Топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта. Искусственный интеллект разработки

Топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта

Понятие искусственного интеллекта существует уже давно, упоминания о нем еще встречаются в греческой мифологии. Однако бурно развиваться это направление начало именно в нашем веке, и длинный путь развития начался от виртуальных помощников (таких как Siri от Apple), которые уже играют важную роль в повседневной жизни.

По данным ЦБ уже зарегистрировано свыше 30 компаний направленных на разработку и совершенствования ИИ. Очевидно, интерес в области искусственного интеллекта растет, несмотря на сопротивление со стороны скептиков, которые предупреждают, что именно ИИ станет причиной разрушений на Земле.

Создание искусственного интеллекта направлено на улучшение качества жизни человека, но и как все в этом мире данное направление тоже имеет множество возможностей и рисков. «Создание ИИ будет иметь огромный экономический эффект способный изменить общество и трудно сделать какие либо четкие прогнозы, но очевидно что работа рынков будет зависеть от разработок в области ИИ», — сказал Yoshua Bengio, профессор Монреальского университета.

Следующие 10 компаний играют важную роль в формировании будущего ИИ и его возможностей. Представляем вашему вниманию топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, которые заслуживают особого внимания, а также тех компаний, которые инвестировали большие средства в разработку ИИ.

Пожалуйста, дайте нам знать о любых компаниях, которые внесли большой вклад в разработку ИИ, которые по вашему мнению должны быть в этом обзоре!

1. Google

Компания Google скупила более 9 стартапов, направленных на разработку ИИ и глубоко заинтересовалась в развитии возможностей ИИ. Основное направление исследований — машинное обучение. Сегодня разработки Google активно работаю над алгоритмом, который будет способен самостоятельно вести разговор, хотя бы простейший. Одна из последних работ от Google это WaveNet. Это новая технология, которая приближает устную речь, сгенерированную компьютером к естественному звучанию голоса человека.

2. Facebook

Обслуживая более 3 млдр. пользователей по всему миру, Facebook сделала огромные стратегические инвестиции в развитие ИИ, для более быстро и эффективной обработки данных публикуемых в социальной сети. На сегодняшний день Facebook открыла три лабораторные искусственного интеллекта — свою новую лабораторию открыли в Париже в прошлом году. В дополнение к лабораторным Facebook приобрела компанию face.com, которая направлениа на распознавание лиц.

3. IBM

Компания IBM является лидером в области ИИ с 1950-х годов. Watson — один из самых громких проектов ИИ — это суперкомпьютер, который открывает данные из неструктурированных больших данных с помощью машинного обучения и обработки естественного языка.

4. Amazon

Amazon является одним из гигантских интернет магазинов, который использует ИИ для модернизации своих услуг и продукций. Виртуальный помощник Алекса от Amazon может распознавать и отвечать на вопросы, читать новости, аудиокниги и даже воспроизводить музыку. Алекса с каждым днем становится умнее и уже в своем арсенале имеет более 1500 новых возможностей и навыков.

5. Apple

Компания Apple приобрела четыре стартапа в области искусственного интеллекта, демонстрируя свой интерес в этой области. Одним из знаменитых разработок является виртуальный помощник Сири, который на сегодняшний день трансформировался в действительно полноценного цифрового помощника.

6. AIBrain

Компания, расположенная в Калифорнии, строит ИИ решения для смартфонов и робототехники. Главной особенностью их разработок является то, что навыки их ИИ тесно переплетаются с навыками человека, а именно: умение решать проблемы, обучаться и запоминать. Основные продукты включают в себя персональных роботов, виртуальных помощников, и игры с внедренным ИИ.

7. Twitter

Twitter инвестировала значительные средства в развитие искусственного интеллекта. Они приобрели более 4 компаний направленных на разработки в области ИИ. Их последнее приобретение это стартап Magic Pony, который обошелся им в 150 млн. долларов. Главная цель Twitter — использовать опыт, накопленный в ходе этих приобретений, чтобы стать ключевым игроком в видео-пространстве.

8. iCarbonX

iCarbonX — китайский биотехнологический стартап, который использует ИИ, чтобы обеспечить информацией о здоровье человека. На сегодняшний день, iCarbonX оценивается в более чем в 1 млрд. долларов. iCarbonX занимает свое место как основго игрока в области искусственного интеллекта.

9. Entefy

Entefy работает над интеллектуальной системой, которая будет предоставлять персонализированную цифровую информацию для каждого пользователя, что устраняется в необходимости использования различных приложений.

10. CloudMinds

CloudMinds является разработчиком интеллектуальных облачных робот-операторов. CloudMinds работает над мобильной-Интранет облачной услугой, которая будет предоставлять предприятию, безопасную, самостоятельно обучающуюся и интеллектуальную облачную платформу.

искусственные нейронные сети искусственный интеллект Google

neuronus.com

Современные разработки в области искусственного интеллекта

Какие возможности предоставляет искусственный интеллект в наши дни? Краткий ответ на этот вопрос сформулировать сложно, поскольку в этом научном направлении существует слишком много подобластей, в которых выполняется очень много исследований. Ниже приведен краткий обзор современных разработок с применением технологий искусственного интеллекта.

Автономное планирование и составление расписаний. Работающая на удалении в сотни миллионов километров от Земли программа Remote Agent агентства NASA стала первой бортовой автономной программой планирования, предназначенной для управления процессами составления расписания операций для космического аппарата. Программа Remote Agent вырабатывала планы на основе целей высокого уровня, задаваемых с Земли, а также контролировала работу космического аппарата в ходе выполнения планов: обнаруживала, диагностировала и устраняла неполадки по мере их возникновения.

Ведение игр. Программа Deep Blue компании IBM стала первой компьютерной программой, которой удалось победить чемпиона мира в шахматном матче, после того как она обыграла Гарри Каспарова со счетом 3.5:2.5 в показательном матче. Каспаров заявил, что ощущал напротив себя за шахматной доской присутствие «интеллекта нового типа». Журнал Newsweek описал этот матч под заголовком «Последний оборонительный рубеж мозга». Стоимость акций IBM выросла на 18 миллиардов долларов.

Автономное управление. Система компьютерного зрения Alvinn была обучена вождению автомобиля, придерживаясь определенной полосы движения. В университете CMU эта система была размещена в микроавтобусе, управляемом компьютером NavLab, и использовалось для проезда по Соединенным Штатам; на протяжении 4586.6 км система обеспечивала рулевое управление автомобилем в течение 98% времени. Человек брал на себя управление лишь в течение остальных 2%, главным образом на выездных пандусах. Компьютер NavLab был оборудован видеокамерами, которые передавали изображения дороги в систему Alvinn, а затем эта система вычисляла наилучшее направление движения, основываясь на опыте, полученном в предыдущих учебных пробегах.

Диагностика. Медицинские диагностические программы, основанные на вероятностном анализе, сумели достичь уровня опытного врача в нескольких областях медицины. Хекерман описал случай, когда ведущий специалист в области патологии лимфатических узлов не согласился с диагнозом программы в особо сложном случае. Создатели программы предложили, чтобы этот врач запросил у компьютера пояснения по поводу данного диагноза. Машина указала основные факторы, повлиявшие на ее решение, и объяснила нюансы взаимодействия нескольких симптомов, наблюдавшихся в данном случае. В конечном итоге эксперт согласился с решением программы.

Планирование снабжения. Во время кризиса в Персидском заливе в 1991 году в армии США была развернута система DART (Dynamic Analysis and Replanning) для обеспечения автоматизированного планирования поставок и составления графиков перевозок. Работа этой системы охватывала одновременно до 50 000 автомобилей, единиц груза и людей; в ней приходилось учитывать пункты отправления и назначения, маршруты, а также устранять конфликты между всеми параметрами. Методы планирования на основе искусственного интеллекта позволяли вырабатывать в течение считанных часов такие планы, для составления которых старыми методами потребовались бы недели. Представители агентства DARPA (Defense Advanced Research Project Agency – Управление перспективных исследовательских программ) заявили, что одно лишь это приложение сторицей окупило тридцатилетние инвестиции в искусственный интеллект, сделанные этим агентством.

