Последнее сообщение intellect board все для праздника. Надежды на искусственный интеллект. Смотреть что такое «Intellect Board» в других словарях

Сообщения intellect board hi tech. Что такое искусственный интеллект? Протоколы и их влияние

2016 год стал годом искусственного интеллекта. Прогресс в области систем самоуправления, распознавания голоса и глубокого обучения позволил компьютерам совершить ряд крупных прорывов, которые прежде были невозможны. Вот шесть наиболее значимых из них.

1. AlphaGo победил чемпиона мира по игре в Го

2. Самоуправляемая машина Tesla доставила в больницу человека с сердечным приступом

Беспилотные являются предметом горячих дебатов по всему миру. Однако глава Tesla Элон Маск подчеркивает, что автомобили с системой автопилота безопаснее, чем машины без него, независимо от точки зрения общественности. Отчет Национального совета безопасности США указывает, что в 2015 году смертность на дорогах составила 1,3 случая на каждые 100 миллионов миль, пройденных обычными автомобилями, в то время как показатели Tesla – 130 миллионов пройденных миль и всего один зарегистрированный несчастный случай. При этом на счету автопилота компании как минимум одна спасенная жизнь – машина доставила своего хозяина Джошуа Нелли в больницу, когда в дороге у него случился внезапный сердечный приступ.

3. Роевой интеллект предсказал результаты Кентуккийского Дерби

В мае искусственный интеллект UNU сумел успешно предсказать четверых победителей престижного конного состязания, причем, строго в порядке их финиширования. Этого не удалось сделать ни одному официальному эксперту по этим соревнованиям – таким образом, компьютер победил со ставкой 540 к 1. UNU был разработан компанией Unanimous A.I. во главе со специалистом по человеко-машинному взаимодействию Луисом Розенбергом.

4. Microsoft AI на сегодняшний день понимает человеческую речь лучше самих людей

5. AI предсказал результаты президентских выборов в США

6. Искусственный интеллект произвел революцию в диагностике рака

Еще более впечатляющих результатов добился AI Хьюстонского методистского исследовательского института в Техасе. Искусственный интеллект исследует миллионы маммограмм (его скорость анализа в 30 раз превышает человеческую) и дает онкозаключение с точностью в 99 %.

Специалисты из США и Тайланда разработали метод достоверного воспроизведения мировых шедевров искусства живописи с использованием 3D-печати и искусственного интеллекта. Благодаря этой комбинации получается воспроизводить цветовую палитру изображения, максимально приближенную к оригиналу. Метод основан на печати множества слоев разными по цвету чернилами, благодаря чему удается получить максимально близкий к оригиналу цвет для каждого фрагмента картины. Технологию собираются представить на конференции SIGGRAPH Asia 2018.

В мировой практике часто применяется копирование шедевров мирового искусства. Делается это не ради каких-то махинаций, а для того, чтобы с работами могли познакомиться большее число людей. Кроме того, таким образом владельцы произведений искусства могут защитить оригиналы от разрушения.

Обычно репродукции создаются с помощью высокоточных сканеров и принтеров. Однако возможности этой техники весьма ограничены и не позволяют передать всю красоту оригинала в мельчайших деталях. Объясняется это несколькими недостатками. Например, один из них заключается в том, что обычно применяемые принтеры используют для передачи цвета оригинала комбинацию из четырех цветов, из-за чего точность цветопередачи снижается. Кроме того, как правило, принтеры создают колориметрическое, а не спектральное воспроизведение цвета оригинала, из-за чего напечатанная картина близка к оригинальной лишь при определенном эталонном освещении.

Получить более точную копию позволяет разработка исследователей из Массачусетского технологического института — система RePaint, в которой искусственный интеллект управляет 3D-принтером и позволяет передавать исходные цвета вне зависимости от освещения.

Создание репродукции с помощью этого метода происходит в несколько этапов. Сначала проводится качественное сканирование оригинала. После этого система проводит расчет параметров 3D-печати. Последним этапом является, собственно, сама печать копии на 3D-принтере. Для получения максимально достоверной передачи цвета в репродукции, инженеры используют специальный метод съемки. Помещенный на подложку оригинал картины снимает мультиспектральная камера. При сканировании жидкокристаллический фильтр перед камерой меняет свою десятинанометровую полосу пропускания начиная от 420 нанометров и заканчивая 720 нанометрами. В это же время камера делает монохромные снимки, после чего объединяет их в единое изображение, в котором каждому пикселю соответствует 31 спектральное значение.

