Искусственный интеллект на службе у слепых

Слепые люди смогут снова видеть с программой на основе искусственного интеллекта

У ученого Анирадха Коула (Anirudh Koul) дедушка постепенно терял свое зрение. Вернуть глаза пожилому человеку невозможно, но специалист придумал, как видеть предметы без них. Он привлек свои знания, искусственный интеллект и технологии, чтобы создать программу Seeing AI.

Разработка такого программного решения началась несколько лет назад, когда Коул задумался о прогрессе в машинном обучении. Он увидел, что такие технологии могут позволить распознавать предметы вокруг.

Два года спустя директор Microsoft Сатья Наделла Satya Nadella презентовал Seeing AI на конференции Build. Разработка вызвала большой интерес: ее показывали даже в Белом доме. «Мы были более потрясены, – говорит Коул.

– Мы даже не могли мечтать о такой масштабной заинтересованности. Это вызвало глубокие эмоции».

Работа Коула для многих может показаться мечтой: 80% времени он работает над собственными проектами и идеями.

Обратите внимание

Специалист говорит, что это удобно делать в Microsoft, которая имеет передовые инструменты, большие наборы данных, талантливых сотрудников и инновационный подход. Последний позволяет ученым превращать свои идеи в реальные продукты.

«Я не мог желать лучшей карьеры, – говорит Коул. – Если вы страстные, амбициозны и имеете жажду к инновациям, нет лучшего места для вас, чем Microsoft».

Ирен Чен (Irene Chen) показывает «умные» очки от Pivothead

Программа Seeing AI является одной из многих революционных технологий, которые создали в Microsoft благодаря технологиям машинного обучения. Эта утилита работает на смартфоне и использует «умные» очки от Pivothead.

Она привлекает компьютерное зрение, распознавание речи, чтобы описывать окружение для слепого человека, читать ей текст, отвечать на вопросы, распознавать эмоции на лицах.

Краткий анализ, например, может рассказать, что пользователь смотрит на собаку, которая играет с фрисби, на очередь возле карусели выдачи багажа или на человека, который улыбается.

Одной из первых испытать Seeing AI смогла студентка Университета Британской Колумбии Ирен Чен в рамках программы Garage Internship Program. В ней интерны четыре месяца занимаются разработкой новых продуктов.

Сначала Чен хотела просто узнать больше о компьютерное видение, но смогла сделать больше, приобщившись к Seeing AI. Особенно интерна поразили испытания разработки слепым человеком. «Она некоторое время привыкала, но потом читала, что хотела. Ее лицо сияло, – вспоминает Чен.

– Это был поворотный момент для меня. Я почувствовала, что моя работа действительно важна. Я такого раньше не испытывала».

Чен работала над разработкой серверной части. По ее словам, там происходит вся магия алгоритмов.

Вместе с ней над проектом также работают специалисты из офисов Microsoft в Японии, Сербии, Каире, Лондоне, Вашингтоне и Калифорнии.

«Каждый раз, как мы посылали письма командам во всем мире и просили о помощи, они с радостью откликались. Даже несмотря на то, что они не принимали прямого участия в проекте, – говорит она. – Это было невероятно».

Важно

Коул также говорит, что значение подобной открытости трудно переоценить. «Можно открыть список внутренних групп и сказать, что у тебя есть проблема. Через один-два часа получишь ответ от пяти людей из разных уголков планеты, которые являются экспертами в этой области, – рассказывает он. – Это как бы мгновенное решение проблем».

Сам Коул заинтересовался технологиями еще в детстве в Индии. Его родители купили компьютер на базе операционной системы MS-DOS с черно-белым экраном. Они мало пользовались приобретенным девайсом, тогда как Коул начал писать на нем программы.

Он получил диплом в компьютерных науках в Университете Далхосі в Канаде и работал четыре года инженером в Yahoo. Затем Коул пошел в Университет Карнеги-Меллон, чтобы получить диплом магистра в обработке данных. «Я был полностью погружен в программы с открытым кодом, Linux и стартапы, – говорит он.

– Мне казалось, что Microsoft была словно бегемотом, который медленно движется».

Все изменилось, когда с Коулом связался рекрутер Microsoft. Специалист пошел на интервью и сразу понял, что его прежние мысли были ошибочными. «Люди, которых я встречал, имели дух хакерства, – говорит он. – Они также имели огромные объемы данных, которые было трудно получить в любой другой компании».

В свой первый день в Microsoft он запустил программу, которая исполнялась два часа на кластере из тысячи компьютеров. На домашнем ПК, вспоминает Коул, это продолжалось семь месяцев.

