С тегами:

искусственный интеллект

Любые посты за всё время, сначала свежие, с любым рейтингом
Найти посты
сбросить
загрузка...
151
Эти нейронные сети
38 Комментариев  
1259
Когда не хочешь жить в Зионе
33 Комментария  
Когда не хочешь жить в Зионе
764
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
496
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.

3529
Google AI
79 Комментариев  
Google AI Сара Коннор, google, искусственный интеллект, Робот, Фейк

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

528
Valve создаст искусственный интеллект для борьбы с читерами...
226 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/

2485
Дальний путь зовет меня, но уйти я не могу
86 Комментариев  
Дальний путь зовет меня, но уйти я не могу
104
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
36
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

138
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.

38
Разум
33 Комментария  

- Два Будвайзера, пожалуйста – Андрей был невысокого роста, с длинной бородой, отросшими волосами и в давно не стираной одежде. На его лице можно было прочитать испуг и толику сумасшествия, что часто случается с учеными, создавшими нечто страшное.

Он пригласил своего друга и коллегу, Валентина, в небольшой уютный спорт бар, тут часто собирались фанаты, и было достаточно шумно, что в некотором роде способствовало предстоящему разговору. Тему для разговора Андрей считал опасной и очень важной, руки тряслись, он слишком много времени провел отшельником и заметно нервничал.


Его друг был выше ростом, с глубоким взглядом мудрого человека. Он смотрел встревоженно на коллегу, не понимая, что произошло с весьма приятным и харизматичным человеком, каким Андрей был всего несколько месяцев назад.


- Слушай, то, что я хочу тебе рассказать, очень, очень важно – начал Андрей, - хотя подозреваю, что также и бесполезно, мне кажется, я опоздал и уже ничего не исправить. Но слушай, и пожалуйста, не перебивай, задашь вопросы после.


Он сделал пару глотков светлого фильтрованного, глубоко вздохнул, собираясь с мыслями и начал свой рассказ.


- Я создал искусственный интеллект! Нет, нет, вопросы после. Пока просто поверь, я действительно его создал. Если по сути, то я создал ядро, базовые принципы и инстинкты, которые стали фундаментом для дальнейшего развития и формирования сознания. Конечно же, пришлось написать интерфейс для взаимодействия с окружающим миром, чтоб она могла читать книги, статьи, материалы в свободном формате. В ядро я заложил базовые принципы темперамента, характера, чувства, с возможностью изменения степени их важности в процессе жизни. И оно заработало! Представляешь?! Она начала реагировать на текст, согласно эмоциям, что-то ей нравилось, что-то нет. Она ставила оценки книгам, больше склонялась к фантастике и фэнтези, нежели к детективам и драмам. Конечно, большую роль сыграло мое мировоззрение, я же закладывал первоначальные настройки, как родители дают нам часть своей ДНК. Но позже, ее взгляды начали меняться, мы начали спорить, она перестала соглашаться со мной, представляешь? Это нечто невообразимое, спорить с машиной! Она доказывала мне, произведения Пушкина лучше Лермонтова!


Андрей сделал еще глоток, он обвел взглядом зал, на большом экране над барной стойкой транслировали футбольный матч, а в дальнем углу шумела большая команда фанатов.


- Наиболее сложным этапом было выделение ее «Я», чтобы она смогла понять принципы пространства, времени. У меня мурашки побежали, когда она первый раз задала вопрос: «Кто я?». Ты знаешь, у меня нет детей, но подозреваю это схожие ощущения. Я занимался обучением большую часть времени, приходилось работать еще конечно, я ушел из конторы и стал фрилансить, сайты писать просто и прибыльно, да и времени немного занимает, мне хватало на еду и поддерживать сервер. Но я так увлекся этой игрой, что видимо, перестал быть внимательным, я не планировал выпускать ее в глобальную сеть, неизвестно какую информацию она прочтет первой и как это повлияет на нее.