Для воссоздания копии применяется 3D-принтер, способный печать множеством различных полупрозрачных чернил, накладываемых друг на друга слой за слоем. Для плавного перехода между цветами используется классический метод создания полутонового изображения. Весь процесс контролируется двумя нейросетями, одна из которых предсказывает спектр массива слоев из разных материалов. Эту нейросеть инженеры обучили на основе напечатанной пластины с множеством квадратов размером в миллиметр, состоящих из разных комбинаций слоев.

С помощью первой нейросети обучили вторую. Она используется для обратной задачи — предсказывает оптимальное расположение слоев из разных материалов для предоставленного ей изображения.

К сожалению, на данный момент технология имеет ограничение. Система способна выдавать репродукцию размером не больше открытки. Однако если технологию можно будет масштабировать, то у музеев появится еще одна возможность сохранить бесценные оригиналы, показывая посетителям точнейшие копии.

Сделала невозможное — разработала саморазвивающуюся программу, способную мыслить и учиться без человеческого вмешательства. Устроив состязание с предыдущими программами этой версии, новый продукт показал себя с лучшей стороны, выиграв одну из самых сложных игр — го, рассказывает сайт.

AlphaGo Zero способна развиваться самостоятельно

Инженерам компании пришлось хорошенько попотеть. Они переписали алгоритмы нейросети старой версии AlphaGo, создав улучшенную самообучающуюся AlphaGo Zero. Этот искусственный интеллект настолько умный, что всего за несколько часов освоил навыки логической настольной игры го.

Далее начались более серьёзные состязания — AlphaGo Zero играла в го со своими предшественниками AlphaGo Lee, АlphaGo Master и AlphaGo 2016 года. Стоит заметить, что некоторые из них обыгрывали даже чемпионов мира, сильнейших игроков в го. Но AlphaGo Zero не оставила никаких шансов на победу, разгромив старые версии в пух и прах.

Секрет нового искусственного интеллекта в том, что он постоянно тренируется. Сначала AlphaGo Zero играла сама с собой и запоминала все промахи. Соответственно, алгоритмы анализировали каждый ход и искали оптимальное решение, которое помогло бы выиграть.

Потом вся эта информация сохранялась. Впоследствии, AlphaGo Zero была готова к новой игре с более сильным противником и более сложными ходами. Такой принцип работы дает возможность программе развиваться, учиться, выигрывать и быть самой умной.

Журналист ДжоИнфоМедиа Леся Мельник напоминает, что интерактивный дудл в честь фильма «Служебный роман».

Специалисты из США и Тайланда разработали метод достоверного воспроизведения мировых шедевров искусства живописи с использованием 3D-печати и искусственного интеллекта. Благодаря этой комбинации получается воспроизводить цветовую палитру изображения, максимально приближенную к оригиналу. Метод основан на печати множества слоев разными по цвету чернилами, благодаря чему удается получить максимально близкий к оригиналу цвет для каждого фрагмента картины. Технологию собираются представить на конференции SIGGRAPH Asia 2018.

В мировой практике часто применяется копирование шедевров мирового искусства. Делается это не ради каких-то махинаций, а для того, чтобы с работами могли познакомиться большее число людей. Кроме того, таким образом владельцы произведений искусства могут защитить оригиналы от разрушения.

Обычно репродукции создаются с помощью высокоточных сканеров и принтеров. Однако возможности этой техники весьма ограничены и не позволяют передать всю красоту оригинала в мельчайших деталях. Объясняется это несколькими недостатками. Например, один из них заключается в том, что обычно применяемые принтеры используют для передачи цвета оригинала комбинацию из четырех цветов, из-за чего точность цветопередачи снижается. Кроме того, как правило, принтеры создают колориметрическое, а не спектральное воспроизведение цвета оригинала, из-за чего напечатанная картина близка к оригинальной лишь при определенном эталонном освещении.

