Как сделать искусственный интеллект на компьютер. Как создать искусственный интеллект

masterok

Мастерок.жж.рф

Хочу все знать

Дожили до того момента, когда искусственный интеллект создаёт собственную нейросеть. Хотя многие думают, что это одно и тоже. Но на самом деле не всё так просто и сейчас мы попробуем разобраться что это такое и кто кого может создать.

Инженеры из подразделения Google Brain весной текущего года продемонстрировали AutoML. Этот искусственный интеллект умеет без участия человека производить собственные уникальнейшие ИИ. Как выяснилось совсем недавно, AutoML смог впервые создать NASNet, систему компьютерного зрения. Данная технология серьёзно превосходит все созданные ранее людьми аналоги. Эта основанная на искусственном интеллекте система может стать отличной помощницей в развитии, скажем, автономных автомобилей. Применима она и в робототехнике – роботы смогут выйти на абсолютно новый уровень.

Развитие AutoML проходит по уникальной обучающей системе с подкреплением. Речь идёт о нейросети-управленце, самостоятельно разрабатывающей абсолютно новые нейросети, предназначенные для тех или иных конкретных задач. В указанном нами случае AutoML имеет целью производство системы, максимально точно распознающей в реальном времени объекты в видеосюжете.

Искусственный интеллект сам смог обучить новую нейронную сеть, следя за ошибками и корректируя работу. Обучающий процесс повторялся многократно (тысячи раз), до тех пор, пока система не оказалась годной к работе. Любопытно, что она смогла обойти любые аналогичные нейросети, имеющиеся в настоящее время, но разработанные и обученные человеком.

При этом AutoML оценивает работу NASNеt и использует эту информацию для улучшения дочерней сети; этот процесс повторяется тысячи раз. Когда инженеры протестировали NASNet на наборах изображений ImageNet и COCO, она превзошла все существующие системы компьютерного зрения.

В Google официально заявили, что NASNet распознаёт с точностью равной 82,7%. Результат на 1.2 % превышает прошлый рекорд, который в начале осени нынешнего года установили исследователи из фирмы Momenta и специалисты Оксфорда. NASNet на 4% эффективнее своих аналогов со средней точностью в 43,1%.

Есть и упрощённый вариант NASNet, который адаптирован под мобильные платформы. Он превосходит аналоги чуть больше, чем на три процента. В скором будущем можно будет использовать данную систему для производства автономных автомобилей, для которых важно наличие компьютерного зрения. AutoML же продолжает производить новые потомственные нейросети, стремясь к покорению ещё больших высот.

При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society). Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта.

Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society).

Что такое искусственный интеллект?

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Что такое нейронная сеть?

Идея нейросети заключается в том, чтобы собрать сложную структуру из очень простых элементов. Вряд ли можно считать разумным один-единственный участок мозга — а вот люди обычно на удивление неплохо проходят тест на IQ. Тем не менее до сих пор идею создания разума «из ничего» обычно высмеивали: шутке про тысячу обезьян с печатными машинками уже сотня лет, а при желании критику нейросетей можно найти даже у Цицерона, который ехидно предлагал до посинения подбрасывать в воздух жетоны с буквами, чтобы рано или поздно получился осмысленный текст. Однако в XXI веке оказалось, что классики ехидничали зря: именно армия обезьян с жетонами может при должном упорстве захватить мир.
На самом деле нейросеть можно собрать даже из спичечных коробков: это просто набор нехитрых правил, по которым обрабатывается информация. «Искусственным нейроном», или перцептроном, называется не какой-то особый прибор, а всего лишь несколько арифметических действий.

Работает перцептрон проще некуда: он получает несколько исходных чисел, умножает каждое на «ценность» этого числа (о ней чуть ниже), складывает и в зависимости от результата выдаёт 1 или –1. Например, мы фотографируем чистое поле и показываем нашему нейрону какую-нибудь точку на этой картинке — то есть посылаем ему в качестве двух сигналов случайные координаты. А затем спрашиваем: «Дорогой нейрон, здесь небо или земля?» — «Минус один, — отвечает болванчик, безмятежно разглядывая кучевое облако. — Ясно же, что земля».