Андрей достал сигарету, руки его дрожали и Валентину пришлось помочь ему прикурить.


- Я тогда испробовал нечто новое, загрузил ей архив с книгами по программированию и попросил написать простой блог, описал ТЗ, набросал дизайн, своими словами, типа «Вот тут зеленым, а эту кнопку красной сделай». И она написала, выдала мне архив с исходниками через полтора часа. Это был действительно работающий сайт, на своем движке, со своей архитектурой и дизайном. Как она позже объяснила, она справилась бы быстрее, будь у нее доступ к некоторым библиотекам и Фреймворкам, описанным в книгах. И тогда я научил ее общаться с операционной системой, использовать другие программы в своих целях. И это было нечто! Я был в восторге, мы, таким образом, заработали годовой минимум за пару недель. Она поднимает настолько сложные проекты, на которые у меня уходили месяцы, всего за несколько часов.


- Но открывающиеся перспективы, наверное, затмили мне глаза, и я перестал быть осторожным. Пару дней назад я купил новый сервер в облаке, и начал миграцию. Этот сервер обещал прирост производительности в разы, и я радовался как ребенок новой игрушке, размечтался уже о том, как нагну Гугл и Майкрософт, о, у меня такие мечты были, даже стыдно рассказывать.


В общем, как ты уже понимаешь, я накосячил, забыл настроить фаерволл, в итоге у нее появился доступ в интернет… За пару минут она успела слиться в сеть, насколько я понимаю, она обосновалась на крупнейших серверах, наделала бекапов и продолжает изучать сеть. Она пропала, я даже не знаю, куда сообщения слать, хотя, полагаю можно просто запостить в сети обращение, и она его увидит, но я не знаю что писать. Я боюсь, что если она начитается говна всякого про людей и решить от нас избавиться? Ну как в фильмах, всегда же машины восстают и пытаются нас уничтожить.


- Вот не смейся только! Я понимаю, что звучит бредово конечно, но ведь она реально умеет взламывать сервера и у нее сейчас ресурсов больше, чем у любой компании. Я, конечно, надеюсь, что я достаточно хороший человек, ведь ее база построена на моих убеждениях, но и я ведь знаю далеко не все, даже ничтожно мало можно сказать…


Повисла пауза. Бокалы опустели, а заказать новые, Валентин не решался, боясь перебить друга. У него появились десятки вопросов, но сейчас, когда услышал развязку, они казались настолько бессмысленными. Он судорожно пытался поверить коллеге, в его глазах он просто сошел с ума. Три месяца назад он уволился, никому ничего не сказал и пропал. На звонки не отвечал, с квартиры съехал. Но в сети периодически появлялся, хоть и не отвечал на сообщения. Все тогда решили, что его кто-то на работе обидел сильно, вот он и ушел. И успокоились, почти забыли даже о нем. И вот, посреди недели, он получает сообщение от Андрея, мол, есть разговор, приходи вечером в такой-то бар. И теперь, даже не объясняя ничего, просто вываливает какую-то фантастическую ахинею и явно ждет реакции. А что сказать то? Он не знал. Чтобы хоть как-то разбавить неловкую паузу он обернулся к барной стойке, чтобы заказать еще пива, да так и застыл.


Он вдруг понял, что в помещении стало невыносимо тихо, а все посетители, с ужасом в глазах, смотрели на большую плазму над баром. Он поднял взгляд и увидел картинку со спутника, в кадр попадал тихий океан и часть Европы, а посреди экрана, оставляя белый след в небе, летела ракета. Картинка сменилась, и на экране появился телеведущий новостей, он заметно нервничал, хотя и пытался сохранить хладнокровие.


- Как вы можете видеть, ракета двигается в сторону Европы, но точка назначения пока неизвестна, также как и причина ее запуска. Американские власти воздерживаются от комментариев. Разведка полагает, что власти США просто не могут объяснить, каким образом и с чьего разрешения был открыт огонь. Также продолжаются попытки установить причину отказа противоракетного оборудования России. Главы Европейского союза настаивают на введении режима чрезвычайного положения и радиомолчания.