Получить более точную копию позволяет разработка исследователей из Массачусетского технологического института — система RePaint, в которой искусственный интеллект управляет 3D-принтером и позволяет передавать исходные цвета вне зависимости от освещения.

Создание репродукции с помощью этого метода происходит в несколько этапов. Сначала проводится качественное сканирование оригинала. После этого система проводит расчет параметров 3D-печати. Последним этапом является, собственно, сама печать копии на 3D-принтере. Для получения максимально достоверной передачи цвета в репродукции, инженеры используют специальный метод съемки. Помещенный на подложку оригинал картины снимает мультиспектральная камера. При сканировании жидкокристаллический фильтр перед камерой меняет свою десятинанометровую полосу пропускания начиная от 420 нанометров и заканчивая 720 нанометрами. В это же время камера делает монохромные снимки, после чего объединяет их в единое изображение, в котором каждому пикселю соответствует 31 спектральное значение.

Для воссоздания копии применяется 3D-принтер, способный печать множеством различных полупрозрачных чернил, накладываемых друг на друга слой за слоем. Для плавного перехода между цветами используется классический метод создания полутонового изображения. Весь процесс контролируется двумя нейросетями, одна из которых предсказывает спектр массива слоев из разных материалов. Эту нейросеть инженеры обучили на основе напечатанной пластины с множеством квадратов размером в миллиметр, состоящих из разных комбинаций слоев.

С помощью первой нейросети обучили вторую. Она используется для обратной задачи — предсказывает оптимальное расположение слоев из разных материалов для предоставленного ей изображения.

К сожалению, на данный момент технология имеет ограничение. Система способна выдавать репродукцию размером не больше открытки. Однако если технологию можно будет масштабировать, то у музеев появится еще одна возможность сохранить бесценные оригиналы, показывая посетителям точнейшие копии.

Сообщения intellect board hi tech. Что такое искусственный интеллект? Протоколы и их влияние

2016 год стал годом искусственного интеллекта. Прогресс в области систем самоуправления, распознавания голоса и глубокого обучения позволил компьютерам совершить ряд крупных прорывов, которые прежде были невозможны. Вот шесть наиболее значимых из них.

1. AlphaGo победил чемпиона мира по игре в Го

2. Самоуправляемая машина Tesla доставила в больницу человека с сердечным приступом

Беспилотные являются предметом горячих дебатов по всему миру. Однако глава Tesla Элон Маск подчеркивает, что автомобили с системой автопилота безопаснее, чем машины без него, независимо от точки зрения общественности. Отчет Национального совета безопасности США указывает, что в 2015 году смертность на дорогах составила 1,3 случая на каждые 100 миллионов миль, пройденных обычными автомобилями, в то время как показатели Tesla – 130 миллионов пройденных миль и всего один зарегистрированный несчастный случай. При этом на счету автопилота компании как минимум одна спасенная жизнь – машина доставила своего хозяина Джошуа Нелли в больницу, когда в дороге у него случился внезапный сердечный приступ.

3. Роевой интеллект предсказал результаты Кентуккийского Дерби

В мае искусственный интеллект UNU сумел успешно предсказать четверых победителей престижного конного состязания, причем, строго в порядке их финиширования. Этого не удалось сделать ни одному официальному эксперту по этим соревнованиям – таким образом, компьютер победил со ставкой 540 к 1. UNU был разработан компанией Unanimous A.I. во главе со специалистом по человеко-машинному взаимодействию Луисом Розенбергом.

4. Microsoft AI на сегодняшний день понимает человеческую речь лучше самих людей

5. AI предсказал результаты президентских выборов в США

6. Искусственный интеллект произвел революцию в диагностике рака

Еще более впечатляющих результатов добился AI Хьюстонского методистского исследовательского института в Техасе. Искусственный интеллект исследует миллионы маммограмм (его скорость анализа в 30 раз превышает человеческую) и дает онкозаключение с точностью в 99 %.

