Рубрика «нейронные сети» - 35

в 22:19, , рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 7. Самоорганизация пространства контекстов - 1
Ранее мы говорили о том, что любая информация имеет как внешнюю форму так и внутренний смысл. Внешняя форма — это то, что именно мы, например, увидели или услышали. Смысл — это то, какую интерпретацию этому мы дали. И внешняя форма, и смысл могут быть описаниями, составленными из определенных понятий.

Было показано, что если описания удовлетворяют ряду условий, то давать им интерпретацию можно, просто заменяя понятия исходного описания на другие понятия, применяя определенные правила.

Правила трактовки зависят от тех сопутствующих обстоятельств в которых мы пытаемся дать интерпретацию информации. Эти обстоятельства принято называть контекстом в котором трактуется информация.

Кора мозга состоит из нейронных миниколонок. Мы предположили, что каждая миниколонка коры — это вычислительный модуль, который работает со своим информационным контекстом. То есть каждая зона коры содержит миллионы независимых вычислителей смысла в которых одна и та же информация получает свою собственную трактовку.

Был показан механизм кодирования и хранения информации, который позволяет каждой миниколонке коры иметь свою полную копию памяти о всех предыдущих событиях. Наличие собственной полной памяти позволяет каждой миниколонке проверить насколько ее интерпретация текущей информации согласуется со всем предыдущим опытом. Те контексты в которых трактовка оказывается «похожа» на что-то ранее знакомое составляют набор смыслов, содержащихся в информации.
Читать полностью »

в 12:21, , рубрики: Блог компании Mail.Ru Group, будущее здесь, искусственный интеллект, мозг, Научно-популярное, нейронные сети, сознание, суперкомпьютеры, хранение данных

Homo ex machina: перспективы перемещения сознания на другой носитель - 1

Сегодня у нас очередной пост по лекции уже полюбившегося вам автора. Сергей oulenspiegel Марков — создатель одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала 22century.ru — расскажет о перспективах переноса человеческой личности на другие физические носители. Новый домик для разума: велика ли дистанция между мозгом и современными машинами, каковы успехи в создании аналогов нервной ткани? Насколько далёкий путь проделала наука от первых перцептронов до перспективных нейроморфических процессоров? Что мы сегодня знаем о том, как работает мозг, и что заставляет нас полагать, будто перенести сознание в принципе возможно? Что такое инвазивные и неинвазивные нейроинтерфейсы? Каков прогресс науки в их создании за последние десятилетия и что мы сможем делать в этой области в недалёком будущем? Репликация и концепция постнеокортекса: как нейропластичность поможет нам обойти парадоксы самосознания? Человек своими руками: как происходит переход от непрямой к прямой инженерии в развитии нашего вида? За границы бионики: возможно ли сознание, построенное на принципиально иной платформе? Обо всём этом читайте под катом.
Читать полностью »

в 15:50, , рубрики: искусственный интеллект, мозг, мозжечок, нейрон, нейронные сети, нейроэлемент

Удивительный мозжечок - 1

Что удивительного в мозжечке? Одел мозга который дал нам возможность наслаждаться красотой и великолепием музыки, невероятной точностью и грацией танцевальных движений.

Читать полностью »

в 22:06, , рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 6. Кора мозга как пространство вычисления смыслов - 1Что такое информация, как найти скрытый в ней смысл, что вообще есть смысл? В большинстве толкований информацию сопоставляют с сообщением или с данными, используя эти слова как синонимы. Сообщение обычно подразумевает конкретную форму. Например, устная речь, текстовое послание, сигнал светофора и тому подобное. Термин «сообщение» чаще используют, когда  говорят об информации в связи с ее передачей. Под данными обычно подразумевают информацию, для которой определена форма ее хранения или передачи. Например, мы говорим о данных, когда упоминаем записи в базе данных, массивы в памяти компьютера, сетевые пакеты и тому подобное. Сам термин «информация» мы предпочитаем использовать, когда  нет необходимости заострять внимание на способе ее передачи или  форме представления.

Информация, чтобы быть использованной, должна получить интерпретацию. Например, красный сигнал светофора можно интерпретировать как запрет ехать, улыбку как сигнал хорошего расположения и тому подобное. Конкретная интерпретация называется смыслом информации. По крайней мере, такой трактовки придерживается международная организация по стандартизации: «knowledge concerning objects, such as facts, events, things, processes, or ideas, including concepts, that within a certain context has a particular meaning».
Читать полностью »

в 18:17, , рубрики: будущее здесь, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, мозг, нейронные сети, нейросети

Действительно ли искусственный интеллект непостижим? - 1

Дмитрий Малютов мало что может рассказать о своём творении.

Он работает в исследовательском отделе IBM, и часть своего времени посвящает созданию систем машинного обучения, решающих задачи корпоративных клиентов компании. Одна такая программа разрабатывалась для большой страховой компании. Задание было непростым, требовался сложный алгоритм. Когда пришло время объяснять результаты клиенту, возникла заминка. «Мы не могли объяснить им эту модель, потому что они не разбирались в машинном обучении».

