Рубрика «искусственный интеллект» - 290

III Международная конференция АI Ukraine, 8-9 октября, Харьков

2016-09-12 в 7:50, admin, рубрики: artificial intelligence, big data, data mining, FlyElephant, АIUkraine, Алгоритмы, Блог компании FlyElephant, Большие данные, искусственный интеллект, конференция, машинное обучение

Команда FlyElephant приглашает всех c 8 по 9 октября в Харьков на III Международнаю конференцию АI Ukraine, которая посвящена вопросам Data Science, Machine Learning, Big Data и Artificial Intelligence.

На конференции будут рассмотрены темы из различных областей Data Science и Machine Learning:

глубокое обучение нейронных сетей;
компьютерное зрение;
обработка естественного языка;
рекомендательные системы;
использование Machine Learning в биоинформатике;
Big Data инструменты: Hadoop, Spark и др.

Я буду рад видеть всех на нашем стенде, а также на докладе, в котором расскажу об Читать полностью »

Логика сознания. Часть 5. Смысловой подход к анализу информации

2016-09-11 в 11:32, admin, рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 5. Смысловой подход к анализу информации - 1
Известный всем тест Тьюринга говорит о том, что понять: мыслит машина или нет, можно по тому отличим ли мы ее в беседе от человека или нет. При этом подразумевается, что вестись будет не светская беседа, а, по сути, допрос с пристрастием в котором мы будем всячески пытаться загнать машину в тупик. Что мы при этом будем проверять? Только одно — понимает ли машина суть задаваемых нами вопросов. Пытается ли она, просто, формально манипулировать словами или она может правильно интерпретировать значения слов, используя при этом знания, полученные ранее в беседе, или, вообще, общеизвестные людям знания.

Пожалуй, во время теста не особо интересно спрашивать у машины: когда была Куликовская битва. Гораздо интереснее что она скажет, например, о том: зачем мы нажимаем сильнее на кнопки пульта, у которого садятся батарейки?

Различие человеческого мышления и большинства компьютерных алгоритмов связано с вопросом понимания смысла. Как правило, в компьютерную программу закладываются достаточно жесткие правила, которые определяют то, как программа воспринимает и интерпретирует входную информацию. С одной стороны, это ограничивает вольность общения с программой, но, с другой стороны, позволяет избежать ошибок, связанных с неправильной трактовкой нечетко сформулированных высказываний.
Читать полностью »

WaveNet: синтезированная компьютером речь, похожая на человеческую

2016-09-10 в 18:09, admin, рубрики: DeepMind, wavenet, искусственный интеллект, Научно-популярное

WaveNet: синтезированная компьютером речь, похожая на человеческую - 1

DeepMind — это автономное подразделение Google, которое занимается разработками в области искусственного интеллекта. Эта компания разработала AlphaGo — систему, обыгравшую в го чемпиона мира по го Ли Седоля.

Но удел DeepMind — не только игры. Сейчас сотрудники компании занимаются разработкой компьютерной системы синтезирования речи. Как и во всех прочих проектах DeepMind, здесь замешана слабая форма искусственная интеллекта. Она, по мнению специалистов, может кардинально улучшить ситуацию с синтезированной речью.
Читать полностью »

Симулятор нервной системы. Часть 2. Модулируемый нейроэлемент

2016-09-10 в 12:31, admin, рубрики: искусственный интеллект, мозг, нейрон, нейронные сети, нервная система

Симулятор нервной системы. Часть 2. Модулируемый нейроэлемент - 1

На заглавном изображении моллюск рода Аплизия, в его нервной системе всего 20 000 нервных клеток. Практически таких же как и в Вашей нервной системе, те же самые дендриты, аксоны, медиаторы. Те же самые белки и вещества. И путь к понимаю природы сознания и сложного интеллектуального поведения не может проходить мимо этого скромного существа.

Здравствуй, Geektimes, и мы переходим ко второй части, которая будет посвящена второму типу нейроэлементов – это модулируемому нейроэлементу.
Читать полностью »

ИИ решили привлечь к комментированию спортивных событий

2016-09-08 в 20:37, admin, рубрики: Narrativa, будущее здесь, ИИ, искусственный интеллект, контент, спортивные новости, метки: Narrativa

ИИ решили привлечь к комментированию спортивных событий - 1

Narrativa — это стартап из Испании, цель которого — разработка платформы, способной кратко описывать спортивные события. Это могут быть, например, мультиязычные новости об успехах или неудачах разных команд из ряда стран. Дело в том, что у небольших спортивных команд (тот же футбол) есть довольно много болельщиков, которым неоткуда черпать информацию о своих фаворитах.

