• Компьютерное зрение и философия

    Наука и философия принципиально по-разному описывают процесс зрительного восприятия человека.


    Наука: Информационные процессы в живых и неживых системах протекают единообразно.


    Основатель кибернетики Норберт Винер считал, что процессы обработки информации в живых и неживых системах протекают единообразно. Поэтому книгу о созданной им новой науке - кибернетике он назвал «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» (1948 г.)

    Так же и создатели первой искусственной нейронной сети Дж. Маккалок и У. Питтс были уверены в том, что в своей работе они повторяют структуру нервной системы человека. Описание сети было приведено в работе «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» (1943 г.)


    Стремление создателей информационных технологий повторить структуру и функции нервной системы человека вполне понятно. Оно обусловлено тем, что человек является «природным преобразователем информации», а потому и образцом для технического подражания.

    Читать дальше →
  • 8 историй, повлиявших на развитие искусственного интеллекта



      Сегодня ни один анонс о выпуске нового смартфона или приложения не обходится без упоминания искусственного интеллекта. ИИ в тренде, и можно подумать, что он с нами совсем недавно, но это не так. Вернее, не совсем так: да широкое применение ИИ-инструменты получили как раз сегодня, но сама разработка началась более полувека назад. И в истории ИИ было немало интересных эпизодов, не известных широкой публике, о которых мы решили рассказать читателям Хабра.
      Читать дальше →
    • Нейронные сети с нуля. Обзор курсов и статей на русском языке, бесплатно и без регистрации

        На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

        В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

        Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
        Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.


        Читать дальше →
        • +29
        • 10,5k
        • 9
      • Языковой барьер и NLP. Почему чат-боты нас не понимают?

          Люди давно хотели научить машину понимать человека. Однако только сейчас мы немного приблизились к сюжетам фантастических фильмов: можем попросить Алису убавить громкость, Google Assistant — заказать такси или Siri — завести будильник. Технологии языкового процессинга востребованы в разработках, связанных с построением искусственного интеллекта: в поисковых системах, для извлечения фактов, оценки тональности текста, машинного перевода и диалога.


          О двух последних направлениях мы и поговорим: они имеют богатую историю и оказали значительное влияние на языковой процессинг. Кроме того, разберемся с основными возможностями обработки естественного языка при создании чат-бота вместе со спикером нашего курса AI Weekend компьютерным лингвистом Анной Власовой.
          Читать дальше →
        • Курс по Machine Learning от Почты Mail.Ru

            27 сентября начинается курс по машинному обучению от Почты Mail.Ru. Занятия будут проходить два раза в неделю в офисе Mail.Ru Group в течение трех месяцев. Регистрация открыта для студентов московских ВУЗов.

            В ходе курса специалисты Почты и Антиспама Mail.Ru расскажут об ML-технологиях, которые применяются для того, чтобы сделать Почту еще более удобным и современным продуктом. Под катом подробности о курсе: формат, программа, авторы и перспективы для выпускников.


            Читать дальше →
          • Еще раз про искусственный интеллект


              Источник


              У порога встали горы громадно,
              Я к подножию щекой припадаю.
              И не выросла еще та ромашка,
              На которой я себе погадаю.


              Роберт Рождественский


              Искусственный интеллект (ИИ) или же Artificial Intelligence (AI) — быстроразвивающаяся технология, о которой стоит говорить даже чаще, чем это делают сегодня. Она стремительно развивается вместе с такими дополняющими друг друга технологиями, как нейронные сети и машинное обучение (к которым в последнее время подключился Интернет вещей – IoT), и, по слухам, даже собирается захватить весь мир. Причем с нашей непосредственной помощью. О ней непрерывно говорят и пишут, пишут и говорят. ИИ уже применяется в сложном моделировании, в играх, в медицинской диагностике, в поисковых движках, в логистике, в военных системах и много где еще, обещая в обозримом будущем охватить и, возможно, основательно «перелопатить» весь постиндустриальный ландшафт. И он даже начал писать литературные произведения вроде вот таких: «Давным-давно жила-была золотая лошадь с золотым седлом и красивым фиолетовым цветком в волосах. Лошадь принесла цветок в деревню, где принцесса пустилась в пляс от мысли о том, как красиво и хорошо выглядит лошадь».

