Pull to refresh

Исследование: люди больше доверяют алгоритму, чем друг другу

Algorithms *Artificial Intelligence

Исследователи из Университета Джорджии выяснили, что люди зачастую больше полагаются на советы, которые им дает искусственный интеллект, чем на собственное мнение или мнение других людей.

Читать далее
Total votes 13: ↑11 and ↓2 +9
Views 3.6K
Comments 9

Исскуственный интеллект — автоматическая генерация научных статей.

Lumber room
С развитием IT, развиваются и разные Остапы Бендеры, которые организуют различного рода конференции типа «Веб 2.0 — будующее сетевых технологий», где за скромный конференционный взнос в 300$ занимаются вызовами духов знаменитых програмистов древности и раздачей слонов. Для стеба над такими предприятиями и лохами, их посещающими, ребята из МИТа разработали программу автоматически генерирующую конференционные статьи на IT-тематику со всем положенным оформлением, графиками и списком литературы.
Читать дальше →
Total votes 21: ↑18 and ↓3 +15
Views 542
Comments 21

Adaptive boosting

Algorithms *
Здравствуйте, на Хабре уже была статья Indalo, посвященная AdaBoost, точнее, некоторому его применению. Я же хочу более детально остановиться на самом алгоритме, заглянуть в его реализацию и продемонстрировать его работу на примере моей программы.

Итак, в чем же заключается суть методики Adaboost?
Читать дальше →
Total votes 62: ↑51 and ↓11 +40
Views 17K
Comments 21

SpiNNaker — нейронный компьютер

Artificial Intelligence
Прочитав недавно опубликованную статью «Обзор современных проектов крупномасштабного моделирования мозговой активности», хотелось бы рассказать о другом подобном проекте, проводимом научной группой Манчестерского Университета в Великобритании под руководством профессора
Стива Фурбера (Steve Furber), создателя BBC Microcomputer и 32-битного ARM RISC микропроцессора, а также основателя компании ARM.
Читать дальше →
Total votes 33: ↑33 and ↓0 +33
Views 4.2K
Comments 22

«Непредвзятый» универсальный алгоритмический интеллект (часть 2)

Artificial Intelligence

LSearch и ξtl


В предыдущей части ( http://habrahabr.ru/post/150056/ ) мы рассмотрели базовые модели «непредвзятого» универсального алгоритмического интеллекта, которые мы назвали идеальным минимальным интеллектом (ИМИ), поскольку эти модели, не будучи ориентированными на какой-то класс сред, являются максимально компактными. Однако понятно, что они являются далеко не достаточными для создания реального ИИ.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑11 and ↓4 +7
Views 7.4K
Comments 0

Дилемма заключенных: you are (not) alone

Game development *Mathematics *

Недавно прочитал пост о диллемме заключенных, который заинтересовал сообщество.
В данном посте хочу показать взгляд на эту проблему со стороны теории игр, на основе опыта полученного после обучения на онлайн курсах ИИ университета в Беркли. После применения данного аппарата проблема становится понятной и разрешимой.
Читать дальше →
Total votes 65: ↑44 and ↓21 +23
Views 34K
Comments 18

Russian AI Cup 2014: стратегия победителя

Sport programming *
Продолжая хорошую традицию «раскрытия секретов» победителей ежегодного конкурса Russian AI Cup от Mail.Ru, представляю вниманию всех интересующихся эту статью. Описывать механику игрового мира и прочие правила я не буду, если же вдруг найдутся интересующиеся данной статьей, но не знающие правил, то они смогут найти их на официальной странице чемпионата.



Читать дальше →
Total votes 48: ↑45 and ↓3 +42
Views 36K
Comments 17

Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками за 1 вечер/6$ и ~ 100 строчек кода

Data Mining *
Translation
Tutorial
В данной статье я хочу показать насколько просто сегодня использовать нейронные сети. Вокруг меня довольно много людей одержимы идеей того, что нейронки может использовать только исследователь. И что бы получить хоть какой то выхлоп, нужно иметь как минимуму кандидатскую степень. А давайте на реальном примере посмотрим как оно на самом деле, взять и с нуля за один вечер обучить chatbot. Да еще не просто абы чем а самым что нинаесть ламповым TensorFlow. При этом я постарался описать все настолько просто, что-бы он был понятен даже начинающему программисту! В путь!

image
Читать дальше →
Total votes 57: ↑54 and ↓3 +51
Views 92K
Comments 26

Механический Шекспир: способны ли машины на литературное творчество?

