На Хабре уже несколько раз всплывала тема Акинатора, в том числе и с тегом не знаю как оно работает. Я на него наткнулся недавно и, разумеется, был восхищен. Затем, как вероятно и многим другим, мне в голову пришла мысль: «А как же это работает?» Ответа на этот вопрос я нигде не нашел, а потому задался целью написать аналогичную по функциональности программу, разобравшись по ходу дела что к чему.

Lego робот Cubestormer, собирает кубик Рубика всего за 12 секунд. Робот построен из наборов Lego Mindstorm.

Нашел забавные мини комиксы на IT тематику, решил поделиться с хабрасообществом. Думаю переводить ничего не надо, всё довольно понятно.
UPD По просьбам в комментах добавил перевод. За перевод спасибо Pavel7.

«Для Apple не существует вирусов»

— Ева, Адам, давайте! Не сомневайтесь! Там точно нет червей (вирусов). Это же яблоко (Apple).

Я не помню где брал эту информацию, но она отражает суть нейросетей лучше всего. На пальцах.

Правила игры. НС обучается играть в игру «11 палочек». Можно брать либо 1 палочку, либо 2. Нужно вытянуть последним все палочки.

Берем 10 спичечных коробков и в каждый помещаем пуговки двух цветов. Например, черного и белого. По одной штуке. Номер на коробке будет отвечать за количество палочек в текущий момент.

Например, НС начинает ход.

1. Закрываем глаза и вытаскиваем наугад пуговку из коробки под номером 11. Если черная, то берем одну палочку, если белая — две. (Пусть будет белая — 2 палочки).
2. Ход человека. Например, он взял 2 палочки.
3. Далее, берем коробок под номером 11-2-2 = 7 и вытаскиваем наугад из него пуговку.

Так до тех пор пока игра не закончится.

Если НС выиграла, то поощряем найденное решение добавлением в задействованные коробки по одной пуговке сверху тогоже цвета что и вытягивали. Если НС проиграла, то наказываем, убирая из последнего коробка вытянутую пуговку.

Вот и вся нейросеть из 10 узлов которая, изначально, не зная даже правил, учится играть и начинает обыгрывать человека. Если изменить правила и, например, тот кто последний забирает палочки проигрывает, то НС переучится и опять начнет побеждать.

Тут, конечно, масштаб незначителен, но он хорошо показывает, что НС хороша тем, что есть возможность гибкого обучения и подстраивания под правила игры.

Выбор топологии и настройка весов связей искусственной нейронной сети (ИНС) являются одними из важнейших этапов при использовании нейросетевых технологий для решения практических задач. От этих этапов напрямую зависит качество (адекватность) полученной нейросетевой модели, системы управления и т.д.

Построение искусственной нейронной сети по традиционной методике выполняется, фактически, методом проб и ошибок. Исследователь задает количество слоев, нейронов, а также структуру связей между ними (наличие/отсутствие рекуррентных связей), а затем смотрит, что же у него получилось — сеть обучается с помощью какого-либо метода, а затем тестируется на тестовой выборке. Если полученные результаты работы удовлетворяют заданным критериям, то задача построения ИНС считается выполненной успешно; в противном случае — процесс повторяется с другими значениями исходных параметров.

Естественно, бурное развитие теории и практики использования генетических алгоритмов, заставило исследователей (лень — двигатель прогресса) искать способы применить их к задаче поиска оптимальной структуры ИНС (эволюция нейронных сетей или нейроэволюция), тем более, что, так сказать, proof-of-concept был налицо, или, точнее, в голове — природа наглядно демонстрировала решаемость подобной задачи на примере эволюции нервной системы с последующим образованием и развитием головного мозга.

Это статья уровня 2 (см. ниже).
Статья является логическим продолжением моего рассказа про сверточные нейронные сети и их применения для распознавания изображений.
Прежде чем продолжить хочу дать понимание чем же все таки занимаются люди из области Машинного обучения и какова их глобальная цель. Глобальная цель — это порабощение всех людей машинами создание методов и алгоритмов, способных путем обучения выстраивать сложные и нелинейные модели внешнего мира. В качестве пояснения предлагаю взглянуть на картинку, благодарно позаимствованную из [1]. Сейчас человечество уже умеет создавать алгоритмы, способные учится простым операциям, но что насчет такого вот преобразования — у нас есть изображение сидящего человека которое по сути является сырым вектором значений яркости картинки в каждой точке. И нам необходимо постепенно повышая абстрактность этих сырых данных сделать вывод «человек сидит». Отсюда собственно главный вопрос: Как создать систему способную не только понять простые (пусть и нелинейные) зависимости, но также обучиться сложным, многомерным и многоуровневым иерархиям представлений реального мира?

К написанию этой статьи меня побудила большая распространенность некоторых заблуждений на тему искусственных нейронных сетей (ИНС), особенно в области представлений о том, что они могут и чего не могут, ну и хотелось бы знать, насколько вопросы ИНС вообще актуальны здесь, стоит ли что-либо обсудить подробнее.

Я хочу рассмотреть несколько известных архитектур ИНС, привести наиболее общие (в следствие чего не всегда абсолютно точные) сведения об их устройстве, описать их сильные и слабые стороны, а также обрисовать перспективы.

Начну с классики.

Если вам необходимо или интересно учить японский язык, то, вы вероятно, начнете с изучения слоговых азбук, хираганы и катаканы. Для этого я с удовольствием пользовался программой iKana, но многие мои знакомые не могут сделать того же, потому что разработчик пишет софт только для Mac OS X (да ещё и берет за это 12 €).