              Читать дальше →
            • Google объявляет конкурс атак на алгоритмы машинного зрения

                Распознавание изображений с помощью нейросетей становится лучше, но до сих пор исследователи не побороли некоторые его фундаментальные недостатки. Там, где человек четко и ясно видит, например, велосипед, даже передовой натренированный ИИ может увидеть птицу.

                Часто причина в так называемых «вредных данных» (или «соревновательных элементах», или «вредоносных экземплярах» или еще куче вариантов, поскольку «adversary examples» так и не получили общепринятого перевода). Это данные, которые обманывают классификатор нейросети, подсовывая ему признаки других классов — информацию не важную и не видную для для человеческого восприятия, но необходимую для машинного зрения.

                Исследователи из Google опубликовали в 2015 году работу, где проиллюстрировали проблему таким примером:


                На изображение панды наложили «вредный» градиент. Человек на полученной картинке, естественно, продолжает видеть панду, а нейросеть распознает ее как гиббона, поскольку в те участки изображения, по которым нейросеть научилась определять панд, специально намешали признаки другого класса.

                В сферах, где машинное зрение должно быть предельно точным, а ошибка, взлом и действия злоумышленников могут иметь тяжелые последствия, вредные данные — серьезная помеха развитию. Прогресс в борьбе идет медленно, и компания GoogleAI (подразделение Google занимающееся исследованием ИИ) решила привлечь силы сообщества и устроить соревнование.
                Читать дальше →
              • Получение морфируемой 3D-модели лица на основе фотографии в произвольном ракурсе

                  Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Learning 3D Face Morphable Model Out of 2D Images».

                  3DMM

                  Трёхмерная морфируемая модель лица (3D Morphable Model, далее 3DMM)  —  это статистическая модель структуры и текстуры лица, которая используются компьютерном зрении, компьютерной графике, при анализе человеческого поведения и в пластической хирургии.

                  Неповторимость каждой черты лица делает моделирование человеческого лица нетривиальной задачей. 3DMM создётся для получения модели лица в пространстве явных соответствий. Это означает поточечное соответствие между полученной моделью и другими моделями, позволяющими выполнять морфирование. Кроме того, в 3DMM должны быть отражены трансформации низкого уровня, такие как отличия мужского лица от женского, нейтрального выражения лица от улыбки.
                  Читать дальше →
                • Что такое интеллект?

                    Этот вопрос волнует многих. Строятся теории с привлечением разных сложных понятий, от магии до квантовой физики. Что если всё проще? В статье размышления о некоторых аспектах естественного и искусственного интеллекта, а также определение того, что такое интеллект.
                    Читать дальше →
                  • Как я стал разработчиком в ABBYY

                      В этот замечательный 256-ой день года поздравляем всех причастных c Днем программиста! И не только тех, кто работает по специальности, но и всех, кто увлекается программированием. По данным исследователей из Evans Data Corporation, в мире 23 миллиона разработчиков. И, наверное, совсем не важно, много это или мало хотя это сопоставимо с населением всей Австралии. Главное, что люди этой профессии каждый день делают вклад в яркое и технологичное будущее.

                      Желаем всем девелоперам значимых и интересных проектов, побольше хорошего кода, успешных релизов и благодарных клиентов, и, конечно же, отлично отметить свой День, устроив веселый праздник! И по такому поводу наши разработчики рассказывают, как проходит их рабочий день в ABBYY, какими проектами они занимаются и чем увлекаются. Добро пожаловать под кат!
                      Читать дальше →
                      • +21
                      • 2,4k
                      • 9
                    • Основные тезисы из интервью Илона Маска у Джо Рогана

                        Илон Маск пришел к комику Джо Рогану на его подкаст Joe Rogan Experience.
                        2,5 часа они общались об ИИ, бессмертии, Neuralink, инновациях, социальных сетях, колонизации космоса, бурении тоннелей, огнемете, летающих автомобилях, возобновляемой энергетике, безопасности автомобилей. Обсудили Porsche и Rolex, коррупцию и суды Tesla, доброту людей, роль Маска в истории человечества. Как уже все знают, покурили траву и выпили виски.