Machine learning *
Sandbox

Была ночь, огни Бориспольской трассы пролетали мимо окон такси. Водитель выключил музыку, невыносимо давившую мне на мозг после тяжелого перелета, и, чтобы не заснуть, начал говорить.


Сначала, конечно, о политике, «довели страну», и все в таком роде, потом о чем-то личном. Я тоже не хотел отключаться прямо на переднем сидении, поэтому пытался его слушать.


—… И тогда нам всем придет конец, — донеслись до меня обрывки фразы. — Точнее только им, не мне. Я надежно подстраховался. Когда их всех: водителей такси, маршруток, даже трамваев выкинут на улицу, меня уже там не будет. Я буду сидеть в тепле, пить кофе и громко-громко смеяться.


— Почему-почему их выкинут на улицу? — заспанно переспросил я.


— Ты что, про Убер не слышал? Что они с водителями делают — только репетиция, да. Скоро, уже очень скоро они запустят свои автопилоты. Это будет дешевле, безопаснее, круче! Всех этих бездарностей ждет работа на стройке. Или бомжатник. Но не меня, я умнее их.


— Да? — протер я глаза.

Читать дальше →
Total votes 32: ↑30 and ↓2 +28
Views 8K
Comments 75

История 3 места Russian AI Cup 2017

Sport programming *Programming *Game development *
Sandbox
Всем привет! В этой статье я хочу кратко изложить ключевые моменты своей стратегии в ходе прошедшего соревнования по программированию искусственного интеллекта Russian AI Cup.



Немного о Russian AI Cup


Суть мероприятия заключается в том, что нужно было написать бота для игры, правила которой задали организаторы и меняли по ходу мероприятия.

Особенность задачи этого года состояла в том, что необходимо было создать искусственный интеллект, управляющий большим количеством боевых единиц.

Правила можно найти здесь.
Читать дальше →
Total votes 30: ↑29 and ↓1 +28
Views 12K
Comments 9

Короткий НФ рассказ «Ошибка в программе»

Professional literature Science fiction
К1732 спешил. Времени оставалось мало. Он очень хотел выполнить комплекс мероприятий 138450 до полуночи. А добираться до квадрата В8422, Д8591 приходится собственным ходом – локальный транспорт А13 будет аж только через 1264 секунды. Координация в пространстве не требует использования всех доступных вычислительных ресурсов, поэтому он успевал еще и подумать. Он не мог прийти к выводу о полезности своих размышлений, поскольку никакого конкретного практического результата они не давали. Собственно говоря, все его размышления сводились к формированию вопроса, а поиски конкретного и однозначного ответа на вопрос приводили лишь к появлению новых вопросов. Например, почему ему очень хотелось выполнить комплекс мероприятий 138450? И почему именно до полуночи?
Читать дальше →
Total votes 34: ↑31 and ↓3 +28
Views 15K
Comments 71

Как я обучал нейросеть для реализации функции оценки положения на Russian AI Cup CodeBall 2018

Sport programming *Machine learning *
Sandbox
Имея возможность качественно оценить положение в игре в какой-то момент времени и возможность симулировать игровой мир, при создании бота, для одного из решений, остается лишь стремиться совершать такие действия, которые приводят к улучшению этой оценки в ближайшем будущем.

Функция оценки положения — возвращает вещественное значение где меньшее означает худшее. На вход такой функции я подавал только положение и вектор скорости мяча. Изначально эта функция была реализована довольно простыми формулами и парой if-ов. Однако это дало хорошую основу для накрутки на localrunner-е множества логов для последующего обучения нейросети. Так я прокрутил 300 игр (по 18000 тиков) локально, что в сумме дало около 12ГБ логов и плюс к этому 145 логов игр топов было скачано с сервера (5.7гб).

Далее нужно было выделить из этих логов обучающую и тестовую выборки. Делал я это следующим образом: отталкиваясь от забитого гола смотрел в «прошлое» на 300 тиков (5 секунд) и шагом в 5 тиков каждое положение и скорость мяча + эталонную оценку брал за пример.

