Искусственный интеллект научился создавать компьютерные игры. Создание искусственного интеллекта на компьютере

Теория создания искусственного интеллекта / Хабр

Создание искусственного интеллекта — миф или реальность?

Теория

Работая с современными микропроцессорами типа PIC или AVR в мою голову пришла идея – теоретическая идея. И я не могу сказать, что эта же идея не пришла в голову людям, конкретно занимающимся практическим созданием ИИ. Суть этой идеи состоит в том, что бы воссоздать человеческий мозг и его работу посредством подключения микроконтроллеров к процессорам и хранилищу данных. Я не буду вдаваться в подробности устройства и технологии работы микроконтроллеров – вы можете сделать это сами зайдя на сайт Википедии. Смысл идеи состоит в том – что бы группа микроконтроллеров отвечала за определенные части работы человеческого мозга. Звучит глупо и нереально скажете вы. Но реально изучив работу человеческого мозга, выбросив(на время) ненужные для робота отделы головного мозга и правильно запрограммировав несколько основных, реально добиться результата, при котором искусственный интеллект будет похож на наш – человеческий. Приведем пример: зрение – подключив камеру(глаза) люди уже создали программный код работы с камерой. То есть запускаем робота -> включается камера и перед ним комната вместе с мебелью, компьютерами и пр. Наш человеческий мозг моментально просчитывает длину и ширину, куда можно наступить а куда нет, ГДЕ ВЫХОД – задача номер один. – То есть выход и вход визуально первая задача. Что будет делать робот? Ответ: НИЧЕГО. Теперь немного о нашем «думателе» — читал в какой то книге, не помню названия. Не буду писать сколько млрд нейронов связаны и задействованы, но факт таков, что кора головного мозга отвечает за все виды памяти: слуховая, вкусовая, зрительная, обонятельная, осязательная. Пример: вы идете с работы домой и проходите пять кварталов, все это время вам по пути попадаются люди, машины, здания, дома и т.д. Наш мозг записывает всю информацию. Если вас спросят вы видели по пути девушку в ярко красном платье зимой? Вы даже не обратили внимания на эту девушку, но она прошла рядом с вами – и ваш зрительный орган уже передал информацию. Вы думаете и отвечаете – НЕТ. Но эта девушка и её образ уже сохранен в одном из отделов мозга. Если я не прав, поправьте меня. Но это один из примеров и привожу я его для логического создания алгоритма зрения.(хоть я и сказал что алгоритмами не создать ИИ, все же решить некоторые задачи на первых порах получится только ими) Наша основная задача: создать алгоритм, при котором вся информация поступающая в зрительные органы робота будет классифицироваться и записываться в хранилище данных. Основное место понятное дело отведем дому(рабочему месту, где будет использоваться машина) второстепенное его прогулкам. Да, я понимаю что это невообразимый поток данных и что бы его различать придется написать млрд. кода и здесь микроконтроллер не поможет – но он будет ответственен за сами глаза(питание, изменение порядка вещей, дальность предметов, вход и выход и т.д.) В первую очередь я думал воссоздать двигательный аппарат, но поразмышляв понял, что он еще сложнее чем зрительный.

Главный вопрос, который возникает: как он будет думать? Как он будет выбирать? Главный ответ: Человек рождается и тоже не умеет ходить, писать, читать, говорить и т.д. Человек учится всему по ходу. Нам лишь необходимо создать технологию и спроектировать основные части мозга, записать основные для человека действия и реализовать способность учиться – ЗАПИСЫВАТЬ ИНФОРМАЦИЮ в постоянное хранилище, откуда бы робот мог брать ответы и задавая новые вопросы сохранял бы возможные новые решения. Почему нет? Только что копаясь по habrhabr я наткнулся на статью где уже сделали что то подобное в IBM – статья называется «Функциональная компьютерная модель головного мозга» (если бы я увидел её раньше то и не писал бы эту статью, но уже поздно) Ребята пытаются полностью смоделировать мозг и даже решение всех задач что бы проходило путь как у человека. Идея этого поста весьма проста – описать реально работающий принцип создания искусственного интеллекта, т.е разума. Создать машину, умеющую не только программно отвечать на поставленные задачи, заложенные человеком методом алгоритмов(уравнений) а машину(робота, без использования кибернетики как метода достижения поставленной цели) умеющую думать, выбирать, планировать свою жизнь и конечно же помогать человеку.

