В августе 2011 года Игорь Лабутов и Джейсон Йосински, два аспиранта Корнелльского университета, запустили пару чат-ботов напротив друг друга. Начав с простого приветствия, разговор ботов быстро превратился в словесную перепалку с обвинениями и спором о Боге. Первая беседа представителей ИИ завершилась конфликтом.
На страницах Википедии война правок уже давно ведётся с привлечением слабого ИИ, но иногда даже «хорошие» боты вступают в бесконечный конфликт.
Читать полностью »
Размышления , о применение генетического алгоритма для Машина Тьюринга.
Есть некая информация получаемая из внешней среды, представленная в бинарном коде, и есть Машина Тьюринга. А что если, взять и применить генетический алгоритм для составления программы Машина Тьюринга.
Которая, в свою очередь, будет конвертировать определенные данные, и сравнивать результаты выполнения модифицированной программы с эталоном решения.
Читать полностью »
Ничего нет хуже в Counter-Strike, чем встретиться со спинботом, который применяет аимбот. Аимбот — один из самых мощных читов, он выполняет автоприцел для выстрела в голову. А спинбот постоянно вращается вокруг своей оси, обеспечивая поле зрения 360 градусов. Таким образом, спинбот с аимботом мгновенно уничтожает всё вокруг, выполняя автоприцеливание даже у себя за спиной.
Спинбот — самый очевидный чит, который вычислялся довольно быстро, а вот аимбот и другие читы выявить со стороны гораздо сложнее. Поэтому до настоящего времени читеры чувствовали себя относительно вольготно. Но в будущем нечестных игроков будут выявлять и блокировать гораздо быстрее. Эту новость сообщил один из разработчиков из компании Valve.
Читать полностью »
Люди и животные при движении ориентируются относительно быстро, избегая препятствий в почти что рефлекторно. Кроме того, если человек не может сходу преодолеть очередную проблему на своем пути — например, открыть дверь с необычной ручкой, то за несколько секунд или минут обдумывания проблема решается и дверь, как правило, поддается. В следующий раз эта ручка уже не составит проблем. Речь, конечно, не только о дверях и ручках, а о решении подобных ситуаций в целом.
Кроме того, люди (равно, как и некоторые животные) могут предсказать, какое препятствие появится в течение последующих пары секунд или даже минут. Видя на своем пути киоск с газетами, человек понимает, что через 10-20 секунд его нужно обогнуть. С роботами (включая беспилотные автомобили и летающие аппараты) все сложнее. Для того, чтобы они умели решать свои проблемы самостоятельно, их нужно обучать. Корпорация Microsoft в числе прочих организаций занимается этой проблематикой и делает кое-какие успехи.
Читать полностью »
Искусственный интеллект — сфера, в которой сейчас занято большое количество инженеров и ученых. Практически каждый день появляются новости о разработке той либо иной формы слабого ИИ, выполняющей определенные функции, которые могут оказаться полезными человеку. Сейчас разработчики из DeepMind, подразделения холдинга Alphabet Inc., занимаются решением интересной и актуальной для современного общества проблемы. А именно — выясняют, при каких условиях несколько ИИ-агентов будут сотрудничать или конкурировать друг с другом.
Проблема, которую пытаются решить специалисты из DeepMind, схожа по сути с так называемой «дилеммой заключенного». Ее можно сформулировать следующим образом. Практически во всех странах наказание участников преступной группировки гораздо жестче, чем наказание преступников-одиночек, совершающих одинаковые преступления. Что, если полиция схватила двух преступников, которые попались примерно в одно и то же время за совершение сходных преступлений, и есть основания полагать, что преступники действовали по сговору? Дилемма появляется в том случае, если предположить, что оба преступника хотят минимизировать собственный срок заключения.
Читать полностью »
Доброго времени суток всем! Несколько дней назад была опубликована статья на GeekTimes: «Взять и победить: ИИ выиграл покерный турнир у четырех профи» и я хочу немного оспорить значимость этой победы.
Прежде всего хочу сказать, что я внимательно следил за происходящими событиями. Мне даже удалось получить ответы на интересующие вопросы от Carnegie Mellon University и профессионального игрока Джейсона Леса. Вообще к теме победы ИИ в покере отношусь очень серьёзно. Это не шахматы или какие-нибудь нарды, где компьютер способен намного оперативние просчитывать видимые ходы и вероятности.
