Рубрика «AGI»

в 7:07, , рубрики: AGI, AI, ani, Блог компании Mail.Ru Group, ИИ, интеллект, искусственный интеллект, Научно-популярное, сознание, ум
Сонм разумов: актуальные барьеры и трамплины на пути создания общего ИИ - 1

(c) 

Проекты создания общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI), о которых сегодня пойдет речь, считаются менее амбициозными, чем любой сильный ИИ. Однако некоторые ученые утверждают, что компьютеры никогда не смогут получить возможности человеческого интеллекта.

Как у сторонников, так и у противников идеи о компьютерах, способных решить любую подвластную человеку интеллектуальную задачу, найдется немало аргументов в защиту своей позиции. Узнаем, какие доводы приводит каждая из сторон, и попробуем разобраться, есть ли шанс у AGI сейчас и в будущем.

Статья основана на недавней публикации профессора Рагнара Фьелланда «Почему ИИ общего назначения не будет создан», но мы будем рассматривать не только аргументы «против». 
Читать полностью »

в 10:28, , рубрики: AGI, ARC, big data, data science, kaggle, Алгоритмы, Блог компании Сбербанк, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети

Кто-то с ужасом, а кто-то с нетерпением ждет ИИ как в произведениях фантастов. С личностью, эмоциями, энциклопедическими знаниями и главное – с интеллектом, то есть способностями к логическим выводам, оперированию абстрактными понятиями, выделению закономерностей в окружающем мире и превращению их в правила. Как мы знаем, именно такой ИИ теоретики называют «сильным» или ещё AGI. Пока это далеко не мейнстримное направление в машинном обучении, но руководители многих больших компаний уже считают, что сложность их бизнеса превысила когнитивные способности менеджеров и без «настоящего ИИ» двигаться вперёд станет невозможно. Идут дискуссии, что же это такое, каким он должен быть, как сделать тест чтобы уж точно понять, что перед нами AGI, а не очередной blackbox, который лучше человека решает локальную задачу – например, распознавание лица на фотографии.

Три недели назад на каггле прошло первое в истории платформы соревнование по «сильному» ИИ – Abstraction and Reasoning Challenge. Чтобы проверить способность моделей к обобщению и решению абстрактных задач, все участники суммарно решили только чуть менее половины задач. Решение-победитель справляется приблизительно с 20% из них — и то девятичасовым перебором вручную захардкоженных правил (ограничение в девять часов установили организаторы).

В посте я хочу напомнить о сложностях работы с AGI, рассказать о самых интересных идеях участников, топовых решениях и поделиться мнением, что не так с текущими попытками создать AGI.
Читать полностью »

в 11:52, , рубрики: AGI, artificial intelligence, natural language processing, python, Блог компании Сбербанк, искусственный интеллект, машинное обучение

Если вы закончили школу уже во времена ЕГЭ, то вам известно, что все задания в нём имеют набор стандартных формулировок и упорядочены по типам. С одной стороны, это облегчает подготовку к экзамену: школьник уже знает, что нужно делать в задании, даже не читая его условия. С другой, любое изменение порядка вопросов может вызвать у него проблемы. Грубо говоря, на результат начинает больше влиять то, насколько человек довёл решения до автоматизма, а не то, как он рассуждает. Экзамен становится похож на работу скрипта.

image

В рамках конференции AI Journey мы решили провести конкурс на разработку алгоритма, который сможет сдать экзамен не хуже человека. Участникам предоставляются тестовые варианты заданий, которые можно использовать для валидации решений и для обучения. Мы как сотрудники Сбера не можем претендовать на призовой фонд, но тем не менее попробовали решить эту задачу и хотим рассказать о том, как мы это сделали. Спойлер — аттестат мы получили.

