Comments 73
Прикольно. А пробовали вопросы с премии Лёбнера задавать? Они по-моему прикольно уровень показывают.
http://www.aisb.org.uk/events/loebner-prize
http://www.aisb.org.uk/events/loebner-prize
Спасибо за статью. Когда открывал спойлер с предложением пообщаться с ботом — ожидал увидеть ссылку на веб-приложение… К сожалению, android-устройства есть не у всех.
Здорово, но судя по всему без понимания контекста и смысла сказанного тяжело как-то осмысленно вести беседу. Т.е. бот не помнит, что он сам сказал минуту назад и не сможет понять что 2 одинаковых вопроса с разным порядком слов — это по сути одно и то же. В английском с этим немного проще, там грамматика определят порядок слов.
Порядок слов как раз понимает. Но в демо приняты меры, чтобы одинаковых ответов рядом не было, случайно выбирается ответ, поэтому может казаться, что есть такая проблема. А контекст диалога — исходно задача сформулирована в этой статье как сопоставление вопроса и ответа без контекста. Это ограничение задано заранее. Есть способы учесть контекст, со временем можно их внедрить. Сейчас систему можно рассматривать как просто улучшенный поиск по запросам пользователя, что само по себе полезно для ряда приложений, поэтому такая постановка задачи.
Диалог про бегемота очень опасно выглядит. Особенно концовка. Если бы я ночью, в пустой кватире вёл такой разговор с компом, я бы не выдержал и выключил его на всякий случай.
Давным-давно, когда была 95-я винда, автор Чатмастера тоже просил насобирать ему диалогов. И уровень диалогов был примерно такой же.
20 лет топчемся на месте
Разница в том, что нейросеть действительно имеет некое представление о мире и набор знаний. Это можно увидеть в тщательно поставленных тестах. Например на вопрос "где живет человек?" ответ "дом" оценивается выше чем "нора", а на вопрос "что такое мотор", выше ранжируется "механизм", "деталь", ниже, например, "животное". Это принципиально другой уровень. При выборе готовых ответов по базе это не всегда заметно, т.к. не всегда в запасе есть правильные ответы.
интересно было бы скормить диалоги какого либо живого чата на каком либо сайте или например личку вконтакте. Может конференцию из жаббера или тему форума из флудилки типа беседка
Главное не давать доступ к этому боту ребятам с 4chan. А то он и без них весьма странные диалоги ведет (про бегемота), а уж если их позвать то будет еще хлеще, чем с Майкрософтовской Tay. :)
Чатботы это прикольно.
Лет 12 назад я сам однажды обучал бота на нескольких десятков мегабайт логов ирцешных чатов (коли уж ты админ на сервере, грех было не сохранить приватные разговоры для истории, хоть и не спортивно). Использовал не нейросеть, а самописный полнотекстовый поисковик — алгоритм пытался выбрать подходящий ответ из базы с учётом трёх предыдущих реплик собеседника. Диалоги я размечал полуавтоматически, по ключевым словам, словоформы это поделие поддерживало более-менее нормально. В результате с ботом можно было сносно общаться на какую-то выбранную тему. Ну, до тех пор, пока у него ответы не заканчивались, и он не начинал повторяться, или не встречал слова, у которых несколько смыслов.
Если темой было что-то из вечного: обсуждение пьянок, флирт, либо ругань, то разговоры получались достаточно длительными. Неудивительно, 90% аудитории сервера были либо студенты, либо вчерашние студенты, о чём они ещё могли беседовать… Рекорд — почти сорок минут, 68 реплик, без больших огрехов, бот сумел развести девушку на свидание. Хотя она и отметила, что «Александр» парень довольно странный.
Исходники, к сожалению, у меня не сохранились.
Лет 12 назад я сам однажды обучал бота на нескольких десятков мегабайт логов ирцешных чатов (коли уж ты админ на сервере, грех было не сохранить приватные разговоры для истории, хоть и не спортивно). Использовал не нейросеть, а самописный полнотекстовый поисковик — алгоритм пытался выбрать подходящий ответ из базы с учётом трёх предыдущих реплик собеседника. Диалоги я размечал полуавтоматически, по ключевым словам, словоформы это поделие поддерживало более-менее нормально. В результате с ботом можно было сносно общаться на какую-то выбранную тему. Ну, до тех пор, пока у него ответы не заканчивались, и он не начинал повторяться, или не встречал слова, у которых несколько смыслов.
Если темой было что-то из вечного: обсуждение пьянок, флирт, либо ругань, то разговоры получались достаточно длительными. Неудивительно, 90% аудитории сервера были либо студенты, либо вчерашние студенты, о чём они ещё могли беседовать… Рекорд — почти сорок минут, 68 реплик, без больших огрехов, бот сумел развести девушку на свидание. Хотя она и отметила, что «Александр» парень довольно странный.
Исходники, к сожалению, у меня не сохранились.
А если те люди в личке обсуждали что-то интимное или секретное типа паролей, Ваш бот выдавал это каждому желающему?