Предыдущие попытки человечества

Многие из вас смотрели научно-популярную телепередачу Discovery Science, где японцы, китайцы, американцы и даже русские пытались и создавали робототехнику. Вкладывали миллионы долларов и годы уходили на разработку того, что фантасты назвали «терминатором», «робокопом» и т.д. Без мысленно перечислять всех авторов и режисеров создавших это чудо, но человечество до сих пор находится на стадии развития робототехники лишь по одной большой причине: НИ КОМУ ЕЩЕ НЕ УДАЛОСЬ СОЗДАТЬ искусственный интеллект схожий с человеческим мозгом. Ни один робот не в силах сознательно делать выбор. В интернете полно видеороликов, где японские технологи (Хонда, если мне не изменяет память) пытались создать настоящую машину, в точности напоминающую человека, по внешним данным. Чего же не учли «ученые»? – это особенность строения человеческого мозга – как самым главным процессором человеческого тела. Созданный робот из сплавов металла был запрограммирован на определенные команды и когда операторы и весь завод собрался на презентацию запуска их чудо-машины – произошло то, что не мог предсказать ни один из них. Робот сделав один шаг повалился на землю как груда металла. Я не обвиняю его создателя, это видео было снято в 2000г и выложено на YouTube совсем недавно, много чего произошло за прошедшие 13 лет, вероятно в той же Японии или Китае уже созданные прототипы рабочих человекоподобных машин и ждут своего часа. Но эту книгу я пишу для тех кто не только задавался вопросом но и для тех кто давно ищет ответ на него: возможно ли создание искусственного интеллекта? Если да, то каким образом? Если нет, то каким образом сделать это возможным. В этой книге я также посвящу некоторые главы вопросам, связанным с личной безопасностью и реальной угрозой человеку, имеющему такого робота в хозяйстве. Но все по порядку.

Предыстория

Теория создания искусственного интеллекта возникла в моей голове более десяти лет назад, во время бума компьютерных игр. Если быть более точным – Counter-Strike одна из первых игр, в которую играли миллионы подростков, проходили чемпионаты и турниры, создавались кланы. Тысячи часов моей жизни были отданы этому шедевру от программистов. Единственное что удручало – это искусственный интеллект ботов(противников). Играя против компьютера – возможно было оттачивать свое мастерство до такого уровня, что 10,20,30 противников превращались в мясо. Но придя в компьютерный клуб и играя с реальными людьми – все тренировки шли на смарку. Я мог победить 20 компьютерных врагов в одиночку. А в реальности Мы иногда в пятером не могли победить одного человека. Конечно разработчики создавали и оптимизировали ботов(искусственный противник), разрабатывали новые тактики, уловки, методики для каждой карты, но хватало одного часа для понятия очередности действия и алгоритма противника – это не искусственный интеллект – это проблема, с которой сталкиваются все программисты создавая AI (artificial intelligence) Играя в современные игры мы можем убедиться в прогрессе разработчиков. Современные противники не только переживают за свою жизнь, но и ведут себя как люди – прячутся за преградами, бросают гранаты, выкуривают вас из за укрытий, ведут огонь из орудий, прикрывая товарищей. Это все конечно очень хорошо, НО – вы уже догадались какое это «НО».

Если эта идея уже использована, то извиняюсь за потраченное время.

Если нет, то я надеюсь в скором времени предоставить больше информации о задумке и её реализации.

habr.com

Как подступиться к изучению искусственного интеллекта | GeekBrains

Начинаем с фантастики, чтобы воплотить ее в реальность.

Статья для тех, кто только начал интересоваться искусственным интеллектом и пока не знает, с чего начать его изучение. Разберемся подробнее, какие книги читать и какие пробелы в знаниях восполнять.

Начните с чтения фантастики

Научно-фантастическая литература побудила не одно поколение мечтателей всерьез заняться исследованием и разработкой прочитанных идей. В отличие от сухих научных трактатов, она способна заставить практически любого, даже далекого от науки, человека, начать искать реализацию технологий будущего.

