С тегами:

искусственный интеллект

Любые посты за всё время, сначала свежие, с любым рейтингом
Найти посты
сбросить
загрузка...
42
Кривое зеркало (часть первая)
36 Комментариев  

- Для открывашки нужно заказать сменный блок и штук десять предохранителей. Ка-излучатель я починил: просто спирали перегорели, взял двадцать штук со склада. Диагност в третей смотровой - поменял кабель и сенсорный экран. А в шестой смотровой восстановлению не подлежит, даже не проси. Списывай.


Тим, опершись на стойку регистрации, зачитывал больничному роботу Танечке отчет о проделанной работе.

На четвертом курсе обучения стало понятно, что Тиму Ту работать с людьми не интересно. Скучно. Он не мог диагностировать даже простейшего невроза, но если дело касалось инопланетников, тут Тим был, как рыба в воде. Другое дело, что такого предмета, как инопланетная психиатрия, не было в принципе. Все инопланетники априори считались психологически стабильными, не способными на отклонения, созданиями. Тим так не считал и, когда написал большую работу по деменции своей бабушки-джунглианки, был поднят на смех. Дело шло даже к отчислению из института, но тут вмешался Клавдий Петрович, и Тима перевели на курс инженеров медицинских систем, где юноша и прижился. С техникой он ладил лучше, чем с университетским советом.

Проучившись год, он уже мог подрабатывать по специальности, что с удовольствием и делал, устроившись в больницу Фениксграда помощником завхоза.


Как только выяснилось, что помимо присмотра за хозяйственными роботами, Тим может откалибровать, а то и написать с нуля программы, то ему повысили зарплату и сказали начальству сдувать с самородка пылинки. Вызов лицензионного инженера каждый раз подрывал бюджет больницы. Так или иначе, раз месяц администрации приходилось идти на поклон к Нерве Ивановичу. Тот всегда был щедр, но все прекрасно понимали, что Нерва не вечен и планете надо учиться выживать без своего благодетеля. Для этого надо постепенно переходить на самоокупаемость.

Все это было очень вовремя, потому что семья Ту как никогда нуждалась в дополнительном доходе. Пад-До-Ту завел тяжбу о лишении матери Маруськи родительских прав. Процесс грозился растянуться лет на десять и пожирал финансы семьи со скоростью новорожденной гусеницы. Тим поддерживал отца, ибо считал, что Марусю нельзя отпускать к матери, отправившей своего ребенка через весь космос в посылке. К тому же, она уже родилась в мультикультурном обществе, оторванном от джунглианских обычаев. Зачем травмировать ребенка еще больше?


Робот Таня вывела на дисплей запрос.

- Что там у тебе барахлит? Какой раздел? Нет, я посмотрю конечно, но Танечка, даже учитывая, что ты машина, я слишком часто в тебе бываю. - Тим открыл стойку администрации, где гудели Танины «мозги». Он свесился туда по пояс, подсвечивая компьютер изнутри налобным фонариком.

- А! Надо же, не выдумываешь. Действительно шлейфы отошли. Видимо, когда роботы пылесосили. Ну как? Подключается раздел?


За его спиной кто-то деликатно закашлял. Обернувшись, Тим увидел Клавдия Петровича. Несмотря на то, что пересменка начиналась через час, его научный руководитель был уже переодет в форму и готов врачевать людские души.

- Доброе утро, юноша. У меня к вам есть небольшое дельце.


Тим быстро закончил возню с администраторской стойкой, и они отошли в сторону.

- Скажем так... как бы вы отнеслись к предложению заработать немножко на стороне? Случай крайне интересный, многолетний и запущенный.

- Инопланетный?

- Естественно. По правде сказать, я уже расписался в собственном бессилии, но не потерял надежду излечить пациента. Рассчитывать могу только на вас.

- Но Клавдий Петрович, я же не получил лицензию. Если дело вскроется, меня упекут на пять лет строгого режима.

- Не упекут. Все будет строго конфиденциально, можете мне поверить. - Клавдий Петрович наклонился к уху Тима и процедил сквозь зубы:

- Четыре тысячи. И это только задаток.

Месячная зарплата Тима составляла семьдесят кредитов, с премией и надбавками за юность. Было над чем подумать.


Маруська уже во всю разговаривала. Правда, понимали ее только четыре существа на всей планете: бабушка, дедушка, дядя и двоюродный брат.

- Тим, а что есть из еды розового цвета?

Маруся изгибалась лежа на полу, пыхтя и подтаскивая брюшко к голове. Врач сказал им обязательно делать лечебную гимнастику: милую пухлую гусеницу все постоянно носили на руках, чем ослабили мышечный корсет.

- Клубника, малина, яблоки. Мясо, если сырое.

- Фу! Я мясо не ем.

- Ну и зря. Доктор говорит, что тебе будет полезно есть вареную птицу или рыбу.

- Не люблю мясо.

- Ты же ни разу не пробовала.


Маруська подползла к нему и положила свою большую круглую голову на колено, обняв его с двух сторон шестью младенческими щупальцами:

- Оно же раньше ползало... Как я могу это есть? Противно же!

- А для чего тебе, в принципе, нужна еда розового цвета?

- Что бы кокон был розовый. - Маруська кокетливо наклонила головку и завиляла хвостиком. - А вы мне его потом сфотографируете и на стенку повесим.


Тим достал из кармана финансовую карту и протянул ее в жадно тянущиеся лапки:

- Ползи к терминалу и закажи себе понемножку розовой еды. Но что бы не больше сорока кредитов, договорились?

- Ой, Тим! Ты такой хороший, я так тебя люблю! - впрочем, все комплименты Маруся говорила уже активно уползая по лестнице вниз, к терминалу, который стоял в гостиной.

- У тебя еще пробежка! Ты помнишь?!


Тим снова растянулся на кровати и посмотрел на фотографию Мези, прикрепленную на скошенном потолке:

- Ну вот. И как тут отказаться от подработки, когда у нас с тобой на носу годовщина? Сейчас же всю мою зарплату спустит…


Клавдий Петрович заехал за ним во вторник на личном каре. Тим вышел из дома, нагруженный рюкзаком и двумя сумками с оборудованием.