Нет, конечно. Но я сильно меньше стал уважать людей после того как мне пришлось вычитать сотни страниц приватов :/
Вас бы тоже стали сильно меньше уважать прознав про то, что вы читаете их «приваты»
Если бот сам, тупо поиском решал, что выдавать, а что нет, то как Вы могли контролировать выдает ли он в виде ответов такую инфу? Например, кто-то в диалогах спрашивал "какой пароль?", а собеседник в ответ присылал его, что выдавал Ваш бот на аналогичный вопрос?
бот сумел развести девушку на свидание
Исходники, к сожалению, у меня не сохранились.Диалог, хотя бы, сохранился?)
Хотя она и отметила, что «Александр» парень довольно странный.
:D
Ахах, как же круто. Я все мечтаю создать своего Джарвиса хотя бы в пределах умного дома. =Р Чтобы он именно более менее мог разговаривать, вести диалог и связанно отвечать. Чтобы диалог строился примерно в таком духе:
— Джарвис
— Да?
— Я читаю книгу, мне музыка мешает
— Конечно. Я выключил музыку и прибавил света над вами. Приятного чтения.
Уиииии! Такие разработки нейронных сетей — это просто безумно как круто. =)
— Джарвис
— Да?
— Я читаю книгу, мне музыка мешает
— Конечно. Я выключил музыку и прибавил света над вами. Приятного чтения.
Уиииии! Такие разработки нейронных сетей — это просто безумно как круто. =)
Недавно размышлял на системой умных домов, что я от этого хочу. И пришёл к «простому» выводу.
Я хочу что-бы дом, выполнял мои желания, ДО ТОГО, как я их озвучу. Он их ДОЛЖЕН угадывать.
Вот это будет тот вариант, который меня устроит.
А взять дистанционку, и убрать музыку и включить свет, я и сам могу. И сделаю это быстрее и менее затратно.
Я хочу что-бы дом, выполнял мои желания, ДО ТОГО, как я их озвучу. Он их ДОЛЖЕН угадывать.
Вот это будет тот вариант, который меня устроит.
А взять дистанционку, и убрать музыку и включить свет, я и сам могу. И сделаю это быстрее и менее затратно.
Согласен, это идеал. Но добиться того значительно сложнее.
Например, я сейчас бью мозг об стену на тему умного холодильника. И пока ни одной идеи, как сделать, чтобы холодильник всегда знал о наименовании и количестве продуктов в себе без сложных систем распознания и необходимости постоянно вбивать в базу расход и приход продуктов.
Но если этого добиться, то это автоматическое формирование списков покупок, рекомендации рецептов исходя из имеющихся продуктов, отслеживание срока годности и рациона питания и прочее, и прочее, и прочее.
Ну а голосовое управление части функций я бы не скидывал со счетов. Сделать идеально удобное управление с терминала достаточно сложно, так как количество функций превышает любую возможную рациональную площадь экрана. а значит функции надо категоризировать и удобно прятать в виде подфункций. В таких ситуациях сказать «Джарвис, я читаю книгу» проще, чем тыкаться по категориям настроек, увеличивать свет и выключать музыку. Про мульты я уж подавно молчу.
Плюс ко всему, голосовое управление и распознание речи дает еще массу удобных фич. Например, хозяйка стоит на кухне и что-то готовит. Замечает, что чего-то не хватает и просто не отрываясь от дел произносит: «Джарвис, напомни Саше купить хлеба.» Вместо того, чтобы мыть руки, сушить, идти к терминалу, искать там нужное приложение, вбивать на неудобной сенсорной клавиатуре таск в лист. А тем временем у меня все автоматом синхронизируется и я моментально знаю, что надо купить хлеба.
Так что каждому свое назначение.
Например, я сейчас бью мозг об стену на тему умного холодильника. И пока ни одной идеи, как сделать, чтобы холодильник всегда знал о наименовании и количестве продуктов в себе без сложных систем распознания и необходимости постоянно вбивать в базу расход и приход продуктов.
Но если этого добиться, то это автоматическое формирование списков покупок, рекомендации рецептов исходя из имеющихся продуктов, отслеживание срока годности и рациона питания и прочее, и прочее, и прочее.
Ну а голосовое управление части функций я бы не скидывал со счетов. Сделать идеально удобное управление с терминала достаточно сложно, так как количество функций превышает любую возможную рациональную площадь экрана. а значит функции надо категоризировать и удобно прятать в виде подфункций. В таких ситуациях сказать «Джарвис, я читаю книгу» проще, чем тыкаться по категориям настроек, увеличивать свет и выключать музыку. Про мульты я уж подавно молчу.
Плюс ко всему, голосовое управление и распознание речи дает еще массу удобных фич. Например, хозяйка стоит на кухне и что-то готовит. Замечает, что чего-то не хватает и просто не отрываясь от дел произносит: «Джарвис, напомни Саше купить хлеба.» Вместо того, чтобы мыть руки, сушить, идти к терминалу, искать там нужное приложение, вбивать на неудобной сенсорной клавиатуре таск в лист. А тем временем у меня все автоматом синхронизируется и я моментально знаю, что надо купить хлеба.
