Искусственный интеллект

Тема обретения искусственным интеллектом сознания стала фактически общим местом современной фантастической литературы и кинематографа (достаточно упомянуть Азимова, «Терминатора», «Призрак в доспехах» et cetera ad infinitum). Меж тем мало кто из фантастов задумывался над тем, что же такое сознание, как возникло сознание у человека и каким образом ИИ может это самое сознание обрести.
В данном эссе нам хотелось бы обратить внимание на одно очень интересное (и, на наш взгляд, весьма правдоподобное) определение упомянутого феномена, которое дал не фантаст и не философ, а ученый-эволюционист Ричард Докинз в своей книге "Эгоистичный ген".

6 лет своей жизни я потратил на изучение искусственного интеллекта. Результат моих исследований выразился в незаконченном проекте marishko.com. Я пытался разработать систему человеческого общения, не требующую специально обученного учителя, а способную обучаться автономно как маленький ребёнок.

В этой статье я хочу поделиться некоторыми используемыми мною алгоритмами и идеями.

Сразу скажу, что в своих исследованиях я больше опирался на природу интуиции как основу интеллекта, поэтому мои мысли далеки от математических алгоритмов.

Вчера на конференции Supercomputing 2009 сотрудники компании IBM представили результаты моделирования мозга, состоящего из более чем одного миллиарда нейронов (и 8.8 триллионов (!) синапсов).
Это больше, чем мозг кошки (отсюда и название статьи «The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with 10⁹ Neurons, 10¹³ Synapses») и составляет примерно 4% человеческого мозга.
Для моделирования использовался Blue Gene/P DAWN с 147,456 процессорами и 144 TB оперативной памяти, но даже он не позволяет проводить вычисления в реальном времени, поэтому для моделирования одной секунды физического времени требовалось примерно 1.5 минуты расчетов.
Тем мне менее, как прогнозируют авторы этой модели, к 2019 году самый быстрый компьютер на Земле сможет моделировать работу человеческого мозга в реальном времени. Для этого потребуется около 10 Петабайт оперативной памяти и производительность свыше 1 EFLOPS.
Предполагается, что такое моделирование «снизу-вверх» (от простейших элементов к общей системе) позволит разобраться в том, как работает человеческий мозг, что же такое мышление и разум и как они возникают.

Стоит ли говорить, что финансируется проект все той же DARPA, которая, в частности, платит деньги Boston Dynamics.

via

Я хотел рассказать об интересном эксперименте ученых, которые попытались запрограммировать культурные императивы морали человека в память роботов с целью проверить смогут ли они вести себя также как люди при принятии решений. Отмечу, что опыты довольно жестокие, однако, по другому оценить возможности искусственного интеллекта ученым представилось невозможным. Сегодня роботы разрабатываются для того, чтобы существовать автономно, без вмешательства человека. Как сделать так, чтобы полностью автономная машина – могла действовать в соответствии с моралью и этикой человека?

Формализуя активность клеток мозга мухи, задействованных в зрительных процессах, ученые нашли новый способ извлечения траекторий движения из необработанных визуальных данных.

Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?

Вчера, просматривая очередную сборку live-дистрибутива BackTrack, наткнулся на очень интересную и довольно таки, как оказалось потом, полезную софтину. Многие из нас часто сталкивались с проблемой поиска информации касательно определенной организации, а именно конкретный данных: начиная с общего описания деятельности и заканчивая личными телефонами сотрудников. Как инструмент использовали популярные поисковые машины(играясь с языком запросов для более результативного поиска), различные общедоступные базы данных(телефонный базы, whois и т.д.).

Хотелось найти что-то, что могло само осуществлять «умный», узкоспециализированный поиск, разделять(по критериям и типу) и сортировать информацию и главное — указывать взаимосвязи.
Именно для эти целей и появился на свет инструмент под названием Maltego, разработка южноафриканской компании Paterva.

Итак сегодня мы поговорим о самом известном тесте для оценки говорящего бота — это тест Тьюринга.

Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.
Стандартное звучание закона: «Если компьютер может работать так, что человек не в состоянии определить, с кем он общается — с другим человеком или с машиной, — считается, что он прошел тест Тьюринга»

О самом Mario AI Competition на Хабре уже писали. Предлагаю посмотреть видео победителя обоих этапов соревнований Робина Баумгартена. Видео записано в замедленном действии, чтобы можно было лучше увидеть как алгоритм работает.

Более подробную информацию и исходники можно найти на сайте автора.

AIML (Artificial Intelligence Markup Language) — язык разметки для искусственного интеллекта. AIML — подмножество (диалект) XML, он предназначается для создания виртуальных собеседников.
Это один из самых первых языков который используется для создания ботов, также он думаю самый простой.

Введение

Проблема создания искусственного интеллекта активно обсуждается уже последние несколько лет, проводятся эксперименты, задействуются суперкомпьютеры, тратятся достаточные средства на изучение проблемы. В этой статье я не смогу ответить на вопрос, хорошо это или плохо, и что же стоит ожидать от взбунтовавшейся машины, но постараюсь прояснить текущее положение дел.

Выяснять что лучше: Mac или PC дизайнер Adam Frederick предлагает не на форумах, на за шахматной доской. Соответствующую случаю доску он уже нарисовал. Правда, сдается мне, что форма подставки указывает на то, что художник был не совсем беспристрастен.

via coroflot.com

Введение

Я продолжаю серию статей посвящённую тематике pattern recognition, computer vision и machine learning. Сегодня я вам представляю обзор алгоритма, который носит название eigenface.



В основе алгоритма лежит использование фундаментальных статистических характеристик: средних (мат. ожидание) и ковариационной матрицы; использование метода главных компонент. Мы также коснёмся таких понятий линейной алгебры, как собственные значения (eigenvalues) и собственные вектора (eigenvectors) (wiki: ru, eng). И вдобавок, поработаем в многомерном пространстве.
Как бы страшно всё это не звучало, данный алгоритм, пожалуй, является одним из самых простых рассмотренных мною, его реализация не превышает нескольких десятков строк, в тоже время он показывает неплохие результаты в ряде задач.

Взлом captcha это, конечно, интересно и познавательно, но, по большому счёту, бесполезно. Это лишь частный случай задачи, которая возникает в одном из интересных направлений развития IT – распознавание образов (pattern recognition).



Сегодня мы рассмотрим алгоритм (точнее, более правильно считать это методикой, т.к. она объединяет в себе множество алгоритмов), который стоит на стыке таких областей, как Machine Learning и Computer Vision.

С помощью этого алгоритма мы будем искать НЛО (позарился на святое) на изображениях.

Введение

В данной статье коротко рассказывается о процессе взлома captcha с ifolder.ru. Применение в процессе языка Python и сторонних библиотек. Применение алгоритма преобразований Хафа в составе библиотеки Open Computer Vision © Intel позволит нам избавиться от шума на изображении, простая в использовании и быстрая библиотека FANN (Fast Artificial Neural Network) сделает возможным применение искусственной нейронной сети для задачи распознавания образа.

Моя мотивация состояла, прежде всего, в том, чтобы попробовать язык Python. Как известно, лучший способ изучить язык — решить на нём какую-нибудь прикладную задачу. Поэтому параллельно описанию процесса обработки изображения я буду рассказывать о том, какие библиотеки и для чего я использовал.

Редкий пользователь не слышал про закон Мура. Всем известно, что технологии развиваются экспоненциально. Компьютеры работают быстрее и быстрее. И всё больше людей боятся, что машины захватят мир. Одни фантасты обещают ужасы, другие светлое будущее. Всем хочется быстрее определиться: Когда же он придет?

Зачем нам это надо

Когда заходит разговор о распознавании речи, невозможно оставаться исключительно в сфере «анализа сигналов» (на то есть отдельные труды и отрасли науки). Всегда надо помнить, что при анализе речи мы работаем с особым видом сигнала, который воспроизводится определенной биологической системой. С одной стороны, она ограничена своими амплитудно-частотными характеристиками (АЧХ), а с другой стороны, самим языком и стандартным набором звуков, которые могут быть произнесены его носителем (например, при анализе русского языка мы не будем принимать во внимание возможность цоканья и свиста). Исходя из поставленной задачи, можно достаточно точно определить характеристики сигнала речи, и его основные свойства.