Специалисты из США и Тайланда разработали метод достоверного воспроизведения мировых шедевров искусства живописи с использованием 3D-печати и искусственного интеллекта. Благодаря этой комбинации получается воспроизводить цветовую палитру изображения, максимально приближенную к оригиналу. Метод основан на печати множества слоев разными по цвету чернилами, благодаря чему удается получить максимально близкий к оригиналу цвет для каждого фрагмента картины. Технологию собираются представить на конференции SIGGRAPH Asia 2018.

В мировой практике часто применяется копирование шедевров мирового искусства. Делается это не ради каких-то махинаций, а для того, чтобы с работами могли познакомиться большее число людей. Кроме того, таким образом владельцы произведений искусства могут защитить оригиналы от разрушения.

Обычно репродукции создаются с помощью высокоточных сканеров и принтеров. Однако возможности этой техники весьма ограничены и не позволяют передать всю красоту оригинала в мельчайших деталях. Объясняется это несколькими недостатками. Например, один из них заключается в том, что обычно применяемые принтеры используют для передачи цвета оригинала комбинацию из четырех цветов, из-за чего точность цветопередачи снижается. Кроме того, как правило, принтеры создают колориметрическое, а не спектральное воспроизведение цвета оригинала, из-за чего напечатанная картина близка к оригинальной лишь при определенном эталонном освещении.

Получить более точную копию позволяет разработка исследователей из Массачусетского технологического института — система RePaint, в которой искусственный интеллект управляет 3D-принтером и позволяет передавать исходные цвета вне зависимости от освещения.

Создание репродукции с помощью этого метода происходит в несколько этапов. Сначала проводится качественное сканирование оригинала. После этого система проводит расчет параметров 3D-печати. Последним этапом является, собственно, сама печать копии на 3D-принтере. Для получения максимально достоверной передачи цвета в репродукции, инженеры используют специальный метод съемки. Помещенный на подложку оригинал картины снимает мультиспектральная камера. При сканировании жидкокристаллический фильтр перед камерой меняет свою десятинанометровую полосу пропускания начиная от 420 нанометров и заканчивая 720 нанометрами. В это же время камера делает монохромные снимки, после чего объединяет их в единое изображение, в котором каждому пикселю соответствует 31 спектральное значение.

Для воссоздания копии применяется 3D-принтер, способный печать множеством различных полупрозрачных чернил, накладываемых друг на друга слой за слоем. Для плавного перехода между цветами используется классический метод создания полутонового изображения. Весь процесс контролируется двумя нейросетями, одна из которых предсказывает спектр массива слоев из разных материалов. Эту нейросеть инженеры обучили на основе напечатанной пластины с множеством квадратов размером в миллиметр, состоящих из разных комбинаций слоев.

С помощью первой нейросети обучили вторую. Она используется для обратной задачи — предсказывает оптимальное расположение слоев из разных материалов для предоставленного ей изображения.

К сожалению, на данный момент технология имеет ограничение. Система способна выдавать репродукцию размером не больше открытки. Однако если технологию можно будет масштабировать, то у музеев появится еще одна возможность сохранить бесценные оригиналы, показывая посетителям точнейшие копии.

Сделала невозможное — разработала саморазвивающуюся программу, способную мыслить и учиться без человеческого вмешательства. Устроив состязание с предыдущими программами этой версии, новый продукт показал себя с лучшей стороны, выиграв одну из самых сложных игр — го, рассказывает сайт.

AlphaGo Zero способна развиваться самостоятельно

Инженерам компании пришлось хорошенько попотеть. Они переписали алгоритмы нейросети старой версии AlphaGo, создав улучшенную самообучающуюся AlphaGo Zero. Этот искусственный интеллект настолько умный, что всего за несколько часов освоил навыки логической настольной игры го.

Далее начались более серьёзные состязания — AlphaGo Zero играла в го со своими предшественниками AlphaGo Lee, АlphaGo Master и AlphaGo 2016 года. Стоит заметить, что некоторые из них обыгрывали даже чемпионов мира, сильнейших игроков в го. Но AlphaGo Zero не оставила никаких шансов на победу, разгромив старые версии в пух и прах.

Секрет нового искусственного интеллекта в том, что он постоянно тренируется. Сначала AlphaGo Zero играла сама с собой и запоминала все промахи. Соответственно, алгоритмы анализировали каждый ход и искали оптимальное решение, которое помогло бы выиграть.

