Искусственный интеллект — TechCave

Искусственный интеллект (ИИ, англ Artificial intelligence, AI) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ, свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно счи

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ, англ Artificial intelligence, AI) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ, свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Стена группы

Загрузка...
Den
3 дня назад
#

Jetson Nano: одноплатник для машинного обучения от Nvidia





Вчера компания Nvidia анонсировала
Jetson Nano: одноплатный компьютер для вычислений в области ИИ. Маленький компьютер с поддержкой библиотек
CUDA-X AI выдаёт 472 гигафлопса для запуска современных рабочих нагрузок ИИ, потребляя при этом всего лишь 5 Вт.

Источник
Загрузка...
3 дня назад
#

Нейросеть от Nvidia превращает простейшие наброски в красивые пейзажи





Водопад курильщика и водопад здорового человека

Все мы знаем, как нарисовать сову. Нужно сначала нарисовать овал, потом еще окружность, ну а потом — получается шикарная сова. Конечно, это шутка, причем очень старая, но инженеры Nvidia постарались сделать так, чтобы фантазия стала реальностью.

Новая разработка, которая называется GauGAN, создает шикарные пейзажи из очень простых набросков (действительно простых — окружности, линии и все). Конечно, в основе этой разработки лежат современные технологии — а именно генеративные состязательные нейросети.

Источник
Загрузка...
3 дня назад
#

Snapdragon 8cx: 7-нанометровая платформа для ПК





Мы занимаемся созданием инновационных технологий, которые полностью меняют то, как люди в мире используют различные устройства для вычислений и связи друг с другом или с сетью интернет. Теперь мы применяем эти познания и в сфере ПК. Наша цель — решить проблемы, с которыми пользователи ноутбуков сталкиваются годами, включая малое время их автономной работы, медленную загрузку системы и отсутствие скоростного безопасного подключения к Сети. Фактически, мы стремимся к тому, чтобы наши ПК были больше похожи на наши смартфоны.

Источник
Загрузка...
3 дня назад
#

Машинное ориентирование на дальних расстояниях при помощи автоматизированного обучения с подкреплением



Только в одних США живёт 3 миллиона человек с ограниченными возможностями передвижения, которые не могут покинуть свои дома. Вспомогательные роботы, способные автоматически ориентироваться на дальних расстояниях, могут сделать таких людей более независимыми, привозя им продукты, лекарства и посылки. Исследования показывают, что глубокое обучение с подкреплением (ОП) хорошо подходит для сопоставления сырых входных данных и действий, к примеру, для обучения
захвату объектов или
передвижению роботов, но обычно у ОП-
агентов отсутствует понимание крупных физических пространств, необходимое для безопасного ориентирования на дальних расстояниях без помощи человека и адаптации к новому окружению.

Источник
Загрузка...
3 дня назад
#

Как мы предсказывали отток, подойдя к нему как к стихийному бедствию



Иногда для того, чтобы решить какую-то проблему, надо просто взглянуть на нее под другим углом. Даже если последние лет 10 подобные проблемы решали одним и тем же способом с разным эффектом, не факт, что этот способ единственный.

Есть такая тема, как отток клиентов. Штука неизбежная, потому что клиенты любой компании могут по множеству причин взять и перестать пользоваться ее продуктами или сервисами. Само собой, для компании отток — хоть и естественное, но не самое желаемое действие, поэтому все стараются этот отток минимизировать. А еще лучше — предсказывать вероятность оттока той или иной категории пользователей, или конкретного пользователя, и предлагать какие-то шаги по удержанию.

Анализировать и пытаться удержать клиента, если это возможно, нужно, как минимум, по следующим причинам:

  • привлечение новых клиентов дороже процедур удержания. На привлечение новых клиентов, как правило, нужно потратить определенные деньги (реклама), в то время как существующих клиентов можно активизировать специальным предложением с особыми условиями;

  • понимание причин ухода клиентов — ключ к улучшению продуктов и услуг.



