Биоинжинеры из Калифорнийского технологического института (Калтех) и Гарвардского университета во главе с Китом Паркером (Kit Parker) создали первую в мире искусственную медузу. Биоробот, названный «медузоидом» (Medusoid), состоит из смеси полимеров и мышечных волоком крысы.
В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.
PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой хороший пример удачного совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного интеллекта.
Предназначен для:
Область искусственного интеллекта (ИИ) зародилась в 50-х года прошлого столетия и вот уже 60 лет пребывает в тупике. Данный факт тяжело поддаётся объяснению по причине того, что за это время вычислительные мощности компьютеров увеличились на десятки порядков, но ни малейшего прогресса в области ИИ при этом не наблюдается. Вероятнее всего, причина этого заключается в неправильном методологическом подходе. В данной статье вашему вниманию будет представлена попытка забыть весь пройденный путь и переосмыслить всё заново. Но для начала хочу уточнить, что искусственный интеллект я буду рассматривать в широком смысле, то есть как жизнь на компьютерной основе.
Что будет, если генератор случайных фигур соединить с детектором лиц? Способен ли эволюционный алгоритм путём случайных мутаций сгенерировать реалистичное человеческое лицо? Разработчик программы Pareidoloop отвечает на этот вопрос утвердительно (генератор протестирован только в Chrome 21).
Что будет, если генератор случайных фигур соединить с детектором лиц? Способен ли эволюционный алгоритм путём случайных мутаций сгенерировать реалистичное человеческое лицо? Разработчик программы Pareidoloop отвечает на этот вопрос утвердительно (генератор протестирован только в Chrome 21).
Хочу предложить читателям философскую задачу на компьютерную тематику:
Предположим, что в вычислительной среде (построенной на современных принципах) существует искусственный разум. Некие алгоритмы, обладающие рефлексией и тягой к знаниям. Попробуем поразмыслить, как много эти алгоритмы могут узнать об окружающем мире и его устройстве?
Давайте придумаем чуть интереснее, чем простой анализ очевидных фактов типа конфигурации, объема памяти и т.д. Как человечество пытается сейчас вычислить основы мироздания весьма косвенным путём, сталкивая частицы, накапливая статистику о регистрируемых событиях и проверяя на этой статистике верность своих теорий, так и искусственный разум может проводить эксперименты, скажем, по нагреву процессора, определению рассеиваемой мощности и точки увеличения частоты возникновения ошибок при перегреве.
Например, может ли такой разум определить скорость света? Или материал процессора? Попробуем мыслить подобным образом, почувствуем себя физиками – наша задача изучить строение мира, находясь «внутри» этого мира.
Информация о роботах-циклопах Myon впервые появилась в 2010 году. Эти роботы были созданы стараниями разработчиков из Университета Гумбольта, Германия. Главная цель, поставленная гуманоидным роботам — создание синтетического языка, отработка некоторых лексических приемов, интересующих ученых всего мира. Сейчас проект (его название — ALEAR) наконец-то вошел в активную стадию, и роботы в поте лица, если так можно выразиться, создают свой язык.
В прошлый раз (почти год назад) мы определяли части речи в русском тексте, производили морфологический анализ слов. В этой статье мы пойдем на уровень выше, к синтаксическому анализу целых предложений.
Наша цель заключается в создании парсера русского языка, т.е. программы, которая на вход бы принимала произвольный текст, а на выходе выдавала бы его синтаксическую структуру. Например, так:
"Мама мыла раму":
(предложение
(именная гр. (сущ мама))
(глаг. гр. (глаг мыла)
(именная гр. (сущ раму)))
(. .)))
Это называется синтаксическим деревом предложения. В графическом виде его можно представить следующим образом (в упрощенном виде):
Читать полностью »
Ранее habrahabr.ru/post/145309/ мы сделали обзор подхода к универсальному искусственному интеллекту (ИИ). Но что такое универсальный ИИ? Чего именно недостает современным практическим системам ИИ, чтобы называться универсальными? Для большей конкретности обсуждения этого вопроса давайте рассмотрим его на примере машинного обучения, являющегося необходимым компонентом ИИ.Читать полностью »
В предыдущей статье я рассказывал, как можно реализовать алгоритм k-means на c# с обобщенной метрикой. В комментах можно почитать обсуждение того, насколько целесообразно использовать разные метрики, о математической природе использования разных метрик и тому прочее. Мне тогда хотелось привести красивый пример, но не было под рукой подходящих данных. И вот сегодня я столкнулся с задачей, которая хорошо иллюстрирует преимущества использования расстояния Махаланобиса в k-means кластеризации. Подробности под катом.