В большинстве своём люди учатся на собственных ошибках. Редко когда на чужих. Общество совершает одни и те же ошибки снова и снова. Искусственный интелект развивается подругому. Если автопилот допускает ошибку, остальные самоуправляемые машины станут умнее. Все новопроизведенные автомобили будут созданы с полным набором навыков своих предков. Таким образом коллективное обучение ИИ, может происходить быстрее, чем у людей — Эрик Шмидт, Себастьян Трун.
Всем привет. В этот раз мы попытаемся разобраться с нейронными сетями без биологии и за 1 день.
Для того чтобы понять зачем нужны нейронные сети, нужно разобраться с тем, что они из себя представляют.
Искусственные нейронные сети — это совокупность искусственных нейронов, которые выполняют роль сумматоров.
Искусственные нейронные сети нужны для решения сложных задач, например: прогнозирование, распознавание образов. Так же они применяются в области машинного обучения и искусственного интеллекта, вы можете встраивать их в свои игры.
Главная особенность нейронных сетей — они способны обучаться.
Перед тем как переходить к строению нейронных сетей, нужно разобраться с их единицей — нейронами.
За входы обозначены x1, x2. На них поступают данные, либо в вещественном виде, либо в целом. Очень часто приходится проводить нормализацию входных данных. Для этого достаточно: 
Количество входов зависит от задачи.
Так же мы имеем веса: w1, w2. В них и заключается суть нейронных сетей, через них проходит обучение. О нём чуть позднее.
Перед началом обработки данных, входы умножаются на соответствующие им веса. Т.е x1 * w1, x2 * w2. Далее результаты произведений поступают на нейрон и суммируются. (x1 * w1) + (x2 * w2)
Например: x1 = 1; x2 = 3; w1 = 0; w2 = -1;
(1 * 0) + (3 * (-1) ) = -3
Прямо сейчас, пока вы читаете эти строки, в мире происходит удивительное событие — искусственный интеллект побеждает человека в очередной игре. Удивителен не сам факт превосходства машин, а то, что об этом мало пишут. Возможно, в связи с тем, что на этот раз машина состязается не в легендарную игру «го», не в DOOM, лапту или прятки, а в спортивный карточный покер.
Покер часто пренебрежительно называют азартной игрой, выигрыш в которой зависит исключительно от случая, но его на сегодняшний день в законодательном порядке признали официальным видом спорта в целом ряде стран (за исключением России). Самое интересное для нас и машин в том, что в покере выигрышные стратегии можно спрогнозировать при помощи теории вероятности. И самое главное, покер — это игра с неполной информацией, в отличие от шахмат, шашек, нард, где оба игрока видят положение всех фигур на доске. Ранее ИИ не мог победить там, где присутствует элемент неопределенности. Так что же изменилось?
Читать полностью »
Корпорация IBM в течение всего 2016 года активно занималась разработками решений на основе блокчейна. Об инициативах технологического гиганта за первые два триместра 2016 года можно еще раз прочесть в первой и второй частях Дайджеста блокчейн-решений IBM. Ниже публикуем 3-ю, заключительную в этом году часть послужного списка разработок IBM в области технологии распределенного реестра.
В конце августа компания IBM объявила о реорганизации внутренней блокчейн команды в новое бизнес-подразделение, работа которого будет посвящена искусственному интеллекту и технологиям облачных вычислений.
Читать полностью »
По Курцвейлу, логарифмическая шкала смены парадигм для ключевых исторических событий проявляет экспоненциальную тенденцию
Ключевой элемент для возникновения технологической сингулярности — запуск некотролируемого цикла самосовершенствования ИИ, где каждое новое более умное поколение ИИ будет появляться быстрее предыдущего. Согласно теории сингулярности по Вернору Винджу, в результате взрывного развития интеллекта в цикле экспоненциального самосовершенствования появится сверхинтеллект, который намного превзойдёт возможности человеческого разума и по сути будет непонятен для него. Называются разные примерные даты наступления сингулярности, исходя из экстраполяции технологического прогресса. Рей Курцвейл считает, что это произойдёт примерно в 2045 году (хотя он не считает обязательным экспоненциальное самосовершенствование ИИ), а среднее медианное значение по опросу экспертов по сильному ИИ — 2040 год.
Вполне возможно, что сингулярность наступит раньше прогнозируемого. Инженеры из компании Google и разработчики систем ИИ из других компаний сообщают об успехах, которых удалось добиться в ключевом направлении — создании систем ИИ, предназначенных для проектирования других систем ИИ.
Читать полностью »