Существуют стандартные подходы к прогнозированию оттока. Но на одном из чемпионатов по ИИ мы решили взять и попробовать для этого распределение Вейбулла. Чаще всего его используют для анализа выживаемости, прогнозирования погоды, анализа стихийных бедствий, в промышленной инженерии и подобном. Распределение Вейбулла — специальная функция распределения, параметризуемая двумя параметрами
$λ$и
$k$.



Википедия

В общем, вещь занятная, но для прогнозирования оттока, да и вообще в финтехе, использующаяся не так, чтобы часто. Под катом расскажем, как мы (Лаборатория интеллектуального анализа данных) это сделали, попутно завоевав золото на Чемпионате по искусственному интеллекту в номинации «AI в банках».

Источник
Загрузка...
3 дня назад
#

Костя Горский, Intercom: про города и амбиции, продуктовое мышление, навыки для дизайнеров и саморазвитие





Алексей Иванов (автор, Ponchik.News) пообщался с Костей Горским, дизайн-менеджером в компании Intercom, бывшим дизайн-директором «Яндекса» и автором телеграм-канала «Дизайн и продуктивность». Это пятое интервью в серии интервью с топовыми специалистами в своих областях про продуктовый подход, предпринимательство, психологию и изменение поведения.



Источник
Загрузка...
5 дней назад
#

DARPA занялось созданием искусственного интеллекта нового поколения





Источник: Коммерсант

Агенство Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), о проектах которого не раз писали на Хабре, недавно взялось за проект создания искусственного интеллекта следующего поколения Artificial Intelligence Next (AI Next). Идеологи и создатели уверены, что новый AI будет значительно совершеннее предыдущего, а суждения робота не будут отличаться от логических суждений живого человека, основываясь на «здравом смысле».

Стоимость проекта
оценивается в $2 млрд. Директор отдела DAPRA по военной науке Валери Браунинг заявила: «Сверхидея проекта AI Next такова: превратить машину из инструмента, порой очень достойного, в настоящего партнера, в сотрудника, заслуживающего доверия».

Источник
Загрузка...
Den
5 дней назад
#

Технологическая сингулярность: современный миф о конце света под видом гипотезы о прогрессе



Размышления о технологической сингулярности за пределами, собственно, попыток продвинуться в понимании процессов, которые за этим термином скрываются — то есть, по сути, размышления об отношении к технологической сингулярности — это, своего рода, реальный тест
Kobayashi Maru для людей начала XXI века, смысл которого — осознать, что означает идея непознаваемого, идея утраты контроля и идея неизбежности этого в масштабе всего человечества.



По идее, это несложная психотерапевтическая практика: найти внутри точку, на которой сознательное признание условий игры поймает равновесие с принятием подсознательным — без сваливания в отрицание, злобу, торг или отчаяние.

И этот тест, который, судя по большей части рассуждений об этом, люди исключительно фейлят.

И автор поста «Быть технофобом бессмысленно, даже если технофобия оправдана», несмотря на многообещающее название, похоже, не стал исключением, дойдя до торга, то есть, на стадии, когда люди пытаются make sense в привычном им значения этого понятия в обстоятельствах, отрицающих саму возможность подобного, путём рационализации.
arttom сторговался на идее «чёрного ящика», по условиям которой:

  1. люди соглашаются, чтобы непознаваемое осталось непознаваемым, и даже, в подтверждение своей добросовестности, соглашаются при этом ещё и немножко коллективно немножко отупеть — что, впрочем, не имеет никакого смысла с точки зрения интересов непознаваемого, которое от этого непознаваемее не станет;

  2. взамен, люди получают это непознаваемое, каким бы они ни было непознаваемым, contained — внутри этого самого «чёрного ящика», то есть, всё-таки, до какой-то степени под контролем, ограниченным — и в этом смысле, всё же, осознаваемым, и не таким уже жутким, а буквально ограниченным.



