Рубрика «AI»

Хорошая новость в том, что я обнаружил много проблем. Плохая новость в том, что вы одна из них.

Большинство менеджеров и маркетологов называют искусственным интеллектом всё подряд: пылесосы, игрушечных роботов-трансформеров и даже подбор мобильных тарифов. Это в тренде и хорошо продаётся, только одна проблема — даже учёные не рискуют говорить, что создали ИИ.

Решили разобраться в определениях: можем ли мы вообще говорить об искусственном интеллекте, чем он отличается от машинного обучения и справедливо ли презрительно поднимать брови, когда мы видим очередную рекламу с ИИ.
Читать полностью »

Проект Neon от Samsung: цифровые банкиры, телеведущие, компаньоны - 1

Суперреалистичные цифровые люди из проекта Neon – настоящие. Ну, вроде того. И да, не спрашивайте у них прогноз погоды…

Загадочная компания, выросшая из Samsung Technology и Advanced Research Labs (STAR Labs), показала себя на выставке CES 2020 в Лас-Вегасе с 7 по 10 января. Они презентовали технологию Neon – «виртуальное существо, которое выглядит и ведет себя как человек, проявляет эмоции и разумность». По сути, Neon создает видеочат-ботов (далее – неоны), которые выглядят как настоящие люди; это не всезнающие ассистенты, андроиды, заменители или копии людей, Они не расскажут вам о погоде или когда умер Авраам Линкольн. «Неоны – это не ИИ-ассистенты, они больше похожи на нас. Это независимые, хоть и виртуальные, существа, которые учатся на собственном опыте. Они не знают всего на свете и они – не интерфейс для доступа в Интернет, чтобы уточнять, какая погода за окном или включать вашу любимую музыку», – говорят в компании.
Читать полностью »

В тактических играх ИИ очень важен. Если ИИ видится как «искусственный идиот», то игру может спасти потрясающий мультиплеер, сюжет, атмосфера и графика (это неточно). Решение очевидное: делай хороший ИИ, в чём тут могут быть проблемы?

Cat terminator by CoolAI

В деталях. Ниже описаны мои шаги по конструированию сильного ИИ с характером. Не супер сильного [1], но способного быстро отработать локально в прожорливом браузере любого средне-слабого ПК. Мною применён подход экспертных систем с использованием набора эвристик и мутаций. Описаны 15 шагов постепенного преображения ИИ, каждый из шагов можно пощупать.
Читать полностью »

CIMON-2: (не)судный день, или как IBM Watson забрался выше облаков - 1

CIMON – Crew Interactive Mobile CompanioN (далее «Саймон») – научная разработка аэрокосмического агентства Airbus и IBM, спонсированная германским центром авиации и космонавтики DLR. В прошлом году его впервые испытали «в бою» на МКС, а в этом месяце начали испытание второй версии помощника. Так как нам интересно все, что связано с высокотехнологичными и прорывными коммуникациями – например, мы уже писал про работу с IBM Watson – то мы не смогли пройти мимо этой новости и подготовили перевод-компиляцию из нескольких зарубежных материалов, чтобы понять самим и сообщить вам – зачем астронавтам условная Алиса/Алекса/{you name it}? Под катом вас ждет хронология событий, цитаты сопричастных и небольшой вывод. Приятного чтения!
Читать полностью »

image

Nvidia создала AI-систему DIB-R (differentiable interpolation-based renderer), которая построена на основе ML-фреймворка PyTorch. Система способна преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные объекты.

DIB-R обрабатывает картинку, а затем преобразует ее в высокоточную 3D-модель. Учитываются формы, текстура, цвета и освещение объекта. При этом задействована архитектура кодера-декодера, типа нейронной сети, которая преобразует входные данные в вектор, используемый для прогнозирования конкретной информации.

Вся работа занимает менее чем 100 миллисекунд. Читать полностью »

Тестирование AI и стартаперство: интервью с Адамом Карми (Applitools) - 1

Есть популярная фраза «scratch your own itch»: если хочешь создать новый продукт, делай такой, которого тебе самому не хватает. В этом случае лучше всего понимаешь, как сделать его хорошо.