Так что каждому свое назначение.
Можно даже пойти дальше.
— Джарвис
— Да
— Запиши хлеб в список покупок. И еще килограмм картошки.
— Хлеб Черный или Белый?
— Давай оба
— Сделано
Ну и, разумеется это должно быть нейронной сетью. Которая постоянно обучается. Таким образом, система уже знает, что картофель надо покупать обычный, а не мытый. Система примерно знает среднюю цену и проверяет ее по имеющейся базе. Выбирает по лучшему рейтинг и цене. И закладывает 3кг на неделю, так как уже знает, что примерно столько мы едим. Поэтому у нее не возникает вопроса относительно картофеля.
А в конце недели автоматически формируется список на основании базы того же Утконоса, к примеру. Подтверждается у хозяина и автоматически оплачивается и заказывается.
То есть все участие владельца просто в том, чтобы подтвердить покупку, а в последующем получить продукты. И это вполне реализуемо уже сейчас без каких-либо серьезных проблем.
— Джарвис
— Да
— Запиши хлеб в список покупок. И еще килограмм картошки.
— Хлеб Черный или Белый?
— Давай оба
— Сделано
Ну и, разумеется это должно быть нейронной сетью. Которая постоянно обучается. Таким образом, система уже знает, что картофель надо покупать обычный, а не мытый. Система примерно знает среднюю цену и проверяет ее по имеющейся базе. Выбирает по лучшему рейтинг и цене. И закладывает 3кг на неделю, так как уже знает, что примерно столько мы едим. Поэтому у нее не возникает вопроса относительно картофеля.
А в конце недели автоматически формируется список на основании базы того же Утконоса, к примеру. Подтверждается у хозяина и автоматически оплачивается и заказывается.
То есть все участие владельца просто в том, чтобы подтвердить покупку, а в последующем получить продукты. И это вполне реализуемо уже сейчас без каких-либо серьезных проблем.
1)
Начните с более простого. Управление светом.
Система которая будет иметь обратную связь с центральным сервером, с датчиками присутствия и тогда, на количестве накопленной информации о действиях пользователя, можно будет прогнозировать и "угадывать".
2)
Ну а холодильник, это просто холодный склад. И без кладовщика никак. :)
Можно облегчить действия кладовщика, соединить весы со сканером штрих кодов, и ваша роль сведется к взвешиванию продукта, перед тем как поставить в холодильник и после доставания из холодильника.
3)
Голосовое управление я не скидываю со счетов, просто управление должно быть комплексным. И звук, и кнопки и прогноз.
Тогда оно будет удобным.
Начните с более простого. Управление светом.
Система которая будет иметь обратную связь с центральным сервером, с датчиками присутствия и тогда, на количестве накопленной информации о действиях пользователя, можно будет прогнозировать и "угадывать".
2)
Ну а холодильник, это просто холодный склад. И без кладовщика никак. :)
Можно облегчить действия кладовщика, соединить весы со сканером штрих кодов, и ваша роль сведется к взвешиванию продукта, перед тем как поставить в холодильник и после доставания из холодильника.
3)
Голосовое управление я не скидываю со счетов, просто управление должно быть комплексным. И звук, и кнопки и прогноз.
Тогда оно будет удобным.
1) Разумеется. В данный момент я прорабатываю общую концепцию всех хотелок, чтобы заложить при формировании железной составляющей. Так как я начинаю ремонт в квартире, у меня есть возможность проложить все коммуникации заранее. Я не хочу строить беспроводную сеть модулей и хочу построить все на более надежной в данном случае Ethernet сети. Поэтому да, сначала свет, отопление, вентиляция и прочие базовые вещи.
2) Вот я и ищу варианты избавиться от подобных промежуточных действий. Так как зная себя, уверен, через месяц что мне, что жене просто задолбает все взвешивать и сканировать в ручную. Тем более это не решает вопроса с использованием продуктов во время готовки. Получается взвешивание и сканирование будет сопровождать абсолютно каждое действие. Даже когда посреди ночи ты лезешь в холодильник взять простого йогурта. Не круто. И не удобно.
3) Естественно. Только комплексный системный подход. Только хардкор. =)
2) Вот я и ищу варианты избавиться от подобных промежуточных действий. Так как зная себя, уверен, через месяц что мне, что жене просто задолбает все взвешивать и сканировать в ручную. Тем более это не решает вопроса с использованием продуктов во время готовки. Получается взвешивание и сканирование будет сопровождать абсолютно каждое действие. Даже когда посреди ночи ты лезешь в холодильник взять простого йогурта. Не круто. И не удобно.