А даже если бы и разбирались, это могло им не помочь. Потому что моделью была искусственная нейросеть, программа, принимающая данные нужного типа – в нашем случае, дела клиентов страховой компании – и находившая в них шаблоны. Подобные сети используются на практике уже полстолетия, но недавно они испытали возрождение, и помогают совершать прорывы везде, от распознавания речи и переводов до игры в Go и робомобилей.
Читать полностью »

в 14:00, , рубрики: Алгоритмы, математика, нейронные сети, сжатие с потерями, фракталы

В данной публикации я хотел бы представить ряд идей и опыт практического воплощения элемента теории Хаоса — фрактального преобразования в проекте разработке нового алгоритма сжатия аудио данных.

Чего вы не найдёте здесь:

  • Сложных уравнений. Цель данной публикации является представление идей и видение задачи. И как любое видение оно во многом абстрактно;
  • Каких либо генераторов фрактальных изображений. Такие изображения выглядят интересно, но мня интересуют реальные задачи.

Что вы найдёте здесь:

  1. Краткий обзор применения фрактальных преобразований к задаче сжатия данных с потерями;
  2. Необычная интерпретация фрактальных преобразований;
  3. Ссылки на реальный код компрессора и декомпрессора аудио данных посредством фрактальных преобразований (декомпрессор представлен в форме плагина для аудио плейера Winamp);
  4. Описание нового формата для хранения сжатых аудио данных с пятью уникальными свойствами, отличающими новый формат от многих хорошо известных индустриальных аудио форматов.

Читать полностью »

в 10:32, , рубрики: искусственный интеллект, мозг, нейрон, нейронные сети, нервная система

Симулятор нервной системы. Часть 3. Ассоциативный нейроэлемент - 1

В работе над симулятором нервной системы пока мы касались только с хорошо изученными аспектами её работы. Но сложность моделирования нервной системы и причина, по которой до сих пор не создан искусственный интеллект – это отсутствие полного представления о том, как работает нервная клетка. Подробно описаны многие процессы, протекающие в нервной клетке и нервной системы в целом, но нет четкого алгоритма их работы, который можно было бы перенести в модель или компьютерную программу.

Простая идея алгоритма работы нейрона позволила решить эту проблему.
Читать полностью »

в 5:28, , рубрики: text-to-speech, wavenet, Блог компании Voximplant, генерация музыки, генерация речи, математика, машинное обучение, нейронные сети

WaveNet: новая модель для генерации человеческой речи и музыки - 1Наша облачная платформа Voximplant — это не только телефонные и видео звонки. Это еще и набор «батареек», которые мы постоянно улучшаем и расширяем. Одна из самых популярных функций: возможность синтезировать речь, просто вызвав JavaScript метод say во время звонка. Разрабатывать свой синтезатор речи — на самая лучшая идея, мы все-таки специализируемся на телеком бэкенде, написанном на плюсах и способном обрабатывать тысячи одновременных звонков и снабжать каждый из них JavaScript логикой в реальном времени. Мы используем решения партнеров и внимательно следим за всем новым, что появляется в индустрии. Хочется через несколько лет отойти от мема «Железная Женщина» :) Статья, адаптированный перевод которой мы сделали за эти выходные, рассказывает про WaveNet, модель для генерации звука (звуковых волн). В ней мы рассмотрим как WaveNet может генерировать речь, которая похожа на голос любого человека, а также звучать гораздо натуральнее любых существующих Text-to-Speech систем, улучшив качество более чем на 50%.

Мы также продемонстрируем, что та же самая сеть может использоваться для создания других звуков, включая музыку, и покажем несколько автоматически сгенерированных примеров музыкальных композиций (пианино).
Читать полностью »

в 11:32, , рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 5. Смысловой подход к анализу информации - 1
Известный всем тест Тьюринга говорит о том, что понять: мыслит машина или нет, можно по тому отличим ли мы ее в беседе от человека или нет. При этом подразумевается, что вестись будет не светская беседа, а, по сути, допрос с пристрастием в котором мы будем всячески пытаться загнать машину в тупик. Что мы при этом будем проверять? Только одно — понимает ли машина суть задаваемых нами вопросов. Пытается ли она, просто, формально манипулировать словами или она может правильно интерпретировать значения слов, используя при этом знания, полученные ранее в беседе, или, вообще, общеизвестные людям знания.

Пожалуй, во время теста не особо интересно спрашивать у машины: когда была Куликовская битва. Гораздо интереснее что она скажет, например, о том: зачем мы нажимаем сильнее на кнопки пульта, у которого садятся батарейки?

Различие человеческого мышления и большинства компьютерных алгоритмов связано с вопросом понимания смысла. Как правило, в компьютерную программу закладываются достаточно жесткие правила, которые определяют то, как программа воспринимает и интерпретирует входную информацию. С одной стороны, это ограничивает вольность общения с программой, но, с другой стороны, позволяет избежать ошибок, связанных с неправильной трактовкой нечетко сформулированных высказываний.
Читать полностью »

в 12:31, , рубрики: искусственный интеллект, мозг, нейрон, нейронные сети, нервная система

Симулятор нервной системы. Часть 2. Модулируемый нейроэлемент - 1

На заглавном изображении моллюск рода Аплизия, в его нервной системе всего 20 000 нервных клеток. Практически таких же как и в Вашей нервной системе, те же самые дендриты, аксоны, медиаторы. Те же самые белки и вещества. И путь к понимаю природы сознания и сложного интеллектуального поведения не может проходить мимо этого скромного существа.

Здравствуй, Geektimes, и мы переходим ко второй части, которая будет посвящена второму типу нейроэлементов – это модулируемому нейроэлементу.
Читать полностью »

1...1020...343536...40...47
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js