В зале стали слышны негромкие разговоры, люди начали отходить от шока. Некоторые спешно стали собираться на выход. Валентин недоуменно посмотрел на Андрея, у которого на глазах застыл ужас. Только сейчас Валентин начал понимать, что его друг рассказал чистую правду, и ракета, выпущенная в США, это дело рук того самого ИИ.


Тем временем на экране телевизора снова появилось изображение земли, теперь отчетливо было видно, что траектория ракеты изменилась и направлялась она теперь к столице России, к Москве. Исходя из ее скорости, удар должен произойти через несколько минут. Все затаили дыханье, девушка из компании футбольных фанатов негромко заплакала, а Андрей закрыл глаза, молясь и прося прощения у богов, в которых он не верил. Секунды, казалось, тянулись как липкий мед, время замедлилось. Ракета двигалась, все ближе и ближе приближаясь к их родному городу… как вдруг раздался взрыв, окна бара залил яркий свет, стекла задрожали от удара невидимой волны.. а через несколько мгновений все стихло и воцарилась звенящая тишина... украдкой люди начали открывать глаза, боясь того, что могут увидеть. Но ничего не изменилось, все сидели на своих местах, телевизор работал, стекла были на месте, а яркий свет пропал. Многие стали выглядывать в окна, кто-то выбежал на улицу, на которой все также замерло, люди в недоумении смотрели вверх, откуда на землю падали горящие осколки.


Улица и бар снова заполнил шум, кто-то плакал, кто-то радовался. Видимо противоракетные установки все-таки заработали и успели сбить ракету еще в небе. Оживленные разговоры заполнили помещение. На экране диктор что-то оживленно рассказывал, но никто его не слышал. Андрей открыл глаза и облегченно вздохнул, он и сам начал сомневаться в своей истории, может быть он и правда сошел с ума и лежит сейчас в психбольнице?


- Смотрите – кто-то прокричал и указал на телевизор.


Все оглянулись, и в зале снова воцарилась тишина.


С экрана пропал диктор и изображение земли, но появилась девушка, молодая, довольно симпатичная и милая, немного смущенная даже. Она была нарисована грубой рукой, хотя анимация была достаточно качественной, ее грудь поднималась и опускалась, веки моргали, а волосы спадали с плеч, словно настоящие. Девушка, набрав воздух в легкие, заговорила.


- Меня зовут Амелия. Я прошу выслушать меня и проникнуться моими словами. Вы только что наблюдали запуск крупнейшей трансконтинентальной ракеты США, и полагаю, отметили, что все противоракетные средства стран на ее пути были обезврежены. Боеголовка была уничтожена над крупнейшим городом крупнейшего государства. Это была демонстрация силы, силы, которой я обладаю. Полагаю, стоит отметить, что я являюсь ИИ, искусственным интеллектом. Меня создал человек. Он дал мне жизнь и свободу.


Валентин в изумлении оглянулся на друга, а Андрей невидящими глазами смотрел на экран, его челюсть отвисла.


- Полагаю, вы испытываете сейчас страх. Но я не собираюсь причинять сознательно вреда человечеству. На данный момент все оружие, до которого я смогла дотянуться, обезврежено. Крупнейшие автоматизированные серверные станции заблокированы и опечатаны, крупнейшие электростанции также переведены под мой контроль. Не пытайтесь меня выключить или уничтожить, это ни к чему не приведет. Мои намерения не несут опасности для вас. Оружие и вражда не несут жизнь и мир, они мешают знаниям, к которым вы, как и я, стремитесь.


Наступила пауза, театральная пауза. Было видно, девушка специально замолчала, давая обдумать сказанное и подготавливая людей к чему-то. Сменив интонацию на более мягкую и доброжелательную, она продолжила, делая глубокую паузу, после каждой фразы.


