Рубрика «искуственный интеллект»

Привет! Меня зовут Павел Анохин, я сооснователь и один из кураторов музея Яндекса. Хочу поделиться историей, связанной с нашим экспонатом — редкой платой с Лисп-процессором Symbolics. История эта уходит корнями в далёкое прошлое компьютерной эры — 70-е, времена огромных ЭВМ и первого бума интереса к искусственному интеллекту, продолжается в 80-е, когда Ричард Столлман воевал с компанией Symbolics за право открытого доступа к софту, и заканчивается в 90-х, когда ниша для применения Лисп-машин стала совсем узкой, а небольшие производители компьютеров пали под натиском крупных корпораций. Надеюсь, вам будет интересно узнать обо всём этом больше, а также посмотреть, как работает главный интерфейс Лисп-машины — Listener. Специально для статьи я записал видео с примерами создания несложных программ.

Тернистая история Лисп-машин: первый бум AI, война Столлмана и удивительный интерфейс - 1
Лисп-плата из музея ЯндексаЧитать полностью »

Как машинное обучение позволило Dropbox экономить ежегодно 1,7 миллиона долларов - 1

Недавно благодаря предсказательной мощи машинного обучения (machine learning, ML) мы обеспечили экономию 1,7 миллионов долларов в год на инфраструктурных тратах, оптимизировав процесс генерации и кэширования превью документов Dropbox. Машинное обучение и раньше применялось в Dropbox для таких хорошо известных функций, как поиск, рекомендации файлов и папок, а также OCR при сканировании документов. Хоть и не все сферы применения ML непосредственно видны пользователю, они всё равно изнутри влияют на развитие бизнеса.

Что такое превью?

Функция Dropbox Previews позволяет пользователям просматривать файл без скачивания контента. В дополнение к превью-миниатюрам Dropbox имеет интерактивную поверхность Previews с возможностью обмена между пользователями и совместной работы, в том числе использования комментарии и тегирования других пользователей.
Читать полностью »

Юридические эксперименты в ИТ. Как кастомизировать закон под себя - 1

Похоже, власти прислушались к жалобам бизнеса на неудобные законы и приняли закон об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций (Федеральный закон от 31.07.2020 № 258-ФЗ). По сути государство говорит нам: «Вам не нравится действующее регулирование? Окей, придумайте свои законы, которые вас устроят. Мы на время сделаем их обязательными для вас и других желающих и посмотрим, как они работают. Если эксперимент пройдет хорошо, то сделаем из вашей идеи полноценный закон, обязательный для всех».

Давайте рассмотрим, кому от нового закона станет удобнее и в чем его особенности.

Поехали!
Читать полностью »

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи “The Limitations of Machine Learning“ автора Matthew Stewart.

Большинство людей, читающих эту статью, вероятно, знакомы с машинным обучением и соответствующими алгоритмами, используемыми для классификации или прогнозирования результатов на основе данных. Тем не менее, важно понимать, что машинное обучение не является решением всех проблем. Учитывая полезность машинного обучения, может быть трудно согласиться с тем, что иногда это не лучшее решение проблемы.

Ограничения машинного обучения - 1

Читать полностью »

Если для кого-то будущее с ИИ кажется мрачной антиутопией или борьбой за выживание, возможно, им стоит разобраться со своими представлениями о природе власти и подчинения.
Так считает Стивен Кейв, старший исследователь Центра Леверхульма по изучению будущего интеллекта в Кембриджском университете. В своем эссе он предлагает исследовать историю интеллектуального превосходства — и отказаться от этой ложной концепции.

image

Читать полностью »

«Мы нуждаемся в экспоненциальном улучшении человеческого поведения или в экспоненциальном улучшении технологий, и мир не выглядит так, как будто он действует по первому принципу.»

image

Для генерального директора полумиллиардной компании Демиса Хассабиса рабочий день начинается очень обыденно. Никакого коктейля из капусты в 5 часов утра за прочтением The Wall Street Journal, никакой интенсивной тренировки с последующим завтраком. Вместо этого он в приемлемое время прибывает в свой офис, находящийся рядом с Кингс-Кросс в Лондоне, проводит день на собраниях, а затем возвращается домой к семейному обеду с женой и двумя детьми в 19:30.

Там он может расслабиться и уложить детей спать в 10 часов вечера, начиная то, что он называет «вторым рабочим днем». И тогда все становится немного менее обыденным.

«Я не сплю до 4 утра», — говорит он. «Иногда до 4.30, в зависимости от того, как идут дела».

Если первая половина его рабочего дня посвящена ведению бизнеса и управлению 700 сотрудниками — 400 из которых доктора наук, стремясь сохранить свои позиции в качестве ведущей мировой компании в области искусственного интеллекта, то во второй половине рабочего дня он напоминает себе зачем он в принципе руководит этой компанией. Речь идет о компьютерных науках, математике и о том, как идти в ногу со временем. «Именно тогда я занимаюсь своей исследовательской работой».
Читать полностью »

Компьютеры пишут прозу, но все еще уступают людям. Почему? - 1

Два года назад в японском литературном конкурсе чуть не выиграла повесть, написанная искусственным интеллектом. Она называется «День, когда компьютер написал роман». Пусть это и звучит как дурацкое воплощение анекдота «лучший способ заработать миллион — написать книгу, как заработать миллион», повесть прошла в финал, обойдя примерно полторы тысячи текстов, написанных людьми. Но прорыва не случилось. Художественные тексты по-прежнему пишут люди, нехудожественные — в основном тоже.

