• Сверхинтеллект: идея, не дающая покоя умным людям

    • Перевод


    Расшифровка выступления на конференции Web Camp Zagreb Мачея Цегловского, американского веб-разработчика, предпринимателя, докладчика и социального критика польского происхождения.

    В 1945 году, когда американские физики готовились к испытанию атомной бомбы, кому-то пришло в голову спросить, не может ли такое испытание зажечь атмосферу.

    Опасение было оправданным. Азот, из которого состоит большая часть атмосферы, энергетически нестабилен. Если столкнуть два атома достаточно сильно, они превратятся в атом магния, альфа-частицу и выпустят огромную энергию:

    N14 + N14 ⇒ Mg24 + α + 17,7 МэВ

    Жизненно важным вопросом было то, может ли эта реакция стать самоподдерживающейся. Температура внутри шара ядерного взрыва должна была превысить всё, что когда-то наблюдалось на Земле. Не получится ли, что мы бросим спичку в кучу сухих листьев?
    Читать дальше →
  • Ноам Хомский: где искусственный интеллект пошел не туда?

    • Перевод
    Комментарий переводчика: Подробное интервью с легендарным лингвистом, вышедшее 6 лет назад, но ничуть не утратившее своей актуальности. Ноам Хомский —  «современный Эйнштейн», как его называют, делится своими соображениями об устройстве человеческого мышления и языка, искусственном интеллекте, состоянии современных наук. На днях ему исполнилось 90 лет, и это кажется достаточным поводом для публикации статьи. Интервью ведет молодой учёный-когнитивист Ярден Кац, он сам прекрасно разбирается в предмете, поэтому беседа очень содержательна, а вопросы столь же интересны, как и ответы.

    Читать дальше →
  • Зарплаты в ИИ: где больше денег и кого ищут в России

      Специалистам по искусственному интеллекту платят почти в два раза больше, чем другим профессионалам в сфере IT. Мы разобрались, на какую зарплату можно рассчитывать в разных областях ИИ в России, кого ищут «Яндекс», ABBYY и «Сбербанк», и какие курсы можно использовать для обучения в этой сфере.


      Читать дальше →
    • AI детектор лжи может определить, когда человек врет

      Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Here's how an AI lie detector can tell when you're fibbing" автора Rob Verger.



      Сегодня искусственный интеллект встречается повсюду – он определяет, что находится на фотографиях еды (на таких сайтах, как Yelp), помогает исследователям в попытках ускорения процесса МРТ и даже может искать признаки депрессии в голосе человека. Но вот об использовании искусственного интеллекта как детектора лжи вряд ли многие задумывались.
      Читать дальше →
      • +12
      • 2,8k
      • 9
    • Traili. Gpuhub. Cybercortex

        Traili teaser

        Тизер Трейли


        Как вы думаете, существует ли связь между следующими пунктами?


        1. real-time AI ассистирование в процессе дрессировки собак, их содержание и пристройство
        2. open source маркетплейс GPU-computing, где machine learning & mixed reality — потребители; владельцы ригов и изолированных GPU-workstations — провайдеры; инвесторы и производители — контрибьюторы
        3. координируемая технологическая сингулярность

        Мы полагаем, что эти пункты — это часть одного целого, одного пути. И хотели бы рассказать об этом подробнее.


        Любите ли вы собак?


        Жалко ли вам публичных собак (если назвать так всех уличных, бездомных, приютских питомцев)?


        Хотели бы вы сделать что-то, чтобы создать систему, которая принципиально решает проблему публичных собак? Их содержания и пристройства?

        Читать дальше →
      • Реализация алгоритма Левенберга-Марквардта для оптимизации нейронных сетей на TensorFlow

        • Tutorial

        Это tutorial по библиотеке TensorFlow. Рассмотрим её немного глубже, чем в статьях про распознавание рукописных цифр. Это tutorial по методам оптимизации. Совсем без математики здесь не обойтись. Ничего страшного, если вы её совершенно забыли. Вспомним. Не будет никаких формальных доказательств и сложных выводов, только необходимый минимум для интуитивного понимания. Для начала небольшая предыстория о том, чем этот алгоритм может быть полезен при оптимизации нейронной сети.




        Полгода назад друг попросил показать, как на Python сделать нейросеть. Его компания выпускает приборы для геофизических измерений. Несколько различных зондов в процессе бурения измеряют набор сигналов, связаных с параметрами окружающей скважину среды. В некоторых сложных случаях точно вычислить параметры среды по сигналам долго даже на мощном компьютере, а необходимо интерпретировать результаты измерений в полевых условиях. Возникла идея посчитать на кластере несколько сот тысяч случаев, и на них натренировать нейронную сеть. Так как нейросеть работает очень быстро, её можно использовать для определения параметров, согласующихся с измеренными сигналами, прямо в процессе бурения. Детали есть в статье:


        Kushnir, D., Velker, N., Bondarenko, A., Dyatlov, G., & Dashevsky, Y. (2018, October 29). Real-Time Simulation of Deep Azimuthal Resistivity Tool in 2D Fault Model Using Neural Networks (Russian). Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/192573-RU


        Одним вечером я показал, как keras реализовать простую нейронную сеть, и друг на работе запустил обучение на насчитанных данных. Через пару дней обсудили результат. С моей точки зрения он выглядел перспективно, но друг сказал, что нужны вычисления с точностью прибора. И если средняя квадратичная ошибка (mean squared error) получилась в районе 1, то нужна была 1е-3. На 3 порядка меньше. В тысячу раз.

