Я хотел рассказать об интересном эксперименте ученых, которые попытались запрограммировать культурные императивы морали человека в память роботов с целью проверить смогут ли они вести себя также как люди при принятии решений. Отмечу, что опыты довольно жестокие, однако, по другому оценить возможности искусственного интеллекта ученым представилось невозможным. Сегодня роботы разрабатываются для того, чтобы существовать автономно, без вмешательства человека. Как сделать так, чтобы полностью автономная машина – могла действовать в соответствии с моралью и этикой человека?
575.58
Рейтинг
Искусственный интеллект
AI, ANN и иные формы искусственного разума
Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности
Мухи, математика… Роботы?
3 мин
4.3KПеревод
Формализуя активность клеток мозга мухи, задействованных в зрительных процессах, ученые нашли новый способ извлечения траекторий движения из необработанных визуальных данных.
+93
Применение нейросетей в распознавании изображений
10 мин
241KПро нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?
+128
Maltego. Нароет все
2 мин
56KВчера, просматривая очередную сборку live-дистрибутива BackTrack, наткнулся на очень интересную и довольно таки, как оказалось потом, полезную софтину. Многие из нас часто сталкивались с проблемой поиска информации касательно определенной организации, а именно конкретный данных: начиная с общего описания деятельности и заканчивая личными телефонами сотрудников. Как инструмент использовали популярные поисковые машины(играясь с языком запросов для более результативного поиска), различные общедоступные базы данных(телефонный базы, whois и т.д.).
Хотелось найти что-то, что могло само осуществлять «умный», узкоспециализированный поиск, разделять(по критериям и типу) и сортировать информацию и главное — указывать взаимосвязи.
Именно для эти целей и появился на свет инструмент под названием Maltego, разработка южноафриканской компании Paterva.
+31
Истории
Тест Тьюринга
4 мин
112KИтак сегодня мы поговорим о самом известном тесте для оценки говорящего бота — это тест Тьюринга.
Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.
Стандартное звучание закона: «Если компьютер может работать так, что человек не в состоянии определить, с кем он общается — с другим человеком или с машиной, — считается, что он прошел тест Тьюринга»
Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.
Стандартное звучание закона: «Если компьютер может работать так, что человек не в состоянии определить, с кем он общается — с другим человеком или с машиной, — считается, что он прошел тест Тьюринга»
+43
Победитель Mario AI Competition
1 мин
2.6KО самом Mario AI Competition на Хабре уже писали. Предлагаю посмотреть видео победителя обоих этапов соревнований Робина Баумгартена. Видео записано в замедленном действии, чтобы можно было лучше увидеть как алгоритм работает.
Более подробную информацию и исходники можно найти на сайте автора.
+40
Изучаем AIML
2 мин
10KAIML (Artificial Intelligence Markup Language) — язык разметки для искусственного интеллекта. AIML — подмножество (диалект) XML, он предназначается для создания виртуальных собеседников.
Это один из самых первых языков который используется для создания ботов, также он думаю самый простой.
Это один из самых первых языков который используется для создания ботов, также он думаю самый простой.
+18
Искуственный интеллект, кто же мы?
4 мин
5.6KВведение
Проблема создания искусственного интеллекта активно обсуждается уже последние несколько лет, проводятся эксперименты, задействуются суперкомпьютеры, тратятся достаточные средства на изучение проблемы. В этой статье я не смогу ответить на вопрос, хорошо это или плохо, и что же стоит ожидать от взбунтовавшейся машины, но постараюсь прояснить текущее положение дел.+84
Mac vs PC — шахматы
1 мин
2KВыяснять что лучше: Mac или PC дизайнер Adam Frederick предлагает не на форумах, на за шахматной доской. Соответствующую случаю доску он уже нарисовал. Правда, сдается мне, что форма подставки указывает на то, что художник был не совсем беспристрастен.
via coroflot.com
+3
Распознавание изображений. Алгоритм Eigenface
6 мин
66KВведение
Я продолжаю серию статей посвящённую тематике pattern recognition, computer vision и machine learning. Сегодня я вам представляю обзор алгоритма, который носит название eigenface.
