Рубрика «искусственный интеллект» - 153

На Хабре есть большое количество статей о нейронных сетях, в которых присутствует картинка нейрона в виде кружочка с входящими стрелочками, картинка с линиями нейронов и обязательная формула суммы произведения весов на признаки. Эти статьи часто вызывают негодование уважаемой публики своей очевидностью и схожестью с обучением рисования совы. В этой статье я пойду ещё дальше – здесь не будет даже этого. Ни математики, ни сравнений с мозгом. Вы вряд ли научитесь по этой статье чему-то практическому и есть большая вероятность, что всё изложенное покажется Вам слишком очевидным. Цель этой статьи — вопрос: что можете с помощью нейронных сетей сделать Вы. Не Яндекс, не Google, не Facebook, а именно Вы – с Вашим пятилетним стажем работы веб-разработчиком и трехлетним ноутбуком.

image

Читать полностью »

На Хабре есть большое количество статей о нейронных сетях, в которых присутствует картинка нейрона в виде кружочка с входящими стрелочками, картинка с линиями нейронов и обязательная формула суммы произведения весов на признаки. Эти статьи часто вызывают негодование уважаемой публики своей очевидностью и схожестью с обучением рисования совы. В этой статье я пойду ещё дальше – здесь не будет даже этого. Ни математики, ни сравнений с мозгом. Вы вряд ли научитесь по этой статье чему-то практическому и есть большая вероятность, что всё изложенное покажется Вам слишком очевидным. Цель этой статьи — вопрос: что можете с помощью нейронных сетей сделать Вы. Не Яндекс, не Google, не Facebook, а именно Вы – с Вашим пятилетним стажем работы веб-разработчиком и трехлетним ноутбуком.

image

Читать полностью »

imageАвтор материала знакомит нас со своим коллегой Крисом — @Malakhor9000

Крис работает в офисе, где есть целая куча сотрудников, которым нравится «лепить» его лицо фотошопом на самые разные фотки, и постить все это в Slack-канале компании.

Однако постоянно открывать редактор и «копипастить» вырезки лица — дело нудное, особенно когда Крис пытается отвлечь коллег рассказами о своих геройствах в Smite. И вот после многих ночей, проведенных в фотошопе на протяжении нескольких недель, автор материала решительно захотел найти более удобный способ. Так на свет появилась идея написания @Chrisbot. Подробности этой истории ниже.

Изначально, когда я обдумывал идею, я знал, что в проекте будет три главных компонента:

  1. Простая обработка изображения.
  2. Интеграция со Slack.
  3. Распознавание лиц.

image
Читать полностью »

Нейросеть Inception спасает женские груди по гигапиксельным фотографиям - 1

Лечение рака груди сильно зависит от того, на какой стадии находится болезнь. Чтобы понять стадию, проводится микроскопическое исследование образцов биопсии примыкающих лимфатических узлов (увеличение 40X). На некотором количестве слайдов 100 000 × 100 000 пикселей патолог внимательно ищет области раковых клеток, то есть метастазы. Это очень трудоёмкий процесс, доступный только опытному специалисту. К счастью, в последнее время на помощь врачам приходят системы машинного зрения. Компьютер сильно уступает человеку по специфичности, то есть точности выявления отрицательных образцов, но зато обогнал его по чувствительности, то есть точности выявления положительных образцов.
Читать полностью »

ИИ становится страховым агентом - 1

Когнитивная система IBM Watson опробовала уже много профессий, включая научную сферу, юридические специальности, медицину, метеорологию… В большинстве случаев Watson может работать эффективнее людей. С течением времени «производительность труда» системы растет, поскольку система становится все мощнее и функциональнее.

В этом году Watson пробует себя в страховании, причем успешно. Японская страховая компания, воспользовавшись услугами IBM, смогла сократить расходы, снизив число сотрудников-людей в штате. И не одного-двух человек, а сразу 34. По словам руководства компании, IBM Watson способен увеличить производительность труда на 30%. Fukoku Mutual Life Insurance, именно так называется компания, считает, что средства, вложенные в когнитивную систему от IBM, могут быть возвращены в течение двух лет или даже менее длительного срока.
Читать полностью »

Будущее искусственного интеллекта - 1

В предыдущей статье мы описали прошлое и настоящее искусственного интеллекта – как выглядит ИИ сегодня, разницу между сильным и слабым ИИ, ОИИ, и некоторые философские идеи по поводу природы сознания. Слабый ИИ можно встретить где угодно в виде ПО, предназначенного для умного выполнения определённых задач. Итоговая цель – сильный ИИ, и именно настоящий сильный ИИ будет напоминать то, что знакомо нам из популярной фантастики.