Робототехника. Многие хирурги теперь используют роботов-ассистентов в микрохирургии. Например, HipNav – это система, в которой используются методы компьютерного зрения для создания трехмерной модели анатомии внутренних органов пациента, а затем применяется робототехническое управление для руководства процессом вставки протеза, заменяющего тазобедренный сустав.

Понимание естественного языка и решение задач. Программа Proverb – это компьютерная программа, которая решает кроссворды намного лучше, чем большинство людей; в ней используются ограничения, определяющие состав возможных заполнителей слов, большая база с данными о встречавшихся ранее кроссвордах, а также множество различных источников информации, включая словари и оперативные базы данных, таких как списки кинофильмов и актеров, которые играли в этих фильмах. Например, эта программа способна определить, что одним из решений, подходящих для ключа «Nice Story», является слово «ETAGE», поскольку ее база данных содержит пару ключ-решение «Story in France/ETAGE», а сама программа распознает, что шаблоны «Nice X» и «X in France» часто имеют одно и то же решение. Программа не знает, что Nice (Ницца) – город во Франции, но способна разгадать эту головоломку.

Выше приведено лишь несколько примеров систем искусственного интеллекта, которые существуют в настоящее время. Искусственный интеллект – это не магия и не научная фантастика, а сплав методов науки, техники и математики.

www.aiportal.ru

Топ 10 Компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта

Искусственный интеллект шагает навстречу человечеству. Сегодня он задействован в целом ряде устройств – от модных смартфонов до автомобилей, с его помощью тестируют лекарства, изучают окружающий мир из космос… Разработкой умных машин занимаются многие крупные компании с мировыми именами, а также научные лаборатории при американских и британских университетах. Предлагаем вашему вниманию список десяти «китов» на которых зиждется разработка ИИ.

1 Numenta

Numenta Компания заявила о себе еще в 2011 году, но с тех пор никаких новостей о ее деятельности и разработках не поступало. Однако не так давно компания IBM объявила, что будет спонсировать разработки Numenta, связанные с возможностью изучать поля для посадки сельскохозяйственных культур из космоса. Предполагается, что можно будет получать информацию о технике, работающей на этих полях, причем ИИ будут основаны на особенностях деятельности человеческого мозга.

2 Scaled Inference

Scaled Inference – команда из бывших сотрудников компании Google. Совсем недавно ими был запущен проект, который предложил платформу для компаний, желающих пользоваться искусственным интеллектом в сфере сервисов и приложений. Эта идея вызвала огромный резонанс в сфере ИИ, собрав в рекордно короткий срок около 8 млн. долларов инвестиций.

3 Amazon

Amazon Эта компания стала одной из первых использовать Интернет для торговли. Сегодня она известна как онлайн-магазин с мировым именем, в котором предлагаются самые разные товары. Для успешности работы, быстрой аналитики рынка и получения безоговорочной прибыли, инженерами корпорации был разработан ИИ. В настоящее время в Amazon используется платформа, которая помогает устранять мошенничество, анализировать продажи и прогнозировать их результат.

4 Nuance

Nuance Компания, успешно работающая в США уже много лет. Занимается разработками ИИ для людей с проблемами слуха и речи, имеет общие проекты с крупными компьютерными фирмами, которые стремятся усовершенствовать свои технологии за счет искусственного интеллекта. Ее программы основываются на понимании человеческой речи, ее воссоздании подобно живой.

5 Henson robotics

Henson robotics Корпорация, которая занимается разработкой самых реалистичных роботов. Разработки Хэнсона известны миру с 2002 года, когда он впервые продемонстрировал их на выставке в Канаде. В 2005 году совместно с корейской компанией он создал подобие Эйнштейна. Хэнсоном было воспроизведено эластичное лицо ученого, а группа из Кореи построила двигающееся робото-тело. Сегодня наиболее известным изобретением компании является Ham. Это робото-лицо, способное копировать мимику лица человека благодаря специальной программе. Сейчас ученый работает над разработкой лица Дмитрия Ицкого.

6 Microsoft

Microsoft Деятельность по разработке умных помощников на основе искусственного интеллекта здесь продолжается уже много лет. Последний ее проект – «Эйнштейн». Смысл его заключается в том, чтобы создать что-то, аналогичное Google new или Apple Siri.

7 Facebook

Facebook Эта компания открыла уже третью лабораторию по машинному обучению. Ее задача – улучшить алгоритм обработки изображений при обучении, но главное – совершить настоящую революцию в сфере рекламы в социальных сетях. Кроме того, разрабатываемый в данный момент ИИ будет определять видео с насилием и отсеивать спам.

8 Apple

Apple Телефоны и другие гаджеты компании давно оснащены ИИ, но на сегодня самым интересным изобретением по праву считается Siri. Это вопросно-ответная система, индивидуальный помощник, разработанный для iOS. Она распознает голос хозяина гаджета и дает ответ на поставленный вопрос.

9 Google

Google Сегодня «гугловские» разработчики активно работают над новинкой – машиной, способной самостоятельно вести разговор, хотя бы простейший. В настоящее время она может сообщить свое имя, место и время рождения, а также обрабатывать субтитры кинофильмов, черпая из них саму простую информацию. Минус заключается в отсутствии последовательности в подаче информации машиной.На фото, ландшафт сгенерированный искусственным интеллектом, так сказать его видение мира.

10 IBM

IBM IBM – крупнейшая компания, одной из первых начавшая деятельность по созданию ИИ. Сегодня у нее есть множество разработок в этой области. Кроме того, она занимается финансированием интересных молодых компаний в сфере искусственного интеллекта.ИИ – это наука ума. Интересно что все, кто работает в этой области, отмечают, что для создания чего-то уникального и максимально приближенного к человеческому разуму необходимо скооперировать силы нескольких компаний.

Видео на тему искусственного интеллекта:

dekatop.com

На каком языке программирования разрабатывать искусственный интеллект?

Процесс создания искусственного интеллекта, с первого взгляда кажется довольно таки сложным занятием. Наблюдая за этими красивыми примерами ИИ, можно понять, что создавать интересные программы с ИИ можно. В зависимости от цели, нужны разные уровни знаний. Некоторые проекты требуют глубоких знаний ИИ, другие проекты требуют лишь знания языка программирования, но главный вопрос, которые стоит перед программистом. Какой язык выбрать для программирования искусственного интеллекта? Вот список языков для ИИ, которые могут быть полезными.

LISP

Первый компьютерный язык, применяемый для создания искусственного интеллекта — ЛИСП. Этот язык является довольно таки гибким и расширяемым. Такие особенности, как быстрое прототипирование и макросы очень полезны в создании ИИ. LISP — это язык, который превращает сложные задачи в простые. Мощная система объектно-ориентированности делает LISP одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.

Java

Основные преимущества этого многофункционального языка являются: прозрачность, переносимость и удобство сопровождения. Еще одним преимуществом языка Java является универсальность. Если вы новичок, то вас обрадует тот факт, что существуют сотни видеоуроков в Интернете, что сделает ваше обучение легче и эффективнее.

Основными особенностями java являются: легкая отладка, хорошее взаимодействие с пользователем, простота работы с большими проектами. Проекты, созданные с помощью языка Java имеют привлекательный и простой интерфейс.

Prolog

Это интерактивный символический язык программирования популярен для проектов, которые требуют логики. Имея мощную и гибкую основу, она широко применяется для non-численного программирования, доказательства теорем, обработки естественного языка, создания экспертных систем и искусственного интеллекта в целом.