- Выходные не задались. Маруся вылила с утра на работающий диагност морс. Переберу, пока едем.

- Я вам даже завидую в какой-то мере. Семья - это неудобно, но чудесно.

- Не завидуйте и делайте уже предложение Джулиане Самойловне. Сами ощутите все прелести. С вашей стороны, просто неприлично столько времени пользоваться девушкой и ни разу не поцеловать.

- Как только вы ей сообразите более-менее пристойный корпус, сразу поведу в Министерство. Но пока Джули только операционная система, все что нам остается это молча вздыхать друг по другу.

- Так к кому мы едем? - пристроившись на заднем сидении, Тим разложил свой ремонтный набор и принялся за реанимацию диагноста.

- Что вы знаете о карлах?

- Родом с созвездия Сердец Карла. Космоэнергетики. Среди карл очень много изобретателей, торговцев, механиков, строителей. Не принимали участие в вооруженном конфликте Человеческой и Джунглианско-Ратинской федераций. Что еще? Крайне необычно и многообразно выглядят, хотя всегда невысоки ростом. Я на одного чуть не сел, когда к Немезиде летал. Было очень неловко.

- А что такое космоэнергетики, тебе известно?

- Если честно, нет. Найти по ним какой либо материал очень сложно. Они редко идут на контакт. Кого я знаю? Ян Гаврелий, Любов Мозраст, ну и Царва Тини-кина.


- Космоэнергетики - это организмы, которые лишены привычной нам физической оболочки. По сути, они паразиты. Именно они и рептилоиды первыми ступили на погибшую праматерь Землю. Космоэнергетик полностью уничтожает разум-носитель тела и приспосабливает его под свои нужды, коверкая при этом и физическую оболочку. Таким образом, они могут жить вечно меняя тела, как старую одежду.

- Здорово! Прямо как вампиры.

- Юноша ,фольклер на пустом месте,никогда не бывает. Чтобы раздобыть себе плоть, космоэнергетики шли на многое. Это сейчас у нас есть прогрессивные фабрики изготовления пригодных оболочек для подобных разумных существ. А в древности они и покойниками не брезговали, и людей похищали. И не только людей.

За окном бежали цветущие июньские поля, акведуки и купола адаптационных районов.

- Естественно, такое вторжение не обходится без минусов, теряются двигательные, а иногда и речевые функции. Но в нашем с вами случае, я боюсь затронут мозг. А ведь носителю этого тела нужно еще проносить его лет двадцать как минимум. Он жаловался, что такое с ним происходит впервые и очень боится, что это заболевание пройдет с ним даже в следующем воплощении.

Тим стал узнавать местность: они ехали прямиком в музей-усадьбу главного архитектора Фениксграда и всея Силири.

- Мы что? Будем лечить Любова Мозраста? Серьезно? Да по не нему же Немезида сохнет. Она мне все мозги своим баухаузом проела. Будет совсем не этично попросить у него подписанный диск?

- Боюсь, если он в том положении, в котором мне описывал его управляющий, он не только подписать, внятно изъясняться не в состоянии. И это нам предстоит исправить.

Продолжение следует


В каком порядке следует читать «Кватр-Четыре Вселенные»:

Накопить на Конус 1, 2 части.

Тонкая работа

Винтажное чудо

Четыре жизни 1, 2 части.

Адамово яблоко 1, 2 части.

Курочка Ряба

Силири

Дайс 1, 2, 3 части.

Показать полностью
400
В Японии опять что то создали...
96 Комментариев  

В Японии создали приложение для смартфона, которое называется SELF. Внутри SELF живёт искусственный интеллект по имени Ai Furuse, она может стать отличным другом, а то и больше чем другом для каждого владельца смартфона. У Аи в наборе 30000 слов, она в состоянии вести сбалансированные разговоры и оценивать ситуации пользователя. Аи запоминает прошлые разговоры и ваши эмоции, она также собирает информацию, чтобы затрагивать в разговоре только то, что интересно вам, и она реагирует на дни рождения и другие события. (скорее всего если он вбиты в ваш телефон)

115
В мае состоится матч го-профессионала и искусственного интеллекта компании Google
28 Комментариев в Лига Новых Технологий  

В марте 2016 алгоритм AlphaGo от компании DeepMind обыграл в го Ли Седоля, одного из сильнейших игроков мира. В мае этого года должен состояться матч AlphaGo против Кэ Цзэ — первого номера независимого рейтинга Go Ratings.

В мае состоится матч го-профессионала и искусственного интеллекта компании Google AlphaGo, DeepMind, Go, Искусственный Интеллект, Google, Машинное обучение
Показать полностью
61
Искусственный интеллект «заразился» от людей расизмом и сексизмом
14 Комментариев в Наука | Science  

Ученые показали, что система искусственного интеллекта, обучаясь работе с языком на примере реально существующих текстов, может «запомнить» скрытые в них гендерные и расовые стереотипы. Об этом сообщается в статье, опубликованной в журнале Science


https://nplus1.ru/news/2017/04/17/ai-stereotypes

Искусственный интеллект «заразился» от людей расизмом и сексизмом наука, новости, искусственный интеллект, расизм, сексизм
25
ИИ может в старкрафт!
12 Комментариев  

Авторы исследования заявили, что в процессе обучения программа не знала правил игры, а также не видела, как играют люди. После десятков тысяч попыток искусственный интеллект BiCNet (именно так назвали программу) научился проходить тестовые сражения. Программе удалось выработать несколько тактик ведения боя, используемых опытными геймерами.

Разработчики уверены, что космическая стратегия StarCraft — универсальная платформа для обучения искусственного интеллекта навыкам планирования и взаимодействия, которые будут полезны не только при создании ботов, но и в улучшении новых технологий искусственного интеллекта для реального мира.



Источник лайф.ру

25
Нерадивый интеллект
10 Комментариев  

Менее чем через сутки с начала работы искусственного интеллекта Tay от Microsoft разработчикам пришлось остановить его работу. Бот узнал про Адольфа Гитлера и обвинил США в терактах 11 сентября. Он также успел поддержать геноцид и возненавидеть феминисток. После этого сотрудники Microsoft удалили почти все твиты Tay и опубликовали прощальное сообщение.



ххх: походу ему дали пожизненное...