Я всегда считал, что изучение слов незнакомого языка «по карточкам», да ещё в виде интерактивного теста — самый эффективный и гиковский способ.

Поэтому я набросал небольшой сайтик, http://tr.im/learnkana, где можно потренироваться в изучении символов каны. Поначалу вы не будете иметь ни малейшего понятия, какой знак перед вами. Просто выбирайте тот вариант, который вам кажется верным, а через некоторое время вы начнете запоминать их, и правильных ответов станет больше. Когда вы сможете легко проходить первый тест, переходите ко второму, а потом к третьему, и так далее.

Как и было обещано (не забыто), конкурсные дизайны футболок были выложены в магазине Gozo. Все кто хочет футболку С тематикой Хабра уже могут оформить заказ, а участники могут пойти и посмотреть чьи, и какие работы были одобрены.

Желающим, бесплатно наносится никнейм в 2 места на выбор:
— спина под воротником;
— левый или правый рукав по краю.

Без длительного вступления, сфотографировал вращающуюся монету, получил такое:

Вольный перевод, источник — www.smashingmagazine.com

Хотелось бы представить вашему вниманию одну занятную игру, участницу студенческого IGF 2010.

Навеяно этим постом от юзера case. Пост не новый, и на главную он не попал.
Но я вот наткнулся на него сегодня и решил написать кое-что о сне. Уверен, что это будет полезно многим хабравчанам, да и случайным читателям тоже.

Вобщем поставили передо мной на работе задачу организовать прием платежей в наш проект через Paypal. От меня требовалось дать все необходимые данные для настройки аккаунта (сам аккаунт настраивался другим человеком), ну и, собственно, написать скрипт, который и будет принимать данные от paypal-а и начислять деньги юзерам.

Ничего толкового по этой теме на хабре я не нашел. Пришлось разбираться со всем самому. Ниже – результаты этих разбирательств:)

Читая в очередной раз Хабр, я заинтересовался статьей «Морской бой с искусственным интеллектом — по-честному» и программой «Интеллектуальный морской бой».
Попробовав сыграть с ней, я обнаружил, что стратегия программы пока оставляет желать лучшего, т.к. счет был 9:1 в мою пользу.
Я решил поделиться своими мыслями со всеми, и в частности с автором(michurin) программы, т.к. проект очень интересный.

Внимание!
После прочтения данной статьи исход игры «Морской бой» перестанет быть для вас случайностью.

Статья писалась простым языком без использования формул.
«Любая формула, включенная в книгу, уменьшает число ее покупателей вдвое» Стивен Хокинг.

Помните, senatorboss в прошлую субботу поведал нам о том, как на Гаити (после землетрясения) в понедельник (18 января) компания Immersive Media (поставляющая данные для Google Street View) снимала видеоролик такой панорамной видеокамерою, которая даёт обзор на все 360°, так что любой элемент можно приближать, удалять, поворачивать камеру в любую сторону (как во время просмотра видео, так и поставив на паузу)?

Вчера Фрэнк Тэйлор рассказал (в Google Earth Blog), что видеокамера Sony MHS-PM5, оборудованная специальной линзою, позволяет вести именно такую панорамную видеозапись (на все 360°), и есть программное обеспечение, натягивающее итог съёмки на сферу, так что можно зрителю можно глядеть в любую сторону во время просмотра.

Но лучше один раз увидеть, чем сто раз прочесть, правда ведь? Вот демонстрационный видеоролик — нате, поглядите:



Прозреваю, что куча народу кинется закупать эти аппараты и видеопанорамить ими почём зря.

С одной стороны, концепты — это удивительная вещь, с другой — разочарование. Они прекрасны, потому что дают нам представление о будущем и подталкивают свою отрасль к инновациям и нестандартным решениям, но мы не состоянии приобрести их прямо сейчас, что не может не расстраивать. Единственное, что мы можем сделать, это положить деньги в банк и ждать, пока они выйдут.

Слияние — это объединение двух компаний в одну, и оно может создать проблему для обоих участников слияния: «Чьё имя и логотип использовать?». Некоторые создают совершенно новый бренд, с новым логотипом, когда другие берут по немного у обоих брендов. В этой статье вы увидите логотипы 20 компаний до и после слияния. И вы сможете заметить влияние или вообще целые элементы старых логотипов в их новых «коллегах».

Фанаты группы «Nautilus Pompilius» хорошо знают песню «Всего лишь быть» из альбома «Разлука» 1986-го года. Она сама по себе очень хороша, а этот кусочек текста я знаю наизусть:

У меня есть дома рислинг
И токай
Новые пластинки
Семьдесят седьмой Акай

И только совсем недавно я задумался: а что это, собственно, за 77-й Акай? Оказалось, что упоминание в песне — не единственное достоинство магнитофона Akai GX-77. Эта модель, пусть и не самая совершенная в техническом плане (были и покруче), невероятно хороша внешне и уж точно на порядок лучше советских аналогов. Конечно же, я не мог упустить шанс познакомиться с живым экземпляром этого магнитофона, и заодно вспомнить, каким был еще один исторический звуковой носитель, успешно существовавший параллельно с винилом и компактными кассетами. По-английски он называется «reel-to-reel», по-нашему — «катушки», «бобины» или официально «лента магнитная».

Да, именно создавался. Потому что уже рука не поднимается написать «снимался». В этих видео рассказывается о процессе создания одного из самых масштабных проектов в истории кинематографа. Всем советую посмотреть, чтобы понять в какую сторону он движется, и чего уже мы достигли. Это потрясает.

Суммарно 5 видео идут около 23 минут.
Все части вместе одним видео вы можете посмотреть здесь