Читать полностью »

в 21:49, , рубрики: AGI, AI, aixi, artificial intelligence, reinforcement learning, ИИ, искусственный интеллект

В наше время словами «искусственный интеллект» называют очень много различных систем — от нейросети для распознавания картинок до бота для игры в Quake. В википедии дано замечательное определение ИИ — это «свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека». То есть из определения явно видно — если некую функцию успешно удалось автоматизировать, то она перестаёт считаться искусственным интеллектом.
Тем не менее, когда задача «создать искусственный интеллект» была поставлена впервые, под ИИ подразумевалось нечто иное. Сейчас эта цель называется «Сильный ИИ» или «ИИ общего назначения».
Читать полностью »

в 13:00, , рубрики: AGI, DeepMind, Republic: The Revolution, Theme Park, будущее здесь, Демис Хассабис, искусственный интеллект, Киберпанк, мозг, научная фантастика, обучение с подкреплением, сильный ИИ, символический ИИ, Сингулярность, Совет по этике, футурология

DeepMind и Google: битва за контроль над сильным ИИ - 1
Демис Хассабис основал компанию по созданию самого мощного в мире ИИ. Затем её купила Google

В августе 2010 года в конференц-зале в пригороде Сан-Франциско на сцену вышел 34-летний лондонец по имени Демис Хассабис. Он вышел неторопливой походкой человека, который пытается контролировать нервы, сжал губы в краткой улыбке и начал: «Итак, сегодня мы поговорим о разных подходах к разработке...» — тут запнулся, словно вдруг осознав, что озвучивает потаённые честолюбивые помыслы. Но потом всё-таки сказал: «… сильного ИИ».

Сильный ИИ (artificial general intelligence или AGI) означает универсальный искусственный интеллект — гипотетическую компьютерную программу, способную выполнять интеллектуальные задачи как человек или даже лучше. Сильный ИИ сможет выполнять отдельные задачи, такие как распознавание фотографий или перевод текста, которые являются единственными задачами каждого из слабых ИИ в наших телефонах и компьютерах. Но он также будет играть в шахматы и говорить по-французски. Будет понимать статьи по физике, сочинять романы, разрабатывать инвестиционные стратегии и вести восхитительные беседы с незнакомыми людьми. Он будет следить за ядерными реакциями, управлять электросетями и транспортными потоками и без особых усилий преуспеет во всём остальном. AGI сделает сегодняшний самый продвинутый ИИ похожим на карманный калькулятор.
Читать полностью »

в 19:33, , рубрики: AGI, algorithms, artificial intelligence, big data, c++, expert systems, machine learning, open source, Алгоритмы, машинное обучение

Машинное обучение как оно есть сейчас

В популярных методах машинного обучения программа не выучивает алгоритм. Классификатор, нейронная сеть или, для большей очевидности, методы регрессии выучивают в лучшем случае функцию (в математическом, а не программистском смысле): имея входные данные, выдать выходные данные. Это может быть в лучшем случае единственным шагом алгоритма и не понятно, как масштабировать такое решение на целый алгоритм вместо одного шага. Без возможности выучивать алгоритмы, эти методы далеки от AGI (общего искусственного интеллекта — Artificial General Intelligence). На пути к AGI неплохо бы найти способ, чтобы программы выучивали алгоритмы с ветвлением, циклами и подпрограммами. Далее следует научить программы понимать другие программы. Далее понимать и улучшать саму себя. Не настаиваю что именно этим путём люди пройдут к AGI, но это моё скромное виденье.

Программа как прикладной искусственный интеллект

В отличие от других методов машинного обучения, в своё свободное время я сделал интерактивную систему, которая задаёт пользователю вопросы и после каждого ответа выдаёт список возможных целей — что может прийтись пользователю по вкусу, будь то новая игра, фильм, книга, товар или услуга. Смысл нового поисковика в том, что пользователь может не иметь представления о том, что именно он(а) ищет, поэтому не может сформировать ключевых слов чтобы вбить в существующие поисковики. А вот ответить на вопросы программы может, и всегда есть вариант «не знаю/затрудняюсь ответить».
Читать полностью »

в 12:02, , рубрики: AGI, Artificial General Intelligence, будущее здесь, иион, искусственный интеллект, пожарная тревога
image

Зачем нужна пожарная тревога?

