Facebook, Amazon, Google, IBM и Microsoft объявили о начале партнерства по развитию искусственного интеллекта. Компании создадут централизованный банк, куда каждый игрок будет вносить свои данные, займутся просвещением общества о технологиях и применении ИИ и поддержкой научных исследований в различных областях, Читать полностью »
Рубрика «искусственный интеллект» - 170
Facebook, Amazon, Google, IBM и Microsoft объединились ради развития ИИ
2016-09-29 в 10:53, admin, рубрики: amazon, apple, Baidu, Facebook, Google, IBM, intel, microsoft, twitter, инвестиции, искусственный интеллект, Текучка, метки: amazon, apple, Baidu, Facebook, Google, IBM, intel, microsoft, twitter, инвестиции, искусственный интеллект, ТекучкаАлексей Игошин (HomeApp) меняет правила игры на российском рынке недвижимости с помощью информационных технологий
2016-09-28 в 13:30, admin, рубрики: homeApp, автоматизация, аренда жилья, данные, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, онлайн-сервисы, покупка квартиры, Развитие стартапа, метки: homeApp
Алексей Игошин смог решить не только собственный квартирный вопрос, но и начал помогать другим. Он основал интернет-сервис, работающий в интересах арендаторов и покупателей жилья. Этим, по его мнению, HomeApp принципиально отличается от других сервисов и офлайн-агентств недвижимости.
При разработке проекта Алексей ориентировался на прогрессивный опыт зарубежных коллег как в техническом плане, так и в вопросах выбора бизнес-модели.
За год команда разработала фронтенд, а также смогла реализовать непростые алгоритмы обработки больших массивов данных, в том числе алгоритмы искусственного интеллекта. Основатель проекта считает, что команда взяла хороший темп и «делает все правильно».Читать полностью »
Переводчик Google Translate подключили к нейросети
2016-09-28 в 11:59, admin, рубрики: Google, Google Translate, ИИ, искусственный интеллект, нейросеть
Модель архитектуры GNMT (Google’s Neural Machine Translation). Слева сеть энкодера, справа — декодера, в середине модуль внимания. Нижний слой энкодера двусторонний: розовые модули собирают информацию слева направо, а зелёные — в обратном направлении
Компания Google собирается полностью перевести сервис Google Translate на глубинное обучение. Детальное описание алгоритма нейросети опубликовано на arXiv.org.
По предварительным оценкам Google, нейросеть обеспечивает гораздо лучшее качество перевода, чем обычные статистические методы. Её уже опробовали в сложнейшей языковой паре английский⟷китайский, и нейросеть сразу на 60% снизила количество ошибок перевода. Результат впечатляет. Другие языковые пары подключат к нейросети в течение ближайших нескольких месяцев.
Читать полностью »
Логика сознания. Часть 7. Самоорганизация пространства контекстов
2016-09-25 в 22:19, admin, рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание
Ранее мы говорили о том, что любая информация имеет как внешнюю форму так и внутренний смысл. Внешняя форма — это то, что именно мы, например, увидели или услышали. Смысл — это то, какую интерпретацию этому мы дали. И внешняя форма, и смысл могут быть описаниями, составленными из определенных понятий.
Было показано, что если описания удовлетворяют ряду условий, то давать им интерпретацию можно, просто заменяя понятия исходного описания на другие понятия, применяя определенные правила.
Правила трактовки зависят от тех сопутствующих обстоятельств в которых мы пытаемся дать интерпретацию информации. Эти обстоятельства принято называть контекстом в котором трактуется информация.
Кора мозга состоит из нейронных миниколонок. Мы предположили, что каждая миниколонка коры — это вычислительный модуль, который работает со своим информационным контекстом. То есть каждая зона коры содержит миллионы независимых вычислителей смысла в которых одна и та же информация получает свою собственную трактовку.
Был показан механизм кодирования и хранения информации, который позволяет каждой миниколонке коры иметь свою полную копию памяти о всех предыдущих событиях. Наличие собственной полной памяти позволяет каждой миниколонке проверить насколько ее интерпретация текущей информации согласуется со всем предыдущим опытом. Те контексты в которых трактовка оказывается «похожа» на что-то ранее знакомое составляют набор смыслов, содержащихся в информации.
Читать полностью »
Пропажа одиннадцатого числа месяца и других дат
2016-09-23 в 20:49, admin, рубрики: искусственный интеллект, Компьютерное зрение, распознавание текста, Статистика в IT
В ноябре 2012 года Рэндал Монро опубликовал комикс xkcd с календарём, в котором размер чисел каждого месяца был пропорционален тому, как часто это число упоминается в книгах по своему имени (например, «14 октября») в базе данных Google Ngrams с 2000 года. Большинство крупных дат довольно очевидны: 4 июля, 25 декабря, первое число каждого месяца, последнее число почти всех месяцев, ну и 11 сентября, оставляющее всех позади. Не так уж много дней выглядит сильно меньше остальных. К примеру, 29 февраля – крохотная точка. Но если приглядеться, можно увидеть, что 11 число каждого месяца относительно маленькое. К комиксу шло примечание: «Во всех остальных, кроме сентября, месяцах, 11-е упоминается гораздо реже остальных дат. Так было и до 11 сентября, и я не знаю, почему это так». Я покопался в данных, и думаю, что разобрался, почему.