«Они сделали инструменты доступными, поэтому ученый из обработки данных может очень быстро проводить итерации и получать ответы», – говорит он.

Проект Seeing AI зародился для прошлогоднего однонедельного хакатону. Коул поделился своей идеей с коллегами, которые работали с организациями для слепых.

Многим его предложение показалось слишком амбициозной, но ему удалось собрать команду из 16 участников с разных офисов Microsoft.

«С прогрессом в компьютерном видении и машинном обучении я знал, что мы сможем создать что-то более полезное, чем уже существует», – говорит он.

Подобную идею также пробовал воплотить Саквіб Шаїх (Saqib Shaikh) из офиса Microsoft в Лондоне. Он работает программным инженером и слепой с 7 лет. Как только Шаїх узнал о проекте Коула, он связался с ним. «Мы говорили часами о разные идеи и технологии», – вспоминает Шаїх.

Проект Seeing AI соревновался с 13 тысячами других участников и выиграл в категории «Технологии ради лучшего». «Это было невероятно, – делится Шаїх. – Мы решили, что этим стоит заниматься. Мы хотели достичь успеха независимо от чего-то. Победа в хакатоні была ягодкой на торте».

После хакатону команда продолжила работу над проектом. Начальники Шаиха увидели его страсть и дали ему два месяца на работу с Seeing AI. Коул также привлек к работе интернов исследовательской лаборатории Garage.

Совет

Microsoft предоставила возможность непосредственно работать с сообществами слепых, доступ к больших вычислительных ресурсов и возможность демонстрировать работу всему миру, – говорит участница проекта Маргарет Митчелл (Margaret Mitchell). – Больше нет такого места, которое сочетает свободу и ресурсы».

Коул говорит, что проект, скорее всего, не имел бы будущего вне Microsoft. «Я видел много разработок для людей с ограниченными возможностями, которые бы не вышли, если бы их разрабатывали вне Microsoft, – говорит он. – Доступность глубоко встроенная в нашу культуру. Она поощряет людей думать, как сделать вещи восприимчивыми для всего общества».

Проект Seeing AI является лишь началом, ведь специалисты имеют много хороших идей. Дедушка Коула мало знал про этот проект, но он был поражен тем, над чем работает его внук. Сам Коул благодарен, что может превращать свои идеи в реальные продукты. «В чем интерес работать, если ты не увидишь воплощение идеи в жизнь?», – говорит он.

Источник: http://www.fttc.com.ua/2016/06/slepye-lyudi-smogut-snova-videt-s-programmoj-na-osnove-iskusstvennogo-intellekta/

Искусственный интеллект на службе у бизнеса

ЮНЕСКО насчитывает 2 796 языков в мире, однако две трети населения Земли говорит всего на сорока. Это не так много, но редко кто из людей способен выучить и активно оперировать более, чем двумя-тремя.

При этом, как справедливо отмечает директор по продажам PROMT Никита Шаблыков, по данным маркетинговых исследований люди – независимо от культуры, ментальности и владения иностранными языками — предпочитают читать информацию на родном языке: так она воспринимается быстрее, надежнее и в итоге эффективнее.

Наш опыт внедрений также говорит о том, что скорость работы с разноязычной документацией с помощью продуктов PROMT, а значит и скорость принятия решений возрастает в разы.

Аналитики из международного маркетингового агентства Global Market Insights отмечают, что на сегодня главной возможностью преодоления лингвистического барьера остаются технологии автоматического перевода.

Заходя в иностранный интернет-магазин или знакомясь с отзывами о каком-либо сервисе, пользователи уже ожидают если не локализованного контента, то иконки автоматического перевода на родной язык.

Реальность такова, что с помощью профессиональных переводчиков невозможно перевести весь интернет-каталог на все потенциально востребованные языки, деловую переписку или рабочие документы — это потребовало бы слишком больших временных и людских ресурсов.

Считающий время и деньги бизнес экономит и то, и другое, отдавая «черную» работу машине, в то время как квалифицированные переводчики шлифуют текст и расставляют необходимые акценты в той доле контента, где это необходимо.

Обратите внимание

Новая версия PROMT Translation Server 18 представляет современную «умную» технологию автоматического перевода под слоганом «Искусственный интеллект в действии» и имеет ряд принципиальных для бизнеса преимуществ.

Во-первых, при переводе автоматически сохраняются структура и формат исходного документа, т.е. практически готовый переведенный документ, достаточный для многих задач или требующий небольшой доработки для других.

Во-вторых, в помощь пользователям в продукт интегрирована выполненная профессиональными переводчиками база примеров перевода документов с упором на финансовые, юридические тексты, а также на деловую корреспонденцию. Примеры перевода актуальны в качестве справочной информации.

