Метка «искусственный интеллект» - 11

Что такое человек? Как он думает? Почему иногда он делает так, а иногда по-другому? Человечество не может ответить на все эти вопросы, но при этом хочет создать суперкомпьютер, который будет полноценным человеком. Мы создаем искусственный интеллект (далее — ИИ), мы стараемся создать нечто, что будет таким же умным, как и человек, но при этом не понимаем, как чувствует человек.

Да, мы можем описать какие-то чувства через эмоции, но как мы сделаем так, чтобы машина умела не только думать, как человек, но и чувствовать, если мы можем описать, но не можем запрограммировать эмоции? Для этого нам нужно научиться моделировать свои мысли при помощи математики и информатики. Именно эта проблема, проблема моделирования духовных процессов для меня является наиболее привлекательной в изучении ИИ.
Читать полностью »

Коллеги! Я написал свой первый рассказ, пилю сюда.
Рассказ называется — Спасибо, у меня получилось!
Буду рад вашим комментариям! Поехали!

image
Читать полностью »

        Сегодня мы хотели бы рассказать о своем исследовании в области персонализации новостной ленты в рамках проекта favoraim. Сама идея показывать пользователю только те новости (далее записи), которые будут ему интересны, не новая и вполне естественная. Для решения этой задачи есть устоявшиеся и хорошо зарекомендовавшие себя модели.

        Принцип работы этих алгоритмов похож: мы анализируем реакцию пользователей (feedback) на предыдущие записи и пытаемся прогнозировать его реакцию на текущие события. Если реакция «положительная», событие попадает в ленту, если «отрицательная» — не попадает. Читать полностью »

Сделала это программа, которая убедила людей, что является 13-летним мальчиком из Одессы.

Тест Тьюринга пройден (на детском уровне сложности)

Согласно условиям теста Тьюринга, он считается пройденным, если программе удастся убедить в своей человечности хотя бы 30% судей в процессе 5-минутного текстового общения.
Читать полностью »

Найти бозон Хиггса может каждый!
12 мая ЦЕРН объявил «Higgs Boson Machine Learning Challenge», конкурс на лучший алгоритм по поиску событий с участием бозона Хиггса в наборе экспериментальных данных. Конкурс продлится до 15 сентября, победителей ждут денежные призы от $2000 до $7000. Удачное решение может быть интегрировано в реальный процесс обработки данных с детектора ATLAS. Для участия в конкурсе не нужны специальные знания в физике элементарных частиц.
Читать полностью »

В этой статье мы попытаемся рассказать о проблеме множественной классификации на примере решения задачи автоматической расстановки поисковых тегов для текстовых документов в нашем проекте www.favoraim.com. Хорошо знакомые с предметом читатели скорее всего не найдут для себя ничего нового, однако в процессе решения этой задачи мы перечитали много различной литературы где о проблеме множественной классификации говорилось очень мало, либо не говорилось вообще.

Итак, начнем с постановки задачи классификации. Пусть X — множество описаний объектов, Y — множество номеров (или наименований) классов. Существует неизвестная целевая зависимость — отображение y^*:X→Y, значения которой известны только на объектах конечной обучающей выборки X^m={(x_1,y_1 ),…,(x_m,y_m )}. Требуется построить алгоритм a:X→Y, способный классифицировать произвольный объект x∈X. Однако более распространенным является вероятностная постановка задачи. Пусть X — множество описаний объектов, Y — множество номеров (или наименований) классов. На множестве пар «объект, класс» X×Y определена вероятностная мера P. Имеется конечная обучающая выборка независимых наблюдений X^m={(x_1,y_1 ),…,(x_m,y_m )}, полученных согласно вероятностной мере P.
Читать полностью »

Использование психологического знания в построении искусственной личности

Читать полностью »

Логика мышления. Промежуточный итог

Итак, на сегодня в сеть выложены 17 статей из цикла «Логика мышления». Сам цикл – это попытка построить достаточно полную модель работы мозга. То есть, не просто описать отдельные механизмы, но и показать, как из их взаимодействия может рождаться человеческое мышление. То, что уже опубликовано – это фундамент излагаемой концепции. В нем показывается, как на уровне нейронов реализуются основные информационные механизмы. Этот фундамент определенным образом задает правила всей дальнейшей игры. Он определяет, каким инструментарием мы располагаем для реализации более сложных процессов. Я постарался показать, что, оставаясь в рамках биологически достоверных идей, можно создать модель, обладающую высокими вычислительными возможностями. Как пример было показано соответствие между свойствами коры и возможностями реляционной алгебры.
Читать полностью »

Логика мышления. Часть 17. Реляционная модель данных

Этот цикл статей описывает волновую модель мозга, серьезно отличающуюся от традиционных моделей. Настоятельно рекомендую тем, кто только присоединился, начинать чтение с первой части.

В 1970 году Эдгар Кодд опубликовал статью (Codd, 1970), в которой описал основы реляционной модели хранения данных. Практической реализацией этой модели стали все современные реляционные базы данных. Формализация модели привела к созданию реляционного исчисления и реляционной алгебры.

Основное элемент реляционной модели – это кортеж. Кортеж – это упорядоченный набор элементов, каждый из которых принадлежит определенному множеству или, иначе говоря, имеет свой тип. Совокупность однородных по структуре кортежей образует отношение.

Читать полностью »

Логика мышления. Часть 13. Ассоциативная память

Этот цикл статей описывает волновую модель мозга, серьезно отличающуюся от традиционных моделей. Настоятельно рекомендую тем, кто только присоединился, начинать чтение с первой части.

В предыдущей части мы показали как может выглядеть распределенная память. Основная идея заключается в том, что общий волновой идентификатор может объединить нейроны, которые своей активностью формируют запоминаемую картину. Чтобы воспроизвести конкретное событие достаточно запустить по коре соответствующий идентификатор воспоминания. Его распространение восстановит ту же картину активности, что была на коре на момент фиксации этого воспоминания. Но главный вопрос — это как нам получить требуемый идентификатор? Ассоциативность памяти подразумевает, что по набору признаков мы можем отобрать события, в описании которых присутствовали эти признаки. То есть должен существовать нейронный механизм, который позволит по описанию в определенных признаках, получить идентификатор подходящего под эти признаки воспоминания.

Когда мы говорили о распространении нейронных волн, мы исходили из того, что нейрон хранит на внесинаптической мембране те волновые картины, участником которых он является. Встретив знакомую картину, нейрон своим спайком создает продолжение уникального узора. И тут важно, что нейрон не просто в состоянии узнать волновую картину, а то, что он сам – часть распространяющегося узора. Только будучи сам частью уникальной волны нейрон способен участвовать в ее распространении.

Читать полностью »


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