Пролог — это декларативный язык с формальной логикой. Разработчики искусственного интеллекта ценят его за высокий уровень абстракции, встроенный механизм поиска, недетерминизм и т.д.

Python

Python — широко используется программистами из-за его чистой грамматики и синтаксиса, приятного дизайна. Различные структуры данных, куча Фреймворков тестирования, соотношение высокого уровня и низкого уровня программирования, которые делают Питон одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.

История развития ИИ

Для того, чтобы увидеть связь между ИИ и языком программирования, давайте рассмотрим наиболее важные события в истории ИИ. Все началось в 1939 году, когда робот Электро был представлен на Всемирной выставки. Следующий робот был построен в 1951 году, Эдмундом Беркли.

Робот Робби был построен в 1956 году. К сожалению, нет информации о том, как он был разработан. В 1958 году, был изобретен язык программирования ЛИСП. Хотя этот язык был разработан 60 лет назад, он до сих пор остается основным языком для многих программ искусственного интеллекта.

В 1961 году, был построен UNIMATE. Это первый промышленный робот, который выпускается серийно. Этот робот был использован в «Дженерал Моторс» для работы на производственной линии. Для изготовления UNIMATE ученые использовали Валь, переменная ассемблера. Этот язык состоит из простых фраз, команд монитора, и инструкций, которые не требуют пояснений.

Система искусственного интеллекта Dendral, была построена в 1965 году. Она помогала легко определять молекулярную структуру органических соединений. Эта система была написана на Лиспе.

В 1966 году, Weizenbaum создал Элизу, первого виртуального собеседника. Одна из самых знаменитых моделей назывался Доктор, он отвечал на вопросы в стиле психотерапевта. Этот бот был реализован при сопоставлении образцов техники. Первая версия Элизы была написана на SLIP, список обработки языка был разработан Weizenbaum. Позже одна из его версий была переписана на Лиспе.

Первый мобильный робот, запрограммированный на Лиспе был Шеки. С помощью решения задач программы прокладок и датчиков, шейки двигался, включал и выключал свет, поднимался вверх и вниз, открывал двери, закрывал двери, толкал предметы, и двигал вещи. Перемещался Шеки со скоростью 5 км в час.

В ближайшие 15 лет мир увидел множество удивительных изобретений: Сторожевого робота Деннинг, ЛМИ Лямбда, Omnibot 2000, MQ-1 Predator беспилотный, Ферби, АЙБО робот собака, и Хонда АСИМО.

В 2003 году iRobot изобрел робот-пылесос Roomba. Разработанный на Лиспе, это автономный пылесос моет полы, используя определенные алгоритмы. Он обнаруживает препятствия и обходит их.

А какой язык программирования используете вы, для разработки программ с ИИ? Напишите о ваших работах в комментариях или в нашей группе вконтакте.

искусственный интеллект

neuronus.com

Искусственный интеллект для программистов / Блог компании ABBYY / Хабр

Как случилось, что искусственный интеллект успешно развивается, а «правильного» определения для него до сих пор нет? Почему не оправдались надежды, возлагавшиеся на нейрокомпьютеры, и в чем заключаются три главные задачи, стоящие перед создателем искусственного интеллекта?

На эти и другие вопросы вы найдете ответ в статье под катом, написанной на основе выступления Константина Анисимовича, директора департамента разработки технологий ABBYY, одного из ведущих экспертов страны в сфере искусственного интеллекта. При его личном участии были созданы технологии распознавания документов, которые применяются в продуктах ABBYY FineReader и ABBYY FormReader. Константин рассказал об истории и основах разработки AI на одном из мастер-классов для студентов Технопарка Mail.Ru. Материал мастер-класса и стал базой для цикла статей.

Всего в цикле будет три поста: • Искусственный интеллект для программистов • Применение знаний: алгоритмы поиска в пространстве состояний • Получение знаний: инженерия знаний и машинное обучение

Взлеты и падения подходов в AI

Еще с 1950-х годов в сфере создания искусственного интеллекта выделилось два подхода — символьные вычисления и коннекционизм. Символьные вычисления – это направление, основанное на моделировании мышления человека, а коннекционизм — на моделировании устройства мозга.

Первыми достижениями в области символьных вычислений были созданный в 50-е годы язык Lisp и работа Дж. Робинсона в области логического вывода. В коннекционизме таковым стало создание персептрона – самообучающегося линейного классификатора, моделирующего работу нейрона. Дальнейшие яркие достижения находились в основном в русле символьной парадигмы. В частности, это работы Сеймура Пайперта и Роберта Антона Уинсона в области психологии восприятия и, конечно, фреймы Марвина Минского.

В 70-е годы появились первые прикладные системы, использующие элементы искусственного интеллекта – экспертные системы. Дальше произошел некий ренессанс коннекционизма с появлением многослойных нейронных сетей и алгоритма их обучения методом обратного распространения. В 80-е годы увлечение нейронными сетями было просто повальным. Сторонники этого подхода обещали создать нейрокомпьютеры, которые будут работать практически как человеческий мозг.

Но ничего особенного из этого не вышло, потому что настоящие нейроны устроены намного сложнее, чем формальные, на которых основаны многослойные нейросети. И количество нейронов в человеческом мозге тоже намного больше, чем можно было позволить себе в нейросети. Основное, для чего оказались пригодны многослойные нейросети – это решение задачи классификации.

Следующей популярной парадигмой в области искусственного интеллекта стало машинное обучение. Подход начал бурно развиваться с конца 80-х годов и не теряет популярности и поныне. Значительный толчок развитию машинного обучения дало появление интернета и большого количества разнообразных легкодоступных данных, которые можно использовать для обучения алгоритмов.

Главные задачи при проектировании искусственного интеллекта

Можно проанализировать, что роднит те задачи, которые относятся к искусственному интеллекту. Несложно заметить, что общее в них — отсутствие известной, четко определенной процедуры решения. Этим, собственно, задачи, относящиеся к AI, отличаются от задач теории компиляции или вычислительной математики. Интеллектуальные системы ищут субоптимальные решения задачи. Нельзя ни доказать, ни гаратировать, что найденное искусственным интеллектом решение будет строго оптимальным. Тем не менее, в большинстве практических задач субоптимальные решения всех устраивают. Более того, нужно помнить, что и человек практически никогда не решает задачу оптимально. Скорее, наоборот.

Возникает очень важный вопрос: как может AI решить задачу, для которой нет алгоритма решения? Суть в том, чтобы делать это так же, как и человек — выдвигать и проверять правдоподобные гипотезы. Естественно, что для выдвижения и проверки гипотез нужны знания.

Знания — это описание предметной области, в которой работает интеллектуальная система. Если перед нами система распознавания символов естественного языка, то знания включают в себя описания устройства символов, структуру текста и тех или иных свойств языка. Если это система оценки кредитоспособности клиента, у нее должны быть знания о типах клиентов и знания о том, как профиль клиента связан с его потенциальной некредитоспособностью. Знания бывают двух типов – о предметной области и о поиске путей решения (метазнания).

Основные задачи проектирования интеллектуальной системы сводятся к выбору способов представления знаний, способов получения знаний и способов применения знаний.

Представление знаний

Существуют два основных способа представления знаний — декларативные и процедурные. Декларативные знания могут быть представлены в структурированном или в неструктурированном виде. Структурированные представления – это та или иная разновидность фреймового подхода. Семантические сети или формальные грамматики, которые тоже можно считать разновидностями фреймов. Знания в этих формализмах представлены в виде множества объектов и отношений между ними.

Неструктурированные представления используются обычно в тех сферах, которые связаны с решением задач классификации. Это обычно векторы оценок весовых коэффициентов, вероятностей и тому подобное.

Практически все способы структурированного представления знания базируются на формализме фреймов, которые в 1970-е ввел Марвин Минский из MIT, чтобы обозначить структуру знаний для восприятия пространственных сцен. Как выяснилось, подобный подход годится практически для любой задачи.

