт о программировании, опишу поподробнее второй и третий пункты.
Читать полностью »

image

Сотрудники MIT представили компьютерную модель, которая способна осознавать базовые физические законы на уровне ребенка. Данную модель возможно применить для создания более умного ИИ, либо с целью изучения психологии детского восприятия.

Модель получила название ADEPT. Она наблюдает за объектами, движущимися по сцене, а затем пытается предсказать их поведение на основе «интуитивно» понятых законов физики. При этом каждому из кадров наблюдения модель присваивает уровень «неожиданности» — и чем он выше, тем больше она «удивлена» происходящим. Таким образом, если поведение объекта категорически расходится с прогнозом (к примеру, он исчезает), то уровень неожиданности зашкаливает. Читать полностью »

image

Промышленная разработка программных систем требует большого внимания к отказоустойчивости конечного продукта, а также быстрого реагирования на отказы и сбои, если они все-таки случаются. Мониторинг, конечно же, помогает реагировать на отказы и сбои эффективнее и быстрее, но недостаточно. Во-первых, очень сложно уследить за большим количеством серверов – необходимо большое количество людей. Во-вторых, нужно хорошо понимать, как устроено приложение, чтобы прогнозировать его состояние. Следовательно, нужно много людей, хорошо понимающих разрабатываемые нами системы, их показатели и особенности. Предположим, даже если найти достаточное количество людей, желающих заниматься этим, требуется ещё немало времени, чтобы их обучить.

Что же делать? Здесь нам на помощь спешит искусственный интеллект. Речь в статье пойдет о предиктивном обслуживании (predictive maintenance). Этот подход активно набирает популярность. Написано большое количество статей, в том числе и на Хабре. Крупные компании вовсю используют такой подход для поддержки работоспособности своих серверов. Изучив большое количество статьей, мы решили попробовать применить этот подход. Что из этого вышло?

Читать полностью »

Вот бывает же в жизни такое. Сидишь себе не шалишь, никого не трогаешь, починяешь примус, а тут из этого примуса, из телевизора, да и вообще из каждого утюга, до тебя доносится: «нейронные сети, глубокое обучение, искусственный интеллект, цифровая экономика…».

Я — человек, а значит существо любопытное и алчное . В очередной раз не удержался и решил узнать на практике, что такое нейронные сети и с чем их едят.
Как говориться: «Хочешь научиться сам — начни учить других», на этом я перестану сыпать цитатами и перейдем к делу.

В данной статье мы вместе с вами попробуем, решить задачу, которая как оказалось будоражит не только мой ум.
Не имея достаточных фундаментальных знаний в области математики и программирования мы попробуем в реальном времени классифицировать изображения с веб-камеры, с помощью OpenCV и библиотеки машинного обучения для языка Python — PyTorch. По пути узнаем о некоторых моментах, которые могли бы быть полезны новичкам в применении нейронных сетей.

Вам интересно сможет ли наш классификатор отличить Arduino-совместимые контроллеры от малины? Тогда милости прошу под кат.

«Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения с веб-камеры в реальном времени с помощью PyTorch - 1

Читать полностью »


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