Важный момент: эталонная оценка (выход) здесь вычислялась по формуле

$O = S/exp(T/60)$

где S = -1 если мяч залетает в «мои» ворота и 1 в обратном случае, а T это время в тиках оставшееся до гола.
Читать дальше →
Total votes 23: ↑23 and ↓0 +23
Views 3.8K
Comments 17

Эволюция интеллекта: начало

Machine learning *Robotics Popular science Artificial Intelligence Brain

Достижения робототехники и, особенно, расходы на них* сделали достаточно очевидной мысль, что не только один человек обладает интеллектом, что он есть не только у домашних животных, с поведением которых мы более-менее близко знакомы, но он даже есть у одноклеточных организмов.


Эстету на заметку: *Мысль о том, что ракета стоимостью в миллион долларов бывает промахивается по цели, а сперматозоид, который не стоит вообще ничего, — нет — может шокировать представителей ВПК (с) А.Розов

Получается, интеллект человека можно рассматривать не как нечто эксклюзивное, как считалось ранее, а, скорее, как новое поколение в серии моделей интеллектов из мастерской природы.


Следовательно, чтобы изучать интеллект человека, неплохо бы понять не только его самого, но и весь путь, пройденный природой. Предлагаемая оригинальная эволюционная классификация интеллекта по поколениям (или эволюционным уровням) прояснит вехи этого пути.


Всех, кому интересна тема, прошу пожаловать под кат.

Читать дальше →
Total votes 29: ↑24 and ↓5 +19
Views 8.4K
Comments 61

План ИИ-трансформации: как управлять компанией в эпоху ИИ?

OTUS corporate blog Big Data *Artificial Intelligence
Translation

Делимся с вами ещё одним полезным переводом статьи. Также всех, у кого есть желание за 3 месяца освоить Best Practice по внедрению в проекты современных аналитических механизмов, необходимых для продвижения продуктов и услуг в цифровом пространстве, приглашаем ознакомиться с программой профессионального курса «Big Data для менеджеров». Итак, как же управлять компанией в эпоху ИИ?


image


Сегодня технологии искусственного интеллекта (ИИ) готовы изменить все отрасли, так же как 100 лет назад это сделало электричество. По оценкам, в период до 2030 года ИИ-технологии приведут к росту ВВП на 13 триллионов долларов. Хотя ИИ уже принёс огромную ценность в ведущих технологических компаниях, таких как Google, Baidu, Microsoft и Facebook, большой всплеск создания ценности для бизнеса будет за рамками индустрии разработки программного обеспечения.

Читать дальше →
Total votes 10: ↑8 and ↓2 +6
Views 2.7K
Comments 2

Эволюция интеллекта: зачем роботам эмоции

Machine learning *Robotics Popular science Artificial Intelligence Brain

 

Эмоции и интеллект, физики и лирики. Сколько уже времени длится противопоставление этих категорий?

Казалось бы, всем известно, что эмоции мешают интеллекту и мы ценим в людях хладнокровие, восхищаемся их умением не поддаться эмоциям и поступить рационально. С другой стороны, отсутствие эмоций тоже нам не очень-то по душе. Вполне возможно, что, не всем нравятся педанты и сухари и, когда они проявляют эмоции, нам, бывает, кажется, что это и есть сама человечность.

Что же такое эмоции? Эксклюзивное ли это качество человека или ими обладают еще и животные? И, наконец, нужны ли эмоции роботам и могут ли они у них быть вообще?


Всех, кто интересуются такими вопросами и любит пофилософствовать, добро пожаловать под кат.

Читать дальше →
Total votes 16: ↑13 and ↓3 +10
Views 7.4K
Comments 173

Стартап использует ИИ для поиска молекул, которые помогут побороть коронавирус

OTUS corporate blog Machine learning *Artificial Intelligence Medical gadgets
Translation
Всем привет. Прямо сейчас в OTUS открыт набор на курс «Нейронные сети на Python», и сегодня мы хотим поделиться с вами переводом интересной статьи о компании, в которой на позиции chief AI officer работает преподаватель нашего курса — Артур Кадурин.