3) Естественно. Только комплексный системный подход. Только хардкор. =)
Уф, помню как у нас внедряли диет питание от 1С. Посмотрел я со стороны… Склад он такой…
Тут нужна новая парадигма. В привычной, холодильник — склад, без строгого учёта никуда…
Тут нужна новая парадигма. В привычной, холодильник — склад, без строгого учёта никуда…
Именно. Вот я над новой концепцией парадигмы и думаю… =)
Как вариант — позволить холодильнику самому выбирать, что ты будешь есть. Тогда не ты подходишь к холодильнику и говоришь "нужно купить хлеб и картошки", а ты подходишь к холодильнику, и уже он говорит "я заказал хлеб, черный и белый, и три килограмма картошки, а еще в морозилке лежит рыба, как насчет судака под картофелем на ужин?". И обучается на основе твоих ответов плюс собственных представлений о правильном питании =)
В целом да, примерно такая же мысль закрадывалась. Но, есть несколько важных моментов:
1) Это все равно не решает вопрос отслеживания количества оставшихся продуктов после готовки
2) Немного смущает, что компьютер будет решать за меня, чего есть… =))) Но это чисто параноидальные замашки уже. =)
3) Пока система научится предугадывать мои желания, она меня разорит на покупке лишних продуктов. Но этот вопрос решается виртуальным обучением, разумеется.
Пока что, какую бы концепцию я не вообразил, избавиться от концепции склада с учетом не получается. Все равно надо понимать, что есть и хватит ли этого для каких-то блюд. Ну и, кстати, продукты — это не только холодильник, но и еще больше различных продуктов в других полках и т.д.
Пока что рабочих два варианта и оба мне не очень нравятся:
1) Либо придумать сложную систему мониторинга, сканирования и взвешивания. Посадить датчики на каждую полку не так сложно. И отслеживать изменение масс, коррелируя это с используемыми в данный момент продуктами. Над рабочей поверхностью, к примеру, можно замутить сканер, который будет распознавать продукты. Плюс доска-весы. Ну и т.д. То есть в целом это реализуемо. Хоть и сложно. Я уж точно на данный момент не смогу написать систему, распознающую такую вариативность продуктов. А как уж отличить апельсин он оранжевого яблока или грейпфрута я вообще без понятия.
Да и появляется серьезный вопрос о целесообразности и стоимости такой разработки для решения в целом простой бытовой задачи.
2) Либо все же принудить себя самостоятельно вести продуктовый «дневник» с применением голосового управления, сканирования чеков, штрихкодов и т.д. Это проще, но выглядит уже не так эффективно и удобно.
Но в целом то, что вы предложили, скорее всего идеальный вариант для такой системы с точки зрения закупки продуктов. Можно сказать, это ТРИЗ с точки зрения компьютера. Он решает задачу путем получения решения непосредственно от меня.
1) Это все равно не решает вопрос отслеживания количества оставшихся продуктов после готовки
2) Немного смущает, что компьютер будет решать за меня, чего есть… =))) Но это чисто параноидальные замашки уже. =)
3) Пока система научится предугадывать мои желания, она меня разорит на покупке лишних продуктов. Но этот вопрос решается виртуальным обучением, разумеется.
Пока что, какую бы концепцию я не вообразил, избавиться от концепции склада с учетом не получается. Все равно надо понимать, что есть и хватит ли этого для каких-то блюд. Ну и, кстати, продукты — это не только холодильник, но и еще больше различных продуктов в других полках и т.д.
Пока что рабочих два варианта и оба мне не очень нравятся:
1) Либо придумать сложную систему мониторинга, сканирования и взвешивания. Посадить датчики на каждую полку не так сложно. И отслеживать изменение масс, коррелируя это с используемыми в данный момент продуктами. Над рабочей поверхностью, к примеру, можно замутить сканер, который будет распознавать продукты. Плюс доска-весы. Ну и т.д. То есть в целом это реализуемо. Хоть и сложно. Я уж точно на данный момент не смогу написать систему, распознающую такую вариативность продуктов. А как уж отличить апельсин он оранжевого яблока или грейпфрута я вообще без понятия.
Да и появляется серьезный вопрос о целесообразности и стоимости такой разработки для решения в целом простой бытовой задачи.
2) Либо все же принудить себя самостоятельно вести продуктовый «дневник» с применением голосового управления, сканирования чеков, штрихкодов и т.д. Это проще, но выглядит уже не так эффективно и удобно.
Но в целом то, что вы предложили, скорее всего идеальный вариант для такой системы с точки зрения закупки продуктов. Можно сказать, это ТРИЗ с точки зрения компьютера. Он решает задачу путем получения решения непосредственно от меня.
Вообще сейчас появилась интересная мысль.
Можно развить нейроную сеть. У нас есть следующие данные:
1) Количество и список закупаемых продуктов
2) Рецептурный список. Уверен, рацион любого человека не сильно разнится в глобальном плане и как правило человек ест все время похожие блюда. При этом мы знаем в среднем расходуемое количество продуктов на каждый рецепт
3) Рацион и частоту питания каждого человека.