Потом вся эта информация сохранялась. Впоследствии, AlphaGo Zero была готова к новой игре с более сильным противником и более сложными ходами. Такой принцип работы дает возможность программе развиваться, учиться, выигрывать и быть самой умной.

Журналист ДжоИнфоМедиа Леся Мельник напоминает, что интерактивный дудл в честь фильма «Служебный роман».

Специалисты из США и Тайланда разработали метод достоверного воспроизведения мировых шедевров искусства живописи с использованием 3D-печати и искусственного интеллекта. Благодаря этой комбинации получается воспроизводить цветовую палитру изображения, максимально приближенную к оригиналу. Метод основан на печати множества слоев разными по цвету чернилами, благодаря чему удается получить максимально близкий к оригиналу цвет для каждого фрагмента картины. Технологию собираются представить на конференции SIGGRAPH Asia 2018.

В мировой практике часто применяется копирование шедевров мирового искусства. Делается это не ради каких-то махинаций, а для того, чтобы с работами могли познакомиться большее число людей. Кроме того, таким образом владельцы произведений искусства могут защитить оригиналы от разрушения.

Обычно репродукции создаются с помощью высокоточных сканеров и принтеров. Однако возможности этой техники весьма ограничены и не позволяют передать всю красоту оригинала в мельчайших деталях. Объясняется это несколькими недостатками. Например, один из них заключается в том, что обычно применяемые принтеры используют для передачи цвета оригинала комбинацию из четырех цветов, из-за чего точность цветопередачи снижается. Кроме того, как правило, принтеры создают колориметрическое, а не спектральное воспроизведение цвета оригинала, из-за чего напечатанная картина близка к оригинальной лишь при определенном эталонном освещении.

Получить более точную копию позволяет разработка исследователей из Массачусетского технологического института — система RePaint, в которой искусственный интеллект управляет 3D-принтером и позволяет передавать исходные цвета вне зависимости от освещения.

Создание репродукции с помощью этого метода происходит в несколько этапов. Сначала проводится качественное сканирование оригинала. После этого система проводит расчет параметров 3D-печати. Последним этапом является, собственно, сама печать копии на 3D-принтере. Для получения максимально достоверной передачи цвета в репродукции, инженеры используют специальный метод съемки. Помещенный на подложку оригинал картины снимает мультиспектральная камера. При сканировании жидкокристаллический фильтр перед камерой меняет свою десятинанометровую полосу пропускания начиная от 420 нанометров и заканчивая 720 нанометрами. В это же время камера делает монохромные снимки, после чего объединяет их в единое изображение, в котором каждому пикселю соответствует 31 спектральное значение.

Для воссоздания копии применяется 3D-принтер, способный печать множеством различных полупрозрачных чернил, накладываемых друг на друга слой за слоем. Для плавного перехода между цветами используется классический метод создания полутонового изображения. Весь процесс контролируется двумя нейросетями, одна из которых предсказывает спектр массива слоев из разных материалов. Эту нейросеть инженеры обучили на основе напечатанной пластины с множеством квадратов размером в миллиметр, состоящих из разных комбинаций слоев.

С помощью первой нейросети обучили вторую. Она используется для обратной задачи — предсказывает оптимальное расположение слоев из разных материалов для предоставленного ей изображения.

К сожалению, на данный момент технология имеет ограничение. Система способна выдавать репродукцию размером не больше открытки. Однако если технологию можно будет масштабировать, то у музеев появится еще одна возможность сохранить бесценные оригиналы, показывая посетителям точнейшие копии.

Последнее сообщение intellect board развлечения. Искусственный интеллект — достижение или угроза человечеству? Использование и поддержка Intellect Board

Научная некоммерческая организация (НКО) появилась в связи с проявлением заинтересованности компаниями Google и Facebook к развитию искусственного интеллекта . Деятельность НКО будет связана с решением проблем, возникновение которых возможно в процессе разработки компьютеров, обучающихся самостоятельно.