        Читать дальше →
      • Беседа с «Высшим разумом». Формула сознания

        Последний отрывок из рассказа "Высший разум". В этот раз некая «претензия» на формулу сознания с объяснением его происхождения. Сразу хочу отметить, что все приведенные тезисы основаны на современных научных данных (когнитивных наук). И все равно, это мое мнение, не претендую на абсолютную истину и ни с кем не спорю. Каждый вправе иметь свое мнение, но чужие мнения мне интересны, если в них есть ценная мысль, которая поможет продвинуть и меня в поисках. Итак:

        — Эми, самый главный вопрос — что такое сознание? Как сделать так, чтобы запрограммированные процессы породили свет сознания? А робот вдруг стал осознавать то, что он видит?!
        — Это достаточно просто.
        — Как просто? Не может быть.
        — Это так. Если ты сравнишь бессознательное и сознательно, то второе отличается тем, что ты помнишь его как свое действие. Ты помнишь, что это осознавал ты в отличие от бессознательных действий. Так? Что это значит по-твоему?
        — Не знаю, но кажется догадываюсь, к чему ты клонишь – помним о своих действиях?
        — Да, это значит, что после совершения действия, например, узнавания чего-либо, вы еще распознаете свое узнавание как свое действие. И вписываете их в память о себе — в автобиографическую память, связанную в единую цепочку времени местоимением «Я» как стихотворения рифмой.
        — Не понимаю пока, о чем ты.
        — Ты осознаешь, не когда начинаешь испытывать чувства к понравившейся картине, а когда распознаешь эти чувства в себе, как свои! Вот ты входишь в музей, видишь картину Красный квадрат. Твой мозг сначала распознает, что это красное и квадрат. Ничего особенного, это может сделать и нейросеть. Но через мгновение распознаешь то, что это ты смотришь на картину «из глаз» и распознал на ней красный квадрат. Ты знаешь, что это распознание является твоим, что сопровождается чувством «знакомости». Вот при втором действии возникает чувство осознанности.
        Читать дальше →
      • О барьерах использования знаковых систем в искусственном интеллекте

        Зачем нам знаковые системы


        Знаковая система выступает в роли переносчика мыслей, идей, эмоций, переживаний, ощущений, организации памяти – продуктов психических процессов, протекающий, по представлениям современной науки, в головном мозге человека и высших животных. Знаковая система – это средство указания на такие продукты. Похоже, что в настоящий момент единственный способ передать информацию о результатах работы мышления, памяти, эмоций, ощущений, воображении – закодировать эту информацию с помощью знаковой системы. Мы не можем (пока?) напрямую обмениваться мыслями, эмоциями, ощущениями, не прибегая к той или иной знаковой системе. Нам нужны знаковые системы, чтобы обмениваться результатами таких процессов. Знаковые системы являются спутником обозначенных процессов, а, возможно, существует обратная связь, при которой психические процессы эволюционируют под влиянием знаковых систем, развиваются совместно друг с другом.

        По всей видимости, мысль никогда невозможно точно и однозначно выразить только средствами знаковой системы, т.е. кодирование – это аппроксимация, некая модель. Всегда есть возможность уточнить что-то, обозначенное знаком. Не зря существует выражение «подбирать слова» – попытка выразить мысль с помощью знаков. Абсолютно точного и однозначного выражения мысли посредством слов, скорее всего, не существует. Ученый для выражения научных мыслей, идей пишет не одно слово или предложение, а целый ряд статьей, каждая из которых всё ближе и точнее описывает то, что он хотел описать, выразить в своей работе. Ответ на вопрос, тождественен ли знак мысли, эмоции, скорее отрицательный.
        Читать дальше →
      • Почему вождение автомобиля — сложная задача даже для ИИ



          Наверное, каждый водитель время от времени пытается оценить свой скилл вождения. Когда рассказываешь, скажем, детям, как это — водить автомобиль, задумываешься о том, как и почему ты знаешь, когда впереди идущий автомобиль повернет налево или направо. Почему внимание автоматически фокусируется на идущей вдоль дороги собаке, но не реагирует на ветви деревьев, нависшие над дорогой. Таких вопросов много, а ответы есть не на все.

          Для того, чтобы обучиться вождению, необходимо понимать многие принципы и знать правила — это актуально как для человека, так и для искусственного интеллекта. Последний должен уделять внимание оценке тысяч факторов — где и когда притормаживать, где свернуть, а где ускориться.
          Читать дальше →
        • Разработчики марсохода следующего поколения используют ИИ для увеличения эффективности ровера


            Источник: Wikimedia Commons

            В настоящее время отправка людей на Марс возможна лишь в теории. Этой идеей горит Илон Маск, который делает все для того, чтобы Красная планета была освоена. Но большинство космических агентств разных стран заинтересованы в посещении не Марса, а Луны, с последующим основанием там колонии. Это и проще, и экономнее, и вроде как выгоднее — например, на Луне есть гелий-3, необходимый для получения энергии в термоядерных реакторах.

            Как бы там ни было, но Марс продолжают изучать. НАСА планирует сейчас отправить туда ровер следующего поколения. Его сделают «умным» при помощи ИИ, для того, чтобы устройство могло выполнять больший, чем сейчас, спектр функций. В частности, при помощи ИИ можно решить проблему задержки сигнала — от Земли до Марса радиоволна пробегает за 13 минут. Таким образом, если за этот промежуток времени случается что-то непредвиденное, то марсоход отреагировать не в состоянии — он просто не способен на это.
            Читать дальше →

          Самое читаемое