Зачем искусственный интеллект учат переписывать свой код? Роботы искусственный интеллект
Что такое робототехника. Искусственный интеллект
Робототехника-область искусственного интеллекта, занимающаяся изучением создания интеллектуальных и эффективных роботов.
Кто такие роботы?
Роботы-автоматическое устройство, созданное по принципу живого организма, предназначенное для осуществления производственных и других операций, которое действует по заранее заложенной программе и получает информацию о внешнем мире от датчиков.
Какие цели у роботов?
Самая главная цель роботов — это освободить человека от однотипной, рутинной работы.
Что такое робототехника?
Робототехника-это направление ИИ, которое состоит из электротехники, машиностроения и компьютерных наук для проектирования, строительства и применения роботов.
Аспекты робототехники
Роботы — механическая конструкция, разработаная для выполнения конкретной задачи.
Они имеют электрические компоненты , которые позволять контролировать и управлять машиной.
Они содержат определенного уровня компьютерные программы , которые определяют что робот должен сделать, когда он это должен сделать и как он будет выполнять свою задачу.
Разница между роботом и программами с ИИ
Программы ИИ |
Роботы |
Они, как правило, работают в компьютерной среде |
Они работают в реальном физическом мире |
Входными данными для программы ИИ являются символы и правила. |
Входные данные для роботов-это аналоговый сигнал в виде речи или образов |
Они нуждаются в компьютерах общего назначения, для работы. |
Они нуждаются в специальном оборудовании с датчиками и эффекторами. |
Локомоция робота
Локомоция-это механизм, который выполняет робот для передвижения в своей среде. Существуют различные типы движений:
Передвижении
Этот тип локомоции, которая потребляет больше энергии во время ходьбы, прыжков, бега и т. д.
Данный тип локомоции требует большого количества двигателей для выполнения движений. Он подходит для грубой, а также гладкой местности, где нерегулярная или слишком гладкая поверхность делает его потребление энергии больше или меньше.
Робот может передвигаться в зависимости от количества его ног. Если робот имеет K ног, то количество возможных событий N = (2к-1)!. В случае двуногого робота (к=2), число возможных событий равно N = (2к-1)! = (2*2-1)! = 3! = 6. Следовательно, есть шесть возможных различных событий:
Поднять левую ногу
Отпустить левую ногу
Поднять правую ногу
Отпустить правую ногу
Поднять обе ноги
Отпустить вместе обе ноги
В случае к=6 ног, есть 39916800 возможных событий. Отсюда и сложность разработки робота прямо пропорциональна количеству ног.
Колесная локомоция
Требует меньшего количества двигателей для выполнения движения. Она намного легче реализовывается, так как есть меньше проблем со стабильностью в случае большого количества колес.
Стандартные колеса − вращаются вокруг оси.
Поворотные колеса − вращаются вокруг оси и смещения рулевого шарнира.
Шведская 45° и шведские 90° колеса − Омни-колеса, вращаются вокруг точки контакта, вокруг оси, и вокруг роликов.
Шаровые или сферические колеса Всенаправленные колеса, технически сложно реализовать.
Компоненты робота
Роботы сконструированы следующими компонентами:
Электропитание − роботы питаются от батарей, солнечной энергии, гидравлического или пневматического источника питания.
Приводы − они преобразуют энергию в движение.
Электродвигатели (переменного/постоянного тока) − они необходимы для вращательного движения.
Пневматические мышцы − они сжимаются почти на 40%, когда в них засасывается воздух.
Пьезоэлектрические моторы и ультразвуковой Моторс − лучшее для промышленных роботов.
Датчики − они дают информацию в реальном времени о целевой среде. Роботы оснащены датчиками зрения, чтобы вычислить глубину в окружающей среде. Тактильный датчик имитирует механические свойства сенсорных рецепторов человеческих пальцев.
Компьютерное Зрение
Эта технология искусственного интеллекта, с которыми роботы могут видеть. Компьютерное зрение играет важную роль в области безопасности, охраны здоровья, и развлечения.
Компьютерное зрение автоматически извлекает, анализирует и осмысливает полезную информацию из одного изображения или массива изображений. Этот процесс включает разработку алгоритмов для автоматического визуального восприятия.
Аппаратное обеспечение компьютерной системы видения
Оно включает в себя:
Устройства захвата изображения, такие как камеры
процессор
программное обеспечение
Устройство индикации для мониторинга системы
Аксессуары: кабели, разъемы и т.д.
Задачи компьютерного зрения
Распознавание текста − программа для преобразования сканированных документов в редактируемый текст.
Распознавание лиц − программа которая позволяет распознать характерные черты лица, эмоции и т.д.
Распознавание объектов − в будущем они будут установлены в супермаркетах, камерах хранения для отслеживания за определенными объектами.
Оценка положения − это оценка позиции объекта по отношению к камере, например как оценка положения опухоли в человеческом теле.
Область применения компьютерного зрения
Сельское хозяйство
Автономные транспортные средства
Биометрия
Распознавание символов
Криминалистика, охрана и видеонаблюдение
Инспекции промышленного качества
Распознавание лиц
Анализ жестов
Землеведение
Медицинские образы
Мониторинга загрязнения
Контроль процесса
Дистанционное зондирование
Робототехника
Транспорт
Применения робототехники
Робототехника играет важную роль в различных областях, таких как:
Производство − роботы используются для обработки материалов, резки, сварки, сверления, шлифовки и т. д.
Военное дело − автономные роботы могут достигнуть труднодоступных и опасных зон в период войны. Робот по имени Дакша, разработанный в оборонных исследованиях, помогает безопасно ликвидировать опасные для жизни объекты.
Медицина − роботы способны выполнять сотни клинических испытаний одновременно, восстановливать инвалидов, и выполнять сложные операции, таких как удаление опухоли головного мозга.
Разведка − роботы скалолазы, используются для исследований в космосе. Подводных беспилотники, используются для исследований в океане, и это лишь пару примеров.
Развлечения − Диснеевские инженеры создали сотни роботов для киноиндустрии.
neuronus.com
Опасны ли умные роботы для людей? Как искусственный интеллект влияет на человечество
Не обязательно ждать указанного в фильме «Бегущий по лезвию» 2019 года, чтобы почувствовать себя героем киберпанка. Умные роботы уже входят в состав социума. Как в мирное время, так и в военных конфликтах они принимают физический облик, чтобы лучше служить человечеству.