«Тыкать пальцем в небо» — это и есть основное занятие перцептрона. Никакой точности от него ждать не приходится: с тем же успехом можно подбросить монетку. Магия начинается на следующей стадии, которая называется машинным обучением. Мы ведь знаем правильный ответ — а значит, можем записать его в свою программу. Вот и получается, что за каждую неверную догадку перцептрон в буквальном смысле получает штраф, а за верную — премию: «ценность» входящих сигналов вырастает или уменьшается. После этого программа прогоняется уже по новой формуле. Рано или поздно нейрон неизбежно «поймёт», что земля на фотографии снизу, а небо сверху, — то есть попросту начнёт игнорировать сигнал от того канала, по которому ему передают x-координаты. Если такому умудрённому опытом роботу подсунуть другую фотографию, то линию горизонта он, может, и не найдёт, но верх с низом уже точно не перепутает.

Читать еще: Магия украшений из бисера и камней. Делаем фенечку из бисера своими руками

В реальной работе формулы немного сложнее, но принцип остаётся тем же. Перцептрон умеет выполнять только одну задачу: брать числа и раскладывать по двум стопкам. Самое интересное начинается тогда, когда таких элементов несколько, ведь входящие числа могут быть сигналами от других «кирпичиков»! Скажем, один нейрон будет пытаться отличить синие пиксели от зелёных, второй продолжит возиться с координатами, а третий попробует рассудить, у кого из этих двоих результаты ближе к истине. Если же натравить на синие пиксели сразу несколько нейронов и суммировать их результаты, то получится уже целый слой, в котором «лучшие ученики» будут получать дополнительные премии. Таким образом достаточно развесистая сеть может перелопатить целую гору данных и учесть при этом все свои ошибки.

Нейронную сеть можно сделать с помощью спичечных коробков — тогда у вас в арсенале появится фокус, которым можно развлекать гостей на вечеринках. Редакция МирФ уже попробовала — и смиренно признаёт превосходство искусственного интеллекта. Давайте научим неразумную материю играть в игру «11 палочек». Правила просты: на столе лежит 11 спичек, и в каждый ход можно взять либо одну, либо две. Побеждает тот, кто взял последнюю. Как же играть в это против «компьютера»?

Берём 10 коробков или стаканчиков. На каждом пишем номер от 2 до 11.

Кладём в каждый коробок два камешка — чёрный и белый. Можно использовать любые предметы — лишь бы они отличались друг от друга. Всё — у нас есть сеть из десяти нейронов!

Нейросеть всегда ходит первой. Для начала посмотрите, сколько осталось спичек, и возьмите коробок с таким номером. На первом ходу это будет коробок №11. Возьмите из нужного коробка любой камешек. Можно закрыть глаза или кинуть монетку, главное — действовать наугад.
Если камень белый — нейросеть решает взять две спички. Если чёрный — одну. Положите камешек рядом с коробком, чтобы не забыть, какой именно «нейрон» принимал решение. После этого ходит человек — и так до тех пор, пока спички не закончатся.

Ну а теперь начинается самое интересное: обучение. Если сеть выиграла партию, то её надо наградить: кинуть в те «нейроны», которые участвовали в этой партии, по одному дополнительному камешку того же цвета, который выпал во время игры. Если же сеть проиграла — возьмите последний использованный коробок и выньте оттуда неудачно сыгравший камень. Может оказаться, что коробок уже пустой, — тогда «последним» считается предыдущий походивший нейрон. Во время следующей партии, попав на пустой коробок, нейросеть автоматически сдастся.

Вот и всё! Сыграйте так несколько партий. Сперва вы не заметите ничего подозрительного, но после каждого выигрыша сеть будет делать всё более и более удачные ходы — и где-то через десяток партий вы поймёте, что создали монстра, которого не в силах обыграть.

Цифровая телепатия: как искусственный интеллект учится читать мысли человека

Ученые обещают, что скоро компьютеры научатся на расстоянии читать мысли людей. Если это произойдет, машинам станет доступна телепатия, которая всегда считалось чудом. Куда виртуальные фокусы могут завести человечество?

Чтобы поразить мир, необязательно строить огромную лабораторию, начиненную тоннами гудящего железа. В системном блоке компьютера живет, развивается, крепнет искусственный интеллект, нейросеть, у которой одна задача научиться копировать любой голос. Нужно ей для этого всего ничего.

Владимир Свешников, генеральный директор компании: «Несколько часов примеров голоса, то есть это аудио, и к аудио прилагается текст. Загружается текст, ставится задача синтезировать голос. Нейросеть это запоминает, как ребенок».

Характерные речевые особенности программа улавливает так, что невооруженным ухом от оригинала не отличишь. Как доверять телефонам, когда эта машина научится говорить не как сейчас, по заранее написанному, а считывая мысли в реальном времени и подменяя голос?