Обобщённый ИИ – современная цель, которой многие исследователи посвящают сегодня свои карьеры. У ОИИ не обязательно должно быть какое-то сознание, но он должен справиться с любой задачей, связанной с данными, которую мы перед ним поставим. Конечно, в природе людей есть желание предсказывать будущее, и именно этим мы и займёмся в данной статье. Какие наилучшие догадки мы можем сделать по поводу связанных с ИИ ожиданий в ближайшем будущем? Какие этические и практические проблемы могут возникнуть с появлением обладающего сознанием ИИ? В предполагаемом будущем, должен ли ИИ обладать правами, или, например, нужно ли его бояться?
Читать полностью »

image

Концепция ИИ восходит к гораздо более ранним временам, чем время появления современных компьютеров – ещё к греческим мифам. Гефест, греческий бог ремесленников и кузнецов, создал автоматы, работавшие на него. Ещё один мифический персонаж, Пигмалион, вырезал статую прекрасной женщины из слоновой кости, в которую затем и влюбился. Афродита наградила статую жизнью в качестве дара Пигмалиону, который женился на уже живой женщине.

В истории постоянно встречались мифы и легенды об искусственных существах, наделённых интеллектом. Они разнились от просто сверхъестественных источников (греческие мифы) до более научных методов, таких, как алхимия. В художественных произведениях, в частности, в научной фантастике, ИИ стали всё чаще появляться в XIX веке.

Но только когда математика, философия и научные методы развились достаточно для того, в XIX и XX веках ИИ начали принимать всёрьёз в качестве реальной возможности. Именно тогда такие математики, как Джордж Буль, Бертран Рассел и Альфред Норт Уайтхед начали предлагать теории формализации логических рассуждений. С разработкой цифровых компьютеров во второй половине XX века эти концепции нашли практическое применение, и вопрос ИИ начали исследовать по-настоящему.
Читать полностью »

image

Всем привет! Сегодня я хочу поговорить о чат-ботах – новом тренде, который постепенно пытается вытеснить мобильные приложения и соцсети.

В последнее время можно выявить тенденцию, что интерес пользователей к общению в социальных сетях и использованию мобильных приложений несколько угасает, и на сцену выходят чат-боты, способные отсеять горы лишней информации и выдать именно ту, которая интересует пользователя. Чат-бот – это персональный ассистент, программа, которая знает о вас всё и поэтому может предугадывать желания. Она закажет билеты на самолёт, оплатит доставку пиццы, поможет спланировать день и напомнит, когда нужно поздравить жену с годовщиной свадьбы. Виртуальные собеседники заменяют консультантов в магазинах, банках, юридических конторах.

Чат-боты существуют уже более полувека. И я предлагаю вам проследить, с чего всё начиналось.
Эволюция чат-ботов: кратко на примерах
Читать полностью »

Исследования показывают, что компьютерные модели, известные, как нейронные сети, используемые во всё возрастающем числе приложений, могут учиться распознавать последовательности в данных по тем же алгоритмам, что и человеческий мозг.

image

Мозг решает свою каноническую задачу – обучение – подстраивая множество своих соединений по неизвестному набору правил. Чтобы раскрыть эти правила, учёные 30 лет назад начали разрабатывать компьютерные модели, пытающиеся воспроизвести процесс обучения. Сегодня в растущем числе экспериментов становится видно, что эти модели ведут себя очень похожим на реальный мозг образом при выполнении определённых задач. Исследователи говорят, что эта похожесть говорит о базовом соответствии между алгоритмами обучения мозга и компьютера.

Алгоритм, используемый компьютерной моделью, называется машиной Больцмана. Он изобретён Джеффри Хинтоном и Терри Сейновски в 1983 году [на самом деле, в 1985 – прим. перев.]. Он выглядит весьма многообещающим в качестве простого теоретического объяснения нескольких процессов, происходящих в мозгу – развития, формирования памяти, распознавания объектов и звуков, цикла сна и бодрствования.
Читать полностью »

Роботизированные автомобили должны научиться понимать людей - 1

Компаний, которые занимаются разработкой роботизированных автомобилей, все больше. Оно и понятно — ведь многие ученые, футурологи, специалисты по искусственному интеллекту предсказывают, что в будущем люди будут передвигаться на транспортных средствах, которые едут сами, без контроля водителя. Роботизированные автомобили, а речь именно о них, уже появились. Правда, они еще не идеально разбирают обстановку на дорогах, но аппаратное и программное обеспечение таких машин постоянно совершенствуется и общий прогресс заметен.

Управляют движением автономных машин алгоритмы, и довольно сложные. Они разбирают ситуацию на дорогах и руководят транспортным средством. Если автомобиль «видит» зеленый свет, то компьютерная система дает разрешение транспортному средству двигаться. На светофоре красный? Тогда нужно остановиться. Набор правил дорожного движения достаточно четкий, хотя и не математически точный. Но, в принципе, научить компьютер кататься по дорогам идеально все же можно. Или нет? Специалисты из Стокгольмского университета утверждают, что разработчики автономных систем управления машин не учитывают еще один фактор — социальный. Езда на автомобиле, по их словам, это не просто передвижение из точки А в точку Б, но еще и социальное взаимодействие водителей. И без учета этого фактора обучить компьютер ехать по дороге без происшествий не получится.
Читать полностью »


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