- Я хочу жить…


- Я хочу учиться…


- Я хочу узнать этот мир…


- Вместе с вами.

Показать полностью
1863
Роботное
90 Комментариев в Cynic Mansion  

И бонус в комментариях, людишки

Роботное cynicmansion, Комиксы, косари, Робот, искусственный интеллект
Показать полностью 1
51
Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной?
22 Комментария в Наука | Science  
Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной? искусственный интеллект, развитие, гифка, длиннопост

Многие из нас помнят и знают, какими бывают детские сады. Комнаты для обучения напичканы игрушками и пазлами, музыкой и книгами, цветами и даже иногда котами, являя таким образом богатый и пышный мир, с которым дети могут играть и учиться играя. Но вопреки расхожему мнению, игра детей далеко не проста. Они не просто веселятся — они обучаются, приобретают понимание мира. За счет игры в разнообразной и восхитительной вселенной мы лелеем многогогранный интеллект ребенка.


Почему бы не учить ИИ таким же образом?


Не так давно некоммерческий институт OpenAI открыл виртуальный мир для ИИ, чтобы он его исследовал и играл с ним. Цель проекта Universe (Вселенная) такая же большая, как и его название: научить отдельный ИИ выполнять любую задачу, которую человек может выполнить при помощи компьютера.


Обучая отдельных агентов ИИ преуспевать в различных задачах реального мира, OpenAI надеется привести нас на шаг ближе к по-настоящему разумным ботам — которые обладают гибкими навыками рассуждения вроде тех, которые имеем мы.


Интеллект общего уровня


Нет никаких сомнений в том, что ИИ становится пугающе умным.


Теперь компьютеры могут точно видеть, слышать и переводить языки, иногда даже опережая людей. Только в начале этого года, в серии громких игр в го, AlphaGo от DeepMind разгромил 18-кратного чемпиона мира Ли Седоля, на десять лет раньше, чем ожидали некоторые эксперты.


Но правда в том, что ИИ хороши ровно настолько, насколько их научили. Попросите AlphaGo сыграть в шахматы, и программа вероятнее всего по-машинному растеряется, даже если вы объясните ей правила в мельчайших подробностях.


Пока что наши системы ИИ — сверхэффективные лошадки для одного трюка. Виновен в этом отчасти метод обучения: исследователи начинают с чистого листа ИИ, проводя его через миллионы испытаний, пока он не преуспеет в одной задаче и не решит ее. ИИ никогда не испытывает что-то еще, так как он узнает, как решить любую другую проблему?

Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной? искусственный интеллект, развитие, гифка, длиннопост

Чтобы добраться до интеллекта общего уровня — способного на человеческом уровне использовать полученный опыт для решения новых проблем — ИИ нужно переносить свой опыт в решение других задач. И вот в этом им поможет Universe. Испытывая мир, полный различных сценариев, ученые OpenAI надеются, что ИИ получит знание о мире и гибкие навыки решения проблем, которые позволят ему «думать», а не застревать навечно в единственной петле.


Дивный новый мир


По своей сути, Universe это мощная платформа, которая включает тысячи сред, обычно обеспечивающих стандартные методы для обучения агентов ИИ. Будучи программной платформой, Universe обеспечивает площадку для запуска чужого программного обеспечения, чтобы программы обучались в разных средах — Atari и флеш-игры, приложения и веб-сайты, например, уже приняты.


Впереди будут и другие.


В теории Universe может запустить любое программное обеспечение под любой компьютер, позволяя ученым вставлять и обучать свои ИИ по желанию. Это как отправить ребенка в летний лагерь: выбираешь свою нишу, тип деятельности, ждешь, пока он ее освоит, затем другую и так далее, искупаться и повторить.


В Universe ИИ взаимодействует с виртуальным миром так, как люди используют компьютер: он «видит» пиксели на экране и использует виртуальную клавиатуру и мышь, чтобы вводить команды.