4) Со временем предпочтения и хотелки человека.
5) Стандартные сроки годности тех или иных продуктов
Таким образом теоретически можно обойтись без складского учета и вести этот учет приблизительно основываясь на всех этих данных. Через какое-то время «жизни» такая нейронная сеть будет достаточно точно предугадывать расход продуктов и необходимый список закупки, а так же предлагать актуальные и подходящие рецепты.
Можно развить нейроную сеть. У нас есть следующие данные:
1) Количество и список закупаемых продуктов
2) Рецептурный список. Уверен, рацион любого человека не сильно разнится в глобальном плане и как правило человек ест все время похожие блюда. При этом мы знаем в среднем расходуемое количество продуктов на каждый рецепт
3) Рацион и частоту питания каждого человека.
4) Со временем предпочтения и хотелки человека.
5) Стандартные сроки годности тех или иных продуктов
Таким образом теоретически можно обойтись без складского учета и вести этот учет приблизительно основываясь на всех этих данных. Через какое-то время «жизни» такая нейронная сеть будет достаточно точно предугадывать расход продуктов и необходимый список закупки, а так же предлагать актуальные и подходящие рецепты.
Сделайте просто распознание фраз типа «Джарвис, кефир кончился» или "… осталось мало", "… заканчивается". Не надо сканировать и взвешивать, просто говорите. Зачем вам точное количество грамм кефира? Или число помидорок? «оно или есть или его уже нет». Комментируйте, только не ночью, разбудите жену )) А Джарвис закажет в Утконосе.
Весы в идеале встроены в полку. чтение штрих кода — измерение веса — выводы про остатки некоего продукта. Вот только расход, онразный для разных продуктов. Это получится штрихкод в котором кастрюля (для веса) и продукт, желательно с датой, что бы предупреждало когда нужно выкидывать, а значить еще и конечный срок годности в штрихкоде.
Зачитать Джарвису, что кладёшь и сообщать что берёшь, с уточняющими вопросами от него — было б тож достаточно ненапряжно и весьма круто.
Ничто не ново под луной. В эпоху FIDO и BBS под Maximus'ом тоже работал бот для общения, и чем больше была словарная база — тем лучше он отвечал собеседнику.
Можно натаскать бота на пьесах. Хороший русский язык и по ролям расписано.
Я все жду статью «Нейросеть на JS в 100 строк» =)
Можете его в telegram активировать?
Ну сейчас кстати можно кое как пообщаться с Siri или Google Now…
А ещё, вот похожая статья + ссылка на бота в ВК: habrahabr.ru/post/251687
И вот ещё (самообучающийся): chatbot.tw1.ru
А ещё, вот похожая статья + ссылка на бота в ВК: habrahabr.ru/post/251687
И вот ещё (самообучающийся): chatbot.tw1.ru
Увы нету доступа к APK файлу, не могли бы вы залить его на файловопомойку?
«В процессе работы мне приходилось это неизбежно читать, и голова пухла от длинных бесед какого-то Сергея и Сейлор Мун (кому то же это пришло в голову!)»
Лукьяненко.
Кстати, довольно неплохая дилогия («Моя жена ведьма»), что бы отвлечься и дать отдохнуть мозгам.
Лукьяненко.
Кстати, довольно неплохая дилогия («Моя жена ведьма»), что бы отвлечься и дать отдохнуть мозгам.
Узнал фразу из The Big Bang Theory(сезон 4, эпизод 9, 08:05) — «он на гавайях, но радж управляет отсюда». Сравнил диалог из субтитров и приведенный для понимания почему бот ошибся. В данном эпизоде указанной фразе предшествовала — «ну, и где телескоп?», и больше никакого контекста рядом не совпадает. Следовательно бот ориентировался только по одной фразе? Если так то немного разочарован
Программ, построенных по принципу выбора для ответа подходящего по контексту предложения я уже видел несколько. И честно говоря, они не впечатляют. В рамках одного вопроса они возможно еще и подберут подходящий ответ, но обычно у них полностью отсутствует контекст беседы. Интересным было бы как раз детально анализировать поступающий вопрос и строить ответ по словам. Но у этой задачи огромная сложность.
Ссылка на Google Play выдает URL Not Found. Тестировщиком стал.
При запуске Минди появляется ошибка: "Ошибка соединенияSASLError using SCRAM-SHA-1: not authorized". После чего программа запускается, но при любой попытке общения приложение крэшится с сообщением "К сожалению приложение остановилось". Про какую авторизацию речь?
30 миллионов пар реплик? Вот вам пример моего бота на 2 миллионах:
> x: крутая вещь реклама в интернете
> velik: раньше нужно было хлеба и зрелищ
> x: бумажки на подъездах гораздо сложней расклеивать
> velik: или бумажки с прикреплёнными воздушными шариками!