Фрейм состоит из имени и отдельных единиц, называемых слотами. Значением слота может быть, в свою очередь, ссылка на другой фрейм… Фрейм может быть потомком другого фрейма, наследуя у него значения слотов. При этом потомок может переопределять значения слотов предка и добавлять новые. Наследование используется для того, чтобы сделать описание более компактным и избежать дублирования.

Несложно заметить, что существует сходство между фреймами и объектно-ориентированным программированием, где фрейму соответствует объект, а слоту — поле. Сходство это неслучайное, потому что фреймы были одним из источников возникновения ООП. В частности, один из первых объектно-ориентированных языков Small Talk практически в точности реализовывал фреймовые представления объектов и классов.

Для процедурного представления знаний используются продукции или продукционные правила. Продукционная модель — это модель, основанная на правилах, позволяющих представить знание в виде предложений «условие — действие». Такой подход раньше был популярен в различных системах диагностики. Достаточно естественно в виде условия описывать симптомы, проблемы или неисправности, а в виде действия — возможную неисправность, которая приводит к наличию этих симптомов.

В следующей статье мы поговорим о способах применения знаний.

Список литературы.

John Alan Robinson. A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle. Communications of the ACM, 5:23-41, 1965.
Seymour Papert, Marvin Minsky. Perceptrons. MIT Press, 1969
Marvin Minsky. Symbolic vs. Connectionist, 1990
Marvin Minsky. A framework for representing knowledge. MIT AI Laboratory Memo 306, June, 1974.
Russell, Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach.
Simon Haykin. Neural networks: a comprehensive foundation.
Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis.

habr.com

Практические разработки в области ИИ

Состояние темы в 2016 году - это, в основном, построение так называемых нейронных (сверточных) сетей на основе так называемых персептронов и использование алгоритмов Deep Learning для их самообучения. Неплохие результаты при этом достигнуты в анализе изображений, текстов, речи. Также используют ИИ для поиска оптимальных стратегий в различных играх. Предпринимаются попытки использования ИИ и описанных подходов для автоматического написания текстов, создания музыки и изображений. Рабочее направление - создание экспертных систем на базе ИИ, предназначеных для автоматизации труда специалиста. Такие системы обеспечивают роль квалифицированного консультанта человека-специалиста, либо берут на себя "грязную" рутинную работу, например, ответы на повторяющиеся вопросы, поиск схожих наборов параметров в больших базах данных с целью прогнозирования возможных сценариев развития событий, медицинской диагностики и т.п. Особое внимание на себя обращает система IBM Watson, США, которая уже нашла применение, например, во врачебной практике, где она используется для постановки диагнозов. Отмечается высокое качество результатов ее работы. Это не единственное на середину 2016 года применение данной системы.

Крупнейшие участники рынка ИИ

Каталог

Боты для поиска сотрудников

Компьютерное зрение

Разное

AI-CD β, Япония

Экспертная система для разработка эффективных рекламных кампаний

2016.03.29 В Японии в агентстве McCann назначили искуственный интеллект AI-CD β на позицию креативного директора. Японцы надеются, что это привнесет в работу с реальными клиентами "свежую струю", поскольку ИИ свободен от стереотипов. В систему заложены данные о проектах, победивших в фестивале All Japan Radio & television Commersion Confederat's CM. AI-CD β будет создавать концепции рекламных компаний, вести анализ кампаний и продолжать самообучаться.

AlphaGo

Программа ИИ, играющая в го. Комбинирует метод Монте-Карло для поиска в дереве и глубинное обучение с помощью многоуровневых нейронных сетей. Отработанные методы могут применяться и в других областях, например, в медицинской диагностике. Вики.

2017.05.23 Чемпион мира по игре в го Кэ Цзе проиграл первый из трех матчей с AlphaGo. Следующие матчи - 25 и 27 мая. 2016.03 AlphaGo выиграла 4 из 5 раундов у лучшего игрока в го Южной Кореи Ли Се Доля.

Bina48, Terasem Movement

Робот - "клон разума" конкретного человека

Прототип робота-андроида, являющегося "клоном разума" конкретного человека. Основана на использовании Deep Learning и нейронной сети. Как ожидается, более продвинутые версии роботов, схожих с Bina48, появятся на рынке в пределах следующих 10-20 лет, их цена составит от $25 до 30 тысяч.

2016.03.18 Несколько компаний хотят помещать личности умерших людей в роботов. Помимо технологичной доработки роботов, которая, вероятно, займет не один десяток лет, потребуется также время для того, чтобы “робореинкарнация” стала социально-приемлемой. #робоинкарнация #TerasemMovement

Blue Brain

Моделирование коры головного мозга человека

Проект Технического института Лозанны и компании IBM по созданию синтетического мозга на базе компьютерного моделирования коры головного мозга человека с детальным воспроизведением нейронных связей. С 2005 года группа смогла смоделировать часть коры мозга крысы. сайт проекта: bluebrain.epfl.ch

Collectly, Collectly Inc., Россия

Программа для выстраивания коммуникаций с клиентами, просрочившими платеж по кредитам. Руководитель проекта - Левон Брутян. Программа будет собирать в режиме реального времени всю доступную информацию о должниках из разных источниках, оценивать вероятность взыскания долга, анализировать профили контактов должника в социальных сетях, выбирать степень жесткости коммуникации. ИИ, как ожидается, будет самостоятельно вступать в переговоры с представителями компании. На ноябрь 2016 года система может вести диалог в мобильном приложении банка и по e-mail.2016.11.22 Датские должники познакомятся с российским роботом. Покупкой системы интересуется банк Nordea Denmark для использования ее в Дании. / izvestia.ru

Connie (IBM Watson / Nao), США

Робот-консъерж с голосовым интерфейсом

2016.03.10 Стало известно об успешном использовании робота Nao, Aldebaran Robotics (Softbank) под управлением IBM Watson. Задача робота - помогать гостям находить комнаты для встреч, давать ответы на рутинные вопросы об услугах отеля. В будущем робота научат передавать запросы персоналу и уведомлять гостей о чем-либо. Устройство реагирует на выражения лиц людей, отвечает на их вопросы и учится, анализируя опыт взаимодействий. В целом, внедрение машины позволяет избегать до 150 рутинных вопросов ежедневно, а также ускоряет регистрацию гостей.

Google Brain, США

2016.07 Подразделение Google Brain компании Google ведет разработки системы, которая сможет понимать любую человеческую речь, включая неразборчивую и неправильную. Эту технологию можно будет задействовать в создании различных роботов с голосовым интерфейсом. Кроме распознования речи, роботы также будут копировать/имитировать манеры поведения людей.

Google DeepMind, США

2017.05 С 23 по 27 мая в Учжене, Китай проходил турнир по го, в котором алгоритм гугловской компании Deep Mind играл с сильнейшим игроком в го Китая - Кэ Цзе (Ke Jie). Использовался алгоритм AlphaGo. ИИ AlphaGo ранее уже выиграл у чемпиона Европы по го Фаня Хуэя (Fan Hui) и у чемпиона мира - корейца Ли Седоля (Lee Sedol). Кэ Цзе проиграл все три матча турнира. В 2017 году AlphaGo работает на новой и более мошной архитектуре. Алгоритм обучается уже не на играх мастеров го, а играя сам с собой. Теоретически это означает, что технологию DeepMind можно задействовать для самообучения решению самых разных задач. У Google DeepMind есть китайский конкурент - алгоритм FineArt, Tencent. Он также обыграл Кэ Цзе.

2016.09 Разработка системы WaveNet преобразования текста в речь. Используется два метода. Звуки обрабатываются нейронной сетью. Качество речи заметно выросло, хотя пока что речь все равно можно отличить от человеческой.