Поэтому Андрей Баканов, руководитель отдела разработки MS CRM в ИТ-компании Navicon, рекомендует тем, кто только недавно стал интересоваться вопросами искусственного интеллекта, вместо учебников читать фантастов и футурологов: «Фантасты Гарри Гаррисон и Марвин Мински в романе „Выбор по Тьюрингу“, по-моему, на десятилетия вперед опередили время с вопросами о соотношении человеческого и машинного. Среди известных футурологов могу посоветовать работы Рэймонда Курцвейла. Хотя с его позицией о появлении в ближайшие десятилетия машины, превосходящей разум человека, не могу согласиться, он один из немногих, кто пытается просто и наглядно рассказать о сложных устройствах и их философии. Для тех же, кто хочет понять вопрос „изнутри“, — начните с Айзека Азимова».

Изучите научные подходы к ИИ

Если чтение фантастики действительно захватывает, у вас «горят глаза» и появляется желание оказаться причастным к разработкам в сфере ИИ, то нужно начинать подходить к научной стороне вопроса. Для этого подойдет фундаментальная книга «Artificial Intelligence: A Modern Approach».

«Достаточно объемный труд, который уже стал классикой в своем жанре и пережил третье издание. Содержит описание от самых азов ИИ до подробного описания современных подходов. Один из авторов книги, Питер Норвиг — работает директором по исследованиям в Google.

И еще один несомненный плюс — книга есть на русском, а хороших книг на родном языке по данной теме очень мало» — говорит Дмитрий Григорьев, сооснователь и IT-директор Rubrain.

Получите необходимые сопутствующие знания

«В дополнение в базовым знаниям по программированию тем, кто хочет развиваться в сфере ИИ нужны:

Хорошие знания в области математической статистики и теории вероятностей.
Умение создавать конечные автоматы (машина с конечным числом состояний), которое является способом моделирования и реализации объекта, обладающего различными состояниями в течение своей жизни.
Знания в объектно-ориентированном подходе к программированию нейросетей» — считает Андрей Крехов, заместитель директора по специальным программам ICL Services.

Выберите интересное вам направление и начинайте «погружение»

«Нужно определиться с областью, в которой вы собираетесь развиваться: Natural Language Processing, Machine Learning, Information Extraction, Data Mining. ИИ — это очень большой раздел науки и вы не сможете „быстро“ ознакомиться со всеми его направлениями» — говорит Дмитрий Григорьев.

Начать все равно придется с основ: профессия «Веб-разработчик».

geekbrains.ru

5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android

В последнее время Samsung предоставляет услуги голосовой связи на основе искусственного интеллекта, которые его клиенты могут использовать во всех устройствах и продуктах Samsung, от смартфонов до телевизоров до стиральных машин.

Samsung является ведущим мировым производителем смартфонов на базе бесплатного программного обеспечения для Android от Google. Одним из основных флагманских устройств Samsung в этом году стал смартфон Galaxy S8, который оснастили искусственным интеллектом (ИИ). Об этом представители компании и приобретенного ею стартапа Viv объявили на пресс-конференции в Сеуле.

В этом обзоре мы рассмотрим некоторые приложения для телефонов Android, которые представляют собой искусственный интеллект (ИИ).

Использование искусственного интеллекта растет. Искусственный интеллект может сделать нашу жизнь лучше и легче. Вот список лучших приложений для искусственного интеллекта, которые вы можете использовать на своем смартфоне Android.

Мы все знаем, что использование искусственного интеллекта растет. ИИ может сделать нашу жизнь лучше и легче. В настоящее время традиционное использование ИИ покоится в голографических интеллектуальных приложениях, которые пытаются действовать в качестве помощника на мобильных телефонах.

Виртуальный помощник может выполнять несколько задач, которые могут сэкономить ваше драгоценное время, например, получить котировки, отправка сообщений, составления расписания, написания электронной почты и т. д. Здесь мы собираемся поделиться списком лучших AI-приложений, которые вы можете использовать на своем смартфоне Android ,

Robin – голосовой помощник с ИИ

Робин — ваш голосовой пощник на дороге, прочитает вам текстовые сообщения, местную информацию, навигацию по GPS и даже шутки. Кроме того, у нее больше индивидуальности, чем у других продуктов для обработки голоса, помощников, чатов или ботов. Робин дает вашему смартфону более умный характер.

Google Allo

Google Allo — это приложение для смарт-сообщений, которое помогает вам больше говорить и делать больше. Лучшая часть этого приложения — это легко поможет вам в решении ваших задач. Это приложение не только отвечает на ваши запросы, оно может даже шутить.