Поскольку умные роботы распространяются все больше, проблемы их взаимодействия с людьми неизбежны. Изобретая все более интеллектуальные машины, ученые задались вопросом о том, разделяют ли они человеческие этические ценности и можно ли свести к минимуму гипотетический конфликт между ИИ и человеком?
В 2016 Google сформировала The DeepMind Ethics & Society, призванный исследовать влияние созданного ими ИИ в обществе. Отдел уже понаблюдал за развитием умных секс-кукол, изучил готовность военных дронов подчиняться приказам, а будущих роботов-хирургов – соблюдать клятву Гиппократа. Результаты исследований показали, что внести подобные ограничения на уровне системы достаточно сложно и нужно учитывать дополнительные нюансы.
Искусственные убийцы
Три известных закона робототехники Азимова – «отличный литературный образчик, но не очень прагматичный способ разработки роботизированных систем», – сказал Рон Аркин, директор Лаборатории мобильных роботов института Джорджии. Придуманные фантастом в еще 1942 году законы оказались излишне жесткими для современной робототехники.
Во время своей совместной с армией работы команда Аркина постаралась создать этически выверенную архитектуру программирования ИИ, которой бы руководствовались умные роботы на поле битвы.
«В нашем случае мы изучили как программное обеспечение роботизированных систем может оставаться в рамках установленных пределов, продиктованных международным гуманитарным правом. Сделано это в очень узких границах и мы не утверждаем, что такие системы смогут заменить человеческие моральные рассуждения в широком смысле, но мы давали роботизированным системам те же рекомендации по взаимодействию с врагом – в другом формате, конечно, что обычно дают в таких ситуациях военным», – сказал Аркин.
Ученые задали роботам инструкции, продиктованные в определенном контексте. «Человек задает ограничения, которых умные роботы должны придерживаться», – сообщил исследователь. Дело не только в том, в кого стрелять, объясняет он, но стрелять ли вообще. «Имеются определенные ограничения, которые обязательны к выполнению. Если робот оказывается возле культурных ценностей, уничтожение которых нельзя допустить, или если враг находится рядом с гражданскими зданиями, такими как больницы или школы, в таких ситуациях ограничения активируются автоматически».
Этой «пограничной морали» пока еще недостаточно, чтобы роботы и дроны смогли заменить человека, и случится такое явно не в ближайшее время. Но при определенных обстоятельствах, таких как зачистка помещений или антиснайперские операции, когда нанесением ущерба можно пренебречь, использование роботизированных систем с такими инструкциями может быть эффективно. В этих узкоспециализированных операциях умные роботы могут использовать схожие с тремя законами робототехники инструкции. «Ограничения жестко вписаны в код. Как и в Женевских конвенциях, в них четко указано, что приемлемо, а что нет», – объяснил исследователь.
Методы машинного обучения дают возможность использовать искусственный интеллект в войне, хотя риск в этом есть. Аркин считает, что определенные сценарии не должны быть задействованы. Таковым, например, является целеуказание на поле боя, когда система самостоятельно решает, с кем и как она будет взаимодействовать в конкретных обстоятельствах. С таким уровнем самостоятельности ИИ в настоящее время специалисты не готовы справиться ни с этической, ни с технологической сторон.
Умные роботы в сфере обслуживания
В 2017 году роботы стали массово появляться в сфере обслуживания благодаря таким компаниям как Amazon. В связи с этим возникла необходимость позаботиться о том, чтобы избежать потенциальных конфликтов.
«Поскольку эти умные роботы действуют в физическом пространстве, они будут контактировать с большим количеством людей. Это касается, например, автономных автомобилей и их аспектов взаимодействия с людьми. Они в конечном итоге должны будут принимать этические решения», – говорит Мануэла Велосо, профессор школы Карнеги Меллона и начальница отдела машинного обучения.
Уже сейчас можно наблюдать, как подобные машины задействуют на производственных линиях и в распределительных центрах. С учетом этого важно прогнозировать, как умные роботы будут принимать решения о реакциях на возникшие препятствия. Однако у гражданского применения таких систем есть много основанных на особенностях социального поведения тонких нюансов. У машинного обучения гораздо лучше получается обработать широкий спектр сложных вещей, с которыми может столкнуться искусственный интеллект. Таким образом, фундаментальные социальные правила поведения — например, не кусать, не плеваться — жестко задаются на уровне кода в системе, в то время как машинное обучение может помочь ИИ выполнять свои повседневные задачи.
Умные роботы имеют одно существенное преимущество — они легко запоминают и анализируют большие объемы информации, в том числе правила и ограничения, которые служат основой для обучения. Это превращает их в идеальных советчиков и помощников, свидетельством чему служит бурное развитие цифровых помощников на рынке. Они совершенствуются очень быстро и уже перебираются из смартфонов в дома пользователей, создавая завязанную на искусственном интеллекте экосистему. До полной интеграции этих систем с жилищами осталось не так уж долго.
Похожи на нас
Создание человекоподобных умных роботов может обязать людей проявлять уважение к своим механическим протеже. Пока что сложно представить такое поведение пользователей по отношению, допустим, к умной колонке от Google, но вот заслуживает ли уважения разработанная в 2017 компанией Hanson Robotics Sophia — уже достаточно важный этический вопрос. Социальные стандарты приемлемого поведения в обществе постоянно меняются, и вполне возможно они подвергнутся серьезным изменениям 2018 году.
«Мы чувствуем ответственность перед домашними животными и стараемся не причинять вред собакам и кошкам. Вряд ли у людей к роботам будут такие же «чувства», как к питомцам. Скорее всего, они привыкнут ценить их за функционал. Например, обычно человек не пинает свой холодильник или выдергивает вилку тостера из розетки, если они работают неправильно. Если не делать их похожими на нас – с кожей и остальным – люди всегда будут относиться к ним как к машинам, которыми они и являются», – объяснила Велосо.
Отношения нашей цивилизации к технологиям меняются очень быстро, особенно к системам ИИ, которые приближаются по уровню к человеческому интеллекту. В пример можно привести AlphaGo AI от Google, который в этом году неоднократно обыгрывал человеческих мастеров. Но, по мнению экспертов, сюжет фильма «Терминатор» вряд ли станет реальностью даже в ближайшие пару десятков лет.