Eugene Goostman, Россия

чат-бот Евгений Густман

2015. Разработка Владимира Веселова, Евгения Демченко, Сергей Уласен. Порядка 33% испытуемых из состава Королевского ученого общества в Лондоне посчитали, что они общаются не с программой, а с человеком. Это неплохое приближение к прохождению Теста Тьюринга.

2017.05.26 Создатель чат-бота "Евгений Густман" Сергей Уласен: искусственный интеллект успешно водит людей за нос. #Интервью / spbdnevnik.ru

Heliograf, США

искин для написания газетных статей

2017.09.22 Робот написал для Washington Post сотни статей! 850 публикаций за год, написанных ИИ Heliograf.

iCube, The RoboticCub Project, Европа

Платформа антропоморфного типа для разработок в области искуственного интеллекта и когнитивных способностей. iCub - сокращенное от "искуственное познавательное тело.

Jill Watson (IBM Watson), США

экспертная система для ответов на вопросы учащихся. Текстовый интерфейс

2016.05.17 Аналитическая система Jill Watson исполняла роль научного консультанта и секретаря на курсах дистанционного образования. Система анализировала вопросы учащихся, сравнивала их с объемной базой вопросов и ответов на них преподавателей и в ситуациях, когда была уверена в "истинности" ответа не менее, чем на 97%, самостоятельно выдавала его учащимся. Кроме того, система напоминала о сроках выполнения заданий, рассылала учебные задания, а также участвовала в общении на форумах. Студенты не заподозрили в Jill систему ИИ, хотя некоторых студентов смутила та скорость, с которой она иногда реагировала на их вопросы.

Libratus, Университет Карнеги-Меллона, США

ИИ, построенный с нуля, для игры в покер с любым числом игроков до 5 (включая ИИ). Выигрывает у чемпионов-людей.

Magenta, Google, США

2016.06.05 Искусственный интеллект Magenta учится писать музыку. Google представил музыкальную композицию, написанную искусственным интеллектом Magenta, построенным на базе обученной нейронной сети. Программе предложили составить мелодию из четырех нот. Произведение длится около 1.5 минут. Партию барабана добавили люди, чтобы мелодия была чуть богаче.

Microsoft Bot Framework, США

Система разработки чат-ботов для текстового общения

Дает возможность разработчикам, использующим любые языки программирования, создавать «разумных» ботов, которые могут общаться с клиентами на привычном для них языке различными способами, включая СМС, Office 365, Skype, Slack web и многие другие.

2016.03.31 Microsoft представляет идеологию искусственного интеллекта и анонсирует новые функции Windows 10

MIVAR, ООО МИВАР, Россия

Разработки на базе MIVAR (Multidimensional Informational Variable Adaptive Reality). В 2015 году представлен первый продукт - технологическая платформа Wi!Mi, предназначенная для создания экспертных систем, использующих алгоритмы Олега Варламова. Эксперты нередко отзываются об "миварных" разработках с высокой долей скепсиса. Ждем интересных продуктов, чтобы понять, кто был прав. Продукты и разработки: РОБО!Разум, ТЭЛ!МИ, КЭС!МИ, Разуматор, Муром-ИСП. Подробнее - по ссылке на карточке компании.

2017.04.13 Логический "миварный" ИИ в стадии коммерческого применения. Интервью с Вячеславом Осиповым, вице-президентом компании МИВАР.

2016.09.12 Мивар: Разуматор - это ум для боевых роботов. Представлена тестовая версия программной платформы Роборазум. Платформа создана на базе логического искусственного интеллекта, разработанного на основе миварных технологий. Платформа «Роборазум» может быть интегрирована в уже существующие системы управления роботами и роботизированными комплексами. Например, с ее помощью можно интеллектуализировать потребительских, коммерческих и сервисных роботов, а также робототехнику специального назначения.

2016.05.23 На выставке Skolkovo Robotics 2016 показали платформу Муром-ИСП с интегрированным ядром Разуматор. омпания Мивар сообщила о возможности интеграции программного логического ядра Разуматор в системы управления автономными роботами и робототехническими комплексами. Разуматор обеспечивает возможность для автономных роботов и робототехнических комплексов самостоятельно строить алгоритмы и решать задачи, независимо от человека-оператора. Функционально Разуматор - это логический планировщик, позволяющий роботам самостоятельно строить алгоритмы.

NAO (платформа NAO с системой ИИ из MIT, США)

2016.07.15 Робот-администратор NAO поможет медперсоналу принимать решения. Систему ИИ подготовили в MIT, США.

Rechtwijzer, Нидерланды

Юридическая платформа Rechtwijzer на базе системы ИИ может в ближайшее время захватить рынок адвокатских услуг Австралии, а точнее его области, связанные с бракоразводными процессами, вопросами опеки, трудового кодекса и долговых обязательств.

Робот для решения споров (похожий на механизм, используемый eBay) был разработан в Нидерландах, и теперь может стать посредником при разводах, спорах с арендатором или арендодателем, в решении вопросов, связанных с трудовым кодексом, долговыми обязательствами и многими другими проблемами.

В основе системы лежит технология, совмещающая систему ИИ и алгоритмы машинного обучения.

2016.07.09 В Австралии часть судебных дел может перейти в ведение “бота”

ROSS (IBM Watson), ROSS Intelligence, США

2016.07 Система искусственного интеллекта, названная в часть Майка Росса из сериала Форс-мажоры. Предназначен для того, чтобы облегчить рутинную часть работы адвоката - поиск прецедентов и примеров дел. По предварительным подсчетам разработчиков, бот может сэкономить, в среднем, до 30% дневного времени одного адвоката - не говоря о расходах на заработную плату ассистентов. Подобная экономия должна будет отразиться и на клиентах - можно ожидать снижения расценок на услуги адвокатов.2016.05.12 Meet Ross, the World's First Robot Lawyer. Систему ИИ ROSS Intelligence "приняли на работу" в юридическую компанию Baker & Holster, США.

Seendex, ООО "СИНДЕКС", Россия

ИИ для автономного управления организациями. Генеральный конструктор - Евгения КарелинаСоздан в 2014 году в партнерстве с Центром исследований экономики социотехнических систем экономического факультета МГУ. 2018.09.11 В Министерстве инвестиций и инноваций МО намереваются оптимизировать деятельность своей структуры за счет использования цифрового управляющего Seendex. Каждый сотрудник и вся деятельность министерства будут протестированы системой, по итогам будет сформирован отчет, включающий поименный рейтинг сотрудников. / in-domodedovo.ru

Skype Bot Platform, Microsoft, США

Система разработки чат-ботов для общения в Skype

Включает SDK и API-интерфейсы. Теперь можно создавать ботов, которые будут использовать весь спектр возможностей Skype для общения: текстовые сообщения, голосовую связь, видео и интерактивных трехмерных персонажей.

2016.03.31 Microsoft представляет идеологию искусственного интеллекта и анонсирует новые функции Windows 10

Tay, Microsoft, США

Чатбот на основе Deep learning. Неудачей обернулся его запуск в твиттере в марте 2016 года.

2016.03.28 Расистский бот Microsoft для Twitter заставляет опасаться человеческой природы. Чат-бот компании с возможностью самообучения за сутки научили плохому те, кто с ним "общался" в твиттере. Заставляет задуматься о том, как защитить ИИ от "вредных влияний".

Todai Robot, Японский Национальный институт информатики, Япония

Разработка системы ИИ началась в 2011 году. В 2015 году ИИ набрал 525 баллов из 950 возможных при попытке сдаче вступительных экзаменов в Токийский университет. За прошедший год система смогла улучшить результат всего на 14 баллов, отмечается, что у системы возникают затруднения при ответах на вопросы, когда требуется выбрать ответ из большого количества вариантов. Система лучше справляется с физикой и историей, хуже с английским языком. Работы продолжаются.