Cortana – голосовой ассистент с ИИ

Cortana — известное приложение среди всех пользователей Windows. Приложение, которое ранее было доступно на Windows Phone, теперь доступно на Android. Вы можете использовать Cortana для отправки электронных писем, поиска нужных продуктов в Интернете.

HOUND - голосовой поиск и помощник

Hound — лучший способ поиска по вашему голосу. Самый быстрый и простой способ получить информацию, развлечения и услуги связи, которые вы хотите, Hound построен для вашей занятой жизни, позволяя вам получить то, что вам нужно, и двигаться дальше. Это приложение похоже на голосовой поиск Google.

Recent News

Recent — это приложение для смарт-новостей, которое предоставляет ваши новости. Оно основано на искусственном интеллекте, который изучает ваши интересы, предлагает соответствующие статьи и предлагает темы, которые вы, возможно, захотите прочитать. Это быстрый и лучший способ оставаться в курсе тем, которые вы любите.

Как мы уже говорили, искусственный интеллект — это умный и эффективный способ сэкономить ваше драгоценное время и поможет вам быть продуктивным на всем пути. Эти приложения помогут вам изучить потенциал искусственного интеллекта.

Так что ты думаешь об этом? Поделитесь своими взглядами в поле комментариев ниже.

neuronus.com

Искусственный интеллект научился создавать компьютерные игры

Ученые из Миланского политехнического института написали и протестировали программу по созданию уровней для популярной компьютерной игры DOOM. Искусственному интеллекту понадобилось более 36 тысяч попыток, чтобы смоделировать для классического шутера локацию, в которой геймеры могли управлять персонажем в привычном для них стиле. Ранее созданием игрового окружения занимались исключительно геймдизайнеры. Итальянские исследователи поставили перед собой задачу автоматизировать генерацию виртуальной среды, полностью отдав на откуп машине создание миссий для компьютерной игры. С этой целью была разработана самообучающаяся система на основе искусственного интеллекта. В программу загрузили порядка тысячи локаций из официальной версии DOOM и около девяти тысяч модифицированных пользователями уровней игры. На основе этой информации нейросеть сумела выделить основные принципы построения миссий. Искусственный интеллект рассчитал оптимальное расстояние между различными объектами на игровых картах и составил базу данных виртуальных предметов, используемых в шутере. Эта информация впоследствии использовалась компьютерной программой для проектирования дизайна локаций в видеоигре. Руководитель научной группы разработчиков Эдуардо Джакомелло отметил, что искусственный интеллект сумел создать продуманную карту для DOOM далеко не с первого раза, но использование технологий глубокого машинного обучения в итоге позволило добиться хорошего результата. После нескольких десятков тысяч попыток машина предложила локацию для игры, которую было сложно отличить от уровня, разработанного человеком. Джакомелло считает, что применение искусственного интеллекта в перспективе будет широко использоваться для генерации игрового окружения в индустрии видеоразвлечений. Ранее ученые из Иллинойского университета представили общественности нейросеть, которая самостоятельно создает новые эпизоды мультфильма «Флинстоуны» на основе загруженных в систему кадров из популярного анимационного сериала и текстовых описаний, которые вводятся в программу человеком. В этом случае искусственный интеллект разбивает предложенный сценарий на части, находит в базе видеофрагментов подходящие кадры и объединяет их в единый клип. Данная технология пока выглядит сырой, но со временем может начать использоваться анимационными студиями для автоматизации процесса создания мультфильмов.

neuronus.com

Искусственный интеллект - wiki Programming Store

Для начала, что вообще такое искусственный интеллект. Под ИИ подразумевают набор алгоритмов и направление исследования по автоматизации задач, решаемых человеческим мозгом, а также имитация деятельности человеческого мозга для улучшения решения вычислительных задач. Например:

Распознавания образов, анализ зрительной информации.
Распознавание звуковой информации.
Рассуждения, принятия решений.
Творчество, интуиция.

Основная идея состоит в том, что многие задачи мозг решает лучше, чем компьютер, поэтому есть смысл использовать в программировании тот подход, который использует наш мозг в решении задач. Благодаря такому подходу, например, компьютер «научили» играть в шахматы и даже выигрывать у знаменитых гроссмейстеров, хотя изначала эта задачу представляло собой сложную проблему: количество комбинаций в шахматной игре такое большое, что компьютер не в состоянии обсчитать их за все время существования Вселенной. Проблема была решена с изобретением эвристических алгоритмов. Суть эвристики состоит в том, что мы просчитываем не все варианты, каким-то образом выбираем, какие варианты анализировать.