> x: людей чота боится
> velik: ой, еще бы
> x: книжечка торна оказалась очень даже ок
> x: и еще пацаны там посоветовали другую — «путь к реальности»
> velik: гляди и перестал бы сюда заходить
> x: 8 квадратов — я даже не знаю
> velik метра 3 на 4
> x: ну там 6 еще можно найти
> y: ну, калькулятор говорит диаметр проволоки
> velik: :cool: я всегда с собой ношу — ка-а-а-ль-ку-у-у-ля-а-тор!
> y: говорит 3.2
> velik: человеческим голосом```
> x: а gitlab умеет gated check in?
> velik: That would be nice )
> x: sh: gm: command not found
> velik: эта команда не имеет коровьей суперсилы
> x: может мне тоже купить книгу по сишарпу? :simple_smile:
> velik: 20р всего лишь
> x: <http://map.letapis.by/by/#intro> Мапа станаўлення Беларусі Гісторыя Беларусі ў картах ад Вялікага княства Літоўскага да Рэспублікі
> x: великое сяброцарство
> velik: зиг хайль, дольчен золдатен
> x: почему распространено заблуждение что жаба — гогно
> velik: провокация на скандал, здесь за такое наказывают
> x: бурление https://habrahabr.ru/post/278341/
> x: Почему умер Хабр. Что делать и куда бежать
> x: Disclaimer. Этот пост — развёрнутый ответ на пост Хабр умирает?.. В исходном посте я дал ссылку на свою дискуссию с deniskin от ноября 2014 года (чуть позднее…
> velik: да тут мощный троллинг
> x: или волны гравитационные
> velik: меня может укачивать
> nakilon: «комик санс вам в морду» говорят суровые рубисты
> velik: вот как ты например
При чем, лог был довольно трешовый (с Клавогонок) — с вкраплениями флуда в виде сообщений-смайликов, и не айтишный по сути.
А работает это методом типа того, который вы забраковали — «Загрузить набор ответов в БД и искать полнотекстовым индексом по предыдущей фразе...»
Шел 2016 год, а на школьном портале все еще не поняли, когда нейронные сети нужны, а когда нет…
> x: крутая вещь реклама в интернете
> velik: раньше нужно было хлеба и зрелищ
> x: бумажки на подъездах гораздо сложней расклеивать
> velik: или бумажки с прикреплёнными воздушными шариками!
> x: людей чота боится
> velik: ой, еще бы
> x: книжечка торна оказалась очень даже ок
> x: и еще пацаны там посоветовали другую — «путь к реальности»
> velik: гляди и перестал бы сюда заходить
> x: 8 квадратов — я даже не знаю
> velik метра 3 на 4
> x: ну там 6 еще можно найти
> y: ну, калькулятор говорит диаметр проволоки
> velik: :cool: я всегда с собой ношу — ка-а-а-ль-ку-у-у-ля-а-тор!
> y: говорит 3.2
> velik: человеческим голосом```
> x: а gitlab умеет gated check in?
> velik: That would be nice )
> x: sh: gm: command not found
> velik: эта команда не имеет коровьей суперсилы
> x: может мне тоже купить книгу по сишарпу? :simple_smile:
> velik: 20р всего лишь
> x: <http://map.letapis.by/by/#intro> Мапа станаўлення Беларусі Гісторыя Беларусі ў картах ад Вялікага княства Літоўскага да Рэспублікі
> x: великое сяброцарство
> velik: зиг хайль, дольчен золдатен
> x: почему распространено заблуждение что жаба — гогно
> velik: провокация на скандал, здесь за такое наказывают
> x: бурление https://habrahabr.ru/post/278341/
> x: Почему умер Хабр. Что делать и куда бежать
> x: Disclaimer. Этот пост — развёрнутый ответ на пост Хабр умирает?.. В исходном посте я дал ссылку на свою дискуссию с deniskin от ноября 2014 года (чуть позднее…
> velik: да тут мощный троллинг
> x: или волны гравитационные
> velik: меня может укачивать
> nakilon: «комик санс вам в морду» говорят суровые рубисты
> velik: вот как ты например
При чем, лог был довольно трешовый (с Клавогонок) — с вкраплениями флуда в виде сообщений-смайликов, и не айтишный по сути.
А работает это методом типа того, который вы забраковали — «Загрузить набор ответов в БД и искать полнотекстовым индексом по предыдущей фразе...»
Шел 2016 год, а на школьном портале все еще не поняли, когда нейронные сети нужны, а когда нет…
У меня сложилось впечатление, что работа с нейросетями напоминает гадание на кофейной гуще. Нет никакого способа заранее спроектировать нейросеть исходя из имеющейся задачи, и приходится использовать "метод научного тыка", когда перебирается несколько взятых наугад структур вплоть до достижения результата.
Не понятно как обучается сеть. Как сеть понимает что ответ A является приемлемым, а ответ B нет?
Тот же вопрос. Что на выходе сети? Бинарный классификатор на «релевантно/нерелевантно»? Потом ранжируете все релевантные ответы по вероятности и выбираете один с максимальной?