И, наконец, в-третьих, PROMT Translation Server 18 адаптируется под каждого своего пользователя.

Теперь можно обучать программу переводу в нужном ключе: задавать правила предпочтительного перевода слова, загружать собственные глоссарии, сохранять ранее выполненные переводы и учитывать их при дальнейшей работе, автоматически настраивать перевод под сотрудников разных подразделений за счет профильной лексики.

И что немаловажно, вся информация, переводимая через PROMT Translation Server 18, гарантированно останется коммерческой тайной компании, до момента пока компания сама не захочет опубликовать данные. Напомним, наше решение переводит тексты и документы в оффлайн режиме без обращения к сторонним ресурсам и без передачи данных.

https://www.youtube.com/watch?v=YeTh7mdlVrg

Транснациональная компания, работающая на международные рынки и объединяющая специалистов и потребителей из разных языковых семей, или талантливый стартап, продающий свои товары в любую точку мира — PROMT Translation Server 18 помогает каждому сосредотачиваться исключительно на бизнес-задачах, преодолевая все возможные языковые барьеры и обеспечивая успешную коммуникацию со всем миром.

Читайте также:  Военные сша разрабатывают нейронные имплантаты для восстановления слуха и зрения

Узнать больше о PROMT Translation Server 18

Источник: http://blog.translate.ru/2017/09/pts18/

Искусственный интеллект на службе у живого организма

В Новокузнецке впервые в Кемеровской области инвалиду установили модернизированный протез голеностопного сустава. Уникальное устройство с электронной начинкой может практически всё то, на что способна нога здорового человека, и даже чуточку больше.

Шесть лет назад Евгений Салов вместе с семьей, возвращаясь из отпуска, попал в автомобильную катастрофу. С тяжёлыми травмами его доставили в больницу, где пришлось ампутировать часть искалеченной ноги.

Мужчина признаётся: даже в такой сложной жизненной ситуации не хотел падать духом и во что бы то ни стало решил вновь начать ходить. Уже через полгода он встал на протез.

Важно

А два дня назад ему установили усовершенствованную искусственную стопу, отвечающую последнему слову техники.

Евгений Салов:

–У этого протеза функциональность на данный момент очень высокая, то есть он приближается, в принципе, к здоровой ноге. Очень удобно подниматься по лестницам, потому что, когда идёшь мерным шагом, подходишь к лестнице, стопа видит препятствие, поднимаешь ногу, и она носком не цепляет, потому что обычные протезы всегда цепляются носком.

Протез с электронными модулями программируется под своего владельца, он полностью подстраивается под здоровую ногу инвалида, под ритм его ходьбы, под нагрузку и даже под рельеф местности.

Технология пришла из-за рубежа, но собиралось устройство в Новокузнецке. Стоит такое приспособление полтора миллиона рублей.

Однако сам пациент протез получает бесплатно, деньги на приобретение искусственных конечностей выделяет Фонд социального страхования.

Марат Изгидуль, инженер-протезист:

– Ходьба по лестнице, элементарные спуски, подъёмы, если раньше человек ходил переставным шагом, то теперь вполне естественно он может передвигаться своими ногами, не чувствуя каких-либо затруднений для себя. Всё уже заложено в самой стопе, которую мы установили, провели настройки индивидуально под пациента, дали ему освоиться вначале, походить на базовых, потом индивидуально настроили под него стопу.

Подобный электронный протез полтора года назад уже установили Дмитрию Романову, в прошлом – чемпиону России по теннису.

Уникальное устройство не только облегчает ходьбу человека, но и позволяет вести активный образ жизни, заниматься спортом и работать. Всего в стране людей с такими искусственными конечностями чуть больше двух десятков.

Но специалисты уверены: в скором времени технология полностью внедрится в общество.
Источник

Источник: https://AmpGirl.su/2013/04/19/iskusstvennyj-intellekt-na-sluzhbe-u-zhivogo-organizma/

Нейросеть вместо препода, игра вместо зубрежки: как искусственный интеллект изменит образование

Индивидуальные занятия с преподавателем — один из самых эффективных методов обучения. В условиях традиционной образовательной системы невозможно обеспечить всех учеников личными тьюторами или репетиторами. Во-первых, просто нет достаточного количества подготовленных преподавателей. Во-вторых, такие занятия обычно стоят достаточно дорого, и они по карману далеко не каждой семье.

Но благодаря развитию искусственного интеллекта индивидуальные тьюторы в будущем могут появиться абсолютно у всех.

Так называемые интеллектуальные обучающие системы (intelligent tutoring systems) уже создаются.