Теперь о некоторых типичных направлениях ИИ.

Нейронные сети – это вычислительная эмуляция работы нейронов головного мозга. Суть состоит в том, что эмулируемый нейрон – это некая математическая функция, на вход которой подаются данные (первичные или с выходов других нейронов), а выходные данные функции могут подаваться на другие искусственные (эмулируемые) нейроны и тоже обрабатываться. Таким образом, связав в сеть несколько нейронов, мы можем находить закономерности в различных набора данных, например, предсказывать числовые ряды (погода, биржевые котировки и так далее). Однако, этим не ограничивается применение нейронных сетей. НС можно также использовать для распознавания образов, в задачах управления и даже для сжатия данных.

Эволюционные алгоритмы — направление в искусственном интеллекте (раздел эволюционного моделирования), которое использует и моделирует процессы естественного отбора. К ним относятся, например, генетический алгоритм, а также различные бионические алгоритмы оптимизации (оптимизация роем частиц, оптимизации методом колонии муравье, пчелиная оптимизация и так далее). Суть эволюционного алгоритма состоит в том, что у нас есть некоторые наборы параметров, которые в процессе оптимизации меняются по определенным правилам, в которых присутствует элемент случайности. После каждой итерации изменения происходит селекция наборов данных методом вычисления некой целевой функции, которую мы оптимизируем. Задачей алгоритма может являться как минимизация целевой функции (например, нахождение решения, идеал — нуль, когда полученное значение равно желаемому), так и ее максимизация (например, максимизация прибыли).

Логическое программирование. Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта основан на моделировании рассуждений. Теоретической основой служит логика. Логический подход может быть проиллюстрирован применением для этих целей языка и системы логического программирования Пролог. Программы, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода без жесткого задания алгоритма как последовательности действий, приводящих к необходимому результату.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез — генерацию грамотного текста. Решение этих проблем будет означать создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека.

Машинное обучение. Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Как программа вообще может обучаться? Во-первых, она может накаливать в базу данных определенную информацию, на основе которой принимает решения (знания). Во-вторых, она может корректировать какие-то свои параметры в ходе работы или процесса предварительного обучения (например, нейросеть). Бывает обучение с учителем и без учителя.

При обучении с учителем на вход системы ИИ податься определены данные, на выходе что-то получается и сравнивается с желаемым эталоном. Если совпадет — все ок, если нет то система проходит очередную итерацию обучения.

Обучение без учителя — позволяет распознать образы во входном потоке. Обучение с учителем включает также классификацию и регрессионный анализ. Классификация используется, чтобы определить, к какой категории принадлежит образ. Регрессионный анализ используется, чтобы в рядах числовых примеров входа/выхода и обнаружить непрерывную функцию, на основании которой можно было бы прогнозировать выход. При обучении агент вознаграждается за хорошие ответы и наказывается за плохие. Они могут быть проанализированы с точки зрения теории решений, используя такие понятия как полезность. Математический анализ машинных алгоритмов изучения — это раздел теоретической информатики, известный как вычислительная теория обучения (англ. Computational learning theory).

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

Робототехника. Области робототехники и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление ИИ. Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели). Примером интеллектуальной робототехники могут служить игрушки-роботы Pleo, AIBO, QRIO.

wiki.programstore.ru

Что должен знать каждый инженер о искусственном интеллекте?

Что же это такое искусственный интеллект? Несомненно, многие слышали о автомобилях, способных управлять своим движением без помощи человека, устройствах распознавания речи, таких как Apple’s Siri, Amazon’s Alexa, Google’s Assistant и Microsoft’s Cortana. Но это далеко не все возможности искусственного интеллекта (ИИ).

Что такое искусственный интеллект

ИИ был впервые «открыт» в 1950-х годах. На протяжении многих лет его ожидали взлеты и падения, но на современном этапе развития человечества искусственный интеллект рассматривается как ключевая технология будущего. Благодаря развитию электроники и появлению более быстрых процессоров все большее количество приложений начинает использовать ИИ. Искусственный интеллект – это необычная программная технология, с которой должен ознакомиться каждый инженер. В данной статье мы постараемся кратно описать данную технологию.

