В последнее время на Хабре появилось, а также существует много содержательных статей, описывающих работу и принцип понятия “нейронная сеть”, но, к сожалению, как всегда очень мало описания и разбора полученных практических результатов или их не получения. Я думаю, что многим, как и мне удобней, проще и понятней разбираться на реальном примере. Поэтому в данной статье постараюсь описать почти пошаговое решение задачи распознавания букв латинского алфавита + пример для самостоятельного исследования. Распознавание цифр с помощью однослойного персептрона уже сделано, теперь давайте еще разберёмся и научим компьютер распознавать буквы.

Многим знакомы фильмы, в которых искуственный интеллект, порожденный человеком, покушался на жизнь или контроль над своим создателем. Данный вывод может быть абсолютно закономерен для ИИ. Мало того, создание ИИ, подобного человеку, невозможно, а точнее сказать глупо, потому как это будет подобно созданию велосипеда на квадратных колесах, взамен известному классическому. Каким именно образом и почему такое возможно, и хочу вам рассказать. А также вы узнаете, почему человечество такое, какое есть.

Попробую нарушить последовательность повествования, которую планировал изначально. После описания «Эмоционального компьютера» я хотел написать об устройстве ассоциативной памяти, но по комментариям я так понимаю, что читатели уже устали от скучных лекций и ждут экшена.

Сначала расскажу историю. Был у меня приятель, талантливый программист.

Об экспресс-свиданиях (speed-dates) на Хабре уже писали. Вкратце, собирается группа участников, они беседуют в парах примерно по 5 минут, затем меняются собеседниками. Каждый участник про каждого из своих партнёров отмечает, насколько сильно он ему понравился; если симпатия окажется взаимной, организаторы передают обоим контакты друг друга.

Группа исследователей из Стэнфордского университета занимается анализом человеческих диалогов, пытаясь распознать как намерения говорящего, так и восприятие речи слушателем. Несоответствие между подразумеваемым и воспринимаемым — закономерное свойство естественной речи. Для анализа использовались стенограммы с экспресс-свиданий, на которых каждая сторона оценивала «заигрывающесть» партнёра, и отмечала свою. Построенной системе автоматического распознавания флирта удалось верно определять намерения говорящего в 71.5% случаев; это превзошло точность оценок самих участников экспресс-свиданий. Как выяснилось, люди в большей степени проециируют на собеседника собственные ощущения, чем анализируют его речь.

Балуясь с нейронными сетями и алгоритмами самообучения для них, столкнулся с мыслью, что алгоритм обучения с учителем вполне мог бы быть отнесен к категории самообучения, если бы учителя заменили «эмоциональными» нейронами. Такие нейроны, по сути, являются просто датчиками «хорошо/плохо», а при соединении с обычными нейронами создают определенные связи, гасящие либо возбуждающие в зависимости от типа датчика.

Введение

В этот раз я хочу рассказать вам об одной из самых важных вех в развитии как нейрофизиологии, так и непосредственно кибернетики. Сейчас я говорю с одной стороны про формулировку первого работающего правила обучения искусственных нейронных сетей, а с другой стороны про попытку приблизиться к тайнам обучения живых существ.

Сегодня мы пройдем путь от изначального вида постулата Хебба к его непосредственному применению, а также попробуем обсудить возможность его применения для моделирования обучения в системах искусственного интеллекта.

К написанию данной статьи меня побудили комментарии к моим предыдущим топикам, в которых мне было необходимо выражать свое отношение к обучению за счет изменения силы синаптической связи. Поэтому я решил один раз разобрать все подробно, в том числе для самого себя.

Введение

В данном топике я хочу рассказать о модели необычной нейронной сети, в разработке которой мне посчастливилось участвовать. Данная модель была разработана около года назад (про авторство написано в последнем разделе), однако исследование ее после этого прекратились из-за совершенной нехватки времени (занятости в своих собственных проектах). Тем не менее я опишу ее здесь в надежде на то, что некоторые мысли покажутся читателям интересными и дадут ростки возможных дальнейших исследований в данном направлении.

Сразу оговорюсь, что эта модель не претендует никоим образом на прототип ИИ. Мы скорее хотели исследовать возможность самоорганизации и перспективы возникновения целостного целенаправленного поведения в динамической системе «эгоистичных» (гомеостатических) нейронов.
Как мне кажется, для более полного понимания логики работы модели будет полезно прочитать мой топик про Теорию функциональных систем, однако опять же это на ваше усмотрение.

Поехали!

Предупреждение

Предупреждаю, рассуждения на данный момент чисто теоретические. Но уж очень красивая теория получается. Или я схожу с ума. Интересно ваше мнение о моих рассуждениях — стоит ли затевать практическую реализацию?
Скажу честно, причина по которой родились все дальнейшие рассуждения в том, что мне не удалась одна моя дурная затея — научить нейронную сеть самостоятельно играть в тетрис. Обучать сеть с учителем нереально долго, т.к. учитель — это я, да и однозначно правильных вариантов движения фигурок в тетрисе нет. Был применён генетический алгоритм обучения сети. Максимум чему обучилась моя популяция за сутки виртуального процесса эволюции и естественного отбора — раскладывать падающие фигурки в три столбика (на самом деле она ещё научилась поворачивать фигурки так, чтоб они были скорее «горизонтальны», чем «вертикальны», но вот научиться делать поворот фигурок так чтоб линии убирались — оказалось не по силам).

На данную статью меня натолкнула статья Alex’а Поветкина — «Распознавание образов методом потенциальных функций»

Итак, мы собираемся написать программу на Delphi (я использую версию 6), способную перевести символы с картинки в текст. Задача довольно популярная в интернете, и на каждый пост «Хочу реализовать распознавание символов!!! Помогите» самые частые ответы «почитай в интернете» либо «не берись, используй файнридер» и тому подобное.