При обучении правильным ответом считается тот, который следует за рассматриваемой репликой. Неправильный ответ берется случайно из всего набора данных.
Я всё-таки не понимаю, зачем использовать ИНС в данном случае?
Вот мой наипростейший, но обучаемый алгоритм — ideone.com/PULsAa
Суть в том, что нужно сначала задать вопрос, а затем самому ответить на него, тогда программа сохранит пару вопрос-ответ, и когда мы снова зададим тот же вопрос (с любыми искажениями в определённых пределах — с помощью нечёткого поиска устраняется влияние опечаток, всяких словоформ и перестановки слов; в данном примере для пущей простоты выполняется поиск строки целиком, но можно искать по словам, тогда подбор будет адекватнее) она вспомнит и озвучит наш ответ.
Чем больше БД, тем на большее число вопросов она сможет адекватно отвечать.
Конечно, в таком простом алгоритме не предусмотрено влияние контекста и предыдущих сообщений, но и у вас тоже это всё не предусмотрено…
Вообще, мне, к сожалению, совершенно непонятны нейронные сети, хоть я и читал множество статей и книг про них… Поэтому я хочу сделать ИИ (для начала в форме чат-бота), не основанный на ИНС, но при этом я не хочу хардкодить функции, а хочу я разработать такой алгоритм, который будет учиться чему угодно подобно ребёнку.
На данный момент (последние 4 года) я обдумываю идею базы данных, в которой узлы (предложения, слова, буквы; или фрагменты изображений; сэмплы звуков) связаны между собой связями с определёнными приоритетами… Кажется, это похоже на нейронную сеть, но в отличие от ИНС такая БД работает просто и понятно. Основное предназначение этой БД — предсказание будущего на основе прошлого, то есть реакция на настоящее в соотвествии с прошлым опытом — в общем, суть разума. Что думаете: я на верном пути или снова заблуждаюсь?
Вот мой наипростейший, но обучаемый алгоритм — ideone.com/PULsAa
Суть в том, что нужно сначала задать вопрос, а затем самому ответить на него, тогда программа сохранит пару вопрос-ответ, и когда мы снова зададим тот же вопрос (с любыми искажениями в определённых пределах — с помощью нечёткого поиска устраняется влияние опечаток, всяких словоформ и перестановки слов; в данном примере для пущей простоты выполняется поиск строки целиком, но можно искать по словам, тогда подбор будет адекватнее) она вспомнит и озвучит наш ответ.
Чем больше БД, тем на большее число вопросов она сможет адекватно отвечать.
Конечно, в таком простом алгоритме не предусмотрено влияние контекста и предыдущих сообщений, но и у вас тоже это всё не предусмотрено…
Вообще, мне, к сожалению, совершенно непонятны нейронные сети, хоть я и читал множество статей и книг про них… Поэтому я хочу сделать ИИ (для начала в форме чат-бота), не основанный на ИНС, но при этом я не хочу хардкодить функции, а хочу я разработать такой алгоритм, который будет учиться чему угодно подобно ребёнку.
На данный момент (последние 4 года) я обдумываю идею базы данных, в которой узлы (предложения, слова, буквы; или фрагменты изображений; сэмплы звуков) связаны между собой связями с определёнными приоритетами… Кажется, это похоже на нейронную сеть, но в отличие от ИНС такая БД работает просто и понятно. Основное предназначение этой БД — предсказание будущего на основе прошлого, то есть реакция на настоящее в соотвествии с прошлым опытом — в общем, суть разума. Что думаете: я на верном пути или снова заблуждаюсь?
То, что вы описываете, похоже на concept learning.
Думаю, прежде чем изобретать велосипед, можно ознакомиться с тем, что уже изобретено, т.к. методов построения ИИ придумано множество, и над этим размышляли лучшие умы планеты на протяжении десятилетий.
Вот есть например обучение на основе байесовского классификатора — на основе этого метода построена работа такой программы, как Акинатор (угадывает персонажа, задав несколько вопросов, система обучаемая, устойчива к ошибкам — на часть вопросов можно ответить неправильно).
Есть обучаемые системы на основе генетических алгоритмов, системы на основе дерева решений и т.д.
Информации в сети полно, есть и наборы лекций, и обучающие курсы, и просто подборки статей, и даже книги.
Можно начать, к примеру, с книги "Machine Learning" за авторством Tom M. Mitchell — там подробно, с математическими выкладками, рассматривается целая куча методов построения обучаемых систем.
Думаю, прежде чем изобретать велосипед, можно ознакомиться с тем, что уже изобретено, т.к. методов построения ИИ придумано множество, и над этим размышляли лучшие умы планеты на протяжении десятилетий.
Вот есть например обучение на основе байесовского классификатора — на основе этого метода построена работа такой программы, как Акинатор (угадывает персонажа, задав несколько вопросов, система обучаемая, устойчива к ошибкам — на часть вопросов можно ответить неправильно).
Есть обучаемые системы на основе генетических алгоритмов, системы на основе дерева решений и т.д.