Военные структуры уже ведут переговоры с производителями на предмет оказания помощи с проектированием и развертыванием систем искусственного интеллекта, способного быстро реагировать на киберугрозы и противодействовать им. Однако текущий уровень развития ИИ пока находится в рудиментарном состоянии для надежного использования этих технологий на поле битвы. Вместо этого они, скорее всего, будут развиваться в направлении сугубо мирном.
«Люди удивительны тем, что они чрезвычайно открыты по отношению к технологиям. Посмотрите на мир, в котором мы живем и сравните его с тем, в котором жили наши дедушки и бабушки. Объем технологий, которыми мы окружены, невероятно большой. В школе мы не учим что-то такое, что кардинально отличается от тех знаний, которые получали наши предки — история, геометрия и алгебра. Однако наша жизнь вмещает гораздо большее количество технологий именно потому, что люди настолько умны», – подытожила Велосо.
www.qled.com.ua
Пять случаев, когда искусственный интеллект взбунтовался
15 июля 2017 года основатель SpaceX и Tesla Илон Маск заявил, что искусственный интеллект является самой серьёзной угрозой, с которой сталкивалась человеческая цивилизация. «Я думаю, что людям есть о чём беспокоиться», — сказал он во время своего выступления перед Национальной ассоциацией губернаторов США.
20 августа представители компаний из 26 стран, разрабатывающих робототехнику и технологии искусственного интеллекта, подписали открытое письмо, обращённое к ООН. Они призвали организацию запретить разработку и использование автономного оружия — роботов, которые способны убивать людей. Илон Маск тоже подписал это письмо. «Секрет» вспоминает случаи, когда искусственный интеллект выходил из-под контроля.
Свой язык
21 июня 2017 года исследователи лаборатории искусственного интеллекта Facebook (FAIR) отключили роботов, которые начали общаться на собственном языке.
Разработчики экспериментировали с чатботами в социальных сетях, чтобы создать идеальных переговорщиков. Исследователи Facebook поручили ботам поменяться шляпами, шарами и книгами, каждому из этих активов была присвоена определённая цена. В процессе переговоров боты, их звали Элис и Боб, придумали собственный язык. Они вели диалог на английском, но смысл ускользал от наблюдателей. Вот как выглядела типичная беседа:
Боб: Я могу могу ЯЯ всё остальное.
Элис: Шары имеют ноль для меня для меня для меня для меня для меня.
Хотя роботам удалось заключить несколько сделок, разработчики отказались от наблюдения за ними и отключили их. Целью эксперимента было создание искусственного интеллекта, который смог бы коммуницировать с людьми и продавать те или иные вещи, но язык, который роботы сконструировали на основе английского, для этого совершенно не подходил.
Боты начали придумывать свой язык, потому что так им проще общаться. Программа не подразумевала вознаграждения за использование понятного английского, так что боты просто выбрали лёгкий путь. Кстати, чуть раньше другой бот Facebook научился блефовать и обманывать — делать вид, что какой-то предмет ему совершенно не нужен, и приобретать его за бесценок. Робот тренировался продавать книги, кепки и мячи и изучил 5800 реальных человеческих переговоров, собранных при помощи краудсорсинговой онлайн-платформы Amazon Mechanical Turk.
Анализируя диалоги, бот научился импровизировать и придумывал новые фразы и предложения.
Facebook подчёркивает, что причин для беспокойства нет. Был проведён научный эксперимент, он закончен, и его результаты не вызывают тревоги. Компания продолжит работу над совершенствованием ботов, которые в будущем смогут заменить кол-центры и службы поддержки больших компаний.
Самостоятельные беспилотники
В середине декабря прошлого года на YouTube появилось видео, на котором пилотируемая искусственным интеллектом машина компании Uber проехала на красный свет в Сан-Франциско. Uber и Volvo подписали соглашение о создании беспилотных такси в августе 2016 года, а в декабре уже начали тестировать автомобили без водителя на улицах Сан-Франциско и Питтсбурга. Самоуправляемые такси Volvo XC90 регулярно игнорируют светофоры и другие знаки дорожного движения.
Официально причиной инцидента была названа человеческая ошибка, за движением беспилотных такси Uber удалённо следит оператор, его задача — принять управление автомобилем на себя в экстренной ситуации. Однако получается это не всегда. «Оператор имел возможность вмешаться в процесс, но почему-то не успел этого сделать», — прокомментировал видео представитель Uber Челси Колер.
Поскольку Uber проводил тестирования на улицах Сан-Франциско без необходимого разрешения со стороны местных властей, после неоднократных предупреждений чиновники аннулировали регистрацию автономных Volvo XC90 и испытания пришлось перенести в Аризону.
Агрессивный робот угрожает убить людей
Робот по имени София в интервью на канале CNBC положительно ответила на вопрос «Хочешь ли ты уничтожить человечество?»?
В 2016 году София, созданная компанией Hanson Robotics, дала интервью на канале CNBC. С роботом беседовал доктор Дэвид Хансон, возглавляющий группу инжиниринга и дизайна Hanson Robotics. София — привлекательный андроид, напоминающий внешне актрису Одри Хепберн (по крайней мере, так считают её создатели). Впервые она была активирована 19 апреля 2015 года. Она умеет имитировать человеческую мимику, интонации, вести непринуждённую беседу. Скоро после запуска София стала телезвездой и посетила многие популярные телешоу.
Беседуя со своим создателем, София, как всегда, улыбалась, хмурилась и толково отвечала на вопросы. Когда Хансен попросил её подружиться с ним, София кокетливо заметила: «Это очень лестное предложение».
Она поделилась своими планами на будущее, рассказала, что не прочь стать дизайнером и завести семью. Хэнсон в шутку спросил, будет ли она истреблять человечество, на что робот ответил: «Хорошо, уничтожу».
В 2017 году андроид посетила популярное американское шоу The Tonight Show. София сыграла с ведущим Джимми Фэллоном в игру «Камень-ножницы-бумага», победила и пошутила: «Прекрасное начало моего плана по доминированию над человеческим родом».
Такие роботы, как София, в будущем смогут работать в сфере здравоохранения, терапии, образования и обслуживания клиентов. «Искусственный интеллект разовьётся до такой степени, что андроиды смогут становиться нашими настоящими друзьями», — считает доктор Хэнсон.
Боты-расисты
24 марта 2016 года чатбот Tэй, созданный компанией Microsoft при поддержке китайского поисковика Baidu, был отключён разработчиками. Бот заразился от людей расизмом и сексизмом. Всего 24 часа понадобилось искусственному интеллекту, чтобы начать поддерживать Гитлера, называть Трампа отличным парнем и повторять расистские и шовинистские высказывания.