Я, как и многие другие, начал с изучения основных алгоритмов. Конечно, такие монстры как FineReader тратят на алгоритмическую составляющую огромные деньги, и их секретов нам не узнать, но прочей информации было найдено приличное количество, чтобы понять основные методы. Но начнем издалека.

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.

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".

Предисловие

Друзья, я, к моему глубочайшему сожалению, не умею писать красивые, длинные и складные статьи. Я всего лишь разработчик на C++. Некоторые даже говорят, что хороший. И вот случилась со мной неприятность — написал я программу, но рассказать о ней толково не могу. Рассказать так, чтобы люди захотели ей пользоваться. Нет, Вы не подумайте, это не первая моя программа, у меня за спиной восемь лет опыта на C++, десять лет программирования в принципе на многих языках. Просто именно сейчас я захотел разрабатывать не ради разработки, а ради того, чтобы моей программой пользовались люди, чтобы она была кому-то, кроме меня, полезной. Чтобы я знал, что я это делаю не только ради получения опыта, хотя это тоже очень ценно само по себе, но и ради того, чтобы кто-то, может в соседнем доме, а может на другом конце планеты, кликал по иконке моей программы. Мне бы, от осознания этого, было чертовски приятно. И не важно, какую именно задачу эта программа выполняет, важно лишь то, что она работает. Работает на благо людям. Ведь разработчики именно для того и есть на свете, чтобы их творения приносили пользу другим людям.

На сайте Poromenos' Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.

В ноябре компания Lenovo начинает продажи мобильных телефонов в России. С 20-го числа (предзаказ доступен сегодня), пока только в сети магазинов МВидео будут представлены две модели смартфонов Lenovo на платформе Android: IdeaPhone P700i с четырехдюймовым дисплеем и IdeaPhone S880 с пятидюймовым. С более компактным и недорогим (8990 рублей) двухсимочным P700i я знакомился в течение последних трех недель, используя его то как основной телефон, то как дополнительный, и готов поделиться с вами результатами теста.

Если коротко, то я, привыкший тратить на мобильные устройства несколько бОльшие средства, в переходе на P700i изначально видел некоторый даунгрейд. Ну – экран поменьше, производительность пониже, и так далее. Не исключено, что такие же мысли будут приходить в голову многим будущим покупателям этого IdeaPhone. По итогам теста у меня совсем другие впечатления.

Благодаря 4-дюймовому дисплею телефон отлично лежит в руке. Производительности двуядерного процессора более чем достаточно для активного использования, с множеством запущенных программ и постоянным переключением между ними. И, что самое главное – благодаря емкой батарее и сравнительно экономичной платформе, P700i живет без зарядки дольше, чем любой другой смартфон на базе Android (и не только), из тех, что попадали мне в руки. А в некоторых дисциплинах аккумуляторного многоборья смартфон Lenovo показывает просто феноменальные результаты.

UPD. Смартфоны Lenovo уже можно приобрести в сети МВидео!

Для начала посмотрите тизер:

(если вдруг Vimeo отказывается работать, ссылка)

Случалось ли в твоей жизни, %username%, такое, когда тебе продолжительное время хотелось странного? Неважно чего — ведь у каждого разные вкусы и предпочтения. Моя страсть сидела во мне долго, но однажды всё-таки вырвалась наружу. Мне нравится делать необычные вещи, и мне всегда нравился моддинг как средство самовыражения. Несколько лет назад я вдохновился изделиями моддеров из разных стран и начал обдумывать несколько своих проектов. В частности, мне очень хотелось сделать стилизованную под девятнадцатый век клавиатуру.

Привет тебе, внимательный хабрачитатель.

После публикации топика с фотографиями рабочих мест хабровчан, я всё таки дождался реакции на «пасхальное яйцо» в фотографии моего захламленного рабочего места, а именно вопросов вида: «Что это за планшет с Windows и почему на нём такие мелкие иконки?»



Ответ подобен «смерти Кощеевой» — ведь планшет (обычный iPad 3Gen) в нашем случае выступает в роли дополнительного монитора, на котором в полноэкранном режиме запущена виртуальная машина с Windows 7, и работает всё это для полного счастья по Wi-Fi. Такой себе второй небольшой IPS-монитор с высоким разрешением.

О том, как быстро и просто научить ваш планшет/смартфон под управлением Android/iOS работать в качестве дополнительного беспроводного дисплея для Windows/Mac OS X можно прочесть далее.

В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.

PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой удачный пример совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного интеллекта.

Предназначен для:

• Исследователей — предоставляет единообразную среду для реализации различных алгоритмов, избавляя от потребности в использовании десятков различных библиотек. Позволяет сосредоточится на самом алгоритме а не особенностях его реализации.
• Студентов — с использованием PyBrain удобно реализовать домашнее задание, курсовой проект или вычисления в дипломной работе. Гибкость архитектуры позволяет удобно реализовывать разнообразные сложные методы, структуры и топологии.
• Лекторов — обучение методам Machine Learning было одной из основных целей при создании библиотеки. Авторы будут рады, если результаты их труда помогут в подготовке грамотных студентов и специалистов.
• Разработчиков — проект Open Source, поэтому новым разработчикам всегда рады.

Sentiment analysis (по-русски, анализ тональности) — это область компьютерной лингвистики, которая занимается изучением мнений и эмоций в текстовых документах. Недавно на хабре появилась статья про использование машинного обучения для анализа тональности, однако, она была настолько плохо составлена, что я решил написать свою версию. Итак, в этой статье я постараюсь доступно объяснить, что такое анализ тональности, и как реализовать подобную систему для русского языка.