Искусственный интеллект определен

ИИ — это подполе компьютерной науки, которая включает в себя более разумное использование компьютеров и электронных компонентов, имитируя человеческий мозг. Интеллект — это способность приобретать знания и опыт и применять их для решения задач. ИИ особенно полезен при анализе и интерпретации массивов данных и извлечении из него реально полезной информации. Из информации приходит понимание, которое может быть применено для принятия решений или какого-либо рода действия.

Области исследования

Искусственный интеллект – это широкая технология с множеством возможных применений. Обычно его разделяют на подветви. Сделаем небольшой обзор каждой из них:

Решение общих задач – не имеющих конкретного алгоритмического решения. Задачи с неопределенностью и двусмысленностью.
Экспертные системы – программное обеспечение, которое содержит базу знаний правил, фактов и данных, полученных от нескольких отдельных экспертов. База данных может быть запрошена для решения проблем, диагностики заболеваний или предоставления консультаций.
Обработка естественного языка (NLP) – используется для анализа текстов. Распознавание голоса также является частью (NLP).
Компьютерное зрение — анализ и понимание визуальной информации (фотографии, видео и так далее). Примером могут служить машинное зрение и распознавание лиц. Используется в «автономных» автомобилях и производственных линиях.
Робототехника – создание более умных, адаптивных и «самостоятельных» роботов.
Игры: ИИ отлично играет в игры. Компьютеры уже запрограммированы на игру и выигрыш в шахматах, покере и в Го.
Машинное обучение — процедуры, позволяющие компьютеру учиться на основе входных данных и осмысливать результаты. Нейронные сети составляют основу машинного обучения.

Как работает искусственный интеллект

Обычные компьютеры используют алгоритмы для решения задач. Последовательность инструкций приводит к пошаговому выполнению действий для получения результатов. Традиционные формы искусственного интеллекта основываются на базах знаний и механизмах логического вывода, которые используют различные механизмы для работы с базой знаний через пользовательский интерфейс. Полезные результаты получены некоторыми из перечисленных ниже методов:

Поиск: алгоритмы поиска используют базу данных информации, собранной в графы или деревья. Поиск — это основной метод искусственного интеллекта.
Логика: дедуктивное и индуктивное рассуждение используется для определения истинности или ложности утверждений. Это включает как логику высказываний, так и логику предикатов.
Правила: правила — это серия инструкций «если», которые можно найти для определения результата. Системы, основанные на правилах, называются экспертными системами.
Вероятность и статистика: некоторые задачи могут быть решены, и решения находятся, благодаря применению стандартной математической теории вероятности и статистики.
Списки: некоторые типы информации могут быть сохранены в списки, которые становятся доступными для поиска.
Другими формами знаний являются схемы, фреймы и сценарии, которые представляют собой структуры, инкапсулирующие различные типы знаний. Методы поиска ищут ответы по соответствующим запросам.

Ключевые элементы искусственного нейронного узла

Традиционные или унаследованные методы ИИ, такие как поиск, логика, вероятность и правила, считаются первой волной искусственного интеллекта. Эти методы все еще используются и хорошо воспринимают знание и рассуждения, особенно для узкого круга задач. В первой волне ИИ отсутствуют человеческие черты обучения и абстрагирования решений. Эти качества теперь доступны во второй волне искусственного интеллекта, благодаря нейронным сетям и машинному обучению.

Нейронные сети

Сегодня большинство исследований и разработок ИИ основаны на использовании нейронных сетей или искусственных нейронных сетей (ИНС). Эти сети состоят из искусственных нейронов, имитирующих нейроны в человеческом мозге, которые отвечают за наше мышление и обучение. Каждый нейрон является узлом сложной взаимосвязи, которая связывает многие нейроны с другими посредством синапсов. ИНС имитирует эту сеть.

Каждый узел имеет несколько взвешенных входов, а также выход и установку порога (рисунок выше). Такие узлы обычно реализуются в программном обеспечении, хотя аппаратная эмуляция также возможна. Типичная схема состоит из трех слоев — входной слой, скрытый (обрабатывающий или обучающий слой) и выходной слой:

Устройство искусственных нейронов для машинного обучения

Некоторые механизмы используют обратное распространение для обеспечения обратной связи, которая изменяет веса ввода некоторых узлов по мере получения новой информации.