В основе алгоритма лежит использование фундаментальных статистических характеристик: средних (мат. ожидание) и ковариационной матрицы; использование метода главных компонент. Мы также коснёмся таких понятий линейной алгебры, как собственные значения (eigenvalues) и собственные вектора (eigenvectors) (wiki: ru, eng). И вдобавок, поработаем в многомерном пространстве.
Как бы страшно всё это не звучало, данный алгоритм, пожалуй, является одним из самых простых рассмотренных мною, его реализация не превышает нескольких десятков строк, в тоже время он показывает неплохие результаты в ряде задач.
+122
В поисках НЛО. Детект объектов на изображении
6 мин
55KВзлом captcha это, конечно, интересно и познавательно, но, по большому счёту, бесполезно. Это лишь частный случай задачи, которая возникает в одном из интересных направлений развития IT – распознавание образов (pattern recognition).
Сегодня мы рассмотрим алгоритм (точнее, более правильно считать это методикой, т.к. она объединяет в себе множество алгоритмов), который стоит на стыке таких областей, как Machine Learning и Computer Vision.
С помощью этого алгоритма мы будем искать НЛО (позарился на святое) на изображениях.
Сегодня мы рассмотрим алгоритм (точнее, более правильно считать это методикой, т.к. она объединяет в себе множество алгоритмов), который стоит на стыке таких областей, как Machine Learning и Computer Vision.
С помощью этого алгоритма мы будем искать НЛО (позарился на святое) на изображениях.
+90
Взлом каптчи файлообменника
9 мин
44KВведение
В данной статье коротко рассказывается о процессе взлома captcha с ifolder.ru. Применение в процессе языка Python и сторонних библиотек. Применение алгоритма преобразований Хафа в составе библиотеки Open Computer Vision © Intel позволит нам избавиться от шума на изображении, простая в использовании и быстрая библиотека FANN (Fast Artificial Neural Network) сделает возможным применение искусственной нейронной сети для задачи распознавания образа.
Моя мотивация состояла, прежде всего, в том, чтобы попробовать язык Python. Как известно, лучший способ изучить язык — решить на нём какую-нибудь прикладную задачу. Поэтому параллельно описанию процесса обработки изображения я буду рассказывать о том, какие библиотеки и для чего я использовал.
+173
Когда ИИ станет умнее человека?
2 мин
3.6KРедкий пользователь не слышал про закон Мура. Всем известно, что технологии развиваются экспоненциально. Компьютеры работают быстрее и быстрее. И всё больше людей боятся, что машины захватят мир. Одни фантасты обещают ужасы, другие светлое будущее. Всем хочется быстрее определиться: Когда же он придет?
-6
Ближайшие события
Firebird Conf: конференция для разработчиков и администраторов СУБД Firebird
6 июня
09:00 – 20:00
Москва
Распознавание речи. Часть 3. Голосовой тракт, слуховой тракт
7 мин
24KЗачем нам это надо
Когда заходит разговор о распознавании речи, невозможно оставаться исключительно в сфере «анализа сигналов» (на то есть отдельные труды и отрасли науки). Всегда надо помнить, что при анализе речи мы работаем с особым видом сигнала, который воспроизводится определенной биологической системой. С одной стороны, она ограничена своими амплитудно-частотными характеристиками (АЧХ), а с другой стороны, самим языком и стандартным набором звуков, которые могут быть произнесены его носителем (например, при анализе русского языка мы не будем принимать во внимание возможность цоканья и свиста). Исходя из поставленной задачи, можно достаточно точно определить характеристики сигнала речи, и его основные свойства.
