Рубрика «искусственный интеллект» - 378

Приветствую вас, читатели!
Аналог игры «Жизнь» — Evo
Недавно прочитал статью про игру Жизнь, и вспомнилось мне, что я в мае этого года начинал писать свой проект подобной направленности. Только вот интерес к нему за рутиной работы быстро угас, хотя написано было немало. И сейчас, вдохновлённый этой статьёй, я взял этот проект с пыльной полки и добавил несколько фич, о которых расскажу далее.
Вкратце, мой вариант имеет следующие условия:

  • жизнь развивается на поле 256*256 клеток;
  • на поле могут размещаться объекты трёх типов: живность, пища(назовем её травой) и камень (препятствие);
  • живность представляет собой фактически модифицированную машину Тьюринга, если точнее, то это больше похоже на Автомат с магазинной памятью, т.е. живность является «процессором», выполняющим свой «генетический» код;
  • живность имеет возможность совершать определенные действия (двигаться, есть, размножаться (пока только клонированием, мутации будут со дня на день, скрещивание в перспективе)), отдавая соответствующие команды;
  • наступив на траву, живность её вытаптывает;
  • для поглощения еды надо дать команду «Ешь в этом направлении!», находясь в соседней клетке;
  • живность имеет память, что позволяет строить циклы, условия и т.п., т.е. полная по Тьюрингу (поправьте меня, если не прав!), объем памяти неограничен;
  • живность может складывать и вычитать значения в уме, разрядность ограничена одним байтом;
  • существует возможность реализации генетических алгоритмов (пока не реализовано).

Кому интересны подробности, прошу под кат!

Читать полностью »

 Размышляя о когнитивном образовании, пришел к неизбежному выводу о том, что когнитивные навыки можно ( и нужно ) также развивать ,  как и качать мускулы. Лучше с детства и всю жизнь.
Как мы думаем? Чем отличается мышление человека от кошки? Как «работает» процесс познания? Из чего же состоят когнитивные навыки? Как я не старался, но получается что в основе всего разнообразия методов познания лежит всего три Читать полностью »

Потапов, А. С. «Искусственный интеллект и универсальное мышление».

image

Людям, не слишком глубоко знакомым с проблемами искусственного интеллекта, но интересующимся ими, приходится знакомиться с достижениями в этой области через журнальные статьи, полные преувеличений и недостоверной информации. В результате, многие знают о невообразимых возможностях уже работающих квантовых компьютеров, искусственных нейронных сетях или цифровой эволюции, где вот-вот возникнет уже первый искусственный интеллект. За всем этим стоят реальные научный открытия, но их пересказ людьми, стремящимися к сенсациям, оказывается не более чем вымыслом. Настоящие открытия, составляющие саму суть прогресса в некоторой научной области, описываются в специальной литературе, понятной только профессионалам. Крайне трудно их изложить в ясной и интересной для неспециалиста форме. Однако именно это удалось сделать автору в представленной книге. В ней не только в доступном виде представлены базовые сведения из области ИИ, но также развенчаны многие мифы, широко распространенные в научно-популярной среде, и даже намечены вполне реальные, а вовсе не фантастичные, пути, которые могут привести к созданию настоящего искусственного интеллекта.Читать полностью »

Последнее время новостная река раз за разом доносит до меня пышущие оптимизмом отчёты об очередном успехе беспилотного автомобиля. Сперва он просто научился ездить по дороге, потом научился делить её со своими собратьями, потом стал различать перебегающих через дорогу лосей и пешеходов и даже не делать между ними разницы и одинаково избегать столкновения. Последние сводки с этого фронта бодро рапортуют, что в некоторых штатах США бепилотники уже выпускают на дороги общего пользования. Автопроизводители не отстают – у них уже готовы концепты и даже действующие прототипы. Подумывают уже и о массовом производстве.