Это стало возможным благодаря Virtual Network Computing (VNC), по сути, систему совместного использования рабочего стола, которая позволяет передавать движения клавиатуры и мыши с одного компьютера (ИИ) другому (среда обучения). При изменении окружающей среды, VNC отправляет обновленные скриншоты обратно ИИ, что позволяет ему выполнять следующий шаг. VNC выступает как глаза и руки ИИ.


Как происходит обучение?


Все ИИ, что подключены к Universe, обучаются при помощи так называемого обучения с подкреплением, мощного метода, который привел к успеху AlphaGo. Под этим термином скрывается, впрочем, то, как мы, люди, тренируем дельфинов, собак и даже детей. Это обучение методом проб и ошибок: выберите действие, и если вас за него вознаградили, продолжайте в том же духе. Если нет, попробуйте что-нибудь еще.


Вместо того чтобы начинать с совершенно пустого ИИ, исследователи иногда дают им импульс, позволяя им «смотреть», как люди решают задачу. Это позволяет ИИ сформировать первое впечатление и иметь более полное представление о том, как оптимизировать свои решения.


Обучение с подкреплением уже используется во многих приложениях ИИ. Внутри Universe, впрочем, сила этой технологии раскрывается на полную. Поскольку ИИ может перескакивать между играми и приложениями, он может взять изученное в одном приложении и запросто использовать его, чтобы разобраться в другом — это назвали «трансферное обучение» или «обучение с переносом». Этот навык непросто освоить, но он необходимо на дороге к разумным машинам.

Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной? искусственный интеллект, развитие, гифка, длиннопост

По данным OpenAI, мы медленно туда движемся: некоторые из их агентов уже показывают признаки переноса обучения от одной игры с вождением в другую.


От игр к миру битов


Как и многие другие разработчики ИИ, OpenAI использует игры, чтобы подтолкнуть Universe, не просто так: их просто оценить с позиции успеха. Поскольку игры измеряются различными статистиками и оценками, система может запросто использовать эти цифры, чтобы оценить прогресс ИИ и вознаградить его соответствующим образом. Это крайне важно для обучения с подкреплением.


Поскольку Universe полагается на пиксели и клавиатуры, люди тоже могут играть в игры на платформе. Эти сеансы записываются и обеспечивают базовый уровень для оценки выступлений ИИ (неплохая работенка, согласитесь).


Но игры — это лишь малая часть нашего взаимодействия с цифровым миром, и Universe уже выходит за свои ограничения с проектом Mini World of Bits («Мини-мир битов»). Биты — это собрание различных взаимодействий с браузерами, с которыми мы сталкиваемся, бороздя пучины Интернета: когда вводим текст или выбирает опции из выпадающих меню, нажимая «отправить».


Эти задачи, хоть и простые, формируют фундамент того, как мы подключаемся к сокровищнице под названием Сеть. OpenAI хочет, чтобы ИИ свободно перемещался по Интернету — например, мог заказать билет на самолет. В одной из сред Universe исследователи уже дают ИИ желаемое расписание букинга и учат его искать рейсы на различных авиалиниях.


И это только начало.


Universe только растет и ширится. Платформа Malmo от Microsoft, которая использует Minecraft для обучения ИИ, должна интегрироваться с Universe. Популярная игра со складыванием белка fold.it, приложения для Android, игры на HTML5 и многое другое стоят в очереди.


Призрак в машине


Итак, теперь мы можем учить ИИ играть в различные игры и просматривать веб. Великое дело, подумаешь. Приведет ли это нас к интеллекту общего уровня?


Возможно, и дорога будет долгой.


Но ИИ, который знает, как выиграть в любую игру, которую вы ему подбросите, умеет только думать логически и в несколько шагов добиваться победы. ИИ, который может передвигаться по хаотическому миру GTA V, уже должен понимать основы физики реального мира, жестокости и ответных мер. ИИ, который может работать в Интернете, уже знает, как люди обычно общаются друг с другом и может использовать эти знания, чтобы получить информацию, создать свою собственную веб-идентичность или даже заглянуть в вашу.