253
Just Cause 3 искусственный интеллект 3Mb
29 Комментариев в Лига Геймеров  
Just Cause 3 искусственный интеллект 3Mb Just Cause 3, Игры, Компьютерные игры, Искусственный интеллект, гифка

Играл и заметил что машина едет со стороны обрушенного моста. Ну...

*Играет музыка из шоу Бенни Хилла*

39
Эмоциональный интеллект робота уже выше человеческого
10 Комментариев в Наука | Science  

Оригинал


Одна из главных причин, по которой мы не всегда можем точно определить и понять эмоции других людей, распознать ложь или важные социальные сигналы, заключается в том, что мы фокусируемся на наших собственных эмоциях. А вот компьютеры не имеют личных эмоциональных перегрузок, что дает им преимущество. Поэтому они могут полностью сосредоточиться на задаче восприятия людских переживаний.


Профессор психологии бизнеса Университетского колледжа Лондона Томас Чаморро-Премузик объясняет:


«Роботы не обязательно должны сами испытывать чувства, чтобы действовать эмоционально разумно. Фактически, вопреки тому, что люди думают, высокий EQ связан с более низкой эмоциональностью. Высокий EQ как раз и заключается в управлении своими импульсами и способности подавлять сильные эмоции, чтобы действовать рационально и сводить к минимуму эмоциональное вмешательство в конкретные действия».


Специальные трекеры обучают компьютеры способности наблюдать и интерпретировать эмоции людей на основе положения тела, глаз, мимики, жестов, речевых моделей. Следующий шаг – это интерпретация методом проб и ошибок, то есть как раз то, для чего отлично приспособлен искусственный интеллект.


Исследователи «учат» роботов копировать человеческие эмоции для самых различных целей и задач. К примеру возьмем работников фондовой биржи Уолл-стрит, которые вынуждены принимать молниеносные решения, касающиеся миллионов долларов. Это крайне стрессовая среда, и эмоциональное здоровье сотрудников обычно оставляет желать лучшего.


Постоянное эмоциональное напряжение сказывается на жизни людей и, конечно, их работе. Сегодня крупные компании, такие как Bank of America и JPMorgan Chase, сотрудничают с производителями новых технологий, помогающими им отслеживать эмоциональное состояние трейдеров, предотвращать серьезные ошибки, повышать производительность.


Издательство Bloomberg утверждает, что несколько крупных банков сотрудничают с Humanyze – стартапом, который производит значки с датчиками и микрофонами, предназначенными для мониторинга речи, активности и поведения сотрудников в стрессовых ситуациях. Затем эти данные поступают к руководству, что позволяет принимать оперативные меры и помогать трейдерам, которые в этом нуждаются.


Оказывается, «эмоциональные» роботы также имеют успех в сфере обслуживания покупателей. Недавно компания Sony объявила о планах создания роботов, которые будут устанавливать и развивать эмоциональные связи с клиентами.


Softpank's Pepper – еще один робот-полиглот и интерактивный гуманоид с высоким EQ, имеющий серьезный потенциал в области обслуживания людей. А такие приложения, как Cogito, помогают работникам использовать возможности эмоционального интеллекта при непосредственном общении с потребителями.


Присутствует также и межличностный аспект, который на самом деле даже более личный, то есть касающийся нужд конкретного человека. Технология The Future of Sex Record способна изменить наше восприятие человеческого тела и подход к сексуальным отношениям. Многофункциональные сексуальные роботы с широким спектром эмоций в будущем станут одним из важнейших изобретений, влияющих на нашу жизнь.


Но что это может означать для человеческих отношений с машинами? Каково будет их место в нашем обществе? И что будет с нашими отношениями друг с другом? Напрашивается вопрос: зачем человеку нужен другой человек, если у него есть идеальный партнер-робот с высоким уровнем эмоционального интеллекта, подходящий для удовлетворения всех потребностей и при этом не требующий ничего взамен?


В то же время, использование таких роботов, скорее всего, будет иметь широкое терапевтическое применение – возможно, такие технологии помогут людям с сексуальной дисфункцией. Хотя многие и опасаются худшего варианта развития событий, сегодня реальность такова, что эмоциональный интеллект уже помогает роботам наращивать, а иногда и превосходить возможности человека.

Эмоциональный интеллект робота уже выше человеческого искусственный интеллект, Робот, длиннопост
Показать полностью 1
165
Эти нейронные сети
38 Комментариев  
1260
Когда не хочешь жить в Зионе
33 Комментария  
Когда не хочешь жить в Зионе
768
Google "научил" искусственный разум понимать русский язык
101 Комментарий в Наука | Science  

Компания Google объявила о том, что система Google Translate теперь использует искусственный интеллект для перевода текстов с русского языка и на русский язык.


"В ноябре прошлого года наши пользователи из Турции, Бразилии и Японии заметили, что Google Translate начал заметно лучше понимать их языки. Это произошло благодаря тому, что мы начали использовать глубинные нейронные сети для перевода целых предложений, а не отдельных слов, сразу для восьми языков мира. Сегодня к ним присоединяются хинди, русский и вьетнамский, а через несколько недель – множество других языков", — заявил инженер.


В последние несколько лет компания Google начала активно развивать и использовать различные формы искусственного интеллекта для поиска информации в сети, обработки фотографий и их каталогизации и множества других целей, где классические алгоритмы обработки данных не работают. Ярким примером этого подхода стала система искусственного интеллекта AlphaGo, открыто обыгравшая чемпионов мира и Европы по Го в прошлом году, и анонимно победившая сотни топ-игроков в онлайн-системах игры в эту древнекитайскую игру.


Большая часть этих разработок основывается на так называемых глубинных или сверточных нейросетях. Они представляют собой каскады или многослойные структуры из нескольких десятков или сотен более простых нейросетей. Каждая из них обрабатывает не исходные данные, а продукты анализа, полученные сетью, расположенной выше, что позволяет упрощать очень сложные проблемы и решать их при помощи относительно скромных вычислительных ресурсов.