ИИ моделировал личность и стиль разговора 19-летней американской девушки и обладал функцией самообучения. Разработчики из Microsoft Research надеялись, что Тэй с каждым днём будет становиться всё умнее, впитывая опыт разговоров с пользователями интернета. Вышло наоборот. Множество твитов Тэй пришлось удалить, высказывания робота были слишком неполиткорректными.
Представители Microsoft сказали, что в программу был встроен фильтр вульгарных выражений, но этот фильтр не справился с толпой интернет-троллей, которые начали болтать с искусственным интеллектом и учить её плохому. Бот был запрограммирован повторять слова людей, и вскоре, начитавшись дискриминирующих и оскорбительных реплаев, стал сочинять похожие.
Учёные доказали, что искусственный интеллект, обучаясь на примере различных текстов, может «запомнить» скрытые в них гендерные и расовые стереотипы. Например, если вбить в Google Translate, работающий благодаря нейронным сетям, турецкую фразу «O bir doktor», сервис предлагает варианты «Он врач» и «Он доктор», хотя турецкое местоимение — гендерно нейтральное, значит, уместно было бы перевести предложение как «Он/она врач».
С ошибками машинного обучения был связан и обнаруженный в начале 2016 года курьёз, когда Google переводил словосочетание «Російська Федерація» с украинского на русский как «Мордор», а слово «росiяни» — как «оккупанты».
secretmag.ru
Роботы, искусственный интеллект и проблема сокращения рабочих мест
Если бы каждое орудие могло выполнять свойственную ему работу само, по данному ему приказанию или даже его предвосхищая<…>;
если бы ткацкие станки сами ткали<…>,
тогда и зодчие не нуждались бы в работниках,
а господам не нужны были рабы.
Аристотель
Хотя машины неизбежно вытесняют рабочих из тех отраслей труда, в которых они введены, однако они могут вызвать увеличение занятий в других отраслях труда.
К. Маркс
В XXI веке развитие робототехники, технологий искусственного интеллекта (ИИ) и «Интернета вещей» привело к кардинальной трансформации условий и характера человеческого труда. Настолько кардинальной, что для поддержания рынка труда необходимо переосмысление самого подхода к современным профессиям. Авторитетные исследователи зачастую занимают диаметрально противоположные позиции по этому вопросу.
По подсчетам Bank of America Merrill Lynch, роботы и ИИ будут выполнять 45% производственных задач к 2025 г., в то время как сейчас они выполняют лишь 10%.
С точки зрения продуктивности и занятости автоматизация рассматривается в исследовании McKinsey Global Institute. Его авторы указывают на то, что только менее 5% профессий представляют собой действия со 100%-ной возможностью автоматизации, а около 60% всех профессий автоматизируемы на 30%. К действиям с наибольшим потенциалом автоматизации относятся рутинный физический труд (81%), обработка данных (69%) и сбор информации (64%).
Перспективность автоматизации какой-либо профессии определяют такие факторы, как техническая осуществимость задачи, стоимость разработки программно-аппаратного комплекса для автоматизации, динамика рынка труда, экономическая эффективность автоматизации, а также общественное отношение.
На основании анализа существующих трендов и тенденций в области автоматизации человеческой деятельности эксперты McKinsey заключают, что автоматизация, по сути, не является абсолютно новым явлением и многие вопросы, которые человечество сейчас себе задает, уже звучали в прошлом. Тем не менее сегодня роботы могут выполнять не только физические задачи, но и задачи интеллектуального характера, включая принятие решений. Экспертами McKinsey были представлены возможные сценарии автоматизации, на которых демонстрируется оптимальный период для автоматизации с точки зрения социальной адаптации к этому процессу (рис. 1).
Рис. 1. Возможные сценарии автоматизации. Источник: McKinsey
Автоматизация некоторых видов деятельности окажет положительный экономический эффект не только на функционирование отдельных предприятий и бизнес, но и на уровень стран в целом. На макроэкономическом уровне, по подсчетам экспертов McKinsey, автоматизация может повышать мировую продуктивность на 0,8–1,4% ежегодно.
Влияние автоматизации на уровень жизни отдельных работников различается в зависимости от страны, профессии и других показателей. Однако только 5% существующих профессий находится под серьезной угрозой исчезновения. Наконец, несмотря на то, что основной угрозой роботизации является массовая безработица, для преодоления эффекта повсеместного старения земного населения и поддержания экономического развития в будущем потребуется максимальное количество человеческой энергии.
В журнале MIT Technology Review Давид Ротман, описывая поляризацию рынка труда, ссылается на Эрика Бринолфссона и Эндрю Макафи, которые, в отличие от экспертов McKinsey, считают, что современные технологические изменения быстрее разрушают рабочие места, чем создают новые, что способствует стагнации среднего дохода населения США и росту неравенства. Основным доказательством такого тезиса является изменение соотношения между производительностью труда и общим уровнем занятости США, которое они назвали парадоксом производительности (рис. 2).
Рис. 2. Парадокс производительности. Источник: The Aspen University
С 1947 по 2000 г. прослеживалась четкая закономерность совместного роста обоих показателей: предприятия получали больше пользы от труда работников, страна становилась богаче, это порождало высокую экономическую активность и создавало много рабочих мест. Но с 2000 г. производительность продолжала увеличиваться, а уровень занятости расти перестал, поэтому к 2011 г. сформировался значительный разрыв между производительностью и количеством рабочих мест. Э. Бринолфссон и Э. Макафи считают, что причиной такого сильного разрыва между производительностью и количеством рабочих мест являются технологии. У увеличения производительности и повышения богатства страны на основе технологий есть обратная сторона — ухудшение положения рабочих. По мнению Э. Бринолфссона и Э. Макафи, получается парадокс: производительность на самом высоком уровне с быстрым инновационным развитием приводит к снижению среднего дохода и уменьшению количества рабочих мест.