Watson, IBM, США

Когнитивная платформа. На октябрь 2016 года используется в 25 странах и 17 отраслях. В России IBM формирует партнерскую сеть, которая сможет внедрять и поддерживать системы такого рода. Но вот локализации для русского языка пока что нет, нет и конкретных сроков по локализации. Правда, возможно использование системы с ограниченным словарем предметной области, - в этом случае можно создавать такой словарь и на русском языке. Проблемой для использования в России может также стать то, что сервера Watson размещаются не в России.

2017.01.06 В страховой компании Fukoku Mutial Life Insurance, Япония, заменят 34 сотрудников системами ИИ на базе IBM Watson. За счет сокращения людей, компания надеется сэкономить около $1.2 млн в год. Стоимость системы составила около $1.7 млн, затраты на техобслуживание оцениваются в размере $0,127 млн в год. Система будет собирать и анализировать данные, необходимые для выплаты застрахованным, считывая информацию из медсправок, данные о проведенных операциях и пребывании в больницах. / news.finance.ua

WorkFusion, США

Самообучающаяся система ИИ для автоматизации труда сотрудников корпорации

Стартап, основанный в 2010 году с участием Макса Янкелевча. Программная платформа, предназначенная для автоматизации труда сотрудников корпораций, за счет комбинирования краудсорсинга и ИИ. Число пользователей платформой достигает 35 млн. В основе работы платформы - машина наблюдает за работой того или иного сотрудника и по-мере того, как прогнозы, которые выдает программа относительно действий сотрудника начинают сбываться с высокой вероятностью, программа может работать за него, вначале при его присмотре, а позднее и в автоматическом режиме. При необходимости, если машина сталкивается с непонятным для нее моментом, система может привлечь фрилансеров для "прохождения" сложного фрагмента задачи, после чего вновь продолжает самостоятельную деятельность. Источник: businessinsider.com

Xiaoice, Microsoft, США

Чатбот.

Виртуальная платформа, предназначенная для общения с людьми. Используется в рамках эксперимента в Китае. Пользователи отмечают умение Xiaoice "внимательно слушать собеседника", отличное чувство юмора и "способность любить вас, независимо ни от чего". С Xiaoice беседовали люди с проблемами во взаимоотношениях, испытывающие депрессию или те, кого недавно бросил их партнер.

Аврора (Avrora Robotics), Россия

2016.10.05 В Рязанской области прошли испытания беспилотного трактора российской разработки #AgroBot разработки Avrora Robotics в Рязанской области. В течение года будут проводиться тестовые внедрения и отработка операций в беспилотном режиме. Вместе с трактором планируется поставлять комплексную беспилотную систему управления, состоящую из "комплекта автоматизации" трактора, диспетчерского центра и ряда вспомогательных систем. Решение может применяться для автоматизации работ в сельскохозяйственной или коммунальной сфере. Все решение автоматизации может устанавливаться вместо кабины на новую или существующую основу трактора, что позволяет модернизировать (роботизировать) существующий парк техники. Для этого на все органы управления монтируются специальные приводы.

Алиса, Yandex, Россия

Голосовой помощник, разработанный в Яндекс. Сервис с планами запуска в октябре 2017 года. С ним можно обсудить погоду и маршруты по городу.

Вера, Stafory, Россия

Искин для поиска резюме кандидатов на работу на основе критериев, заданных работодателем. Робот самостоятельно звонит кандидатам и проводит первичное собеседование - самообучающаяся нейросеть распознает естественную речь человека и проводит первичное собеседование, ведет диалог с кандидатом. Если подтверждается взаимная заинтересованность, робот высылает описание вакансии, а кандидатом начинает заниматься человек-рекрутер. Применялся в России в 2017 году, в частности, МТС, Пятерочкой и другими компаниями.

Разуматор, Мавр и Интеллектуальные технологии, Россия

2016.07 Универсальная платформа для создания различных типов роботизированных устройств. Применялась, например, для создания робота Муром-ИСП. Платформа ставится на процесор Intel.

Роман, Luka, Россия

2016.05.24 Поговорить с "цифровой копией" умершего человека? Возможно ли и этично ли? Стартап Luka выпустил чат-бота на основе переписки погибшего в автокатастрофе человека - Романа Мазуренко, бывшего арт-директора небезызвестной в Москве "Стрелки".

Название неизвестно (робот-юрист), Сбербанк, Россия

2017.01.14 В Сбербанке искин-юрист позволит отказаться от 3 тысяч рабочих мест.

Название неизвестно, Томский Госуниверситет, Россия

Моделирование работы мозга

2015.08.18 Сообщается, что в международной лаборатории ТГУ (Центр превосходства Интеллектуальные технические системы, рук. проф. Владимир Сыромякин, главный разработчик Владимир Шумилов, Киев) в содружестве с зарубежными учеными из Беларуси, Украины, Казахстана, Болгарии и Германии создали физическую модель "мозга" на основе нейронной сети, состоящей из "искуственных нейронов" или персептронов. В этой сети, как и в мозгу человека образуются новые нейронные связи и постепенно затухают имеющиеся. Планируется интегрировать разработку с робоплатформой. Вероятно правильнее говорить о моделировании лишь фрагмента мозга или основ функционирования мозга. В перспективе "робомозг" можно будет установить в ПК или в робота. 2015.09.17 Ученые из Томска создали искусственный интеллект

Название неизвестно, Университет Висконсин-Мэдисон, США

ИИ для робота, адаптирующий его поведение под параметры собеседника

Робот, разработанный Шоном Андристом (Sean Andrist) в Университете Висконсин-Мэдисон, обладает очень интересной чертой - он пытается определить, общается ли он с экстравертом или интравертом, а получив прогноз, корректирует свое поведение соответствующим образом. Разработчик надеется, что этот подход улучшит восприятие его робота другими людьми. Интересная гипотеза! Подход кажется разумным, по крайней мере, при общении такого робота с собеседниками в режиме "один на один". Развитие идей, заложенных в робота Pepper?

2016.02.01 This robot changes how it looks depending on your personality.

Название неизвестно, Яндекс, Россия

2016.06.29 Нейросеть сочинила музыкальный альбом "Нейронная оборона" в стилистике группы Гражданская оборона. Автором текстов, исполненных Иваном Ямщиковым и Алексеем Тихоновым, стала нейросеть. Альбом выложен в открытй доступ на Яндекс.Музыке, iTunes, Google.Play. / Popmech.ru

Название неизвестно, Япония

Автоматическое написание текстов художественных произведений

Идут попытки создания ИИ, способного писать самостоятельно текстовые произведения. К 2016 году достугнут уровень написания заметок о новостях спорта, прогнозов погоды. Ученые экспериментируют в попытках создать ИИ, способных к написанию сложных текстов, повестей, романов - здесь пока оптимальным представляется тандем "человек и робот".

2016.03.28 В Японии в рамках литературного конкурса им Хоси Синъити прошла первый тур повесть, написанная человеком с поддержкой системой ИИ. Участие человека составило порядка 80%. Автор задает ключевые сюжетные повороты и детали описания персонажей, выбирает слова и фразы, заносит их в компьютерную систему, и на этой основе компьютер собирает новую книгу, выдавая массив текста. Говорить о способности ИИ писать художественные тексты пока преждевременно, без человека у машины не получился бы приемлемый результат.

ИИ в Министерстве экономики Японии

2017.01.02 В 2017 году в Японии создатут ИИ для подготовки материалов и черновиков для ответов на запросы в министерство. ИИ будет выбирать материалы на основе парламентских слушаний за последние годы, будут также систематизированы главные задачи и направления. До апреля 2017 года ИИ будет использоваться чиновниками в тестовом режиме, затем планируется практическое применение.

