В 1979 году американский психолог Бенджамин Либет провел свой знаменитый эксперимент, который взбудоражил научное сообщество, но как-то прошел мимо широкой массы. А очень зря, ведь он показывает всю чудовищную правду о о нашей «свободной воле».Читать полностью »
Рубрика «искусственный интеллект» - 225
200 миллисекунд свободы
2014-01-12 в 20:32, admin, рубрики: Биотехнологии, взлом мозга, искусственный интеллект, мозг, ненормальное программирование, метки: биотехнологии, взлом мозга, искусственный интеллект, МозгВосстановление логической функции
2014-01-06 в 10:51, admin, рубрики: python, Алгоритмы, индуктивная логика, искусственный интеллект, машинное обучение, нейрон, теорема Байеса, метки: индуктивная логика, машинное обучение, нейрон, теорема Байеса
В данной статье Вы сможете найти готовую реализацию и описание алгоритма предназначенного для реконструкции логических функций методом чёрного ящика. Под логической функцией я подразумеваю такую функцию, которая принимает в качестве аргументов множество булевых значений и соответственно возвращает одно. Пример:
def customlogic(params):
return params[0] and params[1] and not params[5] and params[11] or params[2] and not params[3] or params[0] and params[5] and not params[6] or params[7] and not params[8]
В конце статьи алгоритм проверяется на данных полученных из реального мира.
Читать полностью »
Распознавание образов. Метод потенциальных функций
2014-01-05 в 13:19, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственный интеллект, математика, распознавание образов, метки: распознавание образовЗдравствуйте, я давно читаю Хабрахабр и часто мне попадались статьи про нейронные сети, в частности про однослойный перцептрон. Но пока еще мне не встретилась статья про другие виды распознающих функций перцептронного вида. Как следует из названия статьи данный вид распознающих функций называется методом потенциальных функций.
Сразу оговорюсь, целью данной статьи является не предоставить работающую программу на основе данного метода, а рассказать собственно про сам алгоритм, на чем он основан и в чем его преимущества.
Для начала я опишу основные понятия теории распознавания образов, применяющиеся в данной статьей, затем дам краткое пояснение метода и потом уже распишу его подробно.
Основные понятия
Изображение — отображение объекта на воспринимающие органы. То есть, описание объекта, как множество признаков. Часто объект представляется в виде вектора. Если множество признаков постоянное, то объект отождествляется с его изображением.
Образ (класс) — подмножество множества объектов или изображений.
Решающая функция — функция, на вход которой подается изображение, определяющая принадлежность объекта некоторому классу.
Краткое описание
Суть данного метода, а впрочем, любого алгоритма, применяемого для распознавания образов состоит в том, чтобы составить такую решающую функцию, которая будет для каждого объекта определять принадлежность его к нужному классу.
В данном случае, решающая функция составляется итеративно, по маркированной обучающей выборке (для каждого объекта из ОВ известен его класс).
Читать полностью »
Пусть компьютер сам принимает решение или пишем ИИ для игры вместе
2013-12-27 в 9:14, admin, рубрики: game development, node.js, Tron, игры, искусственный интеллект, метки: node.js, Tron, игрыВы когда-нибудь задумывались о том, насколько просто написать свой искусственный интеллект, который сам будет принимать решения в игре? А ведь это действительно просто. Пусть для начала он принимает случайные решение, но позже вы можете его воспитать, научить анализировать ситуацию, и тогда он станет принимать осознанные решения. В этой статье я расскажу, как я писал своего бота, а также покажу, как вы за несколько минут можете написать своего. Наш компьютер будет играть в клон игры Трон, а точнее в ту часть, где нужно на мотоцикле победить врагов.
Под катом gif-файлов мегабайт на 10.
Читать полностью »
Hypercontext & Reality Operating System
2013-12-23 в 12:22, admin, рубрики: биометрия, будущее, видео, геолокация, дополненная реальность, интернет, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, Медиа, реклама, социальные сервисы, технологии, метки: биометрия, будущее, видео, геолокация, дополненная реальность, интернет, медиа, реклама, социальные сервисы, технологии
Прогноз ключевых направлений развития онлайн-сервисов 2020-2030
Автор: медиа-эксперт Аскар Туганбаев, 27.10.2013, mail@tuganbaev.ru
Введение
Последние 20 лет основная коммерческая задача интернета (как и других медийных сред) была в определении предпочтений пользователей и формировании товарных продаж в офлайне за счет уточненного таргетинга медийной и контекстной рекламы. Интернет использовался для накопления профильной информации о пользователях при медийном онлайн-потреблении, коммуникациях и поиске. Полученная социально-демографическая информация вместе с определяемыми интересами использовалась онлайновыми и офлайновыми коммерческими структурами для направления потребителя в каналы продаж и формирования события покупки.
Логично предположить, что развитие коммерческого двигателя онлайн-среды будет происходить в этом же направлении за счет более эффективного формирования продаж для каждого пользователя. Для этого необходимо более точно определять предпочтения потребителя как глобальные, так и сиюминутные. Основными технологическими драйверами при этом становятся – 1) более точное распознавание и описание потребляемого контента с разбором его на интерес-тэги, брэнд-тэги и настроенческие психохарактеристики отдельных сцен и их последовательностей, минуя существующие общие метаданные в пользу персональных контентных проекций, 2) уточнение гео-контекста пользователя с разрешением вплоть до сантиметров физического положения, направления взгляда и работы конечностей, 3) оперативное биометрическое измерение состояния потребителя – текущие уровни активности, внимания, здоровья, тонус и т.д. для определения биологических состояний и сиюминутных потребностей, с накоплением профилей физического потребления и активностей.