Давид Йоренте [David Llorente], один из основателей стартапа, говорит, что решил создать подобный проект после того, как не смог найти в сети информацию на испанском языке о любимой зарубежной команде. Эта команда не является чемпионом мира или хотя бы Европы, но Йоренте она очень по душе.
Читать полностью »

Симулятор нервной системы. Часть 1. Простой сумматор

2016-09-08 в 4:52, admin, рубрики: искусственный интеллект, мозг, нейрон, нейронные сети, нервная система

Симулятор нервной системы. Часть 1. Простой сумматор - 1

Здравствуй, Geektimes! Я хочу поделиться свой работой, над созданием системы позволяющей моделировать рефлекторные и когнитивные процессы, протекающие в нервной системе.
Частично система воплощена в простенькой программе, созданной на игровом движке Unity3D. Это своего рода симулятор нервной системы, благодаря которому возможно имитировать не только простые рефлексы, но и демонстрировать различные явления в нервной системе, такие как привыкание, сенсибилизация и образование условных рефлексов. А так же возможно эмулировать временную и долговременную память и её консолидацию, эмоции и эмоциональное поведение. Причем как простые эмоции, к примеру, голод и насыщение, так и более сложные, такие как любопытство, страх или привязанность. Благодаря системе у нас появится возможность разобраться в предназначении различных областей мозга, в том, как происходит распознавание зрительных образов, как происходит обучение и эмоциональная оценка происходящего.
Читать полностью »

Логика сознания. Часть 4. Секрет памяти мозга

2016-09-06 в 19:21, admin, рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 4. Секрет памяти мозга - 1 Когда с нами что-то происходит наш мозг фиксирует это, создавая воспоминания. Изменения, которые при этом происходят с мозгом, принято называть энграммами или следами памяти.

Вполне естественно, что понимание того, как выглядят следы памяти – основной вопрос изучения мозга. Без этого невозможно построить никакую биологически достоверную модель его работы. Понимание строения памяти непосредственно связано с пониманием того, как мозг кодирует информацию и как он ей оперирует. Все это, пока, — неразгаданная загадка.

Еще большую интригу в загадку памяти вносят исследования по локализации воспоминаний. Еще в первой половине двадцатого века Карл Лэшли поставил очень интересные опыты. Сначала он обучал крыс находить выход в лабиринте, а затем удалял им различные части мозга и снова запускал в тот же лабиринт. Так он пытался найти ту часть мозга, которая отвечает за память о полученном навыке. Но оказалось, что память каждый раз сохранялась, несмотря на временами значительные нарушения моторики. Крысы всегда помнили где искать выход и упорно стремились к нему.
Читать полностью »

iBrain уже здесь – и уже в вашем телефоне

2016-09-03 в 10:31, admin, рубрики: apple, siri, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети

Эксклюзивный взгляд на использование искусственного интеллекта и машинного обучения в компании Apple

iBrain уже здесь – и уже в вашем телефоне - 1

30 июля 2014 года Сирии [Siri] пересадили мозг.

За три года до того Apple стала первой из крупнейших технологических компаний, внедривших ИИ-ассистента в операционную систему. Сири стала адаптацией приобретённого компанией стороннего приложения. Заодно с приложением в 2010-м была приобретена и компания-разработчик. Самые первые отзывы о технологии были восторженными, но в следующие месяцы и годы пользователей начали раздражать её недоработки. Слишком часто она неправильно распознавала команды.

Поэтому Apple перевела систему распознавания голоса Сири на работу при помощи нейросети для пользователей из США в упомянутый июльский день (во всём остальном мире это случилось 15 августа 2014 года). Некоторые из предыдущих техник остались в строю – включая «скрытые модели Маркова» – но сейчас система основывается на таких техниках машинного обучения, как глубокие нейросети (DNN), свёрточные нейросети, долгая краткосрочная память, рекуррентные сети с шлюзами и n-граммы. После обновления Сири выглядела так же, но ей на помощь пришло глубокое обучение.

И как это часто бывает со скрытыми обновлениями, Apple не стала его афишировать. Если пользователи что и заметили, так это уменьшение количества ошибок. Apple заявляет, что результаты улучшения точности работы были поразительными.
Читать полностью »

Приглашаем на второй хакатон Neurohack

2016-09-01 в 17:13, admin, рубрики: mail.ru, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, Программирование, хакатон

Приглашаем на второй хакатон Neurohack - 1

9 сентября в Москве при поддержке Mail.Ru Group стартует Neurohack 2.0 — это 48-часовой марафон, в ходе которого вы сможете воплотить свои идеи, связанные с темой искусственного интеллекта и нейронных сетей. Хакатон проводится благодаря сообществу ведущих ученых России — Science Guide.
Читать полностью »

Логика сознания. Часть 3. Голографическая память в клеточном автомате

2016-09-01 в 16:13, admin, рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 3. Голографическая память в клеточном автомате - 1 Ранее мы описали клеточный автомат, в котором могут возникать волны, имеющие хитрый внутренний узор. Мы показали, что такие волны способны распространять информацию по поверхности автомата. Оказалось, что любое место автомата может быть, как приемником, так и источником волн. Чтобы принять волну в каком-либо месте, достаточно посмотреть, какой узор получается в нем в момент прохождения волны. Если этот узор запомнить и впоследствии воспроизвести в том же месте, то от этого узора распространится волна, повторяющая на своем пути узор исходной волны.

Все это сильно напоминает радиосвязь. В любом месте земли можно принять сообщение и запомнить. Потом из любого места его можно снова запустить в эфир. При этом широковещательная трансляция подразумевает не конкретного получателя, а доступность сигнала для всех.

Автомат, который мы описываем обладает памятью. Точнее, памятью обладают все его элементы. Память элемента специфична. Единственное, что видит элемент автомата – это узор, составленный из активности своих соседей. Единственное, как элемент может отреагировать на тот или иной узор – это либо самому стать активным, либо, наоборот, выключиться. Память элемента – это набор запомненных им узоров с указанием, как на них реагировать: включаться или выключаться.
Читать полностью »

Информация

Комментарии

Рекомендуем