Основным направлением деятельности новой научной НКО станет изучение разработок ИИ (искусственного интеллекта), которые будут безопасными для человечества. При этом проведение разработки ИИ не должно быть связано с прихотью конкретной личности либо компании, а в проведении исследований, отличающихся прозрачностью и открытых для всех новых патентов, создание которых возможно в этих условиях.

Кроме того, OpenAI планирует проводить исследования, о которых будет информироваться весь мир. Основная цель OpenAI заключается в привлечении серьёзного внимания общественности к возникновению потенциальных опасностей, которые возможны в процессе исследования таких технологий. Сверхпродвинутым ИИ, не уступающим по уровню человеку, может быть принесено много пользы обществу, но при его неправильном и преступном использовании возможно причинение значительного ущерба.

Специалисты считают, что лучшим направлением развития для ИИ должны быть выбраны такие идеалы, как свобода и равенство. Все члены общества смогут пользоваться ИИ в связи с его широким распространением и отсутствием привилегий.

Исследования в НКО будут проводиться под руководством Ильи Суцкевера, который ранее работал в Google Brain, а теперь является экспертом в машинном обучении. В качестве сопредседателей компании выступят Сэм Олтман и Элон Маск. Затраты, связанные с основанием НКО, составили около 1 миллиарда долларов.

Маск считает, что ИИ может быть полезным для народа, хотя есть обеспокоенность по поводу его использования. Самой эффективной защитой в таком случае может быть возможность использования ИИ максимальным количеством людей, т.е. для его широкого использования ИИ должен быть доступным для всех. При широком доступе ни у кого не будет эксклюзивного права использования всего потенциала ИИ, превосходящего в миллионы раз возможности человека.

Андрей Иванов / 02.06.2016

Современные достижения в области информационно-телекоммуникационных технологий способствуют активному развитию искусственного интеллекта. Безусловно, о создании машины, обладающей полноценным человеческим сознанием, речи пока не идёт, однако имеющиеся результаты позволяют уже сейчас говорить, что эра искусственного интеллекта не за горами.

В январе этого года основатель Всемирного экономического форума в Давосе Клаус Шваб назвал искусственный интеллект одной из основных движущих сил четвёртой промышленной революции.

Эта четвёртая промышленная революция идёт на нас, как цунами, а её основной движущей силой являются достижениями в области искусственного интеллекта, робототехники, нанотехнологий, «интернета вещей» и других областей науки.

Действительно, ставку на искусственный интеллект с каждым годом делают всё больше и больше игроков рынка – начиная от крупных IT-гигантов и заканчивая небольшими стартапами. Стоит отметить, что среди них не только такие известные игроки IT-рынка, как Google, Facebook, Microsoft, IBM, но и компании, которые, на первый взгляд, должны быть далеки от этой темы. Даже General Motors и Boeing создали совместную лабораторию, связанную с исследованием искусственного интеллекта. Иными словами, искусственный интеллект становится своеобразным мейнстримом нашего времени.

Общие затраты на разработку высокоинтеллектуальных машин оцениваются сотнями миллионов долларов в год, и последние достижения показывают, что такие суммы вполне оправданы. Интеллектуальность машин растёт с каждым годом, а некоторые из них уже сейчас могут в определённых областях превзойти возможности человека.

Интеллектуальные возможности современных компьютеров

В 2011 году суперкомпьютер IMB Watson сумел победить в телепередаче Jeopardy (российский аналог – «Своя игра»), в которой ему не только приходилось искать правильные ответы на вопросы, но и «понимать» их смысл на естественном языке. В заданиях использовались метафоры, а сами вопросы задавались без каких-либо упрощений и уточнений. Справившись с этими сложностями, Watson продемонстрировал действительно уникальные аналитические возможности, которые сейчас применяются в различных областях промышленности. Одним из самых больших достижений Watson является возможность самостоятельно проводить медицинскую диагностику. Анализируя огромные массивы данных с различными историями болезней, диагнозами и курсами лечений и делая на основе этого объективные выводы, суперкомпьютер зарекомендовал себя хорошим врачом. В частности, Watson отлично справляется с диагностикой онкологических заболеваний. Проект Watson for Oncology уже сейчас используется на практике в ряде медицинский центров и больниц. Среди них Международная больница Бумрунград (Таиланд), Нью-Йоркский центр по исследованию генома человека и др.