Машинное обучение и глубокое обучение

Машинное обучение — это метод обучения компьютера распознаванию образов. Компьютер или устройство «обучается» с примером, а затем запускаются специальные программы для сравнения ввода с обученным значением. Как правило, для обучения программного обеспечения требуются огромные объемы данных. Программы машинного обучения предназначены для автоматического изучения, поскольку они получают больше знаний и опыта благодаря новым материалам.

Нейронные сети обычно используются для машинного обучения, однако могут использоваться и другие алгоритмы. Затем программное обеспечение может изменить себя, улучшив распознаваемость на основе новых входных данных. Теперь некоторые системы машинного обучения могут самостоятельно распознавать образы без обучения, а затем модифицировать себя для дальнейшего совершенствования.

Глубокое обучение — это расширенный случай машинного обучения. Он также использует нейронные сети, называемые глубокими нейронными сетями (ГНС). Они включают в себя дополнительные скрытые уровни вычислений для дальнейшего совершенствования своих возможностей. Требуется массовое обучение. Программисты могут повысить производительность, играя с весами межсоединений. ГНС также требуют матричной обработки. Однако следует отметить, что ГНС используют статистические веса, поэтому результаты, скажем, в видимом распознавании, могут быть не 100%. Кроме того, отладка таких систем – очень кропотливая работа.

Машинное обучения и глубокое обучения широко используются для анализа больших массивов данных, а также в компьютерном зрении и распознавании речи. Также они могут применяться и в других областях, таких как медицина, юриспруденция и финансы.

Программное обеспечение искусственного интеллекта

Для программирования ИИ может использоваться почти любой язык программирования, но некоторые языки имеют определенные преимущества. Профильные языки, разработанные специально для ИИ, включают LISP и Prolog. LISP, один из старейших языков более высокого уровня, обрабатывает списки. Prolog основан на логике. Сегодня популярны C ++ и Python. Также существует специальное программное обеспечение для разработки экспертных систем.

Несколько крупных пользователей ИИ предоставляют платформы для разработки, в том числе Amazon, Baidu (Китай), Google, IBM и Microsoft. Эти компании предлагают предварительно обученные системы в качестве стартовой точки для некоторых распространенных приложений, таких как распознавание голоса. Поставщики процессоров, такие как Nvidia и AMD, также предлагают определенную поддержку.

Аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта

Запуск программного обеспечения искусственного интеллекта на компьютере обычно требует высокой скорости и большого объема памяти. Однако некоторые простые приложения могут работать на 8-битном процессоре. Некоторые из современных процессоров более чем подходят, а несколько параллельных процессоров могут быть идеальным решением для определенных приложений. Кроме того, для некоторых применений были разработаны специальные процессоры.

Графические процессоры (GPU) представляют собой пример фокусировки архитектуры и набора инструкций на заданное использование для оптимизации производительности. Например, специальные процессоры Nvidia для самостоятельного вождения автомобилей и графические процессоры AMD. Google разработал собственные процессоры для оптимизации своих поисковых систем. Intel и Knupath также предлагают программную поддержку для своих передовых процессоров. В некоторых случаях специальная логика в ASIC или FPGA может реализовать определенное приложение.

Активность и текущий статус

Искусственный интеллект когда-то считался экзотическим программным обеспечением, предназначенным для особых нужд. Требование высокоскоростных компьютеров с большим количеством памяти ограничивало его использование. Сегодня, благодаря супер быстрым процессорам, многоядерным процессорам и дешевой памяти, ИИ стал более популярным. Поисковые системы Google, которые мы все используем ежедневно, основаны на искусственном интеллекте.

На сегодняшний день акцент, несомненно, сделан на нейронные сети и глубокое машинное обучение. В то время как распознавание голоса и самоходные автомобили по-прежнему в центре внимания, появляются другие ключевые приложения, такие как распознавание лиц, беспилотная навигация, робототехника, медицинская диагностика и финансы. В разработке также находятся и передовые военные приложения (например, автономное оружие).

Будущее ИИ выглядит многообещающим. По данным Orbis Research, к 2022 году ожидается рост глобального рынка искусственного интеллекта с совокупным ежегодным темпом роста более 35%. The International Data Corporation (IDC) также позитивно настроена, заявив, что расходы на искусственный интеллект, как ожидается, увеличатся до 47 миллиардов долларов в 2020 году, по сравнению с 8 миллиардами в 2016 году.