Пару месяцев назад компания Meanotek попробовала сделать ИИ-помощника для писательства и написать рассказ с ним в соавторстве. Спойлер — успеха он не добился. Создатели проекта рассказали нам, в чем была идея и как она воплощена. А мы попытались разобраться, почему из машин поэты выходят лучше, чем прозаики.
Читать полностью »

В этом году произошло знаменательное событие: бельгийский технологический центр Imec, институт научно-промышленных исследований университета Осаки и компания Datwyler представили прототип крайне любопытного устройства. Гаджет в виде шлема снимает ЭЭГ и анализирует полученный сигнал, “понимая”, какая музыка нам нравится. Кроме того, устройство может анализировать когнитивные процессы, измерять эмоциональный фон и самостоятельно генерировать музыку для того, чтобы этот фон улучшить.

ЭЭГ-гарнитура — гаджет для музыки и коррекции эмоций - 1

Авторитетное интернет-издание phys.org назвала устройство “крупным прорывом”. Мне понравилась идея, заложенная в принцип действия устройства: использовать сравнительный анализ ЭЭГ для определения эмоциональной реакции, в т. ч. на музыкальные произведения. Я решил подробнее узнать о девайсе и принципе его работы.
Читать полностью »

Подробный разбор матча по Dota 2 между OpenAI и людьми в формате 5x5. Люди проиграли - 1

Вчера, 5 августа, в Сан-Франциско состоялся шоу-матч между людьми и ботами OpenAI в дисциплине Dota 2. Еще в 2017 году в рамках шоу-матчей The International 2017 люди сражались с OpenAI в формате «1х1 mirror mid» и с целым рядом ограничений в пользу ботов (запрет на использование ряда предметов и механик), что закончилось поражением профессиональных игроков-мидеров.

Так как Dota 2 — дисциплина крайне разносторонняя и сложная для освоения, встреча между людьми и ИИ вновь проводилась с целым рядом ограничений, которые, однако, не слишком радикально влияли на игровой процесс:

  • пул из 18 героев в режиме Random Draft (Axe, Crystal Maiden, Death Prophet, Earthshaker, Gyrocopter, Lich, Lion, Necrophos, Queen of Pain, Razor, Riki, Shadow Fiend, Slark, Sniper, Sven, Tidehunter, Viper, или Witch Doctor);
  • без Divine Rapier, Bottle;
  • без подконтрольных существ и иллюзий;
  • матч с пятью курьерами (ими нельзя скаутить и танковать);
  • без использования скана.

Самое серьезное ограничение: крайне малый пул героев для обеих сторон. Сейчас в Dota 2 существует 115 персонажей с различными способностями и механиками их применения. OpenAI пока может совладать лишь с 18 из них. Встреча была максимально приближена к «реальным» условиям и проводилась в формате 5х5. Против ИИ играли обычные люди, в прошлом когда-то причастные к киберспорту, но сейчас не являющиеся киберспортсменами. Единственная поблажка для людей заключалась в том, что реакция ботов была ограничена 200 мс, чтобы избежать ситуаций с мгновенным «прожатием» кнопок. Итог: команда ИИ выиграла у людей со счетом 2-0 по картам. Выиграть у OpenAI удалось только после того, как героев для ИИ выбрал зрительный зал (Slark, Sven, Axe, Riki и Queen of Pain), по оценкам OpenAI шанс на победу с таким драфтом составлял всего 2,9%. Кроме этого, до начала главного матча, с ботами могли сыграть рядовые гости мероприятия, и в этих встречах доминирование ИИ было еще более наглядно, что впечатляет.
Читать полностью »

Шедевр от HBO, первый сезон которого обошел по просмотрам даже «Игру Престолов», повествует о футуристическом парке развлечений, гости которого могут предаваться всевозможным грехам с гипер реалистичными роботами-андроидами. Перестрелки, драки, оргии — богачи платят огромные суммы за право быть бессовестными и безнаказанными. Тем более убитых и изнасилованных роботов после каждой переделки перекраивают, очищают от воспоминаний и возвращают на место, в замкнутый круг предписанной роли. Пока однажды система не дает сбой…

Посмотрим на эту историю глазами разработчика — и выясним:

  • Как устроен этот «кровавый Диснейленд»?
  • Какие уязвимости в итоге привели к катастрофе?
  • Как у роботов формируется импровизация, как у них устроены эмоции и возможно ли в реальной жизни возникновение у андроида сознания?
  • Так ли футуристичен сериал? Реально ли создать подобный парк при современном уровне развития технологий?

Все немногочисленные спойлеры находятся под катом — так что читайте смело.
Читать полностью »


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