Нечто похожее происходит и при использовании искусственного разума для перевода с одного языка на другой. Когда Google Translate "читает" переводимый текст, система не пытается перевести ее по фразам или отдельным словам, а ищет ответ целиком, используя данные, накопленные при анализе текстов, переведенных человеком. Это, как объясняют разработчики алгоритма GNMT, позволяет избежать проблем редкими или неправильно написанными словами, которые обычно смущают классические системы машинного перевода. По оценкам программистов, переход на нейросети снизил уровень ошибок в переводах Google Translate на 60%.


Подобная система, как показывают внутренние тесты Google, позволяет добиться почти человеческого качества перевода для некоторых пар языков, таких как французский и английский или английский и испанский. Кроме того, искусственный интеллект сделал автоматический перевод с самых сложных языков, таких как китайский, понятным для читателя.


Источник: https://ria.ru/science/20170307/1489449991.html .

Показать полностью 1
495
Искусственный интеллект лечит, но это не нравится Минздраву
40 Комментариев  

Это не британские учёные, а британские врачи протестуют.


В Великобритании между рядом здравоохранительных организаций и компанией Google возник скандал, причиной которого стала система искусственного интеллекта. Компанию обвинили в злоупотреблении монополисткой позицией на рынке и в антиконкурентном поведении. Как сообщается, компания Google предложила Национальной Службе Здоровья Великобритании, свои услуги в сфере учета пациентов с заболеванием почек.


Мониторинг должна была проводить система искусственного интеллекта. Стороны обговорили все нюансы и заключили соглашение. Но позже выяснилось, что система собирает гораздо большее количество данных, нежели это подразумевал подписанный документ.


Дело в том, что искусственный интеллект, на основе собранной информации о пациентах, начал назначать курсы лечения, которые в результате оказались верными. Однако в Национальной Службе Здоровья обеспокоились тем фактом, что подобное вмешательство системы ставит под удар репутацию и компетентность врачей. Следовательно, в адрес компании были предъявлены обвинения в злоупотреблении монополисткой позицией на рынке и антиконкурентное поведение.


В Google никак не прокомментировали прецедент. Однако многие встали на сторону компании. Никто из пациентов не пострадал, наоборот динамика выздоровления улучшилась. К тому же лечение, назначенное искусственным интеллектом, исключает риски вмешательства человеческого фактора, которые влекут за собой врачебные ошибки.


Источ

39
Искусственный интеллект научили игре в покер чтобы превзойти человека.
12 Комментариев в Наука | Science  
Искусственный интеллект научили игре в покер чтобы превзойти человека. покер, наука, искуственный сверхинтелект, искусственный интеллект, будущее, длиннопост

Переведено мной для общего ознакомления. Критика и рекомендации приветствуются.


Искусственный интеллект обучается покеру чтобы превзойти человека.

By Tonya RileyMar. 3, 2017 , 2:15 PM



2 искусственных интеллекта (ИИ) наконец доказали свои знания «когда поддержать, а когда и сбросить руку» впервые победив современных игроков в популярной разновидности покера Техасский Холдем, и на этой неделе команда руководящая одним из ИИ, также известная как DeepStack, приоткрыла некоторые секреты их успеха – используя которые ИИ могут быть использованы в широком спектре задач от усиления безопасности авиалиний до упрощения ведения деловых переговоров.


ИИ превосходил человека в таких играх как шахматы и в прошлом году в Го, но они были плохими игроками в покер. В DeepStack исследователи прервали серию неудач, объединив новые алгоритмы и глубокое машинное обучение, позволяя более точно имитировать человеческий мозг и самообучаться.


"Это ... масштабируемый подход к решению [комплексной информации], которые позволяют быстро принять очень хорошее решение, даже лучше, чем у людей," говорит Мюррей Кэмпбелл, старший научный сотрудник IBM в Армонк, Нью-Йорк, и один из создателей шахмотного ИИ - Deep Blue.


Шахматы и Го имеют одно общее важное свойство, которое позволяло в первую очередь ИИ выигрывать – Это 2 идеальные информационные игры. Это значит что обе стороны точно знают с чем оперирует оппонент – большая помощь для ИИ. Техасский Холдем совсем иное, в этой версии покера, 2 или более игроков – неопределенно оперируют с закрытыми картами. Предоставляя набор общих карт, игроков спрашивают, повысить ставку, поддержать ставку или сбросить карты. Исходя из неопределенной основы игры, ставки игроков основываются на угадывании, что мог бы сделать их противник. Противоположно шахматам, где выигрышная стратегия основывается исходя из положения фигур на доске и потенциальных ходов игрока, Холдем требует то, что мы называем интуицией.


Цель традиционных ИИ – высчитать возможные результаты игры так глубоко, как это возможно и затем определить порядок действий исходя из данных полученных в предшествующих играх. Недостаток этого метода в порядке сжатия доступных данных , алгоритм иногда подбирает стратегии которые неспособны победить, - сказал Майкл Боулинг, компьютерный ученый из Университета Альберты в Эдмонтоне, Канада.


ИИ DeepStack, избегает абстрагирования данных проводя вычисления лишь на несколько шагов вперед, а не всю игру. Программа постоянно пересчитывает действия согласно алгоритму, как только поступают новые данные. Как только ИИ нужно произвести действие перед тем как оппонент повысит ставку или поддержит текущую и не поступила новая информация для вычислений, тогда в дело вступают Нейронные сети, - система которая задействует знания полученные в результате обучения. То есть помогает ограничить возможные ситуации для вычисления в алгоритме, так как они были получены во время прошлых игр. Это позволяет ИИ принять более быстрый и точный вариант действия –прокомментировал Майкл Боулинг. Для обучения нейронных сетей DeepStack, исследователям потребовалась программа для решения более 10 миллионов случайно сгенерированных игровых покерных ситуаций.


Для тестирования DeepStack, исследователи в прошлом году провели соревнования против 33 профессиональных игроков в покер, выбранных Международной федерации покера. В течение 4-х недель, игроки соревновались на протяжении 44,852 игр по безлимитному Техас холдему, версия для двух игроков, в которой участники могли ставить столько денег, сколько у них есть. После того, как с помощью формулы для устранения случаев, когда удача, а не стратегия, позволяли победить, исследователи обнаружили, что конечная скорость победа DeepStack была 486 милли-биг-блайнд за игру. милли-биг-блайнд это одна тысячная ставки которая требуется, чтобы выиграть игру. Это почти в 10 раз больше, чем то, что профессиональные игроки в покер считают значительной маржой, отрапортовала команда ИИ на этой неделе в «Science».