Читать полностью »
Определились все участники соревнования роботов DARPA
2013-12-11 в 16:03, admin, рубрики: Darpa, будущее здесь, искусственный интеллект, робототехника, роботы, соревнование, метки: Darpa, роботы, соревнование 
20-21 декабря состоится финальный раунд DARPA Robotics Challenge — соревнования автономных роботов, которые способны выполнять произвольные команды, самостоятельно принимать решения и заменять людей-спасателей на месте стихийного бедствия или техногенной катастрофы. В последние дни для участия заявились ещё четыре команды, так что общее количество участников достигло 17 команд.
Агентство DARPA организовало конкурс после того, как стали известны причины аварии на Фукусиме. Как выяснилось, простое закрытие вентиля для остановки утечки водорода в здании реактора могло предотвратить катастрофу. К сожалению, этого сделано не было.
По оценке DARPA, модели гуманоидных роботов на конкурсе 2013 года имеют интеллект примерно двухлетнего ребёнка. Они должны ориентироваться в сложных ситуациях, распознавать объекты и выполнять под управлением оператора как минимум восемь команд, таких как «закрыть вентиль», «открыть дверь», «взобраться по лестнице» и т.д.
Читать полностью »
Извлечение объектов и фактов из текстов в Яндексе. Лекция для Малого ШАДа
2013-12-07 в 12:27, admin, рубрики: natural language processing, Алгоритмы, Блог компании Яндекс, искусственный интеллект, лингвистика, яндекс, метки: natural language processing, лингвистика, яндексВ докладе рассказывается о том, как мы извлекаем сущности (например, имена людей и географические названия) из текстов и запросов. А также об извлечении фактов, т.е. связей между объектами. Мы рассмотрим несколько подходов к решению этих задач: формулирование правил, составление словарей всевозможных объектов, машинное обучение.
Лекция рассчитана на старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут с ее помощью восполнить некоторые пробелы.
Что важно для создания ИИ 2: «Зависимость. Взгляд со стороны нейронной сети»
2013-11-30 в 23:51, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственный интеллект, метки: искусственный интеллектЗависимость
Каждый раз, когда по телевидению шли передачи о зависимости от Интернета или компьютерных игр мне было не по себе. Эти зависимости всегда приравнивали к наркотической, подчеркивая, что, практически, между этими зависимостями никакой разницы. А что может быть хуже? Компьютерные игры я играл часто и много, но больше всего времени посвящал на изучение самого ПК и программного обеспечения, проводя много времени экспериментируя над железом и софтом, чем увлекаюсь и до сих пор. И, тем более, у меня не было зависимости от Интернета. Он был очень дорогой, пользовался им только для поиска информации на реферат, курсовую, дипломную. Но часто ловил косые взгляды родителей, когда по телевизору в очередной раз рассказывали об этих зависимостях. Меня всегда удивляло как именно «ученые» (не удивлюсь, что на самом деле, не ученые, а черт знает кто) искали и измеряли общее в этих зависимостях. В этой статье я попытаюсь доказать, что каждая зависимость «практически ничем не отличается от наркотической зависимости», и что это сходство совсем не доказывает пагубность зависимости. Покажу что зависимость, привычка и хобби «практически ничем не отличается от наркотической зависимости». Так же «докажу», что ИИ может быть зависимым и ему будут присущи привычки.
Поскольку игромания, наркомания и Интернет зависимость совершенно разные вещи, единственное, что есть общего — это психологическая зависимость. Поэтому зависимость я буду рассматривать со стороны «нервной» системы, а именно нейронов и нейронных сетей (зависимости я беру только ради примера, и что именно за зависимость — совершенно не имеет значения). Не буду описывать, что такое нейронная сеть — материалов на данную тему в Интернете просто завались. Единственное что уточню, это то, что мозг – это самоорганизующаяся нейронная сеть, поэтому о такой сети и пойдет речь.
Внимание это не та статья где можно почитать и пожевать попкорн!
Осторожно! Очень много тежелых для понимания умозаключений! Поэтому не переводите зря помидоры и тухлые яйця…
Если вы готовы, прошу под кат!
Читать полностью »
Анализ восприятия слов, фоносемантика
2013-11-28 в 5:26, admin, рубрики: Алгоритмы, будущее здесь, искусственный интеллектВ данном материале я попытаюсь вникнуть в суть методики А.П. Журавлёва предназначенной для анализа эмоционального восприятия слов. Анализ слов может быть произведён компьютером по соответствующему алгоритму и позволяет «машине» понять эмоциональную составляющую отдельных слов или текста в целом.
Прошу не «пинать» меня за этот пост, т.к. материал может быть воспринят весьма спорно, а результаты применения алгоритма, порой выдают не совсем достоверный результат. Даже сам Артемий Лебедев в своём «ководстве» однажды раскритиковал программу ВААЛ в которой применяется этот алгоритм, а я никак не буду оспаривать его личное мнение, а всего-лишь попытаюсь донести суть методики, а на ваш суд останется либо принять, либо отвергнуть вменяемость всего сказанного и применяемости методики.
Материал построен в основном на книге А.П. Журавлёва «Звук и смысл» поэтому в посте будут присутствовать цитаты из книги в достаточном количестве для понимания материала.
Итак начнём…
Генетические алгоритмы в Matlab играючи
2013-11-27 в 11:11, admin, рубрики: генетические алгоритмы, игры, искусственный интеллект, метки: генетические алгоритмы, игры 
Предисловие
Здравствуй! Хотелось бы предложить вам простой прикладной урок по генетическим алгоритмам. Если вы неплохо знакомы и работаете с ними, то чтение его напрасная трата времени. Этот урок именно для тех, кто хочет начать из использовать, но не знает как. Предполагается, что вы уже знакомы со смыслом генетических алгоритмов, немного представляете как они работают.
Читать полностью »