                        image
                        Читать дальше →
                      • Экспертная система на Rails

                          Статья посвящена созданию экспертной системы. Вначале статьи — блок-схема из книги из списка литературы, потом описание базы данных и алгоритма. Далее идет «справка о том, как сделать этот проект», в которой описан алгоритм создания этого проекта. В конце статьи — список литературы. Также в ней имеются пара скриншотов.
                          Читать дальше →
                        • У меня нет рта, но я должен кричать. Размышления об ИИ и этике

                            Дисклеймер
                            Я скептически отношусь к своей способности высказать действительно оригинальную мысль. Скорее всего, я далеко не первый, кто задаёт эти вопросы, и вполне возможно, на них даже уже выработаны какие-то удобоваримые ответы. Поэтому, печатая данный текст, я не жду вашего удивления или восхищения. Я жду, что в комментарии придут люди, знакомые с современной философией сознания, и дадут мне ссылки на работы серьёзных мыслителей с забавными немецкими фамилиями.

                            image

                            Не так давно на Хабре был пост, комментарии к которому заставили меня задуматься о нескольких взаимосвязанных вопросах. Результатами этих раздумий (или их отсутствием, тут уж как посмотреть) я хочу поделиться с сообществом.

                            Что такое боль?


                            Как-то раз у меня болел зуб. Я лежал на диване и пытался не обращать на это внимания. Я думал о том, что боль — это просто сигнал, идущий в мой мозг. Такой же сигнал, как наличие или отсутствие напряжения в проводке, идущем к PS/2 разъёму системного блока. Сам по себе он не несёт никакой семантики, это моё сознание выбирает, как его интерпретировать. Если я перестану воспринимать его как боль, а вместо этого проигнорирую или просто «приму к сведению», мне станет легче.

                            Но легче не становилось
                          • Серьёзные перемены в ведущих архитектурах микросхем

                            • Перевод

                            Внедрение ИИ на уровне микросхем позволяет обрабатывать локально больше данных, потому что увеличение количества устройств уже не даёт прежнего эффекта


                            Производители микросхем работают над новыми архитектурами, которые значительно увеличивают объём обрабатываемых данных на ватт и такт. Готовится почва для одной из крупнейших революций в архитектуре чипов за последние десятилетия.

                            Все основные производители чипов и систем меняют направление развития. Они вступили в гонку архитектур, которая предусматривает изменение парадигмы во всём: от методов чтения и записи в память до их обработки и, в конечном счёте, компоновки различных элементов на чипе. Хотя миниатюризация продолжается, уже никто не делает ставку на масштабирование, чтобы справится со взрывным ростом данных от сенсоров и увеличения объёма трафика между машинами.
                            Читать дальше →
                          • Простое введение в АЛУ для нейронных сетей: пояснение, физический смысл и реализация

                            • Перевод
                            Недавно исследователи из Google DeepMind, в том числе известный учёный в сфере искусственного интеллекта, автор книги "Разбираемся в глубоком обучении", Эндрю Траск, опубликовали впечатляющую статью, которая описывает модель нейронной сети для экстраполяции значений простых и сложных численных функций с большой степенью точности.

                            В этом посте я объясню архитектуру НАЛУ (нейронных арифметико-логических устройств, NALU), их компоненты и существенные отличия от традиционных нейронных сетей. Главная цель этой статьи — просто и интуитивно понятно объяснить NALU (и реализацию, и идею) для учёных, программистов и студентов, мало знакомых с нейронными сетями и глубоким обучением.

                            Примечание от автора: я также очень рекомендую прочитать оригинальную статью для более детального изучения темы.
                            Читать дальше →
                          • «Дормамму, я пришел договориться»: алгоритм взаимовыгодной кооперации с человеком



                              Размышления на тему искусственного интеллекта посещают умы великих людей уже многие столетия. С течением времени и развитием технологий размышления превратились в реализацию, теории в практику, а научная фантастика во вполне реальное будущее человечества. Основная суть ИИ это помощь человеку. Другими словами умные машины должны служить человеку в полной мене, не нарушая основных законов робототехники, которые высказал небезызвестный Айзек Азимов. Но подобное взаимодействие, если рассуждать приземленно, имеет лишь один вектор: человек сказал — ИИ выполнил. То есть работа искусственного интеллекта нацелена на благо лишь человека. А что если ИИ будет думать в русле блага для обеих сторон взаимодействия? Как научить машину искать компромисс, договариваться и даже торговаться с человеком? Что ж, именно на эти вопросы и дает ответы сегодняшнее исследование, в котором был создан алгоритм, позволяющий машине достигать взаимовыгодного соглашения с человеком. Давайте же подробнее рассмотрим эти вопросы. Поехали.
                              Читать дальше →
                              • +17
                              • 2,2k
                              • 3
                            • Breakthrough Philanthropy: прорывные проекты в масштабах Человечества