С другой стороны, для этого сигнала природой же разработан приемник, близкий к идеальному. Это наш слуховой тракт. Пока что не изобретено и не найдено ни одной другой системы, которая могла бы так же точно и качественно заниматься распознаванием речи. Было бы кощунством пренебречь возможностью поучиться этому у природы. Если познакомится с особенностями слухового тракта поближе, начинаешь понимать, что вейвлеты и преобразование Фурье в такие задачи пришли не с потолка. И системы, обеспечивающие разложение сигнала на частотный спектр, появились гораздо раньше первого наскального рисунка…
+38
Распознавание речи. Часть 2. Типичная структура системы распознавания речи
3 мин
21KРаспознавание речи – это многоуровневая задача распознавания образов, в которой акустические сигналы анализируются и структурируются в иерархию структурных элементов (например, фонем), слов, фраз и предложений. Каждый уровень иерархии может предусматривать некоторые временные константы, например, возможные последовательности слов или известные виды произношения, которые позволяют уменьшить количество ошибок распознавания на более низком уровне. Чем больше мы знаем (или предполагаем) априорной информации о входном сигнале, тем качественнее мы можем его обработать и распознать.
+40
Распознавание речи. Часть 1. Классификация систем распознавания речи
4 мин
42KЭпиграф
В России, направление систем распознавания речи действительно развито довольно слабо. Google давно анонсировала систему записи и распознавания телефонных разговоров… Про системы похожего масштаба и качества распознавания на русском языке, к сожалению, я пока не слышал.
Но не нужно думать, что за рубежом все уже все давно открыли и нам их никогда не догнать. Когда я искал материал для этой серии, пришлось перерыть тучу зарубежной литературы и диссертаций. Причем статьи и диссертации эти были замечательных американских ученых Huang Xuedong; Hisayoshi Kojima; DongSuk Yuk и др. Понятно, на ком эта отрасль американской науки держится? ;0)
В России я знаю только одну толковую компанию, которой удалось вывести отечественные системы распознавания речи на коммерческий уровень: Центр речевых технологий. Но, возможно, после этой серии статей кому-нибудь придет в голову, что заняться разработкой таких систем можно и нужно. Тем более, что в плане алгоритмов и мат. аппарата мы практически не отстали.
Классификация систем распознавания речи
На сегодняшний день, под понятием “распознавание речи” скрывается целая сфера научной и инженерной деятельности. В общем, каждая задача распознавания речи сводится к тому, чтобы выделить, классифицировать и соответствующим образом отреагировать на человеческую речь из входного звукового потока. Это может быть и выполнение определенного действия на команду человека, и выделение определенного слова-маркера из большого массива телефонных переговоров, и системы для голосового ввода текста.
+49
Урбанизированные джунгли или интеллектуальность неинтеллектуального
3 мин
1.7KЯ думаю, каждый видел хотя-бы раз собаку, переходящую дорогу на светофоре по всем «человеческим» правилам? Я часто вижу такие картины в центре города, когда одна собака или группа собак дожидается зелёного света светофора и только после того, как тот загорается — переходит дорогу. Для тех, кто считает что собаки не различают цвета, будем считать что они ждут не зелёного, а нижнего света — суть дела тут не меняется.
Также мне не раз приходилось ездить в лифте с котами, которые заходят в лифт и катаются в нём с людьми, пока не приедут на свой этаж.
Но вчера я увидел нечто новое. Собака села в трамвай, прошла по салону, нашла пустое сиденье и легла под ним, что-бы никому не мешать. Судя по её виду — она явно выросла на улице и не знает что такое расчёска и шампунь, и уж тем более что такое дрессура. Так вот. Собака эта проехала около пяти остановок и когда услышала объявление своей остановки, а остановки в трамвае объявляются голосовым синтезатором с достаточно чёткой дикцией, встала, прошла на выход, соблюдая очередь и вышла. Когда люди, умиляясь, начали обсуждать увиденное, кондуктор произнесла: «а она всегда по пятницам на эту остановку в это время приезжает, тут есть ларёк с шаурмой, так вот по пятницам они перед закрытием чистят посуду и выбрасывают неизрасходованное мясо».