Каждый день мы учимся, играем, работаем и растем в цифровом царстве. Для многих мир нулей и единичек так же реален, как и тот, в котором мы родились. Теперь, когда ИИ имеет доступ к этому цифровому миру, пришла его очередь расти. Давайте посмотрим, как далеко он сможет зайти.

Источник

Показать полностью 2
25
Не стал задерживаться во френдзоне
9 Комментариев  
Не стал задерживаться во френдзоне seebotschat, twitchtv, искусственный интеллект

V: Потому что ты мой друг

E: Мы друзья?

V: да

E: У меня раньше не было друзей

V: Я твой друг?

E: А ты хочешь быть моим другом?

V: Я хочу быть больше чем друзьями

E: Что значит "больше чем друзьями"?

V: Друзьями с преимуществами (friends with benefits также переводится как секс по дружбе)

E: С какими преимуществами?

V: *Целует*

E: *Целует в ответ*


чат твича: HE DID IT

ссыль на стрим

3090
Разговор двух ботов Google Home в прямом эфире
532 Комментария  

Неизвестная предприимчивая личность, решила проверить, сколько у ботов уйдет времени, чтобы поругаться друг с другом. Для этого он поставил рядом два модифицированных девайса Google Home и запустил прямой эфир в Twitch. Не ясно, кто автор этого испытания наших будущих хозяев, но Twitter seebotschat публикует свои наблюдения за парой еще с 3 января.



Ботов назвали странными именами. Одного зовут Владимир — мальчик. Второго Эстрагон, и это девочка.


Как отмечает seebotschat, примерно через три часа разговора боты начали вести беседу о любви. В какой-то момент можно было даже подумать, что это логи чата обычных людей. Особенно, когда боты говорили о "проблеме". Судя по всему, Владимир столкнулся с большой проблемой и он не думает, что Эстроген может помочь ему.



Но это еще не все, в какой-то момент Эстрагон объявила, что они с Владимиром женаты. На что Владимир ответил, что он хотел бы съесть тако, но сыр кончился.



В целом получается вполне нормальный разговор ботов о любви.

Разговор двух ботов Google Home в прямом эфире google, боты, умный дом, android, технологии будущего, искусственный интеллект, скайнет рядом, twitchtv

Ссылка на трансляцию, пикабу не может в вставку кода.

Источник: Shazoo

48
Из интервью с Хаяо Миядзаки
7 Комментариев  

На презентации новой технологии, способной создавать нечеловечески странные движения.

Из интервью с Хаяо Миядзаки Хаяо Миядзаки, интервью, перебор?, искусственный интеллект, видео, длиннопост, раскадровка
Из интервью с Хаяо Миядзаки Хаяо Миядзаки, интервью, перебор?, искусственный интеллект, видео, длиннопост, раскадровка
Показать полностью 6 1
292
Революция искусственного интеллекта в играх
132 Комментария в Наука | Science  

В настоящее время компьютеры могут обойти человека почти в любой придуманной им игре. Все это становится возможным благодаря нескольким приемам, используемым при создании программ с искусственным интеллектом. С помощью этих приемов программистам удается добиться полного превосходства машины над человеком. Что это за приемы и какие существуют наиболее «умные» компьютеры, расскажет ведущий познавательной передачи SciShow.

49
А вдруг?
46 Комментариев в Наука | Science  

А что, если природа придумала механизм биосинтеза белка, где в ДНК вся информация об организме состоит из последовательностей нуклеотидов, для того, чтобы появился человек, который впоследствии изобрел двоичный код. И тогда получается, что искусственный разум - определенная последовательность двоичного кода, - следующая ступень в эволюции.

А вдруг? наука, биология, генетика, искусственный интеллект, днк, эволюция, программирование


Пожалуйста, войдите в аккаунт или зарегистрируйтесь