Метка «искусственный интеллект» - 11

image

Предлагаю к вашему внимание фантастику на тему искусственного интеллекта. Из-за того, что эта тема с каждым годом становится все более актуальной, я думаю, что будет интересно почитать, что про это думали известные фантасты. В большинстве книгах искусственный интеллект представлен в виде гуманоидоподобых роботов. Хотя эра роботов давно уже настала (правда без ИИ), мы не видим на улицах этих человекоподобных роботов, из-за того, что в их нет надобности. Сейчас все роботы узко специализированны, и имеют определенную конструкцию и предназначение. А человекоподобные роботы служат в основном для развлечение. Но это все равно не затмевает величие фантастических миров будущего наших любимых фантастов. Надеюсь вы найдете из этого списка что-то интересное для себя.
Читать полностью »

Сразу постановка задачи.

Дано:
Примитивное виртуальное пространство для проведения эксперимента:
1. Аквариум высотой 1000 мм.
2. Дырявое дно аквариума. Уровень воды уменьшается на 1 мм за такт.
3. Стакан с водой, доливка которой в аквариум повышает уровень воды на 6 мм.

Также имеется заготовка нейронной сети, состоящая из:
1. 1000 рецепторов. По 1 рецептору на миллиметр.
2. 1 эффектор. Возбужденный в текущем такте, дает команду вылить стакан воды в аквариум.

Хотелось бы:
1. Добиться поддержания определенного нами уровня воды в аквариуме. Ну, или близко к нему. В текущем примере 500 мм.
Читать полностью »

Маск и Хокинг предупредили об угрозе оружия с искусственным интеллектом

Хокинг: искусственный интеллект — угроза человечеству

Создателя Linux рассмешили страхи Стивена Хокинга и Илона Маска

Стивен Хокинг:

Такой разум возьмет инициативу на себя и станет сам себя совершенствовать со все возрастающей скоростью. Возможности людей ограничены слишком медленной эволюцией, мы не сможем тягаться со скоростью машин и проиграем.

Линус Торвальдс:

Это из раздела научной фантастики. И, стоит признать, фантастики не лучшего качества. На каких препаратах сидят эти люди? Программист не считает возможным развитие искусственного интеллекта, который действительно мог бы поработить человечество. Вместо размышлений на эту тему Торвальдс предложил обратить внимание на любой из существующих искусственных интеллектов и оценить его действия. Как правило, это очень ограниченные и не способные к саморазвитию программные продукты, помогающие переводить речь с одного языка на другой или планировать расписание на неделю.

По мнению Торвальдса, максимум, на что способны подобные системы, уже доступно в Google Now и Siri — распознавание голоса, текстовых обращений и картинок, обработка полученных данных для выполнения простых указаний человека. И он не видит ситуации, в которой посудомоечная машина заставила бы своего владельца обсуждать с ней труды Сартра.

Возьмусь утверждать, что несмотря на все заслуги, как Стивен Хокинг, так и Линус Торвальдс демонстрируют наивность. Хокинг переоценивает возможности интеллекта, а Торвальдс недооценивает.
Читать полностью »

Что такое человек? Как он думает? Почему иногда он делает так, а иногда по-другому? Человечество не может ответить на все эти вопросы, но при этом хочет создать суперкомпьютер, который будет полноценным человеком. Мы создаем искусственный интеллект (далее — ИИ), мы стараемся создать нечто, что будет таким же умным, как и человек, но при этом не понимаем, как чувствует человек.

Да, мы можем описать какие-то чувства через эмоции, но как мы сделаем так, чтобы машина умела не только думать, как человек, но и чувствовать, если мы можем описать, но не можем запрограммировать эмоции? Для этого нам нужно научиться моделировать свои мысли при помощи математики и информатики. Именно эта проблема, проблема моделирования духовных процессов для меня является наиболее привлекательной в изучении ИИ.
Читать полностью »

Коллеги! Я написал свой первый рассказ, пилю сюда.
Рассказ называется — Спасибо, у меня получилось!
Буду рад вашим комментариям! Поехали!

image
Читать полностью »

        Сегодня мы хотели бы рассказать о своем исследовании в области персонализации новостной ленты в рамках проекта favoraim. Сама идея показывать пользователю только те новости (далее записи), которые будут ему интересны, не новая и вполне естественная. Для решения этой задачи есть устоявшиеся и хорошо зарекомендовавшие себя модели.

        Принцип работы этих алгоритмов похож: мы анализируем реакцию пользователей (feedback) на предыдущие записи и пытаемся прогнозировать его реакцию на текущие события. Если реакция «положительная», событие попадает в ленту, если «отрицательная» — не попадает. Читать полностью »

Сделала это программа, которая убедила людей, что является 13-летним мальчиком из Одессы.

Тест Тьюринга пройден (на детском уровне сложности)

Согласно условиям теста Тьюринга, он считается пройденным, если программе удастся убедить в своей человечности хотя бы 30% судей в процессе 5-минутного текстового общения.
Читать полностью »

Найти бозон Хиггса может каждый!
12 мая ЦЕРН объявил «Higgs Boson Machine Learning Challenge», конкурс на лучший алгоритм по поиску событий с участием бозона Хиггса в наборе экспериментальных данных. Конкурс продлится до 15 сентября, победителей ждут денежные призы от $2000 до $7000. Удачное решение может быть интегрировано в реальный процесс обработки данных с детектора ATLAS. Для участия в конкурсе не нужны специальные знания в физике элементарных частиц.
Читать полностью »

В этой статье мы попытаемся рассказать о проблеме множественной классификации на примере решения задачи автоматической расстановки поисковых тегов для текстовых документов в нашем проекте www.favoraim.com. Хорошо знакомые с предметом читатели скорее всего не найдут для себя ничего нового, однако в процессе решения этой задачи мы перечитали много различной литературы где о проблеме множественной классификации говорилось очень мало, либо не говорилось вообще.

Итак, начнем с постановки задачи классификации. Пусть X — множество описаний объектов, Y — множество номеров (или наименований) классов. Существует неизвестная целевая зависимость — отображение y^*:X→Y, значения которой известны только на объектах конечной обучающей выборки X^m={(x_1,y_1 ),…,(x_m,y_m )}. Требуется построить алгоритм a:X→Y, способный классифицировать произвольный объект x∈X. Однако более распространенным является вероятностная постановка задачи. Пусть X — множество описаний объектов, Y — множество номеров (или наименований) классов. На множестве пар «объект, класс» X×Y определена вероятностная мера P. Имеется конечная обучающая выборка независимых наблюдений X^m={(x_1,y_1 ),…,(x_m,y_m )}, полученных согласно вероятностной мере P.
Читать полностью »

Использование психологического знания в построении искусственной личности

Читать полностью »


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