Существуют риски для бизнеса, ведь можно обрушить акции компании, опубликовав фальшивую запись. Ученые в сфере искусственного интеллекта должны относиться ответственно к своим разработкам, а общество задуматься о контроле над ними. Это может показаться фантастическим бредом, но совсем скоро хитроумные программы действительно будут управляться одной лишь силой мысли. Великий мечтатель и фанат самых дерзких разработок Илон Маск презентовал крохотный имплант для мозга.

Илон Маск, изобретатель, Основатель компании SpaceX: «Это может звучать странно, но мы пытаемся достичь некого симбиоза между человеческим и искусственным интеллектом. Первый такой чип мы планируем внедрить человеку уже в следующем году, так что ждать осталось недолго».

Количество сторонников идеи чипирования растет по экспоненте, чип в голове может стать таким же привычным аксессуаром, как смартфон. И тогда эта технология действительно срастит искусственный интеллект с человеческим разумом. Именно об этом грезит Маск чтобы в перспективе любую информацию загружать прямо в мозг, как в компьютер, учить языки за считаные часы, а то и минуты, и даже передавать друг другу мысли.

Известный телепат Лиор Сушард развлекает публику в эфире вечернего шоу. Многие, наверное, скажут: шарлатан. Но прежде чем говорить о том, можно ли с помощью машин читать мысли, надо разобраться, что такое телепатия. В прямом эфире НТВ провели эксперимент с участием телезрителей. Их попросили максимально быстро отвечать на вопросы. Сначала нужно было решать в уме примеры, а затем быстро загадать инструмент и цвет. Большинство гостей в студии подумали про «красный молоток». Никто не залезал к ним в голову. Это никакая не телепатия, а психология: людей отвлекали вычислениями, они теряли бдительность и выбирали первое, что приходило в голову. По статистике, чаще всего это именно красный цвет и именно молоток, который знаком всем с детства. Иллюзионист Лиор Сушард, у которого трюки гораздо сложнее, признается, что его «магия» тоже строится исключительно на науке.

Читать еще: Как сшить зайца с длинными ушами по выкройке. Заяц своими руками: текстильная радость из фетра. Всего шесть этапов шитья и задорный зайчик своими руками готов

Лиор Сушард, иллюзионист: «Я использую пять своих чувств чтобы создать шестое чувство. Здесь очень много техник, начиная с психологии и заканчивая языком тела».

Искусственный интеллект читает мысли людей примерно по тому же принципу. Доказательством может служить применяемая в реабилитационном центре технология, которая помогает людям писать силой мысли, без рук. Нужно расслабиться и концентрироваться на определенной букве, цифре, символе. Компьютер понимает, что пользователь хочет набрать. Сегодня это окно в мир для потерявших способность двигаться. Если технологию усовершенствовать, она пригодится любому.

Алеся Чичинкина, PR-директор компании-разработчика : «Нейронет это то, что должно заменить интернет к 2035 году, когда исчезнут посредники между нашим мозгом и тем, что мы хотим сделать, напечатать ли, дать ли команду какому-то устройству».

Крупный автопроизводитель презентовал программу, которая предугадывает желания водителей.

Люсиан Джордж, старший исследователь в области инноваций: «Программа фиксирует очень четкие сигналы, которые появляются в нашем мозгу, когда мы что-то хотим сделать и когда, наоборот, чего-то не хотим».

Эта технология будет выигрывать водителю драгоценные секунды и предотвращать аварии. Почему же люди боятся слияния с искусственным интеллектом? Оказывается, подвох есть.

Томас Риардон, генеральный директор компании-разработчика технологии управления компьютера мыслями: «Самая мощная идея, которую мы имеем, что искусственный интеллект может доминировать над нами и нашими собственными нейронными сетями».

Уже скоро людям предстоит жить в мире, в котором правду о себе будет скрыть невозможно, а любая бездушная машина сможет читать мысли.

Создать искусственный интеллект

Иску́сственный интелле́кт, Artificial intelligence — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; свойство интеллекта выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. На сегодняшний день известно, что цифровые цепи в миллионы раз быстрее био-химических, происходит разработка/создание/улучшение существующих искусственных форм интеллекта, но они имеют очень узкие области применения. Нет полноценного мозгового центра. который бы обучался и принимал решения самостоятельно в разных сферах деятельности, начиная от элементарнейших принеси, подай и заканчивая разработкой сложнейших квантовых механизмов. Со временем скорость разработки будет только увеличиваться.