Читать полностью »
Техники в Elixir для начинающих: Метод проб и ошибок (перевод)
2016-09-22 в 16:14, admin, рубрики: Elixir, Erlang/OTP, generate and test algorithm, искусственный интеллект
Перевод статьи Coding A.I. Techniques in Elixir: The Generate and Test Algorithm
В последнее время, я работал над проектом в области И.И. (искусственный интеллект). По моим ожиданиям, работа над этим проектом займет ещё значительное время. Цель состояла в том, чтобы написать проект 100% на языке Elixir, но прежде чем я смог принять это решение, мне нужно было удостовериться, что я смогу реализовать некоторые из самых популярных решений в области И.И. на Elixir. На протяжении нескольких дней я изучал некоторые из наиболее эффективных техник, которые применяют исследователи в области И.И. для решения проблем программными средствами.
В этой статье я сделаю краткое объяснение метода, называемого алгоритмом генерации и испытаний — Generate and test algorithm (он же проб и ошибок), а затем я буду использовать вариацию этого метода для решения простой задачи с использованием языка программирования Elixir.
В И.И. есть много областей, из которых наиболее известными на сегодняшний день являются машинное обучение, обработка естественного языка (natural language processing) и робототехника. Тем не менее, для меня моя любимая дисциплина в И.И. известна как автоматизированные рассуждения — Automated reasoning. Программа, которую я продемонстрирую попадет в эту область И.И.
Homo ex machina: перспективы перемещения сознания на другой носитель
2016-09-22 в 12:21, admin, рубрики: Блог компании Mail.Ru Group, будущее здесь, искусственный интеллект, мозг, Научно-популярное, нейронные сети, сознание, суперкомпьютеры, хранение данных
Сегодня у нас очередной пост по лекции уже полюбившегося вам автора. Сергей oulenspiegel Марков — создатель одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала 22century.ru — расскажет о перспективах переноса человеческой личности на другие физические носители. Новый домик для разума: велика ли дистанция между мозгом и современными машинами, каковы успехи в создании аналогов нервной ткани? Насколько далёкий путь проделала наука от первых перцептронов до перспективных нейроморфических процессоров? Что мы сегодня знаем о том, как работает мозг, и что заставляет нас полагать, будто перенести сознание в принципе возможно? Что такое инвазивные и неинвазивные нейроинтерфейсы? Каков прогресс науки в их создании за последние десятилетия и что мы сможем делать в этой области в недалёком будущем? Репликация и концепция постнеокортекса: как нейропластичность поможет нам обойти парадоксы самосознания? Человек своими руками: как происходит переход от непрямой к прямой инженерии в развитии нашего вида? За границы бионики: возможно ли сознание, построенное на принципиально иной платформе? Обо всём этом читайте под катом.
Читать полностью »
Как убивали человеческий фактор в видеонаблюдении
2016-09-22 в 7:30, admin, рубрики: безопасность, Блог компании Видеоконсьерж, видеонаблюдение, искусственный интеллект, мозг, облачные сервисы, ОВО, охрана, пультовая охрана, умный дом, централизованная охрана, чопКак «короткие данные» (Short Data) превращают огромные терабайты видеоинформации в маленькие мегабайты, будет понятно из этого видеоролика:
Ограничения формального обучения, или Почему роботы не умеют танцевать
2016-09-20 в 19:02, admin, рубрики: будущее здесь, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника
80-е годы в лаборатории информатики и искусственного интеллекта MIT казались сторонним наблюдателям чем-то вроде золотого века, но изнутри Дэвид Чапман мог наблюдать, что зима уже наступает. Будучи членом лаборатории, Чапман стал первым исследователем, применившим математику теории вычислительной сложности к роботизированному планированию, а также, к тому, чтобы показать отсутствие реального обобщённого метода создания ИИ, способного составлять план для обработки всех непредвиденных обстоятельств. Он заключил, что хотя ИИ уровня человека и может быть в принципе возможен, ни у одного из доступных нам подходов нет надежды достичь этого уровня.
В 1990-м Чапман написал, впоследствии широко распространившееся, предложение об исследовании, в котором призывал опробовать новый подход и другую задачу для ИИ: научить робота танцевать. Танец, как писал Чапман, был важной моделью, поскольку «он не достигает целей. Нельзя выиграть или проиграть. Это не задача, требующая решения. Танец – это процесс взаимодействия». Танцующие роботы требовали резкой смены приоритетов исследователей ИИ, чьи техники были построены вокруг задач типа шахмат, с чёткой структурой и недвусмысленными целями. Сложность создания танцующих роботов требовала ещё большей смены наших предположений по поводу того, что такое интеллект.
Читать полностью »
Удивительный мозжечок
2016-09-19 в 15:50, admin, рубрики: искусственный интеллект, мозг, мозжечок, нейрон, нейронные сети, нейроэлемент
Что удивительного в мозжечке? Одел мозга который дал нам возможность наслаждаться красотой и великолепием музыки, невероятной точностью и грацией танцевальных движений.