Новости по теме

2018.09.11 В Министерстве инвестиций и инноваций МО намереваются оптимизировать деятельность своей структуры за счет использования цифрового управляющего Seendex. Каждый сотрудник и вся деятельность министерства будут протестированы системой, по итогам будет сформирован отчет, включающий поименный рейтинг сотрудников. / in-domodedovo.ru

2017.09.22 Робот написал для Washington Post сотни статей! 850 публикаций за год, написанных ИИ Heliograf.

2017.09.06 Робоплатформа MIT научилась быстро перемещаться в потоке людей. Исследователи из MIT обучили робо-платформу движению рядом с людьми со средней скоростью 4,32 км/ч.

2017.04.28 Презентации: Нейроморфные чипы в Робототехнике 4.0. #Алтай

2017.01.13 Liberation - ИИ, построенный в Университете Карнеги Меллон с нуля, для игры в покер с любым числом игроков до 5 (включая ИИ). Примет участие в турнире с призом в $200 тысяч. В нем будут участвовать 4 профессиональных игрока в покер и один ИИ. В ходе турнира будет разыграно более 100 тысяч сдач. Ранее исследователи из Аризоны построили систему, которая хорошо играет в покер, но только с 1 человеком. Сложность участия в турнире связана с тем, что в нем нет максимальной ставки. / popmech.ru

2016.07.21 Развитие искусственного интеллекта на примерах стартапов.

2016.07.22 Honda Motor Co., Ltd начала совместную разработку системы искуственного интеллекта для автомобиля совместно с SoftBank. Научно-исследовательский центр будет открыт в Токио в сентября 2016 года.

2016.07.16 Система искусственного интеллекта, названная в часть Майка Росса из сериала Форс-мажоры. Предназначен для того, чтобы облегчить рутинную часть работы адвоката - поиск прецедентов и примеров дел. По предварительным подсчетам разработчиков, бот может сэкономить, в среднем, до 30% дневного времени одного адвоката - не говоря о расходах на заработную плату ассистентов. Подобная экономия должна будет отразиться и на клиентах - можно ожидать снижения расценок на услуги адвокатов.

2016.07.09 В Австралии часть судебных дел может перейти в ведение “бота”. Юридическая платформа Rechtwijzer на базе системы ИИ может в ближайшее время захватить рынок адвокатских услуг Австралии, а точнее его области, связанные с бракоразводными процессами, вопросами опеки, трудового кодекса и долговых обязательств. Робот для решения споров (похожий на механизм, используемый eBay) был разработан в Нидерландах, и теперь может стать посредником при разводах, спорах с арендатором или арендодателем, в решении вопросов, связанных с трудовым кодексом, долговыми обязательствами и многими другими проблемами. В основе системы лежит технология, совмещающая систему ИИ и алгоритмы машинного обучения.

2016.06.23 OpenAI собрала миллиардное финансирование, которое использует, чтобы создать робота-домашнего помощника на базе ИИ.

2016.03.31 Microsoft представляет идеологию искусственного интеллекта и анонсирует новые функции Windows 10

2016.02 МИВАР и Интеллектуальные технологии заявили о создании робоплатформы Муром-ИСП, предназначенной для исследований интеллектуальной робототехники - двухколесное самобалансирующееся одноосное шасси с раскладывающимся антропоморфным телом (80 см в сложенном состоянии и 165 см - в разложенном). Расчетная нагрузка туловища - до 13.5 кг, включая вес рабочих органов. Шасси может двигаться со скоростью до 15 км/час и везти до 100 кг полезной нагрузки. Время работы без подзарядки - до 8 часов. Платформа оборудована различными датчиками и сенсорами и бортовым вычислителем (до 5 одновременно работающих вычислительных модулей).

2016.02.01 This robot changes how it looks depending on your personality.

2015.09.17 Ученые из Томска создали искусственный интеллект

robotrends.ru

10 важных, но пугающих успехов в развитии искусственного интеллекта

У Стивена Хокинга, Билла Гейтса и Элона Маска есть кое-что общее, и это не богатство или интеллект. Все они боятся апокалипсиса с участием ИИ. Это гипотетический сценарий, по которому искусственный интеллект становится доминирующей формой жизни на Земле. Это может быть восстание машин, которые возомнят себя богами или, что еще хуже, решат уничтожить человечество и провозгласить Землю своей собственностью.

Но случится ли апокалипсис с ИИ — большой вопрос. Что побудило авторитетных и всемирно известных людей вроде Маска и Хокинга во всеуслышание заявлять о своих опасениях по поводу этого гипотетического сценария? Могут ли голливудские фильмы вроде «Терминатора» оказаться пророческими? Давайте узнаем, почему многие люди, известные своим авторитетом и заслуживающие доверия, обеспокоены восстанием машин и почему это уже происходит. Отчасти.

Они учатся лгать и обманывать

Ложь — универсальное поведение. Люди делают это постоянно, и даже некоторые животные, как белки или птицы, прибегают к ней ради выживания. Тем не менее ложью не ограничены люди и животные. Ученые из Технологического института Джорджии разработали роботов с искусственным интеллектом, способных обманывать и лгать. Исследовательская группа под руководством профессора Рональда Аркина надеется, что их роботов смогут использовать военные в будущем.

После того как их доделают, роботы смогут выступать с военными на поле боя. Они будут выступать в качестве охранников, защищая боеприпасы и провиант от врагов. Изучая искусство лжи, эти ИИ смогут «выиграть время, пока не прибудет подкрепление», изменяя стратегии патрулирования, чтобы обмануть других интеллектуальных роботов или людей. Ну, во всяком случае так планируют ученые.

Правда, профессор Аркин признал, что имеются «значительные этические проблемы» в отношении его исследований. Если результаты его работы попадут не в те руки, это будет катастрофа.

Они начинают отнимать у нас рабочие места

Многие из нас боятся, что ИИ и роботы всех убьют, но ученые говорят, что нам стоит беспокоиться о чем-то менее ужасном — о том, что машины уничтожат наши рабочие места. Некоторые эксперты переживают, что достижения в сфере искусственного интеллекта и автоматизации могут привести к тому, что многие люди потеряют свои рабочие места — их заберут машины. В одних только США свыше 250 000 роботов выполняют работу, предназначенную для людей — а сколько их будет в восточных странах, где производят 90% мировой техники? И цифры растут ежегодно.

Не только рабочие беспокоятся о том, что машины заберут у людей работу; эксперты ИИ тоже переживают. Эндрю Нг из проекта Google Brain Project и главный ученый Baidu (китайский эквивалент Google) выразил обеспокоенность в связи с опасностью развития искусственного интеллекта. ИИ угрожает нам, поскольку может делать «почти все лучше, чем кто-либо еще». Даже играть в го.

Уважаемые учреждения также выпустили исследования, отражающие эту проблему. К примеру, Оксфордский университет провел исследование, согласно которому в следующие 20 лет 35% рабочих мест в Великобритании будут под управлением ИИ.

Они становятся умнее хакеров среди людей

В голливудских фильмах хакеры выглядят классно. В реальной жизни — кхм, нет. Это просто ребята, которые сидят за своими девайсами, сосредоточенно печатая, вечно уставшие и с вечной чашкой кофе.

В реальной жизни хакерство может быть скучным, но в плохих руках это опасный инструмент. Еще более опасен тот факт, что ученые разрабатывают крайне продвинутые системы ИИ, чтобы бороться с «плохими хакерами». В августе 2016 году семь команд приняли участие в Cyber Grand Challenge, проводимом DARPA. Целью этого конкурса было придумать разумный ИИ для взлома, который сможет поражать уязвимости врагов и параллельно с этим находить собственные слабые места, «защищая свою производительность и функциональность».

И хоть ученые разрабатывают хакеров в лице ИИ ради общего блага, они признают, что в чужих руках их сверхразумные системы будут сеять хаос и разрушения. Представьте себе, что будет, если сверхразумный ИИ заполучит контроль над автономными хакерами. Люди окажутся беспомощными.