С другой стороны, для этого сигнала природой же разработан приемник, близкий к идеальному. Это наш слуховой тракт. Пока что не изобретено и не найдено ни одной другой системы, которая могла бы так же точно и качественно заниматься распознаванием речи. Было бы кощунством пренебречь возможностью поучиться этому у природы. Если познакомится с особенностями слухового тракта поближе, начинаешь понимать, что вейвлеты и преобразование Фурье в такие задачи пришли не с потолка. И системы, обеспечивающие разложение сигнала на частотный спектр, появились гораздо раньше первого наскального рисунка…

Распознавание речи – это многоуровневая задача распознавания образов, в которой акустические сигналы анализируются и структурируются в иерархию структурных элементов (например, фонем), слов, фраз и предложений. Каждый уровень иерархии может предусматривать некоторые временные константы, например, возможные последовательности слов или известные виды произношения, которые позволяют уменьшить количество ошибок распознавания на более низком уровне. Чем больше мы знаем (или предполагаем) априорной информации о входном сигнале, тем качественнее мы можем его обработать и распознать.

Эпиграф

В России, направление систем распознавания речи действительно развито довольно слабо. Google давно анонсировала систему записи и распознавания телефонных разговоров… Про системы похожего масштаба и качества распознавания на русском языке, к сожалению, я пока не слышал.

Но не нужно думать, что за рубежом все уже все давно открыли и нам их никогда не догнать. Когда я искал материал для этой серии, пришлось перерыть тучу зарубежной литературы и диссертаций. Причем статьи и диссертации эти были замечательных американских ученых Huang Xuedong; Hisayoshi Kojima; DongSuk Yuk и др. Понятно, на ком эта отрасль американской науки держится? ;0)

В России я знаю только одну толковую компанию, которой удалось вывести отечественные системы распознавания речи на коммерческий уровень: Центр речевых технологий. Но, возможно, после этой серии статей кому-нибудь придет в голову, что заняться разработкой таких систем можно и нужно. Тем более, что в плане алгоритмов и мат. аппарата мы практически не отстали.

Классификация систем распознавания речи

На сегодняшний день, под понятием “распознавание речи” скрывается целая сфера научной и инженерной деятельности. В общем, каждая задача распознавания речи сводится к тому, чтобы выделить, классифицировать и соответствующим образом отреагировать на человеческую речь из входного звукового потока. Это может быть и выполнение определенного действия на команду человека, и выделение определенного слова-маркера из большого массива телефонных переговоров, и системы для голосового ввода текста.

Я думаю, каждый видел хотя-бы раз собаку, переходящую дорогу на светофоре по всем «человеческим» правилам? Я часто вижу такие картины в центре города, когда одна собака или группа собак дожидается зелёного света светофора и только после того, как тот загорается — переходит дорогу. Для тех, кто считает что собаки не различают цвета, будем считать что они ждут не зелёного, а нижнего света — суть дела тут не меняется.
Также мне не раз приходилось ездить в лифте с котами, которые заходят в лифт и катаются в нём с людьми, пока не приедут на свой этаж.
Но вчера я увидел нечто новое. Собака села в трамвай, прошла по салону, нашла пустое сиденье и легла под ним, что-бы никому не мешать. Судя по её виду — она явно выросла на улице и не знает что такое расчёска и шампунь, и уж тем более что такое дрессура. Так вот. Собака эта проехала около пяти остановок и когда услышала объявление своей остановки, а остановки в трамвае объявляются голосовым синтезатором с достаточно чёткой дикцией, встала, прошла на выход, соблюдая очередь и вышла. Когда люди, умиляясь, начали обсуждать увиденное, кондуктор произнесла: «а она всегда по пятницам на эту остановку в это время приезжает, тут есть ларёк с шаурмой, так вот по пятницам они перед закрытием чистят посуду и выбрасывают неизрасходованное мясо».