Можно было бы решить, что пожарная тревога должна давать вам важное доказательство наличия пожара, что позволяет вам изменить свои планы и покинуть здание.

В классическом эксперименте, проведённом Латейном и Дарли [Latane and Darley] в 1968 году, восемь групп по три студента попросили заполнить анкету, усадив в комнате, которая вскоре после начала эксперимента начала заполняться дымом. Пять из восьми групп не отреагировали и не пожаловались на дым, даже когда он стал таким плотным, что они начали кашлять. Последующие действия показали, что одиночный студент жаловался на дым в 75% случаев. А студент в обществе двух других людей, которых попросили ничего не предпринимать, реагировал на дым только в 19% случаев. Этот и другие эксперименты показали, что на самом деле происходит плюралистическое игнорирование. Мы не хотим показаться паникёрами и испугаться чрезвычайной ситуации, поэтому мы стараемся выглядеть спокойными, краем глаза наблюдая за тем, как ведут себя другие – но они, конечно же, тоже стараются выглядеть спокойными.

Я читал большое количество отчётов о воспроизведении этого эксперимента и его вариациях, и полученные результаты оказались вопиющими. Мне кажется, что этому результату не суждено погибнуть в кризисе воспроизведения, и я о проблемах с его воспроизведением не слышал.
Читать полностью »

в 13:54, , рубрики: AGI, AMI, ARI, asterisk, разработка

В начале времен единственным "поставщиком" функционала Asterisk были модули, многие из которых расширяли арсенал приложений и функций плана набора.

Тогда, в начале времен, все эти команды и функции далеко опережали свое время, и благодаря им Asterisk "уделывал" по функционалу многие коммерческие продукты.

Если возникала какая-нибудь необходимость в выходе за пределы имеющихся приложений и функций, можно было написать свой собственный модуль на языке С, и это был единственный способ расширения функционала и выхода из имеющейся "клетки", какой бы просторной она ни была.

Но разработку модуля Астериск на языке С сложно назвать тревиальной задачей. Это весьма тернистый путь, к тому же весьма рискованный, ведь критическая ошибка в своем модуле запросто приводила к полному падению Asterisk в core.

Нужны были более "мягкие" и простые способы для расширения функций и интеграции с другими системами.

Так появились интерфейсы AGI и AMI.

Читать полностью »

в 10:16, , рубрики: 8800, AGI, asterisk, javascript, node.js, ресурс нумерации, Сетевые технологии

Информация далее, возможно, будет интересна тем, кто использует астериск, получает на него номер 8-800 и имеет абонентов в офисах, которые расположены в нескольких городах РФ.

Мое решение классической задачи астерискера-телефониста: бизнес хочет, чтобы на звонки Дальнего Востока отвечал офис во Владивостоке, звонки Урала и Сибири — офис в Новосибирске, а на все остальные — офис в Москве.

Можно воспользоваться вариантом, представленным ранее на Хабре в статье, но я решил сделать решение немного более универсальным. Далее детали реализации и видео-инструкция.
Читать полностью »

в 0:57, , рубрики: AGI, AMI, asterisk, метки: , ,

В Asterisk версии 12 появился REST интерфейс (Asterisk REST Interface — ARI).

Да, это RESTful API в натуре.

Пока имеются следующие ресурсы:

  • Asterisk
  • Bridges
  • Channels
  • Endpoints
  • Events
  • Recordings
  • Sounds
  • Applications
  • Playbacks
  • Devicestates
  • Mailboxes

Или, интерфейсы к Каналам, Девайсам, Бриджам, Записям, Звукам. Вероятно, будут наращивать мощности :-)

Ну и главная фишка, это возможность подключения через WebSocket на /ari/events и в режиме постоянного соединения получать события.
В отличие от AMI, тут гуляют объекты в JSON формате, и работать с событиями крайне удобно.
Например, оригинация звонка выглядит так: Читать полностью »

12
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