Мы живем в 21 веке и являемся свидетелями резкого скачка развития не только развития IT, но и систем, в т.ч. ИИ который в будущем, будет управлять львиной долей человеческой жизнедеятельности и участвовать в :

1. Финансовом секторе:

1.1 Алгоритмическая торговля – предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, превышающую скорость на которую способен человеческий организм. Это позволяет делать миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами

1.2 Исследования рынка и интеллектуальный анализ данных – несколько крупных финансовых учреждений вложили средства в развитие ИИ, чтобы использовать его в их инвестиционной практике. Разработки BlackRock’ AI, Aladdin, используются как внутри компании, так и для клиентов компании, ассистируя в принятии инвестиционных решений. Широкий спектр функциональных возможностей данной системы включает обработку естественного языка для чтения текста, такого как новости, отчеты брокеров и каналы социальных сетей. Затем система оценивает настроения в упомянутых компаний и присваивает им оценку. Банки, такие как UBS и Deutsche Bank, используют систему ИИ под названием Sqreem (Sequential Quantum Reduction and Extraction Model, Модель Последовательной Квантовой Редукции и Экстракции), которая может обрабатывать данные для разработки профилей потребителей и сопоставлять их с продуктами, которые они, скорее всего, захотят. Goldman Sachs использует Kensho, платформу аналитики рынка, которая объединяет статистические вычисления с большими данными и обработкой естественного языка. Его системы машинного обучения используют данные в Интернете и оценивают корреляции между мировыми событиями и их влиянием на цены финансовых активов. Информация, извлеченная системой ИИ из прямой трансляции новостей, используется в принятии инвестиционных решений.

1.3 Андеррайтин- Upstart анализирует огромное количество потребительских данных и использует алгоритмы машинного обучения для построения моделей кредитного риска, которые прогнозируют вероятность дефолта. Их технология будет лицензирована для банков, чтобы они могли использовать её для оценки своих процессов.

ZestFinance разработала свою платформу Zest Automated Machine Learning (ZAML) специально для кредитного андеррайтинга. Эта платформа использует компьютерное обучение для анализа десятков тысяч традиционных и нетрадиционных переменных (от транзакций покупки до того, каким образом клиент заполняет форму), используемых в кредитной индустрии, для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов клиентам с небольшой кредитной истории, таким как миллениалы.

2.Сектор Тяжелой промышленности – Роботы стали распространены во многих отраслях промышленности и часто занимаются работой, которая считается опасной для людей. Роботы оказались эффективными на рабочих местах, связанных с повторяющимися рутинными заданиями, которые могут привести к ошибкам или несчастным случаям из-за снижения концентрации с течением времени. Также широкое применение роботы получили в работе, которую люди могут найти унизительной.

3. Медицина – Искусственные нейронные сети, такие как технология Concept Processing в программном обеспечении EMR, используются в качестве клинических систем принятия решений для медиуинской диагностики

Другие задачи в медицине, которые потенциально могут выполняться искусственным интеллектом и начинают разрабатываться, включают:

Компьютерная интерпретация медицинских изображений. Такие системы помогают сканировать цифровые изображения, например от компьютерной томографии, для типичных проявлений и для выделения заметных отклонений, таких как возможные заболевания. Типичным применением является обнаружение опухоли.
Анализ сердечного ритма
Проект Watson — это еще одно использование ИИ в этой области, программа вопросов/ответов, которая создана для помощи врачам-онкологам
Создание лекарств
Проведение сложнейших операций на уровне недоступном человеку
Имплантация в мозг электронных носителей с воссозданием нейронных связей для полной конфигурации мозга с имплантируемым носителем.

Читать еще: Стрекозы из бросовых материалов своими руками шаблон. Стрекоза из пластилина своими руками. Правила хранения природных материалов

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла-Саймона, поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию ИИС можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

нисходящий, он же семиотический — создание экспертных систем, без знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
восходящий он же биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, — их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга.

Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» — реакция на срабатывание датчика удара, «голод» — реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена, и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.

Основная особенность символьных вычислений — создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.

Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта основан на моделировании рассуждений. Теоретической основой служит логика.

Логический подход может быть проиллюстрирован применением для этих целей языка и системы логического программирования Пролог. Программы, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода без жесткого задания алгоритма как последовательности действий, приводящих к необходимому результату.

Последний подход, развиваемый с начала 90-х, называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут выживать в при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.

Гибридный подход предполагает, что только синергийная комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Только представьте, роботы, которые не чувствуют боли, страха, умеют думать и принимать самостоятельные решения.

Господа, мы стоим на пороге будущего, остается лишь шагнуть вперед !