У многих возникает логический вопрос – заменит ли искусственный интеллект людей некоторых профессий, и что это будут за профессии? Ответ звучит следующим образом – «возможно и только некоторые». Скорее всего, компьютеры на основе искусственного интеллекта помогут повысить производительность некоторых профессий, повысив производительность, эффективность и скорость принятия решений. Однако, некоторые рабочие места в промышленности все же будут утеряны, так как большое развитие получает робототехника, но замена человека машинами приведет к созданию новых рабочих мест, связанных с обслуживанием этих машин.

Другой вопрос, задаваемый многими людьми, может ли быть искусственный интеллект опасен для человечества? ИИ умен, но не настолько умен. Его основным назначением будет анализ данных, решение задач и принятие решений на основе имеющейся информации и дистиллированных знаний. Люди по прежнему доминируют, особенно когда речь заходит о инновациях и творчестве. Однако трудно предсказать будущее. По крайней мере, на данном этапе развития сверх умных роботов нет, пока нет…

elenergi.ru

Системы искусственного интеллекта

Словосочетание «системы искусственного интеллекта» у многих вызывает ассоциации с разными фантастическими фильмами и программами-собеседниками, эмулирующими искусственный разум. Роботы стали в наше время реальностью, и каждый раз при открытии очередной выставки, посвященной робототехнике, удивляешься, насколько далеко продвинулось человечество в своем техническом прогрессе.

системы искусственного интеллекта Проблема искусственного интеллекта связана с тем, что, согласно общепринятым представлениям, рукотворный разум – это такой компьютерный процесс, свойства которого ассоциируются с мышлением человека. Однако в том, как именно думает человек и что такое его мышление, наука до сих не может разобраться. Поэтому создание искусственного интеллекта основывается пока лишь на интуитивных догадках.

Тем временем одним из наиболее перспективных направлений развития современных информационных технологий стало создание прикладных нейронных сетей. Что собой представляет искусственная нейронная сеть (ИНС)? Это небольшая математическая модель, работающая по принципу биологических нейронов, функционально объединенных в единую систему.

проблема искуственного интеллекта Рукотворные нейронные сети или, как их еще называют, системы искусственного интеллекта, часто используются для поиска решений задач с неполным числом данных или задач, не поддающихся четкой формализации.

Первая ИНС появилась еще в 1958 году благодаря психологу Франку Розенблатту. Эта система на базе образов моделировала процесс работы мозга человека и делала попытки распознавать визуальные данные. Принцип работы ИНС основан на создании связи между совокупностью обрабатываемых элементов. На входе к каждому нейрону поступает большое число сигналов. Он выполняет их анализ в соответствии с весомыми коэффициентами и формирует персональный сигнал, поступающий к другому нейрону. Все нейроны организованы в слои и имеют связь друг с другом. Каждый слой обрабатывает входной сигнал и затем формирует уже свой собственный для следующего слоя. Главное достоинство ИНС – способность к самообучению.

Для работы системы искусственного интеллекта желательно использовать несколько процессоров, поскольку при использовании лишь одного компьютера скорость работы заметно падает. Такие ИНС применяются для синтеза и распознавания речи, рукописного текста, в сфере финансов, а также везде, где возникает необходимость анализа мощных информационных потоков.

Популярные нынче нейро-экспертные системы – это особые системы искусственного интеллекта, основой которых является огромная база знаний. В ней хранятся многочисленные сведения и методы, необходимые для решения поставленных задач. База также содержит самообучающийся алгоритм, который опирается на процедурные данные оценок решений. создание искусственного интеллекта

Очень важным компонентом любой экспертной системы является ее интерфейс. Благодаря ему человек может наполнять базу новыми данными, получать логические выводы и т.д. Применяя накопленные знания, эти системы могут находить верное решение для тех задач, которые слишком сложны для человеческих возможностей. Экспертные системы часто используются в таких областях, как создание программ, военное дело, геология, планирование, прогнозирование, медицина и обучение.

Недавно стало известно, что корпорация Google намерена к 2029 году предоставить обработку поисковых запросов новому искусственному интеллекту. Причем, согласно словам технического директора Р.Курцвейла, новый разумный поисковик сможет понимать человеческие эмоции. Разве это не удивительно? Роботы пока не умеют думать, но могут учиться. А что будет дальше?..

fb.ru