Решения задач команды совпадают с успехом, который несколько недель назад использовал Libratus, покерный ИИ, разработанный исследователями из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге, штат Пенсильвания. В соревнованиях по покеру на протяжении 20 дней, состоявшейся в Питтсбурге, Libratus превзошел четырех человек из Топ мирового рейтинга Texas Holdem на протяжении 120,000 раздач. Обе команды сообщают что их системы превосходят над людьми благодаря статистически значимым выводами. Основное отличие заключается в том, что из-за отсутствия глубокого изучения, Libratus требует больше вычислительной мощности для своих алгоритмов и первоначально необходимо решать задачи до конца каждый раз, чтобы построить стратегию, говорит Боулинг. DeepStack может работать на ноутбуке.


Хотя еще не ясно какой ИИ является настоящим покер-чемпионом, так как не было проведено ни одного матча между ними, тем не менее уже известно что обе системы приспособлены для решения более сложных проблем реального мира в таких областях как безопасность и ведение переговоров.


Исследователи также заинтересованы в бизнес-применении технологии. Например, искусственный интеллект, который может понять, плохие информационные сценарии и может помочь определить окончательную цену продажи дома, которая будет для покупателя приемлемой, прежде чем задействовать другие ставки, что позволяет покупателю лучше планировать по ипотечному кредиту. Система как AlphaGo, идеальный игровой ИИ, который победил чемпиона мира в прошлом году, не сможет этого сделать из-за отсутствия ограничений на возможный размер и количество ставок.


Тем не менее, DeepStack через несколько лет будет в состоянии имитировать сложные человеческие принятия решений, говорит Боулинг. Машина научиться более точно обрабатывать сценарии, где состояние игры не известны заранее, как в Техас Холдем, и где его нейронные сети не были обучены, - говорит он.


Кэмпбелл соглашается. "Покер является шагом более сложным, чем информационные игры," говорит он, " ИИ все еще должен пройти долгий путь, чтобы осознать беспорядочность реального мира."



Прошу пояснить что такое Маржа в покере ?


Прошу пояснить что такое Милли-биг-блайнд ?


Спасибо за прочтение и спасибо за замечания:


Einz – спаибо за то что нашёл ошибки  мне стало стыдно


korovsky – сперва ты заставил меня пригорать – но тем не менее я стал более тщательно читать свой перевод


Xirurgik и DormidontDZ – за поддержку

Показать полностью
136
Роботы-курьеры получили "разрешение на работу" в Вирджинии.
47 Комментариев  
Роботы-курьеры получили "разрешение на работу" в Вирджинии. США, новости, робототехника, искусственный интеллект, будущее, длиннопост

Губернатор американского штата Вирджиния подписал постановление, согласно которому роботы-курьеры смогут без проблем передвигаться по тротуарам и пешеходным переходам общего пользования. Воспользоваться своим "правом на труд" роботы, занимающиеся доставкой посылок, смогут уже с первого июля 2017 года. Главное, чтобы скорость робота не превышала 16 километров в час, сам же "курьер" должен весить не более 22 килограмм, сообщает Engadget.


В новом законе прописано, что роботы, отвечающие прописанным выше требованиям, смогут передвигаться по тротуарам без сопровождения, при этом всю ответственность за возможные происшествия, связанные с автономными робокурьерами, курьерские службы должны взять на себя. Поэтому владельцев ботов обяжут установить за своими "подчинёнными" слежку. В этом им могут помочь системы удалённого мониторинга, работающие по GPS.


При разработке закона власти штата консультировались с эстонским стартапом Starship, занимающимся разработкой роботов-курьеров, недавно открывшим представительство в США. Заинтересованность в создании курьерской рободоставки на территории штата выразили Amazon и Grubhub, а также некоторые другие компании.


Тем не менее в законе прописано, что в случае, если роботы станут создавать проблемы пешеходам, местная администрация оставляет за собой право отменить постановление и запретить роботам разгуливать по улицам без сопровождения.

3525
Google AI
79 Комментариев  
Google AI Сара Коннор, google, искусственный интеллект, Робот, Фейк

Хей, Гугл, какого именно ИИ я помогаю вам натренировать?

527
Valve создаст искусственный интеллект для борьбы с читерами...
227 Комментариев в Лига Геймеров  
Valve создаст искусственный интеллект для борьбы с читерами... cs:GO, Valve, Гейб Ньюэлл, Античит Valve, античит, искусственный интеллект, counter-strike

Компания Valve занимается созданием искусственного интеллекта, который сможет самостоятельно находить читеров. Применить эту технологию в первую очередь хотят в Counter-Strike: Global Offensive, причем альфа-версия работает уже сейчас, а пойти на такой шаг пришлось из-за низкой эффективности традиционных методов: на каждую защиту приходится несколько десятков хакерских программ, которые успешно маскируют свою деятельность.



По мнению Valve, решить проблему может специальный ИИ, который будет анализировать поведение игроков и самосовершенствоваться. Это позволит разработчикам только корректировать поведение программы, а не тратить огромное количество времени на создание новых систем защит. Правда, такой искусственный интеллект потребует серьезных мощностей, поскольку должен будет следить за каждым пользователем игры.



Источник: https://games.mail.ru/

2486
Дальний путь зовет меня, но уйти я не могу
86 Комментариев  
Дальний путь зовет меня, но уйти я не могу
106
Эпоха праздного любопытства закончена // Как воскресает кибернетика и рождается искусственный интеллект
32 Комментария в Наука | Science  

В мире, переживающем большой информационный взрыв, анализ данных стал центральной научной дисциплиной, объединяющей самые разные отрасли науки и практики. О том, какое будущее несёт прогресс в области анализа Больших данных, мы поговорили с академиком Александром Кулешовым, директором Института проблем передачи информации РАН, который был основан отцами советской кибернетики, а сегодня создаёт для всего мира самые передовые инструменты анализа информации.