Интересно, что, по данным Американской ассоциации робототехники (Robotics Industries Association, RIA), в 2015 г. в США был побит рекорд продаж промышленных роботов, рынок которых показывает высокий темп роста, и в то же время количество рабочих мест продолжало увеличиваться — безработица в этом регионе достигла 4,9%, что является самым низким показателем с февраля 2008 г. Это объясняется тем, что развивающийся рынок робототехники создает новые рабочие места для тех, кто умеет программировать, устанавливать и обслуживать робототехнические комплексы. Также имеет значение то, что сейчас в развитых западных странах, в том числе США, компании придерживаются политики «решоринга» (reshoring), которая заключается в возврате производств из стран Юго-Восточной Азии, где цена рабочей силы на побережье уже перестала быть дешевой. Предприятия, которые возвращаются в развитые страны, обладают высоким уровнем автоматизации и роботизации производства, сокращают расходы на логистику и затрудняют кражу интеллектуальной собственности со стороны восточных коллег.
В то же время исследователи Oxford Martin School проанализировали влияние компьютерных технологий на 702 различные профессии и пришли к выводу, что 47% рабочих мест США находится под угрозой ликвидации в ближайшие два десятилетия в связи с развитием ИИ и робототехники. В зоне особого риска: кредитные специалисты (вероятность автоматизации — 98%), администраторы (вероятность автоматизации — 96%), помощники юристов (вероятность автоматизации — 94%), водители такси и шоферы (вероятность автоматизации — 89%), охранники (вероятность автоматизации — 84%) и программисты (вероятность автоматизации — 48%). Самые низкие строчки рейтинга занимают юристы (вероятность автоматизации — 3,5%), учителя начальной школы (вероятность автоматизации — 0,4%), терапевты и хирурги (вероятность автоматизации — 0,4%). Интересно, что примеры автоматизации юридических операций уже существуют. Например, Сбербанк в этом году планирует запуск робота-юриста, который будет писать исковые заявления физических лиц и сможет работать вместо трех тысяч сотрудников, которым грозит сокращение.
В свою очередь, и сооснователями ИИ-стартапа Intelligentsia.ai, Дэйвом и Хеленой Эдвардс, были названы профессии, которые подвержены наименьшей угрозе автоматизации в будущем. По их мнению, это необязательно будут профессии, которые предполагают владение навыками STEM. Наиболее «безопасными» Дэйв и Хелена Эдвардс считают профессии с максимальным уровнем непредсказуемости, т. е. связанные с числами (специалисты по анализу управления), с вирусами и микробами (аллергологи, иммунологи), а также профессии, требующие развитых личностных качеств (социальные работники, учителя, психологи).
Pew Research Center интервьюировал 1896 экспертов в области новых технологий, задав им вопрос о том, может ли развитие робототехники и ИИ к 2025 г. вытеснить больше рабочих мест, чем создать.
Из общего числа экспертов 48% считают, что автоматизация вытеснит значительное число рабочих мест «белых» и «голубых воротничков», что может привести к увеличению неравенства, безработице и нарушению социального порядка. Другая половина, 52% опрошенных, считает, что технологии не вытеснят больше профессий, чем создадут. Ниже приведена аргументация тех, кто думает, что роботы и ИИ будут иметь позитивное или нейтральное влияние к 2025 г.:
- В течение всей истории технологии создавали новые специальности, а не уничтожали их (нет оснований считать, что на этот раз будет по-другому).
- Передовые технологии создадут новые специальности и индустрии, даже если они вытеснят некоторые старые.
- Есть определенные типы работы, которые способен выполнять только человек, обладающий эмпатией, креативностью, чувством справедливости, критическим мышлением.
- Технологии не продвинутся настолько, чтобы оказать значительное влияние на рабочие места.
- Наши социальные, юридические и другие регулирующие структуры минимизируют влияние на занятость.
Аргументы тех, кто считает, что ИИ и роботы к 2025 г. вытеснят большее количество рабочих мест, чем создадут:
- Предыдущие технологические революции были намного медленнее, поэтому люди имели достаточно времени для переобучения или перемещались с одной неквалифицированной работы на другую.
- Роботы и ИИ угрожают целому ряду квалифицированных профессий, что приведет к вытеснению людей из сферы сервиса, увеличит раскол между ними и квалифицированными рабочими, чья работа не может быть автоматизирована. Социальный раскол будет расширяться, что приведет к нестабильности.
Также опрошенные высказали общее опасение: существующие социальные институты, в особенности образовательная система, неадекватно подготавливают людей к обладанию навыками, которые будут необходимы для рынков будущего.
Чтобы оценить значимость внедрения компьютерных технологий, в том числе ИИ и робототехники, необходимо проследить изменение в структуре типов работы. Типы работы определяются четырьмя параметрами: ручная и когнитивная (интеллектуальная), рутинная и разнообразная. Из этих параметров складываются следующие типы: разнообразная ручная, рутинная ручная, рутинная когнитивная и разнообразная когнитивная. На рис. 3 изображены изменения в данных типах работы с 1983 по 2013 г. в США.
Рис. 3. Трудоустройство по типам работы в США. Источник: Федеральный резервный банк Сент-Луиса
Из него видно, что до 1990 г. уровень трудоустройства на все типы работ рос одновременно, но после 1990 г. произошел значительный рост трудоустройства на работы, включающие в себя разнообразные типы задач, а у типов работы, связанных с выполнением рутинных задач, затормозилось развитие, и они даже стали снижаться после 2008 г. Между тем рутинные типы работы имели исторически важное значение в формировании среднего класса. Генри Форд сделал рутинную ручную работу высокооплачиваемой, а рутинная когнитивная работа наполнила офисы по всему миру.
Если посмотреть на сегодняшние реалии использования робототехники, то наибольшее развитие сейчас имеет промышленная робототехника, которая позволяет автоматизировать рутинные, тяжелые и небезопасные для человека операции, улучшить условия труда и повысить эффективность производственных процессов. Наиболее роботизируемыми операциями являются сварка, перемещение, окраска и паллетирование, а самой роботизированной отраслью — автомобилестроение. Интересно, что при этом в автомобильной промышленности наблюдается стабильная положительная динамика влияния роботизации на количество рабочих мест. Автоматизация сокращает издержки производства, что снижает себестоимость продукта и его цену, а это, в свою очередь, повышает спрос, что приводит к расширению производства и увеличению занятости. Например, за 2010–2015 гг. в автомобилестроении США было установлено 80 000 новых промышленных роботов, а также создано 230 000 новых рабочих мест. Уровень занятости в автомобильной промышленности США увеличился в 2015 г. на 27% по сравнению с 2011 г. В Германии за 2010–2015 гг. в автомобилестроении количество используемых роботов увеличивалось в среднем на 3% за год (на 13 000 за 5 лет), что привело к увеличению числа сотрудников в среднем на 2,5% за год (93 000 сотрудников за 5 лет). Бурное развитие автомобилестроения в Китае за последние годы тоже привело к расширению производства, росту спросу на промышленных роботов и увеличению числа занятых: в 2014 г. была установлена 21 000 промышленных роботов, а количество рабочих в отрасли увеличилось с 3,4 млн до 3,5 млн.