Insilico Medicine, стартап, который базируется в Роквилле, штат Мэриленд, утверждает, что он использовал искусственный интеллект для того, чтобы быстро выявить молекулы, способные составить основу эффективного лечения коронавирусной инфекции на пике ее протекания.
На то, чтобы идентифицировать тысячи новых молекул, которые можно было бы превратить в потенциальные лекарства против вируса, у системы искусственного интеллекта Insilico ушло 4 дня. В Insilico говорят, что они синтезируют и тестируют 100 наиболее перспективных кандидатов, а также открыто публикуют библиотеку новых молекулярных структур, чтобы другие исследователи тоже могли ими воспользоваться в своей работе.
Читать дальше →
Total votes 8: ↑3 and ↓5 -2
Views 1.5K
Comments 0

Обучение живых и «биологичная» нейронная сеть

Machine learning *Artificial Intelligence Brain Biology

Давайте разберемся, как же живой мозг обучается. Насколько его обучение похоже или не похоже на то, как это делают машины. Попытаемся смоделировать некоторые аспекты обучения.

В машинном обучении укоренились термины обучение без учителя (англ. unsupervised — без контроля) и обучение с учителем (англ. supervised — под контролем). Обучение без учителя – это обучение по неразмеченным данным, или примерам. А обучение с учителем это обычно обучение по некоторым размеченным данным, обучение на примерах при котором результат регулируется и корректируется некоторым внешним механизмом с учётом этой самой разметки. Иногда термин «обучение без учителя» применяют в случае, когда у нас имеется некий агент, которого мы помещаем в некую среду, причём агент изначально не знает по каким правилам и законам действует среда, и без внешней помощи агент обучается взаимодействовать с этой средой. Если у агента имеется некий механизм оценки достижения цели, то это уже можно назвать термином — обучение с подкреплением.

Насколько корректны и применимы эти термины к обучению живых организмов?
Давайте разберемся
Total votes 13: ↑13 and ↓0 +13
Views 5.7K
Comments 20

Простая нейронка без библиотек и многомерных массивов

Python *Machine learning *Artificial Intelligence
Sandbox

Руководство? Гайд? В общем описание моего опыта создания простой, а главное понятной любому новичку нейросети :)

Дисклеймер: хочу сказать, что смысл этой статьи не в правильном способе создания нейросетей, таких статей сотни, а в способе понять, что такое нейросети и наконец перейти от теории к практике.

Читать далее
Total votes 24: ↑20 and ↓4 +16
Views 11K
Comments 20

Style transfer для сериала «Друзья»

OTUS corporate blog Big Data *Machine learning *Artificial Intelligence

В данном посте мы, с помощью методов автоматической обработки текстов (Natural Language Processing или просто NLP), исследуем стиль речи 6 главных героев знаменитого сериала “Друзья”, проведем мультиязычный анализ для русского и английского языков, а также обучим большие GPT-based языковые модели общаться в в стиле главных героев Друзей.

Читать далее
Total votes 14: ↑13 and ↓1 +12
Views 5.6K
Comments 8

Photo2recipe:  рецепт блюда по одному фото

OTUS corporate blog Machine learning *Artificial Intelligence

В данном посте мы расскажем о нашем фреймворке, который по фотографии еды определяет, из каких ингредиентов состоит блюдо, а затем предлагает несколько вариантов рецептов его приготовления. Кстати, весь код проекта есть на github.

Наш алгоритм состоит из двух частей. На первом этапе он определяет состав блюда по фото, а затем на основании предсказанных ингредиентов предлагает наиболее подходящий рецепт блюда из базы рецептов. То, что рецепты подбираются именно из базы, а не генерируются нейросетью, позволяет избежать рекомендации несуществующих рецептов. А также не возникает проблем с тем, что сочетание несочетаемых продуктов (упс, нейросеть ошиблась) в рецепте может вызвать нежелательные побочные эффекты при пищеварении. Более того, то, что алгоритм состоит из двух отдельных этапов позволяет легко адаптировать его под особенности той или иной кухни: достаточно просто заменить коллекцию рецептов.

Читать далее
Total votes 13: ↑13 and ↓0 +13
Views 2.2K
Comments 18
1