Если говорить об интеллектуальности вычислительных машин, то настоящий прорыв в этой области произошел буквально пару месяцев назад, когда программа Google AlphaGo сумела обыграть в игру го её абсолютного чемпиона Ли Седоля. Эта тема активно обсуждалась, поскольку скептики полагали, что такое невозможно в принципе (во всяком случае с текущим уровнем развития технологий). Го является по-настоящему высокоинтеллектуальной игрой, в которой возможны миллиарды комбинаций фишек на доске. Сами игроки не просто просчитывают возможные комбинации, но и действуют интуитивно. Поэтому, работая только на основе перебора всевозможных ходов, компьютеры могли обыграть игроков среднего уровня, но не профессионалов.

Чемпион по игре в Го Ли Седоль анализирует свои ошибки после поражения от AlphaGo. Источник: 4today.net

Добиться победы в го над её чемпионом позволила технология «глубокого машинного обучения» (deep learning), которая сейчас является самым трендовым направлением развития искусственного интеллекта. Основу для данной технологии ещё в далеком 1959 году определил Артур Самюэль, когда предложил работать над обучением компьютеров, не используя определённо запрограммированные алгоритмы. Компьютер учится на примерах и своём собственном опыте. Программа AlphaGo сначала проанализировала 30 млн ходов профессиональных игроков, а затем стала играть сама с собой. Сыграв миллионы партий, программа научилась оценивать наиболее выгодное положение камней на доске для достижения победы.

Технология глубокого машинного обучения позволяет смоделировать по-настоящему сложные нелинейные отношения, состоящие из многих слоев, что значительно повышает обучаемость искусственного интеллекта. Поэтому область применения данной технологии не ограничивается игрой в го. Она является неотъемлемой частью исследований в сферах распознавания речи и изображений и беспилотных автомобилей, а также используется для решения других сложных задач. Facebook, например, активно развивает технологию глубокого машинного обучения для создания социальных сетей будущего. Предполагается, что разработанные системы будут способны понимать сообщения в ленте новостей и показывать пользователю только те новости, которые ему действительно интересны. Первые результаты исследований уже используются на практике в алгоритмах работы Facebook.

Искусственный интеллект в общественной жизни

Сферы применения искусственного интеллекта ограничены лишь творческими способностями человека. В настоящий момент машины учатся читать различные шаблонные документы (юридические, финансовые и др.), сочинять музыку, понимать эмоции людей по выражению лица, писать литературные произведения и делать многое другое. Так, сотрудник компании IDC Media Innovation Lab Гай Хоффман представил робота, самостоятельно занимающегося сочинением различных музыкальных произведений.

Всего лишь несколько лет назад была предложена идея использовать искусственный интеллект (или, лучше сказать, его прообраз) в самом популярном гаджете современности – смартфоне. В результате появились высокоинтеллектуальные голосовые помощники, которыми уже сейчас пользуются миллионы людей. Можно выделить такие известные приложения, как Siri от компании Apple, Echo от компании Amazon, Cortana от компании Microsoft и Google Now от компании Google.

Высокоинтеллектуальные голосовые помощники призваны помогать пользователю в его повседневной деятельности. Например, Google Now анализирует привычки пользователя, отслеживая все его действия и перемещения, и в дальнейшем заранее оповещает о предстоящих событиях. Так, перед выходом на работу, пользователю предоставляется отчёт о дорожной ситуации в городе и предлагается наиболее оптимальный маршрут проезда.

В настоящий момент ведутся активные работы с целью сделать из высокоинтеллектуальных голосовых помощников личных секретарей, которые будут общаться с нами на естественном языке и выполнять различные голосовые команды (написать письмо, назначить встречи, зарезервировать столик в ресторане, записать на прием к врачу и т.д.). Текущие результаты исследований показывают, что такие системы будут разработаны совсем скоро. Уже в этом году разработчики искусственного интеллекта Viv в ходе конференции смогли с помощью голосовых команд заказать пиццу. Причём сделано это было без единого звонка и без использования клавиатуры.

