Рубрика «искусственный интеллект» - 151

Последняя битва за Сингулярность - 1

Среди футурологов и трансгуманистов про Технологическую Сингулярность много говорят и пишут. Считается, что это такая точка в развитии, когда технологическое развитие становится в принципе неуправляемым и необратимым, что порождает радикальные изменения характера человеческой цивилизации. Обычно ее наступление связывают с появлением технологии сильного искусственного интеллекта, который способен совершенствовать сам себя — и в конечном итоге может войти в «безудержную реакцию» циклов самосовершенствования, создав в конечном счёте суперинтеллект, превосходящий интеллект всего человечества (wiki).

Считается также, что мы стоим на пороге сингулярности. Что вот-вот, осталось подождать еще пару десятилетий, и она случится. Однако пока никакого сильного ИИ нет. Различные новые технологии появляются, но относительно медленно. Прогнозы футурологов не спешат сбываться, а то и вовсе оказываются несбыточными мечтами. И всё происходящее выглядит так, как будто ничего особенного не случится — ни в ближайшее десятилетие, ни в ближайшее столетие… Неужели наши надежды напрасны? И можем ли мы что-то сделать, чтобы реально приблизить Сингулярность?
Читать полностью »

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 »

Директор по исследованиям ИИ «ВКонтакте» Павел Калайдин рассказал директору «Билайна» по большим данным Константину Романову про работу «Лаборатории искусственного интеллекта ВК» в рамках подкаста Романова.

Калайдин намекнул на некоторые возможности, которые могут появиться в ВК «в ближайшие год-два». В Лаборатории уже разработали технологию, Читать полностью »

Директор по исследованиям ИИ «ВКонтакте» Павел Калайдин рассказал директору «Билайна» по большим данным Константину Романову про работу «Лаборатории искусственного интеллекта ВК» в рамках подкаста Романова.

Калайдин намекнул на некоторые возможности, которые могут появиться в ВК «в ближайшие год-два». В Лаборатории уже разработали технологию, Читать полностью »

Идея

Познакомившись с теорией эволюции, не перестаю восхищаться, как такие просты идеи позволяют описывать процессы возникновения невероятно сложных биологических систем.

При изучении чего бы то ни было всегда полезно самостоятельно пробовать реализовывать или проверять предлагаемые модели на учебных примерах. Еще интереснее, придумывать их самостоятельно. Так и у меня с теорией эволюции, после знакомства с базовыми концепциями захотелось их опробовать на модельной системе. И посмотреть, чего же интересного может получится если построить имитационную модель достаточно простую что бы ее было можно наблюдать и достаточно сложную что бы в ней реализовывался эволюционный отбор. Посмотреть, как изменяется структура и поведение эволюционирующих агентов, как возникает та самая неприводимая сложность, а может и видообразование.
Читать полностью »

Сравнение мозга с нейронной сетью - 1

Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.
Читать полностью »

Вчера состоялся релиз сиквела The Last of Us – игры, уже семь лет являющейся одним из наиболее узнаваемых эксклюзивов PlayStation. Это кинематографическая история о человеческих жизнях в бесчеловечной реальности мира, разрушенного современной чумой. В то время, когда игроки берут на себя управление циничным и озлобленным главным героем Джоэлом, искусственный интеллект разыгрывает других персонажей, будь то союзник, враг или зараженный.

На фоне выхода второй части игры рассказываем о том, почему игрокам так понравился оригинал. В этой переводной статье поговорим о философии дизайна The Last of Us, касающейся всех аспектов искусственного интеллекта.

Охотники, щелкуны и Элли: как устроен игровой искусственный интеллект в The Last of Us - 1

Предупреждение: речь в статье идет только об оригинальной игре 2013 года.
Читать полностью »

Что посмотреть на (почти уже не) карантине? Подборка материалов от Технострима (часть 7) - 1

Продолжаем нашу подборку интересных материалов (1, 2, 3, 4, 5, 6). На этот раз предлагаем послушать курс об алгоритмах интеллектуальной обработки больших объёмов данных и два новых выпуска ток-шоу для айтишников «Oh, my code» с Павлом Dzirtik Щербининым.
Читать полностью »

Как понять, что нейросеть решит вашу проблему. Прагматичное руководство - 1

Haystacks at Sunset Reimagined by AshnoAlice

Инженер по машинному обучению Джордж Хосу задает вопрос: «Какие проблемы решает машинное обучение?». Или конкретнее, с учетом современного развития отрасли: «Какие проблемы нейросеть способна решить на практике?». Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела статью, так как рассуждения на эту тему, как нам кажется, встречаются редко.
Читать полностью »

Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.
Самая сложная задача в Computer Vision - 1
Статья о том как делать трекинг. Где он используется, какие есть разновидности. Как сделать стабильное решение.
Читать полностью »


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