Метка «искусственный интеллект» - 20

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 »

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 »

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 »

Об ограничениях естественного интеллекта и как нам с этим жить дальше

На сегодняшний день становится очевидным, что человеческий мозг имеет совершенно явные естественные ограничения и в основном работает, что называется «на всю катушку». Я рассматриваю сферу умственного труда естественно. Миф о том, что мозг использует лишь 10% своего потенциала это всего лишь миф. И по всей видимости никакими тренировками и (или) медицинскими способами качество интеллекта поднять невозможно. Современная наука все более сходится во мнении, что при текущем устройстве мозга мы не можем быть умнее, чем мы есть.
Читать полностью »

Продолжение.

Глава 1: Нейробиология и искусственный интеллект: часть первая — ликбез.
Глава 1.5: Нейробиология и искусственный интеллект: часть полуторная – новости от Blue Brain Project.
Глава 2: Нейробиология и искусственный интеллект: часть вторая – интеллект и представление информации в мозгу.

Нейробиология и искусственный интеллект: часть третья – представление данных и память
Рис. 1

Ну что же, прописные истины закончились. Теперь переходим к спорным вещам.
Не буду описывать, как важна память для любой системы процессинга информации. Однако с человеческой памятью все очень непросто. В принципе, мы выяснили, что есть сигналы, которые путешествуют по нейронам, есть возбуждающие и ингибирующие синапсы, которые контролируют прохождение сигналов, есть нейромодуляторы, которые изменяют восприимчивость синапсов к сигналам, но каким образом это все работает вместе, что в итоге получается осмысленная когнитивная деятельность? Далеко не факт, что собрав вместе такую систему с миллионами нейронов, она заработает адекватно, а не как, скажем, эпилептик.

Это дает повод спекулировать об альтернативных теориях сознания, в которых берут какой-нибудь малоизученный эффект и объявляют его панацеей. Одна из таких теорий была выдвинута Р. Пенроузом и С. Хамероффом – квантовая теория сознания, основанная на теоретических предпосылках к квантовому взаимодействию тубулиновых микротрубочек, составляющих цитоскелет нейронов. Если будут желающие, могу обсудить эту теорию в отдельной главе, а пока вернемся к более проверенным теориям.

Читать полностью »

Добрый день. Представляем читателям Хабра ответы Николая Горькавого на вопросы озвученные в интервью с ним.
Читать полностью »

Если рассматривать ИИ в какой-нибудь гипотетической масштабной реализации. Допустим поисковые сервисы трансформируются в экспертные системы и затем в глобальный искусственный разум. Вероятно, тест Тьюринга такая штука пройдет, но у нее по-прежнему не будет чего-то, побуждающего ставить задачи самой себе. Т.е. не будет воли. Тут стоит отметить, что интуитивные человеческие представления о воле обычно формируются в условиях социума. В итоге воля мыслится как возможность ставить достаточно спонтанные, случайные цели, которые обычно прямо или косвенно стимулируются социальными взаимодействиями. Для гипотетического Бога это не работает. Бог он одиночка. Его цели больше похожи на законы мироздания, по которым всё развивается. ИИ в этом смысле похож на Бога.
Читать полностью »

Продолжение.

Начало здесь: Нейробиология и искусственный интеллект: часть первая — ликбез
и здесь: Нейробиология и искусственный интеллект: часть полуторная – новости от Blue Brain Project

Теперь, вооружившись новым знанем, можно порассуждать о том, каким образом транспорт ионов через мембраны приводит к интеллекту и сознанию. Правильного, полного и четкого ответа пока никто дать не может, так что будем рассматривать текущую ситуацию на примерах.

Хочу напомнить, что данная серия статей не претендует на детальное описание всех процессов, вовлеченных в когнитивную деятельность мозга, а является описательной, дабы дать интересующимся представление о принципах работы мозга, интеллекта и сознания.

И как же интеллект связан с деятельностью нейронов?

Нейробиология и искусственный интеллект: часть вторая – интеллект и представление информации в мозгу

Читать полностью »

Появился новый сервис поиска обоев на рабочий столВы когда-нибудь искали обои на свой рабочий стол? Иной раз листаешь «обойный» сайт и думаешь: «А куда же щелкать?!!» И не потому, что обоев мало — наоборот, их слишком много. Пойди попробуй просмотри тысяч 50-60 изображений — такие объемы быстро остановят даже самых стойких. В итоге тупо просматриваешь «новинки» нескольких «обойных» сайтов, а ведь подходящее фото могло быть на следующей странице. Ну или через одну. Ну или… в общем, Вы меня поняли. Иной раз бывает, что можешь искать подходящее фото часа три, а потом щелкаешь на кнопку «случайные обои» и думаешь: «сейчас мне точно повезет». Потом тупо продолжаешь листать обои дальше.
Читать полностью »

Введение.

В предыдущих статьях ( http://habrahabr.ru/post/150056/ и http://habrahabr.ru/post/150902/ ) мы рассмотрели простейшие модели идеального минимального интеллекта (ИМИ), в частности, модель AIξ. C не слишком существенными оговорками можно почти согласиться с тем, что «AIXI model is the most intelligent unbiased agent possible» [Hutter, 2007] и что ИМИ в своем поведении будет не более ограниченным, чем человек, но при наличии достаточных вычислительных ресурсов и информации. Последняя оговорка и поясняет основные причины, почему эти модели не привели к созданию реального ИИ и почему их можно рассматривать только в качестве первого маленького шага по направлению к нему. Здесь важно определить, куда двигаться дальше.
Читать полностью »


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