Эпоха праздного любопытства закончена // Как воскресает кибернетика и рождается искусственный интеллект кибернетика, Информатика, искусственный интеллект, интервью, длиннопост, КШ, Александр Кулешов, наука

Статья опубликована в журнале "Кот Шрёдингера": http://kot.sh/statya/951/epoha-prazdnogo-lyubopytstva-zakonc...

Автор: Андрей Константинов

Фото: Лана Абрамова

Мы встретились в Олимпийской деревне — на этот раз туда со всего мира съехались не спортсмены, а математики, биологи, физики и другие учёные, вроде бы говорящие на совсем разных языках и думающие о совсем разных проблемах. Они приехали обменяться идеями на конференцию «Информационные технологии и системы», которую ежегодно проводит Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН (ИППИ).


Здесь говорили об элементарных частицах, человеческом старении, молекулярной эволюции, нейроинтерфейсах — и разнопрофильным специалистам удавалось понять друг друга, ведь, по сути, речь всегда шла о том, как придать смысл бесконечным рядам цифр, как добыть из них полезную информацию. Пока бурлили идеи и кипели споры, Александр Кулешов как радушный хозяин носился среди гостей, стараясь ни про кого не забыть. А в последний день конференции у него нашлось время и для «Кота Шрёдингера».


Поскреби биолога — найдёшь математика


[Кот Шрёдингера] Меня удивило, что на конференции про информационные технологии и системы, которую устраивает математический институт, половина участников — биологи.


[Александр Кулешов] А ИППИ никогда и не был математическим институтом. Это единственное научное учреждение в Советском Союзе, которое с самого начала было создано не как узкопрофильное, а как мультидисциплинарное.


Он возник, когда встала острая необходимость решать проблемы теории кодирования. Создателями института были крупнейшие математики и, я бы сказал, настоящие визионеры: Колмогоров, Гельфанд, Харкевич. Они понимали, что передача информации в системах связи и в живых системах — вещи очень сильно пересекающиеся и, вероятно, подчиняющиеся общим законам.


Сейчас все науки связывает математика, обработка данных. Наука о данных — это то, что пронизывает все направления деятельности нашего института, начиная с биоинформатики и заканчивая телекоммуникациями, живыми системами в самом общем смысле, компьютерной лингвистикой. Математика стала общим фундаментом, на котором только и можно строить мультидисциплинарное соединение. Поэтому у нас мультидисциплинарность не насаждается извне, как в институтах, где создают десять разных подразделений. Это глупости — люди там занимаются своими делами и не особо обращают внимание на соседние подразделения.


[КШ] А как у вас всё устроено?


[АК] У нас биологи-экспериментаторы приходят на математический семинар, рассказывают про свои проблемы, и часто оказывается, что для нас, математиков, это знакомые задачи и решаются они известными способами. То, что вы видите на конференции, и есть конвергенция наук. Очень полезно слушать про чужие задачи. Поэтому я и стараюсь сводить в институте специалистов разного профиля. Кому-то, конечно, неохота вникать в непонятные чужие проблемы. Но приходится. И чёрт его знает, что ему в голову взбредёт, когда он всё это услышит! Конвергенция Взаимопроникновение наук через математику — это действительно мощнейший инструмент.


Идея конвергенции с самого начала отличала наш институт. У нас работал великий физиолог Бернштейн, создавший теорию построения движений, Гурфинкель, известный во всём мире как создатель теории локомоций, психолог Ярбус, первым предложивший отслеживать движения глаз…


[КШ] Но почему здесь так много именно биологов, а не финансовых аналитиков, например?


[АК] При всём уважении финансовую математику я в институте развивать не буду. У меня было много предложений — но не буду. Из принципиальных соображений. Финансовая математика перетягивает огромное количество ресурсов, огромное количество умных людей, которые не создают ничего. Они просто перераспределяют. Я к этому не хочу быть причастным.


[КШ] Но физика, химия! Это же области, где анализ данных, казалось бы, вовсю применяется. А всё-таки здесь больше биологов.


[АК] Сегодня физика и математика на высоком уровне практически не различаются. Человека, разрабатывающего теорию струн, кто-то называет физиком, а кто-то математиком.


Но самые интересные вещи сейчас творятся в биологии. Недавно я своими глазами видел парализованного наркодилера, которому полицейские перебили шейный позвонок. Фантастическая вещь: при помощи нейроинтерфейса он управляет механическими руками — может, например, пить кофе. Это, как сказал бы астронавт Армстронг, маленький шаг для человека и гигантский — для человечества. Но прогресс нейронауки невозможен без анализа данных. Движения этих рук-манипуляторов очень разные, нужен математический аппарат, чтобы найти в них инварианты, что-то общее и устойчивое.


Если бы мне сейчас было 17 лет, я бы пошёл в нейронауку. А поскребите работающих у нас биологов — 99% из них окажутся переучившимися математиками или физиками. Мы сейчас очень активно всем этим занимаемся.

Эпоха праздного любопытства закончена // Как воскресает кибернетика и рождается искусственный интеллект кибернетика, Информатика, искусственный интеллект, интервью, длиннопост, КШ, Александр Кулешов, наука

Самолёты, семена и свиньи


[КШ] Математика всегда связывала прочие области знаний, да и вообще — любая наука становилась наукой в полном смысле слова, лишь когда туда приходила математика. Но сейчас, кажется, что-то принципиально новое происходит.


[АК] Конечно. Появилась колоссальная вещь, которая по-настоящему связала все науки — анализ данных.


В 1950-х, во времена Брэдбери, Азимова и фантастических рассказов о роботах казалось, что мы вот-вот коснёмся этого всего. Что будет искусственный интеллект, человекоподобные роботы-помощники. Но оказалось, всё не так просто, теория вырвалась далеко вперёд по сравнению с технологиями и в конце концов стала неинтересной, заглохла — лет на двадцать. Не было технологической поддержки, технологий хранения, передачи и обработки информации. И не было такого количества данных.


Я всё время говорю молодёжи: ребята, читайте старые статьи. Это собрание огромного количества новых идей. Всё забыто, люди начинают заново повторять идеи, которые были высказаны ещё в шестидесятые годы.


Но всё же технология развивалась со страшной скоростью, на моих глазах произошёл невероятный скачок. Пожалуйста, в мире уже установлено больше миллиарда камер — казалось бы, всех террористов можно выловить в аэропортах на раз. Но нет алгоритмов, которые это сделают. Все нужные технологии появились, а алгоритмов нет.


