Компьютерные игры существуют почти столько же, сколько и сами компьютеры. Хотя в это трудно поверить, текстовая адвенчура Zork была Fortnite-ом своего времени. Но Zork был ещё и чем-то большим. Ради портируемости и экономии пространства сам Zork был написан на Zork Implementation Language (ZIL), в котором активно использовалась совершенно новая на тот момент концепция объектно-ориентированного программирования, и выполнялся в виртуальной машине. И всё это происходило в 1979 году. Разработчики использовали всевозможные хитрости, чтобы уместить как можно бОльшую часть Подземной империи в компьютеры, имевшие всего 32 КБ ОЗУ. Однако Zork стал не только технологическим прорывом, но и большой вехой в истории компьютерных игр. При этом возник он не на пустом месте.
Читать полностью »
Рубрика «обработка естественных языков»
Zork и Z-Machine: как разработчики перенесли игру с мейнфреймов на 8-битные домашние компьютеры
2019-12-12 в 4:34, admin, рубрики: apple II, interactive fiction, TRS-80, Zork, виртуальная машина, Игры и игровые приставки, мейнфреймы, ненормальное программирование, обработка естественных языков, разработка игр, старое железоМетод формализованных моделей как альтернатива нейронным сетям
2017-10-28 в 15:07, admin, рубрики: глубокое обучение, машинное обучение, обработка естественных языков, теорияНа этот вброс меня подталкивает доминирование статистических методов, особенно нейронных сетей — да, я именно так их буду классифицировать. С одной стороны я ничего не имею против них, но в то же время чувствуется явный перекос, иногда даже нейронные сети едва ли не отождествляют с неопределённым понятием искусственного интеллекта, хотя так ли хуже SVM, HMM и т.д. В вопросе обработки естественных языков я всегда был сторонником лингвистических методов в противовес статистическим, но чувствуется их существенный недостаток — трудоёмкость моделирования вручную по сравнению с машинным обучением. А может для лингвистических методов машинное обучение тоже применимо?
Rambler & Co выкупил контрольный пакет акций разработчика лингвистического софта RCO
2015-07-14 в 9:43, admin, рубрики: Rambler & Co, аналитические системы, обработка естественных языков, покупка контрольного пакета, слияния и поглощения, софт для госструктур, метки: rambler & coПо данным «СПАРК-Интерфакс», Rambler & Co выкупил 51% компании RCO. Ею также владеют Владимир Плешко (14,5%), Игорь Федотченко (14%), Владимир Стрельников (10,5%), Павел Поляков (5%) и Александр Антонов (5%). В 2013 году выручка RCO составила 38,6 миллионов рублей. По оценке управляющего партнера Gagarin Capital Николая Давыдова, сумма сделки могла составить 75 миллионов рублей «плюс опцион на покупку остальных 49%».Читать полностью »
Обработка естественных языков: недостающий инструмент
2013-02-25 в 12:36, admin, рубрики: искусственный интеллект, обработка естественных языков, переводы, Поисковые машины и технологии, метки: обработка естественных языков, переводы
Положим, хотите Вы создать веб-приложение. В современном мире создано неисчислимое множество ПО, призванного облегчить Вам жизнь. Можете воспользоваться каким-нибудь всеобъемлющим фреймворком, или подключить пару библиотек, которые решат за Вас типичные задачи вроде шаблонизации, управление базами данных, обеспечения интерактивности и тому подобное. Эти библиотеки предоставляют Вам единообразный интерфейс к решению как общих, так и исключительных задач, с которыми Вы, возможно, не были бы в состоянии сходу справиться.
Но среди этого обилия инструментов зияет значительный пробел: библиотека для работы с естественными языками.
Какая же сила нужна «сильному ИИ»?