Информации в сети полно, есть и наборы лекций, и обучающие курсы, и просто подборки статей, и даже книги.
Можно начать, к примеру, с книги "Machine Learning" за авторством Tom M. Mitchell — там подробно, с математическими выкладками, рассматривается целая куча методов построения обучаемых систем.
Я вот сегодня о чём подумал… А были случаи, когда чатботов — пусть и урезанных с учётом оптимизации — использовали в компьютерных играх для генерации диалогов с NPC? Чтобы с игроками общались не простые диалоговые деревья (пусть и с развесом по каким-то факторам), а именно навороченные чатботы, с асимптотой на прохождение теста Тьюринга? И чтобы при этом учитывались такие факты как темперамент NPC, настроение, и.т.д. Ведь круто было бы!
Особенно если бы происходило какое-нибудь самообучение ботов по результатам диалогов и обмен опытом между всеми когда-либо с кем-либо говорившими ботами. Например, обучение на основании оценки того, насколько человеку диалог показался "естественным" — скорее всего, на основании косвенных факторов, вроде трекинга поведения игрока во время разговора (тут из жизни можно взять критерии, из психологии общения).
Особенно если бы происходило какое-нибудь самообучение ботов по результатам диалогов и обмен опытом между всеми когда-либо с кем-либо говорившими ботами. Например, обучение на основании оценки того, насколько человеку диалог показался "естественным" — скорее всего, на основании косвенных факторов, вроде трекинга поведения игрока во время разговора (тут из жизни можно взять критерии, из психологии общения).
К сожалению, подавляющее большинство игроков вообще диалоги с НПСами пролистывает даже не читая. Из всего диалога их интересует только две вещи: куда бежать и кого бить. И уж заниматься печатанием текста будет совсем ничтожный процент играющих, особенно на консолях.
А затраты на разработку подобного ИИ весьма существенные. Ну и кто захочет вкладываться в подобную фичу, если она будет востребована от силы парой процентов игроков?
А затраты на разработку подобного ИИ весьма существенные. Ну и кто захочет вкладываться в подобную фичу, если она будет востребована от силы парой процентов игроков?
Эх. Да… Пожалуй, даже если ограничить набор реплик со стороны пользователя и сделать значимым каждый разговор (как в жизни, где любой встречный может поменять судьбу) — это только будет раздражать. Пожалуй, вы правы, скучные бытовые беседы — пусть и погружающие в атмосферу и создающую живой мир — массовый игрок не любит.
Возможно здесь перепутана причина и следствие — поскольку игровые персонажи тупые, то игроку не интересны их тексты, а интересно "куда бежать и кого бить". Если они не будут такие тупые, появятся принципиально новые игровые возможности. А нет этого сейчас по простой причине. Технология еще не дошла. Думаю со временем мы такое увидим.
Очень интересно, особенно то, что в итоге получилось. Но как такая система сможет поддерживать преемственность диалога? То есть учитывать предыдущую реплику при ответе на следующую. Ну, например, «ты меня уже спрашивал об этом» )) В данном алгоритме, насколько я понял, никак. И пока не понятно даже как это можно было бы учитывать нейросетевыми методами. Память на свои изречения…
Здравствуйте!
1. Хочу уточнить по архитектуре 1 и 2. Если я правильно понял, у Вас есть объединенный вектор контекста слова и объединенный вектор ответа. На выходе вектор размерностью N (вектор слова, контекст которого мы берем как input). Схематично это можно представить так:
у нас есть некое предложение и разбиваем по словам, допустим наши слова — (w1,w2,w3,w4,w5), затем есть ответ, разбиваем предложение, и представим его в виде — (a1,a2,a3,a4,a5,a6). Получается на входе мы имеем (w1, ,w3,w4,w5) + (a1,a2,a3,a4,a5,a6), а на выходе должно быть — w2?
2. Такой же вопрос по архитектуре LSTM, что дается сети на вход более менее понятно, а что на выходе? если это вектора ответов, значит у Вас там действует схема Encoder-Decoder?
Спасибо!
1. Хочу уточнить по архитектуре 1 и 2. Если я правильно понял, у Вас есть объединенный вектор контекста слова и объединенный вектор ответа. На выходе вектор размерностью N (вектор слова, контекст которого мы берем как input). Схематично это можно представить так:
у нас есть некое предложение и разбиваем по словам, допустим наши слова — (w1,w2,w3,w4,w5), затем есть ответ, разбиваем предложение, и представим его в виде — (a1,a2,a3,a4,a5,a6). Получается на входе мы имеем (w1, ,w3,w4,w5) + (a1,a2,a3,a4,a5,a6), а на выходе должно быть — w2?
2. Такой же вопрос по архитектуре LSTM, что дается сети на вход более менее понятно, а что на выходе? если это вектора ответов, значит у Вас там действует схема Encoder-Decoder?
Спасибо!
Sign up to leave a comment.
Русский нейросетевой чатбот