То есть, тоже пока не справились с этим упражнением. И это очень плохо.

Источник
Загрузка...
5 дней назад
#

BionicSoftHand — безопасная и гибкая роботизированная рука с искусственным интеллектом от компании Festo





В данном решении нет скелетной структуры, рука выполнена из мягких и гибких материалов, фаланги пальцев выполнены из трехмерной текстильной ткани с тактильными сенсорами и гибкими проводниками, которые могут сгибаться помощью пневматических модулей. В запястье руки установлен узел с клапанами, которые приводят в движение элементы руки при необходимости мелко моторных движений.

Движениями BionicSoftHand управляет искусственный интеллект, способный обучаться методом проб и ошибок, а после адаптации к задаче быстро и автономно выполнять необходимые действия с предметами, по аналогии как это делает человек

Источник
Загрузка...
5 дней назад
#

DeepMind и Google: битва за контроль над сильным ИИ





Демис Хассабис основал компанию по созданию самого мощного в мире ИИ. Затем её купила Google

В августе 2010 года в конференц-зале в пригороде Сан-Франциско на сцену вышел 34-летний лондонец по имени Демис Хассабис. Он вышел неторопливой походкой человека, который пытается контролировать нервы, сжал губы в краткой улыбке и начал: «Итак, сегодня мы поговорим о разных подходах к разработке...» — тут запнулся, словно вдруг осознав, что озвучивает потаённые честолюбивые помыслы. Но потом всё-таки сказал: «… сильного ИИ».

Сильный ИИ (artificial general intelligence или AGI) означает универсальный искусственный интеллект — гипотетическую компьютерную программу, способную выполнять интеллектуальные задачи как человек или даже лучше. Сильный ИИ сможет выполнять отдельные задачи, такие как распознавание фотографий или перевод текста, которые являются единственными задачами каждого из слабых ИИ в наших телефонах и компьютерах. Но он также будет играть в шахматы и говорить по-французски. Будет понимать статьи по физике, сочинять романы, разрабатывать инвестиционные стратегии и вести восхитительные беседы с незнакомыми людьми. Он будет следить за ядерными реакциями, управлять электросетями и транспортными потоками и без особых усилий преуспеет во всём остальном. AGI сделает сегодняшний самый продвинутый ИИ похожим на карманный калькулятор.

Источник
Загрузка...
5 дней назад
#

9 фильмов конкурса «Let IT DOK!», которые стоит увидеть



ЛАНИТ и фестиваль документального кино
«ДОКер» дружат уже пять лет. Вместе с оргкомитетом фестиваля мы придумали конкурс фильмов об информационных технологиях, который получил название
«Let IT DOK!». Фильмы в этой номинации рассказывают, как технологии меняют жизнь людей, их стремления.

В этом году на конкурс «Let IT DOK!» поступило более 300 фильмов, а в финал отобрано — 9. В этом посте мы расскажем вам об этих девяти финалистах. Кстати, посмотреть их можно в киноцентре «Октябрь» с 3 по 8 апреля.



Источник
Загрузка...
5 дней назад
#

Семь мифов в области исследований машинного обучения



Для тех, кому лень читать всё: предлагается опровержение семи популярных мифов, которые в области исследований машинного обучения часто считаются истинными, по состоянию на февраль 2019. Данная статья доступна на
сайте ArXiv в виде pdf [на английском языке].

Миф 1: TensorFlow – это библиотека для работы с тензорами.

Миф 2: Базы данных изображений отражают реальные фотографии, встречающиеся в природе.

Миф 3: Исследователи МО не используют проверочные наборы для испытаний.

Миф 4: В обучении нейросети используются все входные данные.

Миф 5: Для обучения очень глубоких остаточных сетей требуется пакетная нормализация.

Миф 6: Сети с вниманием [attention] лучше свёрточных [convolution].

Миф 7: Карты значимости – надёжный способ интерпретации нейросетей.