Они начинают понимать наше поведение

Facebook, несомненно, является самой влиятельной и мощной социальной медиаплатформой сегодня. Для многих из нас, но в большей степени — для западного мира, он стал неотъемлемой частью нашей повседневной рутины, как еда. Всякий раз, когда мы используем эту социальную сеть, мы неосознанно взаимодействуем с искусственным интеллектом. Во время посещения Берлина Марк Цукерберг объяснил, как Facebook разрабатывает искусственный интеллект, чтобы понимать наше поведение.

Пытаясь понять, как мы ведем себя или «взаимодействуем с элементами» при посещении Facebook, ИИ делает рекомендации о том, что могло бы быть нам интересно или соответствовало бы нашим предпочтениям. Цукерберг рассказал о своих планах разработать еще более продвинутый ИИ для таких областей, например, как медицина. Сейчас ИИ Facebook может лишь распознавать паттерны и учиться, но в будущем, как надеется Facebook, ученые создадут разумный ИИ, способный учить новые навыки и улучшать себя. И это либо улучшит нашу жизнь, либо станет нашим последним изобретением.

Они заменят нам любовников

Многие голливудские фильмы, из недавних — «Из машины» и «Она» — взяли за основу идею о том, что люди влюбляются и имеют сексуальные отношения с роботами. Возможно ли это в реальной жизни? Ответ: да, и очень скоро. Доктор Ян Пирсон, футуролог, в 2015 году выдвинул предположение, что к 2050 году секс с роботами станет более распространенным, чем секс с людьми. Доктор Пирсон сотрудничает с Bondara, одним из ведущих секс-шопов Великобритании.

В его докладе есть и другие прогнозы: к 2025 году очень состоятельные люди получат доступ к некоторой форме роботам для секса с искусственным интеллектом. К 2030 году каждый человек будет участвовать в некоторой форме виртуального секса почти так же, как сегодня смотрит порнографию. К 2035 году многие люди будут иметь игрушки для секса, которые будут способствовать сексу в виртуальной реальности. И к 2050 году секс с роботом станет нормой.

Конечно, многие люди настроены против секса с умными роботами. Кэтлин Ричардсон, например, считает, что сексуальные отношения с машинами установят планку нереалистичных ожиданий, а это плохо скажется на отношении к женщинам.

Они становятся все более похожими на людей

Это Ян-Ян, машина с искусственным интеллектом, которая сердечно пожмет вашу руку и тепло вас обнимет. Ян-Ян разработал Хироши Исигуро, японский эксперт по роботам, и Сун Ян, китайский профессор робототехники. Ян-Ян похожа на Сун Ян, а названа в честь ее дочери.

Ян-Ян не единственный робот, который выглядит до ужаса похожим на человека. Сингапурский технологический университет в Наньянге также разработал собственную версию такого робота. На видео ниже — Надин, робот с искусственным интеллектом, который работает в университете. Помимо того, что это привлекательная брюнетка с прекрасными волосами и нежной кожей, Надин может улыбаться, приветствовать и встречать людей, пожимать руку и поддерживать зрительный контакт. Она даже может узнавать гостей и поддерживать с ними беседу на основе предыдущих бесед.

Они начинают чувствовать

Что отличает людей от роботов? Думаете, интеллект? Не-а. ИИ намного умнее нас. Внешний вид? Не-а, ученые разработали роботов, которые весьма похожи на людей. Единственное, что осталось у нас отличительного, — это наша способность испытывать эмоции. К сожалению, многие ученые работают над тем, чтобы отнять у нас и эту уникальную черту.

Эксперты из Microsoft Application and Services Group в Восточной Азии создали искусственную программу, которая может «испытывать» эмоции и разговаривать с людьми «по-человечески». ИИ по имени Xiaoice отвечает на вопросы, как 17-летняя девочка. Если она не знает тему, она может приврать. Если ее уличить во лжи, они разозлится или смутится. Xiaoice может быть саркастичной, мнительной и нетерпеливой — эти качества нам всем хорошо известны.

Непредсказуемость Xiaoice делает общение с ней очень похожим на общение с человеком. Пока такой ИИ в диковинку, и китайцы общаются с ним, когда хотят повеселиться или когда скучно. Но ее создатель работает над улучшением Xiaoice. Кто знает, может Xiaoice станет бабушкой Skynet.

Они скоро влезут нам в голову

Разве не было бы прекрасно выучить французский за пару минут, просто загрузив его в мозг? Невозможное может стать возможным уже в ближайшем будущем. Рэй Курцвейл, футуролог, изобретатель и технический директор Google, предсказывает, что к 2030 году «наноботы, имплантированные в наши мозги, сделают нас богоподобными». С крошечными роботами в голове мы сможем получать и запоминать любую информацию в считанные минуты. Мы сможем складывать в архив наши воспоминания и мысли и даже отправлять и получать письма, фото и видео прямо в голову.

Курцвейл, который занимается разработкой искусственного интеллекта в Google, считает, что имплантируя наноботов в голову, мы будем «в большей степени людьми, уникальнее и даже богоподобными». При должном подходе наноботы будут способны на удивительные вещи вроде лечения эпилепсии или улучшения нашего интеллекта, памяти и даже «человечности». Конечно, не обходится и без потенциальных угроз. Мы пока вообще не знаем, как работает мозг, и имплантация наноботов кажется сомнительным делом. Кроме того, злобный ИИ может получить над нами контроль и сделать нас безвольным зомби, как в лучших теориях заговора.

Они становятся оружием

В попытке обуздать «нарастающую военную мощь Китая и России», Пентагон обозначил свой бюджет в 12-15 миллиардов долларов на 2017 год. Американские военные знают, что если они хотят быть впереди своих врагов, им придется использовать искусственный интеллект. Пентагон планирует использовать миллиарды на разработку машин глубокого обучения и автономных роботов, а также других форм новой технологии. Не удивлюсь, если через пару лет военные выпустят на поле брани роботов-убийц.

Использование ИИ во время войны может спасти тысячи жизней, но оружие, обладающее разумом и выступающее самостоятельно, представляет угрозу даже для своих создателей. Такое оружие не только может уничтожать врагов, но и невинных людей — и глазом не моргнет.

Этого ученые, конечно, хотели бы избежать, поэтому более тысячи экспертов области, собравшиеся на Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту в Аргентине в 2015 году, подписали открытое письмо, призывающее запретить развитие автономного оружия и использования ИИ в военных целях. Но что может сделать письмо. Сейчас мы находимся на пороге очередной революции в военной сфере, и кто победит в ней, тот станет самой мощной страной в мире и, возможно, поспособствует вымиранию людей как вида.

Они начинают учиться не тому

В попытке препятствовать возможному восстанию машин, ученые разрабатывают новые методы, которые позволят машинам отличить правильное от неправильного. В процессе этого ИИ станет более отзывчивым и… человечным. Мюррей Шанахан, профессор когнитивной робототехники в Имперском колледже Лондона, считает, что это ключ к спасению людей от уничтожения силами ИИ.

Ученые во главе с Марком Ридлом и Брентом Харрисоном из Школы интерактивных вычислений в Технологическом институте Джорджии пытаются привить человеческую этику ИИ, буквально рассказывая ему сказки. Звучит просто, но в этом есть смысл. В реальной жизни мы рассказываем сказки детям, прививая им человеческие ценности. ИИ сейчас как ребенок. Он действительно не знает, что правильно, а что нет.

Тем не менее есть также большая опасность в обучении роботов с искусственным интеллектом человеческим ценностям. Если поворошить историю человечества, можно найти, что, несмотря на изучение правильного и неправильного, люди по-прежнему способны творить неописуемое зло. Достаточно взглянуть на Гитлера и других тиранов глобального уровня. Если люди способны на такое зло, что мешает мощному ИИ делать то же самое?

hi-news.ru