2012-08-04 в 22:27, admin, рубрики: Brainfuck, извлечение знаний, искусственный интеллект, когнитивная лингвистика, когнитивные технологии, машинный перевод, обработка естественных языков, обработка текстов, образное мышление, поисковые системы, смысловой поиск, метки: извлечение знаний, искусственный интеллект, когнитивная лингвистика, когнитивные технологии, машинный перевод, обработка естественных языков, обработка текстов, образное мышление, поисковые системы, смысловой поискВ принципе, любой Интеллект какого-либо Объекта или Системы определяется ПОВЕДЕНИЕМ этого Объекта или этой Системы, которое, в свою очередь, определяется в общем случае двумя технологиями: ФИЗИОЛОГИИ (Психики), как рефлекторные реакции на входное воздействие, и РАЗУМА (Сознания), как осмысленные решения на оценку обстановки.
Уровень известных «перцептронных» технологий (и иже с ними различной «нейро-кванто-семанто-статистико-математико-сетевой лабуды) это, как раз, технология Физиологии. То есть, пришёл сигнал на вход, значит, выполнил соответствующее действие. Но это просто «безмозглые автоматы» и вот они называются «слабым ИИ».
Однако, естественный Интеллект человека базируется, в основном, на второй технологии – на Разуме. А это уже «сильный ИИ». Вот в чём их принципиальная разница – в Сознании.Читать полностью »
Не надо вычислять смысл и знания, когда их можно доставать из машинной памяти
2012-04-24 в 13:06, admin, рубрики: искусственный интеллект, ит-инфраструктура, Компьютерная лингвистика, машинный перевод, обработка естественных языков, смысловой поиск, метки: искусственный интеллект, Компьютерная лингвистика, машинный перевод, обработка естественных языков, смысловой поиск 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 »
Компьютерная лингвистика бессильна нам помочь в обработке текстов
2012-04-19 в 14:05, admin, рубрики: Инфосфера - мысли вслух, Исследования и прогнозы в IT, Компьютерная лингвистика, машинный перевод, обработка естественных языков, смысловой поиск, метки: Компьютерная лингвистика, машинный перевод, обработка естественных языков, смысловой поискКомпьютерная лингвистика на сегодня практически себя уже исчерпала. На это прямо указывает безуспешный опыт исследователей и разработчиков «интеллектуальных» информационных продуктов, трудившихся вот уже более полувека над созданием таких амбициозных программ, как, например, адекватный машинный перевод или смысловой поиск информации в масивах документов на естественном языке.
Будущее машинной обработки естественно-язычных текстов, безусловно, видится в создании и развитии надлингвистических технологий, способных осуществлять анализ содержания информации на уровне смыслового понимания контекста подобно тому, как это умеет делать человек. Однако, созданию «мыслящих машин» (Thinking Machine) длительное время препятствовали два основных фактора – отсутствие необходимой методологии и должного инструментария для решения двух фундаментальных задач — это нахождение «формулы смысла» и построения «модели знаний о мироздании» в некотором формализованном доступном для компьютера виде, без чего, собственно, невозможно повторить на программном уровне естество человеческого мышления.
Лингвисты вкупе с кибернетиками эти проблемы так и не смогли преодолеть, поскольку последнее лежит уже вне границ их предметной специализации, из-за чего, собственно, существенно затормозилось развитие таких давно затребованных прикладных направлений текстовой обработки, как, например, создание «умных» диалоговых систем или «смысловых Интернет-поисковиков». Да и тот же машинный перевод по-прежнему оставляет желать много лучшего.
Опыт развития научно-технического прогресса говорит о том, что прорывной искомый результат в итоге получается, как правило, на стыке разных технологических областей и предметных дисциплин. По всей видимости, проблема «машинного мышления» будет решена ровно тогда, когда мы точно поймём, как именно в процедурном плане работает наше естественное сознание, и когда достоверно сможем узнать, поддадутся ли эти процедуры мышления, проявленные нам в необходимом и достаточном количестве, своей окончательной компьютерной алгоритмизации.
Читать полностью »