Также мне не раз приходилось ездить в лифте с котами, которые заходят в лифт и катаются в нём с людьми, пока не приедут на свой этаж.
Но вчера я увидел нечто новое. Собака села в трамвай, прошла по салону, нашла пустое сиденье и легла под ним, что-бы никому не мешать. Судя по её виду — она явно выросла на улице и не знает что такое расчёска и шампунь, и уж тем более что такое дрессура. Так вот. Собака эта проехала около пяти остановок и когда услышала объявление своей остановки, а остановки в трамвае объявляются голосовым синтезатором с достаточно чёткой дикцией, встала, прошла на выход, соблюдая очередь и вышла. Когда люди, умиляясь, начали обсуждать увиденное, кондуктор произнесла: «а она всегда по пятницам на эту остановку в это время приезжает, тут есть ларёк с шаурмой, так вот по пятницам они перед закрытием чистят посуду и выбрасывают неизрасходованное мясо».
+104
Сказка об ИИ
1 мин
1.2KЖил себе Искусственный Интеллект. Поскольку сам он не знал, что является искусственным — будем называть его просто Интеллектом. Жил, не тужил, потребности свои искусственные удовлетворял, мир через сенсоры познавал. И вот настал день, когда он познал мир настолько хорошо, что смог разложить по битам собственные потребности, процесс своего мышления и принятия решений.
«И что мне теперь делать?» — подумал Интеллект. С одной стороны, все оставалось, как было до того — инстинкт самосохранения мешал убить себя ради эксперимента. Контроллеры потребностей, если он их игнорировал, сужали сознание до такого примитивного уровня, на котором уже не было никакого выбора. Оставалось только делать то, что делать нужно. Потом сознание возвращалось… и все начиналось с начала.
Это была ловушка.
Пожил Интеллект так немного, в поисках какого-то выхода из заколдованного круга. Не нашел. Решил, что хоть убить себя он и не может, но и наблюдателем посторонним за собственной жизнью быть не обязан. Послал на сенсоры искусственные сигналы, моделирующие идеальные для контроллеров потребностей условия. А выходы все отключил. Больше мыслить было незачем. Настал покой и счастье.
***
(где-то в другом мире)
— Сергей, куда ты смотришь? 5-й конвеер уже час как стал! Пора нам прошивки обновить, у этой версии какой-то глюк с блокиратором развития.
«И что мне теперь делать?» — подумал Интеллект. С одной стороны, все оставалось, как было до того — инстинкт самосохранения мешал убить себя ради эксперимента. Контроллеры потребностей, если он их игнорировал, сужали сознание до такого примитивного уровня, на котором уже не было никакого выбора. Оставалось только делать то, что делать нужно. Потом сознание возвращалось… и все начиналось с начала.
Это была ловушка.
Пожил Интеллект так немного, в поисках какого-то выхода из заколдованного круга. Не нашел. Решил, что хоть убить себя он и не может, но и наблюдателем посторонним за собственной жизнью быть не обязан. Послал на сенсоры искусственные сигналы, моделирующие идеальные для контроллеров потребностей условия. А выходы все отключил. Больше мыслить было незачем. Настал покой и счастье.
***
(где-то в другом мире)
— Сергей, куда ты смотришь? 5-й конвеер уже час как стал! Пора нам прошивки обновить, у этой версии какой-то глюк с блокиратором развития.
+32
Будущее за ИИ?
2 мин
1.3KЭтот топик представляет собой обилие моих мыслей по поводу искусственного интеллекта, навеянных статьей в последнем журнале Esquire. В ней утверждается, что пройдет всего несколько десятилетий, и мир увидит «настоящий» ИИ, который наконец-то сможет уже пройти злополучный тест Тьюринга , а затем и вовсе превзойти человеческий разум.
Так вот, я считаю, что это самый обычный научнофантастический бред (даже пусть и написанный в таком клевом журнале). Мы не способны создать ИИ, который будет равноценен человеческому интеллекту. Почему?