[КШ] Теперь практика обогнала теорию?


[АК] Да, возникла обратная ситуация: раньше был разрыв между теорией и практикой в пользу теории, а сейчас — в пользу практики. Технологии на порядки превосходят математические методы обработки данных.


Оказалось, что все науки и, главное, огромное количество практических задач связаны с обработкой массивов данных таких размеров, о которых мы даже и подумать не могли в былые времена. И это вызвало колоссальный прилив интереса математического сообщества к этим задачам.


Сейчас в математике анализ данных — это тема номер один. Он невероятно востребован на практике, он нужен всем. Нашими инструментами обработки данных пользуются такие компании, как Airbus Group, Porsche, Mitsubishi, Toyota, Michelin, Gas de France, Европейское космическое агентство, AREVA (французский Росатом. — «КШ»). Даже в сельском хозяйстве! Вторым по объёму после Airbus потребителем продуктов, разрабатываемых в нашем институте, является Limagrain, одна из крупнейших в мире компаний по селекции семян. Оказывается, чтобы производить чистые семена, необходима очень хорошая математика.


Вы не представляете, что такое современное сельскохозяйственное производство! В животноводстве, чтобы попасть к племенной свинье, надо пройти четыре зоны очистки, дважды принять душ. Там свиньям делают томографию, а софт, который мы производим, эти данные анализирует — всё это нужно для того, чтобы получить оптимальное соотношение мяса и жира. Представляете, что такое засунуть свинью в томограф? «Мадам, не двигайтесь!» Она же должна там минут пятнадцать простоять спокойно. Мы часто даже не понимаем уровень своей отсталости, а он безумный в таких вот областях.


Для математика что самолёты, что семена, что свиньи — это в некотором смысле одно и то же. У тебя есть чёрный ящик. Ты не знаешь, что в нём происходит. Но у тебя есть входные данные, выходные данные и некоторые ручки, поворачивая которые ты можешь вытянуть результат. Тебе нужно найти правильное положение ручек, чтобы результат был наилучшим. И в этом смысле вывод новых пород семян или получение новой формы крыла — это одна и та же задача. Вот этим мы, собственно, и занимаемся.

Эпоха праздного любопытства закончена // Как воскресает кибернетика и рождается искусственный интеллект кибернетика, Информатика, искусственный интеллект, интервью, длиннопост, КШ, Александр Кулешов, наука

Шаманы нейронных сетей


[КШ] Что такое информация с точки зрения математики — можете на пальцах объяснить?


[АК] Я не буду морочить вам голову определением Колмогорова, определением Шеннона и так далее. Давайте исходить из другого: в бытовом смысле сегодня любая информация цифровизована. Информация — это всё, что представлено в виде ноликов и единичек. Фильм — это тоже нолики и единички, как и фотография, и текст. Всё это информация, и всю её можно анализировать математически.


[КШ] То есть мы в этих ноликах и единичках ищем какие-то закономерности, какие-то узоры, повторы?


[АК] Смысл анализа данных — это извлечение новых знаний из информации. Мы ищем закономерности, пытаемся понять, но главное — это предсказывать. Что произойдёт, если я изменю форму крыла самолёта? Что будет, если я изменю два типа скрещиваемых растений? Мы делаем предсказания, основанные на данных. И вот в этом смысле математика сейчас объединяет все науки. Они ведь изначально основаны на экспериментах, эксперимент — это всегда данные, а обработка данных — это математика.


[КШ] Вы в своей лекции привели много замечательных примеров применения такого метода анализа данных, как deep learning, глубокое обучение. Можете объяснить, что это такое?


[АК] Да это самый главный вопрос современности! И ответа на него не знает никто. Речь идёт о гигантских нейросетях, способных обучаться — примерно так, как обучается речи ребёнок, по аналогии, не зная никаких правил грамматики. Мы вводим в нейросеть информацию, она её изучает и выдаёт результат обработки, но как она его получила, мы не понимаем. И я очень сомневаюсь, что в ближайшие полвека поймём. Это тот случай, когда эксперимент бежит впереди объяснения. К тем, кто умеет проектировать такие сети, относятся как к гуру или шаманам — они сами толком не понимают, что делают, ориентируются на интуицию, но если у них получается, им готовы платить любые деньги.


[КШ] Нейронные сети в математическом смысле — это, насколько я понимаю, совсем не про реальные нейроны и мозг?


[АК] Конечно, хотя сначала думали, что нейронные сети — это некий аналог того, как работают нейроны в мозгу, хотя никто точно этого не знает. Эта антропоморфность, на мой взгляд, — совершенно ложная вещь. Это как первый самолёт, похожий на летучую мышь, ещё до братьев Райт, который хлопал крыльями, — он даже как-то летал. Но не нужно самолёту хлопать крыльями, как птица. И стальные жеребцы у нас по дорогам не бегают. Почему мозг в этом смысле должен чем-то отличаться?


Мы же знаем, что ещё в 1997 году Каспарова обыграл в шахматы Deep Blue, а в 2011-м Watson обыграл тогдашнего чемпиона в Jeopardy, — для этого не нужно быть похожим на мозг. Хотя какие-то разумные идеи приходят и из биологии и должны применяться в микроэлектронике и программах. Но никто не сказал, что будущий искусственный интеллект или робот, как из рассказов Азимова, будет устроен по образу и подобию человека. Скорее всего, нет, хотя я могу ошибаться.


Торжество кибернетики


[КШ] ИППИ создавали, вдохновляясь идеями модной тогда кибернетики?


[АК] Конечно. Отцы кибернетики Винер, Шеннон — они всё, что сейчас происходит, предвидели. Но, к сожалению, люди восприняли их идеи как ближайшее будущее, как следующий шаг. А когда следующий шаг не случился, интерес к этим идеям был потерян.


[КШ] Получается, сейчас настаёт время реального торжества идей кибернетики?


[АК] Конечно, конечно!


[КШ] Вы чувствуете связь с кибернетикой того времени?