Достижения в области искусственного интеллекта также активно применяются в концепции умного дома. Сама концепция обсуждается уже на протяжении нескольких десятилетий, однако её практическая реализация стала возможной лишь совсем недавно. В настоящий момент имеются разработки, позволяющие контролировать телевизор, кондиционер, музыкальный центр, дистанционно отключать от питания любой электрический прибор, настраивать освещение под ритм музыки и т.д.

Разработками такого рода занимаются достаточно много компаний, среди которых присутствует и IT-гиганты. Например, Марк Цукерберг, основатель компании Facebook, заявил, что одной из его целей является создание искусственного интеллекта, способного эффективно помогать ему по дому.

Я буду учить своего помощника понимать мой голос, чтобы управлять в нашем доме всем — музыкой, светом, температурой и пр. Научу его узнавать лица моих друзей, когда они звонят в дверь

Ещё одной сферой, куда постепенно проникает искусственный интеллект, являются беспилотные автомобили. Многие эксперты сходятся во мнении, что уже совсем скоро улицы всех городов будут заполнены умными автосредствами, в процесс управления которыми не потребуется вмешательство человека. Уже сегодня владельцы премиальных машин могут в полной мере воспользоваться такими функциями, как слежка за рядностью движения, оповещение о столкновении и адаптивный круиз-контроль. Современные системы управления автомобилем могут самостоятельно сбрасывать газ и тормозить.

Разрабатываемые самоуправляемые автомобили компании Google уже проехали по дорогам США в общей сложности около 1 млн км, не попав в серьёзные ДТП. И это только начало. Безусловно, в разработке беспилотных автомобилей есть ряд проблем, связанных, например, с поведением таких автомобилей в критических ситуациях, которые достаточно сложно предсказать. Однако исследователи активно над этим работают, планируя решить проблемы такого рода уже в ближайшем будущем.

Искусственный интеллект постепенно становится частью нашей жизни. Известно ли Вам, что некоторые новостные заметки, которые Вам приходится читать, написаны роботами? Например, в компании Associated Press (AP) роботы пишут тысячи финансовых отчётов о состоянии американских корпораций и делают это намного быстрее обычных журналистов. Применение автоматизированных технологий позволило Associated Press увеличить число ежеквартальных новостей с 300 до 4400. В конце 2015 года компания Яндекс также создала своё собственное информагентство, где новости пишутся с помощью искусственного интеллекта. Пока это только заметки о пробках и погоде, однако представители компании говорят, что список тем в дальнейшем будет расширен.

Достаточно креативно к применению искусственного интеллекта подошла японская компания Deep Knowledge, которая стала первой в мире организацией, включившей искусственный интеллект в свой совет директоров. Анализируя большие объемы данных, робот по имени Витал способен находить тенденции, которые человек может не заметить. Это позволило ему получить право голоса касательно всех финансовых решений, которые принимаются в компании.

Искусственный интеллект используют не только в мирных целях. Значительные средства вкладываются в создание боевых роботов, беспилотной техники и военных игр, и это происходит во многих странах мира. Среди них и Россия. Правительство нашей страны выделяет колоссальные средства в оборонную промышленность, достаточно важным направлением которой является военная робототехника. Основная задача данной отрасли заключается в создании роботов, способных работать в наиболее опасных для жизни человека условиях. Нельзя не отметить, что такого рода исследования проводятся довольно успешно. Совсем недавно Владимиру Путину продемонстрировали систему, позволяющую управлять роботами с помощью мозговых импульсов.

Владимиру Путину демонстрируют систему управления роботами с помощью электрических сигналов человеческого мозга.

Лично для меня люди на марсе это обкатка технологий. Не более.

«Обучай только того, кому можно показать один угол квадрата, остальные три он достроит сам»

Источники:

http://www.timegarant.ru/soobshcheniya-intellect-board-hi-tech-chto-takoe-iskusstvennyi-intellekt-protokoly-i-ih.html
http://www.timegarant.ru/soobshcheniya-intellect-board-hi-tech-chto-takoe-iskusstvennyi-intellekt-protokoly-i-ih.html
http://ladyblue.ru/poslednee-soobshchenie-intellect-board-razvlecheniya-iskusstvennyi-intellekt.html