                              • Перевод
                              Мы создаем отчетливые, ясные, измеряемые требования и говорим: «Нам наплевать откуда ты и что ты когда-либо делал, если ты решишь эту проблему и победишь».
                              — Питер Диамандис

                              В 2010 году в Сан-Франциско прошла конференция, где одни из самых влиятельных ИТишников, инвесторов, специалистов по сверхинтеллекту и нанотехнологов (соратников Дрекслера) мозгоштурмили над проектами, которые могут позитивно повлиять на все Человечество и как будет выглядеть будущее с внедрением самых смелых и радикальных технологий.

                              Мы подготовили 4 перевода (из 10). Да, это устаревшая информация и в докладах много общих слов, но как отправная точка для дискуссии, думаю, сойдет. Пишите в комментах свое мнение, ссылки на проекты и технологии, которые считаете важными и полезными в масштабах человечества.

                              Питер Тиль

                              PayPal, Palantir, первый инвестор Facebook



                              Я хочу поблагодарить все замечательные организации за то, что пришли. Я хочу поблагодарить всех вас за то, что благодаря вам состоялся этот вечер. Я бы хотел подвести итог обсудив три отчасти связанные между собой мысли о передовых технологиях.
                              Читать дальше →
                            • Как найти похожие тексты и отсортировать

                                Есть простой метод отсортировать набор текстов по похожести на заданный текст: по Эвклидову расстоянию между частотами слов в анализируемых текстах. В принципе, на этом алгоритм должен быть понятен, простую реализацию можно найти здесь.

                                Как ни удивительно, простой метод даёт хорошие результаты. Например, если ищем следующую книгу чтоб почитать, можно ввести текст прочтённой книги или нескольких прочтённых книг как образец для поиска, и тогда для этого репозитория из 10 книг получаем следующие результаты для книги «FAIRY TALES By The Brothers Grimm»:
                                Читать дальше →
                              • Почему TPU так хорошо подходят для глубинного обучения?

                                • Перевод

                                Тензорный процессор третьего поколения

                                Тензорный процессор Google — интегральная схема специального назначения (ASIC), разработанная с нуля компанией Google для выполнения задач по машинному обучению. Он работает в нескольких основных продуктах Google, включая Translate, Photos, Search Assistant и Gmail. Облачный TPU обеспечивает преимущества, связанные с масштабируемостью и лёгкостью использования, всем разработчикам и специалистам по изучению данных, запускающим передовые модели машинного обучения в облаке Google. На конференции Google Next ‘18 мы объявили о том, что Cloud TPU v2 теперь доступен для всех пользователей, включая бесплатные пробные учётные записи, а Cloud TPU v3 доступен для альфа-тестирования.
                                Читать дальше →
                              • Машинное обучение всё чаще используется в физике частиц

                                • Перевод


                                Эксперименты на Большом адронном коллайдере каждую секунду выдают порядка миллиона гигабайт данных. Даже после уменьшения и сжатия, данные, полученные на БАК всего за час, по объёму оказываются сравнимыми с данными, полученными Facebook за целый год.

                                К счастью, специалистам по физике частиц не приходится разбираться с этими данными вручную. Они работают совместно с разновидностью искусственного интеллекта, обучающегося вести самостоятельный анализ данных при помощи технологии машинного обучения.

                                «По сравнению с традиционными компьютерными алгоритмами, которые мы разрабатываем для проведения определенного вида анализа, мы делаем алгоритм машинного обучения так, чтобы он сам решал, какими анализами заниматься, что в результате экономит нам несчётное количество человеко-часов разработки и анализа», — говорит физик Александр Радович из Колледжа Уильяма и Мэри, работающий в нейтринном эксперименте Nova.
                                Читать дальше →

                              Самое читаемое