И вот тут притормозить бы, да призадуматься…

Читать полностью »

Привет, в прошлой статье я рассказал про алгоритм обратного распространения ошибки и привел реализацию, не зависящую от функции ошибки и от функции активации нейрона. Было показано несколько простых примеров подмены этих самых параметров: минимизация квадрата Евклидова расстояния и логарифмического правдоподобия для сигмоидной функции и гиперболического тангенса. Данный пост будет логическим продолжение прошлого, в котором я рассмотрю немного нестандартный пример, а именно функцию активации Softmax для минимизации перекрестной энтропии. Эта модель актуальна при задаче классификации, когда необходимо получить на выходе нейросети вероятности принадлежности входного образа одному из не пересекающихся классов. Очевидно, что суммарный выход сети по всем нейронам выходного слоя должен равняться единице (так же как и для выходных образов обучающей выборки). Однако не достаточно просто нормализировать выходы, а нужно заставить сеть моделировать вероятностное распределение, и обучать ее именно этому. Кстати, сейчас на coursera.org идёт курс по нейросетям, именно он помог углубиться в понимание софтмакса, иначе я продолжал бы использовать сторонние реализации.

Читать полностью »

image
Буду краток. Компания Matlab сделала шаг навстречу удаленному обучению и предоставила свой продукт бесплатно скачать торрент без смс для студентов Courcera.
Читать полностью »

Привет. Я хочу продолжить тему реализации методов машинного обучения на c#, и в этой статье я расскажу про алгоритм обратного распространения ошибки для обучения нейронной сети прямого распространения, а также приведу его реализацию на языке C#. Особенность данной реализации в том, что реализация алгоритма абстрагирована от реализаций целевой функции (той, которую нейросеть пытается минимизировать) и функции активации нейронов. В итоге получится некий конструктор, с помощью которого можно поиграться с различными параметрами сети и алгоритма обучения, посмотреть и сравнить результат. Предполагается, что вы уже знакомы с тем, что такое искусственная нейросеть (если нет, то настоятельно рекомендую для начала изучить википедию или одну из подобных статей). Интересно? Лезем под кат.

Читать полностью »

Алгоритмизация творчества: можно ли создать интересную рекламу без креатива?
Предвидя негодование по поводу использования слова «креатив», спешу заметить, что в контексте этой статьи трудно использовать синоним. Честно.
Основная мысль — алгоритмизировать можно абсолютно любой мозговой процесс. Я взял рекламу в качестве примера для доказательства потому, что:

  1. Понять и оценить интересную рекламу может каждый человек;
  2. Реклама сильно завязана на творчестве и нестандартном мышлении, которое обычно представляется хаотичным и слабо поддающимся алгоритмизации;
  3. Я просто очень сильно люблю рекламу. И алгоритмы.

Перед тем, как начать, было бы нечестным не упомянуть о том, что в алгоритме все же есть небольшие хитрости. Понявшему их — плюсов в карму. Итак.
Читать полностью »

Привет!

Сегодня за обедом я задумался о том, как изменить память человека в понятных для нас единицах измерения.
Много где пишут, что емкость может достигать каких-то трудно вообразимых значений.
Мне показалось, что эти показатели не слишком адекватны и можно придумать что-то лучше и точнее.

Читать полностью »

Игра «Жизнь»: моделируем эволюциюВ комментариях к моему предыдущему посту «Игра «Жизнь» и моделирование естественного отбора» первое же, что предложили, — добавить скрещивание, чтобы новая клетка получала не копию генома одного родителя, а смесь от нескольких. Я подозревал, что итог это не изменит. Но, покрутив в голове идею, заинтересовался: ведь так можно получить модель не просто естественного отбора, а уже полноценной эволюции. Благо, реализовать это было не сложно. Так что встречайте: «Жизнь», теперь со скрещиванием и мутациями.

Ну да, ещё и с мутациями. Моделировать, так моделировать.

Подробности, как водится, под катом.
Читать полностью »


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