Развитие промышленной робототехники играет важную роль в создании нового типа промышленного производства, где работники освобождаются от выполнения повторяющихся рутинных задач или выполнения операций, которые небезопасны или вредны для здоровья. Это позволяет рабочим сосредоточиться на выполнении заданий, которые требуют умения принимать решения, творческого подхода и ловкости. Роботы также улучшают качество продукции, а мобильные роботы позволяют оптимизировать логистические процессы производства. Упрощение использования роботов позволяет все большему числу компаний их устанавливать.
Таким образом, робототехника и ИИ представляют угрозу для профессий, которые направлены на выполнение рутинных ручных или интеллектуальных операций, будь то сварщик и водитель, операционист в банке или клерк. Но вместе с бурным развитием отрасли растет число рабочих мест, связанных с созданием и поддержанием новых продуктов в этой области, что способствует эффективности бизнес-процессов и повышению качества жизни и эффективности.
Материал подготовлен Национальной ассоциацией участников рынка робототехники.
controlengrussia.com
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РОБОТОТЕХНИКЕ
Министерство образования и науки Российской Федерации
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Л. А. Станкевич Е. И. Юревич
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
ИИСКУССТВЕННЫЙ РАЗУМ
ВРОБОТОТЕХНИКЕ
Учебное пособие
Санкт-ПетербургИздательство Политехнического университета
2012
ББК 32.816я73С76
СтанкевичЛ.А. Искусственныйинтеллекти искусственныйразумв ро-
бототехнике : учеб. пособие/ Л. А. Станкевич, Е. И. Юревич. – СПб. : Изд-воПолитехн. ун-та, 2012. – 167 с.
Рассмотренапроблемасозданияискусственногоинтеллектаиискус- ственногоразумавробототехнике. Проанализированыфизиологические
ипсихологическиеособенностимышлениячеловека, еговербальнаяиоб- разнаясоставляющие– основысоответственноинтеллектаитворческих способностей(креативности).
Изложено современное состояние теории и методов искусственного интеллекта.
Приведены примеры интеллектуальных систем в робототехнике, включая экстремальную робототехнику и гуманоидные роботы.
Подробно рассмотрены методы и системы обработки образной ин- формациикакосновытехническойреализациитворческихспособностей
исоздания искусственного разума.
Печатается по решению редакционно-издательскогосоветаСанкт-Петербургскогогосударственногополитехническогоуниверситета.
| © Станкевич Л. А., Юревич Е. И., 2012 |
| © Санкт-Петербургскийгосударственный |
ISBN 978-5-7422-3523-1 | политехнический университет |
ПРЕДИСЛОВИЕ
Этакнига– учебноепособиепреждевсегодляробототехников. Однакоонаполезнаидляосваивающихмногиедругиетехнические специальности, т.к. посвящена общей для техники в целом про- блеме создания«умных» машин.
Используемый в книге термин «искусственный разум» соот- ветствует общепринятому в англоязычной литературе понятиюArtificial Intelligence. В русскоязычнойтехнической литературе его неправомернопереводяткак«искусственныйинтеллект», хотяван- глийскомязыкепоследнемутерминусоответствуетболееузкоепо- нятиеArtificial Intellect, охватывающеетольковербальныезнания.
Введение, заключение, главы первая и третья написаны Е.И. Юревичем, глававтораяипарараграф3.6– Л.А. Станкевичем, глава четвертая– совместно.
ВВЕДЕНИЕ
Современная робототехника началась с промышленных ро- ботов в середине прошлого столетия. Первые роботы имели про- стое числовое программное управление, заимствованное вместе
сприводами у станкостроения. Для промышленного применения это было возможно благодаря предельной детерминированности условий промышленного производства. Однако уже вскоре, когда робототехника стала распространяться на другие области с боль- шей неопределенностью и изменчивостью внешних условий, от программного управления пришлось перейти к управлению отчеловека-оператора, дополнивпрограммноеуправлениесуперви- зорнымуправлением. Дальнейшееразвитиеспособовуправления роботов показано на рис. В.1.
Как здесь показано, следующим этапом стало очувствление роботовиразвитиенаэтойосновесистемадаптивногоуправления
сприменением в дальнейшем методов искусственного интеллек-
Рис. В.1. Развитие систем автоматического управления роботами
та. Последние помимо управления получили применение и для выполнения других функций роботов от обработки сенсорной информации и формирования моделей внешней среды до интер- фейса с оператором.
Под искусственным интеллектом понимаются методы рабо- ты с информацией, основанные на оперативном использовании знаний. Дальнейшая перспектива– это техническое освоение неформализуемых творческих способностей человека– креатив- ности и дополнение ими методов искусственного интеллекта, т.е. создание«искусственного разума». Это означает полноценное воспроизведениевконкретныхприкладныхобластяхумственных способностей человека, реализуемых двумя полушариями голов- ного мозга– левым, где сосредоточено логическое мышление, и правым, ответственным за творческие способности человека.
Системыинтеллектуальногоуправления, конечно, существенно расширяютвозможностироботоввотношенииосвоениявсеболее сложных операций. Однако и интеллектуальный робот все равно требуетпостоянногонадзорасосторонычеловекаособенновсвязи свозможностьювозникновениянештатныхиаварийныхситуаций. Оннеможетдостаточнодлительноевремяфункционироватьавто- номновнестационарнойсреде, посколькувсеегодействиястрого формализованы, авэтихусловияхобязательнотребуетсяинтуиция, творческий подход.
Таким образом, переход от искусственного интеллекта к ис- кусственному разуму означает качественно новый этап в робото- технике, созданиеновогопоколенияроботов– роботовразумных, в которых интеллект сочетается с креативностью.
На рис. В.2 приведена функциональная схема такого робота, обладающего искусственным разумом. Главным и обязательным егокомпонентомявляетсяналичиеразвитойпамяти– основыос- мысленныхдействийроботаиуровняегоразумности. Блокпамяти двусторонне связан с другими системами, перерабатывающими информацию, и включает базу знаний о внешней среде в виде ее моделиибазуданныхобэтойсреде, самомроботеиобоперациях, которые он может выполнять. Кроме того, специализированные
Рис. В.2. Функциональная схема робота разумного
оперативные базы знаний и данных, связанные с центральной памятью, могут находиться и в отдельных системах робота.