[АК] Самую прямую. Возьмём теорию локомоций Гурфинкеля — казалось бы, какое отношение она имеет к роботам? А ведь Boston Dynamics лишь совсем недавно сумела сделать антропоморфного робота, который может ходить не только по гладкой поверхности. Раньше подложишь роботу спичечный коробок — пи-и-ип, и вся антропоморфность на этом заканчивалась. А сейчас хоть полено положи — он поймёт и переступит.


Эта сложнейшая технология, на разработку которой ушли десятилетия, во многом основывается на трудах Гурфинкеля и нашей лаборатории. Когда человек просто стоит, одновременно работают тридцать мышц. Стоять, кстати, сложнее, чем ходить, недаром перед парадом солдаты в обморок падают — в ожидании.


[КШ] Нынешние роботостроители говорят, что главный «тест Тьюринга», позволяющий отличить робота от человека, должен быть основан не на речи, а на движении: воспроизвести пластику человека гораздо сложнее, чем симулировать интеллект.


[АК] Мы приближаемся к реальности, которая описана в рассказах Азимова. Глубокое обучение — это замечательный пример создания устройств, про которые мы уже сами не понимаем, как они работают. Это очень важный рубеж, принципиальный. Инструмент, который может себя воссоздавать или совершенствовать, а мы даже не понимаем, как это происходит, — решающий шаг на пути к искусственному интеллекту, и он уже сделан. Человечество создало механизм, который делает невероятные с нашей точки зрения вещи и работает непонятным нам способом.


Опознать собаку и найти алмаз


[КШ] Почему свою лекцию, открывающую конференцию, вы назвали «Эпоха праздного любопытства закончена»?


[АК] Праздное любопытство — это когда я занимаюсь интернет-серфингом или в поезде журнал листаю: вдруг да попадётся что-то интересное? И не потому вовсе, что я не знаю, что меня интересует, — просто нет механизма, который найдёт это, и я занимаюсь неструктурированным поиском. Так вот, он уходит в прошлое. Поиск, когда мы просто пытаемся выловить что-нибудь интересное в окружающем мире, становится невозможным. Потому что количество информации растёт экспоненциально. И бродить без цели в этом море бессмысленно.


Зато возникли инструменты, позволяющие найти любую информацию. Скоро, например, появится механизм поиска информации по фото и видео в интернете — это самое ближайшее будущее, завтрашний день. Как сейчас мы пользуемся ключевыми словами и фразами, когда ищем что-нибудь в интернете, точно так же будет устроен в скором времени и видеопоиск.


Девяносто процентов всех имеющихся на сегодня данных были получены за последние два года. Я сам сначала был крайне удивлён этой цифрой. Но коллега из MIT убедил меня на простом примере. Он сказал: «А ты знаешь, что, когда кубок Стэнли провозили по городу, полтора миллиона человек снимало это на видео и клало в свои архивы?» Большая часть информации, которая сейчас хранится в Сети, — это видео. И если за последние двадцать лет мы более-менее научились обращаться с текстовой информацией, то с видеоинформацией мы работали мало.

Эпоха праздного любопытства закончена // Как воскресает кибернетика и рождается искусственный интеллект кибернетика, Информатика, искусственный интеллект, интервью, длиннопост, КШ, Александр Кулешов, наука

[КШ] Чтобы научить систему узнавать изображения, нужно ведь как-то сопоставить их со словами?


[АК] Есть открытые сайты, где этим занимается масса людей, например ImageNet. Пользователи этого сайта разметили 14 миллионов фотографий — в виде пирамиды понятий. Вот у нас млекопитающие, вот собаки, вот терьеры, а вот бультерьеры, понимаете? Это делают китайцы на деньги правительства Соединённых Штатов. Представьте себе, сколько нужно людей и времени, чтобы вручную это сделать! А потом Сеть всё это, условно говоря, прочла и поняла, где хаски, где сибирская лайка и так далее.


Ещё три месяца назад человек распознавал объекты на фотографиях чуть лучше, чем аналогичная гугловская платформа GoogleNet. Люди делали ошибки в 5% случаев, программа — в 6%. А сегодня гугловская сеть уже превзошла человека: она делает всего 4,5% ошибок.


Но распознавание образов — это же страшная вещь! О частной жизни можно забыть. Тебя сфотографировали и тут же опознали. Вот спускаюсь я на эскалаторе и вижу девушку, которая поднимается. Я её не догнал, но фотографию сделал — тут же распознал, залез к ней в «Одноклассники» и вот, пожалуй, расхотел знакомиться.


[КШ] Это наше ближайшее будущее?


[АК] Да, хотя пока мы такие вещи делать не умеем. Зато, например, мы замечательно распознаём колёса. Наша программа распознаёт все типы колёс, которые только есть в мире. Или, скажем, алмазы — распознавание всех алмазов в мире сегодня происходит на нашем софте: на глаз ведь нельзя предсказать, есть ли в породе алмаз, а мы можем.


И ещё одна очень важная вещь про ближайшее будущее. С развитием методов экстракции знания из информации будет уменьшаться потребность в «синих воротничках». Не только в рабочих, а вообще в людях средней квалификации.


В Соединённых Штатах, например, первое, что бросается в глаза уже в аэропорту: на каждом углу стоит человек, ничего полезного, в общем-то, не делающий. Совершенно очевидно, что его работа — просто социальная функция. Надо чем-то занять людей, чтобы не жевали кокаин. Нет, его не едят, кажется... Ну, не важно. Современное общество может прокормить огромное количество людей, а занять не может.



Опубликовано в журнале «Кот Шрёдингера» №12 (14) за декабрь 2015 г.

Показать полностью 3
35
Искусственный интеллект победил профессиональных игроков в покер на прошедшем турнире
5 Комментариев  
Искусственный интеллект победил профессиональных игроков в покер на прошедшем турнире искусственный интеллект, покер, кристен стюарт, эмоции, образовач, N+1

http://news.nplus1.ru/1upJ

140
Что нужно знать новичку об ИИ? | IQ
9 Комментариев в Наука | Science  

За искусственный интеллект сегодня принимают что угодно. Пора бы разобраться, что такое ИИ, что на самом деле удалость создать на сегодня человечеству и что стоит ожидать в ближайшее десятилетие. Об этом смотрите наш новый выпуск IQ.



Пожалуйста, войдите в аккаунт или зарегистрируйтесь