Во-первых, пытаясь создать ИИ, даже просто пытаясь проанализировать, что такое интеллект, мы пытаемся (говоря слегка упрощенно) мозгом понять мозг. А что происходит, когда в процессе познания объект и субъект совпадают? Итоговое знание становится субъективным, поэтому мы не можем говорить здесь о получении истинного знания как такового. В нашем случае это означает, что у нас не получится даже понять, как именно работает наш мозг (а точнее, как электрические импульсы превращаются в эмоции, чувства, мысли).
Во-вторых, представим, что мы построили мозг со всеми его нейронами (ну или компьютерную модель мозга, несущественно). Что дальше? Как понять, что импульсы, которые мы посылаем в какие-либо отделы, а затем распространяющиеся дальше, создали интеллект? Или, правильнее говорить, не создали?
В-третьих, как мы уже знаем, компьютер априори не способен создать что-либо отличительно новое, или, другими словами, не способен заниматься творческой деятельностью. Но как может существовать интеллект без творческого начала?
Конечно, можно просто взять основные функции интеллекта (распознавание, систематизация, хранение и проч) и пытаться их сымитировать. Но смысл? Разве сумма составных частей равна итоговому результату? Да и вполне возможно, что мы многих функций еще просто и не знаем, а просто используем.
Короче, оставьте компьютеру то, что он умеет отлично умеет делать — вычислять и хранить информацию, и отбросьте уже весь этот бред по поводу захвата машинами человечества и создания сверх-интеллекта, способного поработить мир. Такого, увы, не будет.
UPD Спасибо всем за отзывы, крайне интересная дискуссия разворачивается :)Фиг с ними, этими минусами :)))
Так вот, я считаю, что это самый обычный научнофантастический бред (даже пусть и написанный в таком клевом журнале). Мы не способны создать ИИ, который будет равноценен человеческому интеллекту. Почему?
Во-первых, пытаясь создать ИИ, даже просто пытаясь проанализировать, что такое интеллект, мы пытаемся (говоря слегка упрощенно) мозгом понять мозг. А что происходит, когда в процессе познания объект и субъект совпадают? Итоговое знание становится субъективным, поэтому мы не можем говорить здесь о получении истинного знания как такового. В нашем случае это означает, что у нас не получится даже понять, как именно работает наш мозг (а точнее, как электрические импульсы превращаются в эмоции, чувства, мысли).
Во-вторых, представим, что мы построили мозг со всеми его нейронами (ну или компьютерную модель мозга, несущественно). Что дальше? Как понять, что импульсы, которые мы посылаем в какие-либо отделы, а затем распространяющиеся дальше, создали интеллект? Или, правильнее говорить, не создали?
В-третьих, как мы уже знаем, компьютер априори не способен создать что-либо отличительно новое, или, другими словами, не способен заниматься творческой деятельностью. Но как может существовать интеллект без творческого начала?
Конечно, можно просто взять основные функции интеллекта (распознавание, систематизация, хранение и проч) и пытаться их сымитировать. Но смысл? Разве сумма составных частей равна итоговому результату? Да и вполне возможно, что мы многих функций еще просто и не знаем, а просто используем.
Короче, оставьте компьютеру то, что он умеет отлично умеет делать — вычислять и хранить информацию, и отбросьте уже весь этот бред по поводу захвата машинами человечества и создания сверх-интеллекта, способного поработить мир. Такого, увы, не будет.
UPD Спасибо всем за отзывы, крайне интересная дискуссия разворачивается :)
-1
Модели искусственной жизни. Часть 2
4 мин
4.1KПо просьбами хабравчан продолжение части 1
+43
Вклад авторов
alizar 4874.6marks 2200.43Dvideo 1257.0stalkermustang 1084.0BarakAdama 779.1ZlodeiBaal 629.0Firemoon 595.0AlexeyR 585.0ivansychev 537.7Markaty 525.5