А теперь — подробности.

Источник
Загрузка...
17 дней назад
#

Интуитивный RL (Reinforcement Learning): введение в Advantage-Actor-Critic (A2C)



Это вольный перевод статьи Rudy Gilman и Katherine Wang Intuitive RL: Intro to Advantage-Actor-Critic (A2C).



Специалисты по обучению с подкреплением (RL) подготовили множество отличных учебных пособий. Большинство, однако, описывают RL в терминах математических уравнений и абстрактных диаграмм. Нам нравится думать о предмете с другой точки зрения. Сама RL вдохновлена ​​тем, как учатся животные, так почему бы не перевести лежащий в основе этого механизм RL обратно в природные явления, которые он призван имитировать? Люди учатся лучше всего через истории.



Это история о модели Actor Advantage Critic (A2C). Модель «Субъект-критик» — это популярная форма модели Policy Gradient, которая сама по себе является традиционным алгоритмом RL. Если вы понимаете A2C, вы понимаете глубокий RL.



Источник
Загрузка...
17 дней назад
#

Формула для корейского, или распознаем хангыль быстро, легко и без ошибок



На сегодняшний день сделать распознавание корейских символов может любой студент, прослушавший курс по нейросетям. Дайте ему выборку и компьютер с видеокартой, и через некоторое время он принесёт вам сеть, которая будет распознавать корейские символы почти без ошибок.

Но такое решение будет обладать рядом недостатков:

Во-первых, большое количество необходимых вычислений, что влияет на время работы или требуемую энергию (что очень актуально для мобильных устройств). Действительно, если мы хотим распознавать хотя бы 3000 символов, то это будет размер последнего слоя сети. А если вход этого слоя равен хотя бы 512-ти, то получаем 512 * 3000 умножений. Многовато.

Во-вторых, размер. Тот же самый последний слой из предыдущего примера будет весить 512 * 3001 * 4 байт, то есть около 6-ти мегабайт. Это только один слой, вся сеть будет весить десятки мегабайт. Понятно, для настольного компьютера это проблема небольшая, но на смартфоне не все будут готовы хранить столько данных для распознавания одного языка.

В-третьих, такая сеть будет давать непредсказуемый результат на изображениях, которые не являются корейскими символами, но тем не менее используются в корейских текстах. В лабораторных условиях это не трудно, но для практического применения технологии этот вопрос придётся как-то решать.

И в-четвёртых, проблема в количестве символов: 3000, скорее всего, хватит чтобы, например, отличить в меню ресторана стейк от жареного морского огурца, но порой встречаются и более сложные тексты. Обучить сеть на большее количество символов будет сложно: она будет не только более медленной, но и возникнет проблема со сбором обучающей выборки, так как частота символов падает приблизительно экспоненциально. Конечно, можно доставать изображения из шрифтов и аугментировать их, но для обучения хорошей сети этого недостаточно.

И сегодня я расскажу, как нам удалось решить эти проблемы.

Источник
Загрузка...
17 дней назад
#

Создана основа для обобщённой теории нейросетей



Огромные возможности нейросетей иногда сравнимы с их непредсказуемостью. Теперь математики начинают понимать, как форма нейросети влияет на её работу



Когда мы проектируем небоскрёб, мы рассчитываем, что он в итоге будет удовлетворять всем спецификациям: что башня сможет выдержать такой вес, а также землетрясение определённой силы.

Однако одну из самых важных технологий современного мира мы, по сути, проектируем вслепую. Мы играемся с различными схемами, различными настройками, но пока мы не запустим пробный прогон системы, мы на самом деле не имеем понятия, что она сможет сделать, или где она откажется работать.

Источник
Загрузка...
2 3

Авторизация

Пользователи

gydman
Ivan Lavkov
Андрей Подольский
Kumskov
Juan
Tutu
naikdij88
NewEXE
Георгiй Москвитинъ

GeekBrains

КАРКАМ

Нетология