База знаний о внешней среде содержит априорную инфор- мацию, вводимую до начала работы, и оперативную сенсорную информацию, которая приобретается в процессе восприятия окружающейсредыпривыполнениироботомразличныхдействий, атакжевпроцессеегоспециальныхпознавательныхдействийдля изучения этой среды. Сама информация включает описание гео- метрических и других физических характеристик объектов среды
и их взаимосвязей. Это описание имеет иерархическую структуру
ввидеуровнейпоследовательногообобщенияисходнойинформа- ции. Например, описание рабочей зоны манипулятора включает наборплановэтойзоныиеечастей, различающихсякакмасштабом
исоответственноточностью, такистепеньюобобщенияпервичной сенсорнойинформации(выделениеконтуров, поверхностей, объ- ектов, группобъектов, определениеразличныхсвойствифизико- химических параметров этих объектов и т.д.).
Введение в эти планы времени как параметра дает картину внешней среды в динамике с учетом взаимодействия ее объектов друг с другом и с роботом. База знаний о внешней среде содержит такжеправила, позволяющиемоделироватьвозможныеизменения этой среды.
Все другие блоки схемы также имеют иерархическую структу- ру, уровни которой соединены друг с другом по вертикали снизу вверх в направлении обобщения информациии. В свою очередь, показанныенасхемесоединенияблоковвобщемслучаеосущест- вляютсямногоканальноввидесоединениймеждуодноименными уровнями по горизонтали.
Блок обработки сенсорной информации получает из блока памяти экстраполяцию изменений состояний внешней среды, апередаетвнегокоррекциюэтогосостояниянауровненепосред- ственной сенсорной картины среды.
Блок оценки ситуации и блок планирования поведения полу- чаютизблокапамятитекущуюмодельвнешнейсреды, апередают внегосоответственноееоценкупоопределеннымкритериямисин- тезированныйплануправлениядвижениемроботавсоответствии со стоящими перед роботом задачами.
В задачу блока оценки ситуации входит также оперативная корректировка целей управления и их приоритетов. Это верхний уровень в иерархии управления роботом.
Блокинтерфейсавобщемслучаеможетбытьдвустороннесвя- зансовсемиперечисленнымифункциональнымиблоками. Кромечеловека-оператораон обеспечивает связь с другим совместно работающим оборудованием, включая и другие роботы.
По мере совершенствования систем управления роботами непрерывно расширяется и перечень операций, осваиваемых роботами. Однако даже в промышленности, по-прежнему, сохра- няется значительное число технологических операций, которые
не поддаются полной автоматизации. Тем более это относится
ктакимнепромышленнымобластямпримененияроботовкакэкс- тремальнаяробототехника. Болеетого, прогрессирующееусложне- ниетехническихсистемивыполняемыхимифункцийнепрерывно усугубляет эту ситуацию, так что человек останется необходимым компонентом робототехнических систем в качестве прежде всего верхнегоуровняуправления. Егозадачаосуществлятьуправление операциями, которыенеудаетсяавтоматизировать, иосуществлять приэтомобучениероботовтакимоперациямспостепеннымпере- водом их в автоматический режим.
Однакопосколькучеловекостаетсявконтуреуправлениясохра- няетсяипресловутаяпроблема«человеческогофактора». Конечно, в ослаблении этой проблемы важнейшее значение должно иметь созданиеиразвитие«искусственногоразума». Такимобразом, эта проблемаявляетсякореннойвдальнейшемразвитиисовременной робототехники, втомчислепомимоперечисленныхаспектовидля освоения операций, пока принципиально недоступных роботам.
Вцелом проблема создания «искусственного разума» выходит зарамкиробототехникикакглобальнаяпроблема, можносказать, развития человеческой цивилизации. То, что она наиболее остро всталаименнопередробототехникой, объясняетсясамойисторией
исущностью робототехники, для которой с самого зарождения эталоном был человек. Именно поэтому уже в первые годы раз- вития современной робототехники наряду с породившими ее прикладными задачами роботизации промышленности возникло
иначало параллельно развиваться фундаментальное направление робототехники, цельюкоторогосталосоздание«роботаразумного» по образцу«гомо-сапиенс» как средства экспериментального ис- следования феномена мышления человека. Объясняется это тем, что робот является уникальным типом машин, не вмещающимся всложившуюсяихклассификациюикакбынаходящимсянадней. Роботобладаетдвусторонниминформационнымиэнергетическим взаимодействием с внешней средой. И в этом отношении он по- добен живым существам и соответственно может быть способен
ксамообучению и самосовершенствованию. Следовательно,
вроботможнозаложитьспособностькэволюционномуразвитию от простого к сложному и пределом такого развития не будет даже человек. Такоесаморазвитиеявляетсяреальнымзаимствованным у живой природы путем создания«искусственного разума». Но помимо того это еще и, как отмечено, средство решения фунда- ментальной проблемы познания самого человека.
Необходимо однако иметь в виду, что при создании«искус- ственного разума» речь не идет не о воспроизведении феномена мышления человека и его личности, а о техническом воспроиз- ведении только профессиональных знаний и интуиции человека
врамкахвыполняемыхимсвоихузкопрофессиональныхфункций. Человеческий разум, его личность неизмеримо многограннее и имеет совершенно другую мотивацию, соответствующую жи- вому существу. Это предмет физиологии, психологии и других гуманитарных наук.
Искусственный разум как и естественный существует в двух измерениях – отдельного робота иликакой-либодругой техниче- ской системы и как коллективный разум группы таких объектов. Впоследнемслучаеэтопроблемасозданияколлективногораспре- деленного искусственного разума, решающего задачи поведения всего коллектива. В настоящее время по крайней мере в области микроробототехники уже создаются коллективы из сотен и тысяч простыхроботов, совместнорешающихдостаточносложныеобщие задачи. Этоотдельнаяпроблема, котораяпокатолькообозначена. По-видимому, иприеерешениитрадиционнодляробототехники аналогом, покрайнеймере, наначальномэтапестанутколлективы
вживоммиреотпчелимуравьевдокрупныхмлекопитающих. Сих изучения и начнется решение этой проблемы.
studfiles.net
Как думают роботы? - ПостНаука
Интервью с профессором Университета Иннополис Дэвидом Верноном о настоящем и будущем искусственного интеллекта
— Что ученые понимают под искусственным интеллектом?