Адам Карми остро ощущал нехватку инструмента для визуального тестирования, который помог бы людям не ломать глаза в поисках поехавшей вёрстки. А в итоге он создал такой инструмент, приспособив для этого AI, и стал одним из сооснователей компании Applitools. Звучит как работа мечты: когда борешься со знакомой тебе болью, то ощущаешь, что меняешь мир к лучшему. Но с какими сложностями сталкивается айтишник, когда от него зависит судьба целой компании?

А поскольку сам инструмент Applitools тоже надо тестировать, Адам узнал многое о тестировании проектов с AI. Уже завтра на Heisenbug он расскажет о том, как это делать, и его доклад попадёт в открытую трансляцию — так что все желающие смогут посмотреть его в прямом эфире. А пока что мы расспросили его на обе темы: и о том, каково создавать компанию, и о вещах, связанных с тестированием и AI.

Читать полностью »

CodeSide. Новая игра для знаменитого соревнования Russian AI Cup - 1

Сообщество участников чемпионатов и команда Mail.ru Group в сотрудничестве с Codeforces.com приглашают вас на самую настоящую бойню, от которой вы получите бессонные ночи и мозоли на руках, поскольку будете участвовать в одном из самых живых и интересных чемпионатов по программированию искусственного интеллекта в мире — Russian AI Cup. Поверьте, что организаторы всего этого безумия продали все свои души ради создания игры, в которую вы захотите играть.

Вам будут нужны только доступ в Интернет, компьютер, голова конечно же, ну и желание ворваться в самую незаурядную тусовку. Возможно, что ещё пригодится кофе. Добро пожаловать!

Каждый год мы ломаем наши головы, чтобы придумать тему следующего соревнования. Так мы делаем уже с далёкого 2012 года. В этой статье я не буду рассказывать про предыдущие соревнования. Полезные ссылки будут в конце статьи.
Читать полностью »

Искусственный интеллект вступил в дебаты с людьми, и убедил, что он не опасен - 1

В Кембридже прошли двухчасовые дебаты по поводу потенциальной опасности искусственного интеллекта. Защитником выступала машина Project Debater, разработанная IBM. Используя свои аргументы и разбивая доводы оппонентов, ей удалось доказать аудитории, что в итоге AI принесёт обществу больше пользы, чем вреда.Читать полностью »

Все началось с увлечения глубоким обучением, нейронными сетями и далее по списку. Я посмотрел пару курсов, поучаствовал в соревновании на Kaggle… "чем бы еще заняться?". Тут мимо как раз по своим делам проползал робот-пылесос (Xiaomi Vacuum Cleaner V1) и подкинул интересную идею…

Превращаем робот-пылесос в универсального солдата - 1

Читать полностью »

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Machine learning».


Оптимизация стратегии игры в Блэкджек методом Монте-Карло - 1

Обучение с подкреплением штурмом взяло мир Искусственного Интеллекта. Начиная от AlphaGo и AlphaStar, все большее число видов деятельности, в которых раньше доминировал человек, теперь завоевано агентами ИИ, работающими на основе обучения с подкреплением. Короче говоря, эти достижения зависят от оптимизации действий агента в определенной среде для достижения максимального вознаграждения. В последних нескольких статьях от GradientCrescent мы рассмотрели различные фундаментальные аспекты обучения с подкреплением, от основ систем с бандитами и подходов, основанных на политике, до оптимизации поведения на основе вознаграждения в Марковских средах. Все эти подходы требовали полных знаний о нашей среде. Динамическое программирование, например, требует, чтобы мы обладали полным распределением вероятностей всех возможных переходов состояний. Однако в действительности мы обнаруживаем, что большинство систем невозможно интерпретировать полностью, и что распределения вероятностей не могут быть получены в явном виде из-за сложности, врожденной неопределенности или ограничений вычислительных возможностей. В качестве аналогии рассмотрим задачу метеоролога – число факторов, участвующих в прогнозировании погоды, может быть настолько велико, что точно вычислить вероятность оказывается невозможным.Читать полностью »


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