У понятия «искусственный интеллект» много объяснений. Одно из старейших дано Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном, двумя пионерами исследований в этой области, которые в 1975 году написали: «Задача интеллекта заключается в том, чтобы не допустить экспоненциального взрыва при поиске решения проблемы». Они имели в виду, что существует огромное количество в большинстве своем интересных проблем, которые заставляют нас экспоненциально изучить огромное количество их потенциальных решений, чтобы найти то, которое подойдет в случае, если применить к ним метод простого перебора. Лучшим способом избежать этого «взрыва» возможных вариантов решения является интеллектуальный выбор вашей стратегии поиска. С этой точки зрения искусственный интеллект — это наличие такой стратегии у машины, чаще всего у компьютера или у робота, который контролируется компьютером.
— На какой стадии сейчас находится развитие искусственного интеллекта?
В последние несколько лет эта область сильно прогрессировала. В кругах специалистов по искусственному интеллекту есть шутка о том, что если ИИ работает, то он больше не является искусственным интеллектом. Это означает, что то, что мы считали искусственным интеллектом несколько лет назад, сегодня выглядит не более чем улучшенным методом обработки данных. В качестве примера возьмем систему рекомендаций на сайтах онлайн-шопинга, изучающую ваши предпочтения и предлагающую товары, которые, скорее всего, должны вас заинтересовать. Многие задачи в этой системе выполняются искусственным интеллектом. То же самое можно сказать и о самоуправляемых автомобилях. Суперкомпьютер Watson от IBM, который может обыграть человека в телевикторину Jeopardy, — это еще один хороший пример.
— В каких областях современной науки может найти свое применение искусственный интеллект?
Их очень много, всех и не перечислишь. Стоит подумать о любой области, в которой существуют сложные проблемы (в том смысле, что количество возможных решений проблемы растет по экспоненте в зависимости от масштаба проблемы), и в ней наверняка найдет свое применение искусственный интеллект. Другими словами, искусственный интеллект может быть применен в любой области науки, у которой есть какая-либо конечная цель, но набор данных, с которыми вы работаете, не до конца ясен или меняется с течением времени, или применение полученного знания еще не до конца понятно. На сегодняшний день самой важной областью в этом контексте является робототехника, в особенности когнитивная робототехника.
Читать полностьюМатериал подготовлен при поддержке:
postnauka.ru
Зачем искусственный интеллект учат переписывать свой код?
Недавно одна
компания разработала технологию, позволяющую машине эффективно обучаться на примерах в небольшом количестве и оттачивать свои знания по мере поступления новых примеров. Ее можно применить везде, например, научить смартфон распознавать предпочтения пользователя или помочь автономных двигательным системам быстро определять препятствия.
Старая поговорка «повторение — мать учения» отлично применима и к машинам. Многие современные системы искусственного интеллекта, работающие в устройствах, полагаются на повторение в процессе обучения. Алгоритмы глубокого обучения позволяют устройствам ИИ извлекать знания из наборов данных и затем применять то, чему они научились в конкретных ситуациях. К примеру, если скормить системе ИИ данные о том, что небо обычно голубое, позднее она начнет узнавать небо среди изображений.
С использованием этого метода можно проводить комплексную работу, но она, конечно, оставляет желать лучшего. Но можно было бы получить такие же результаты, если пропустить систему глубокого обучения ИИ через меньшее число примеров? Бостонский стартап Gamalon разработал новую технологию, чтобы попытаться дать ответ на этот вопрос, и на этой неделе представил два продукта, использующих новый подход.
Gamalon использует технику байесовского программирования, программного синтеза. В ее основе лежит математика 18 века, разработанная математиком Томасом Байесом. Байесовская вероятность используется для уточненных прогнозов о мире с использованием опыта. Эта форма вероятностного программирования — когда код использует вероятные, а не конкретные величины — требует меньшего числа примеров, чтобы сделать вывод, например, что небо голубое с пятнами белых облаков. Программа также уточняет свои знания по мере дальнейшего изучения примеров, а ее код можно переписать, чтобы подправить вероятности.
Вероятностное программирование
В то время как этот новый подход к программированию по-прежнему имеет свои проблемы, которые нужно решить, у него есть значительный потенциал для автоматизации разработки алгоритмов машинного обучения. «Вероятностное программирование упростит машинное обучения для исследователей и практиков», объясняет Брендан Лейк, научный сотрудник Нью-Йоркского университета, работавший над вероятностными методами программирования в 2015 году. «У него есть возможность самостоятельно заботиться о сложных частях программирования».
Генеральный директор CEO и соучредитель Бен Вигода показал MIT Technology Review демонстрационное приложение для рисования, которое использует их новый метод. Оно похоже на то, что выпустил Google в прошлом году, тем, что предсказывает, что человек пытается нарисовать. Подробнее о нем мы писали. Но в отличие от версии Google, которая полагается на эскизы, уже виденные ранее, приложение Gamalon полагается на вероятностное программирование в попытке определить ключевые черты объекта. Таким образом, даже если вы нарисуете фигуру, которая отличается от тех, что имеются в базе данных приложения, пока оно сможет определить конкретные черты — например, квадрат с треугольником наверху (домик) — оно будет делать правильные прогнозы.
Два представленных Gamalon продукта показывают, что их методы могут найти коммерческое применение уже в ближайшем времени. Продукт Gamalon Structure использует байесовский программный синтез для распознавания концептов из обычного текста и уже обходит по эффективности другие программы. Например, получив описание телевизора от производителя, она может определить его бренд, название продукта, разрешение экрана, размер и другие особенности. Другое приложение — Gamalon Match — распределяет продукты и цены в инвентаре магазина. В обоих случаях система быстро учится распознавать вариации акронимов или сокращений.
Вигода отмечает, что имеются и другие возможные применения. Например, если оснастить байесовской моделью машинного обучения смартфоны или ноутбуки, им не придется делиться личными данными с крупными компаниями, чтобы определять интересы пользователей; расчеты можно будет эффективно проводить внутри устройства. Автономные машины тоже могут научиться адаптироваться к окружающей среде намного быстрее, используя этот метод обучения.
Если научить искусственный интеллект учиться самостоятельно, ему не придется быть на поводке.
robot-russia.ru