В бразильской умной системе Geekie есть видеоуроки, подготовленные преподавателями из топовых бразильских школ, задания и тесты.

Совет

Система охватывает всю школьную программу и помогает ученикам подготовиться к выпускным экзаменам. Если школьник что-то не понял, он может переслушать материал или переделать проваленный тест.

Перед началом обучения ученик задает цель, в соответствии с которой система варьирует содержание его индивидуальной программы.

Если школьник хочет поступить на экономический факультет, Geekie сделает акцент на экономику и математику, а будущим врачам даст более сложные задания по биологии и химии.

Система мгновенно дает комментарии к тому, как учащийся справился с заданием, объясняет, как и почему правильно, а также указывает, на что ученику следует обратить особое внимание в будущем. Учителя только модерируют процесс.

Американская платформа Knewton действует по схожим принципам и пытается внедрить интеллектуальные обучающие системы в университетское образование. Разработчики Knewton создают курсы, содержание которых и студенты, и преподаватели могут адаптировать в соответствии со своими целями.

Компания Dreambox сделала интеллектуальную систему, которая учит школьников математике. А австралийский стартап Smart Sparrow разработал открытую платформу, которая позволяет преподавателям самим создавать интерактивные курсы и использовать интеллектуальные возможности системы, чтобы адаптировать учебные планы под каждого учащегося.

На платформе разработано уже более десятка курсов, в основном университетского уровня.

Что это изменит

— У учащихся будет возможность выбирать. Можно будет построить и постоянно менять полностью индивидуальную траекторию обучения со школы до вуза, а при желании — не прекращать учиться никогда, имея пожизненный доступ к вашему индивидуальному «преподавателю» через смартфон или компьютер.

Вы постоянно сможете выбирать все новые курсы, а умная и знакомая с вашими знаниями и интересами система будет каждый раз адаптировать их лично под вас.

— Такие системы повышают эффективность обучения. В Университете Алабамы экзамен после внедрения курсов платформы Knewton успешно сдали на 20 % больше студентов, чем в предыдущие годы.

А в Северо-Восточном университете Иллинойса студенты, использовавшие Knewton, сдали экзамены в среднем на 12,5 балла (по 100-балльной шкале) выше, чем их однокурсники, которые не пробовали пользоваться системой.

— Учителя смогут учиться у ИИ. Когда система определенным образом меняет учебный план, люди могут узнать, какие факторы — например, знания ученика, его потребности или эмоциональное состояние — повлияли на ее решение, и посоветовать обычным учителям в схожих ситуациях повторять действия компьютера.

Групповая работа — гармония без отлыниваний

Давно практикуется подход, который повышает эффективность обучения, — это работа в группах.

Проблема здесь в том, что успех групповой работы не равен сумме знаний участников: имеют значение их умение общаться, правильный подбор членов группы и организация совместной работы.

Последняя особенно важна при онлайн-обучении, где участники команды физически находятся далеко друг от друга.

Что здесь может сделать ИИ

— Беспристрастно поделить учеников на группы в соответствии с их уровнем знаний и интересами — тогда сильным не придется делать всю работу за слабых и немотивированных.

— Сделать так, чтобы навыки членов одной учебной группы дополняли друг друга — условно это будет приближенный к реальной модели экипаж с капитаном, штурманом, техником и врачом, а не врач и три капитана.

— Подсказать участникам, с какой стороны взяться за задание. Например, у ИИ есть данные о том, что при одном типе задач лучше работает конф-колл с обсуждением и разделение проекта на этапы, а в другом — разбивание на тематические кирпичики, когда каждый член группы готовит доклад по своему участку.

— Восстановить справедливость.

Больше не будет ситуаций, когда за всю группу отдуваются активисты, а хорошие оценки получают даже те, кто весь семинар просидел молча.

Сейчас, если в классе несколько групп сразу участвуют в обсуждениях, один преподаватель не может уследить за всеми — у многозадачного ИИ такой проблемы не возникнет.

— Вернуть отвлекшихся к учебе: через распознавание речи и анализ текстовой информации умные системы смогут узнавать, когда научный диспут перешел на личности или когда группа, недопоняв задание, отправляет преподавателю формальные отписки и начинает обсуждать качество образовательного курса в общем чате.

Умная виртуальная реальность: игра вместо зубрежки

Обучение проходит эффективнее, если учащиеся могут применить свои знания на практике. В традиционных условиях невозможно постоянно погружать учеников в соответствующие теме урока ситуации: нельзя поехать в Сахару, когда дети проходят особенности пустынных территорий, или отправиться в Древнюю Грецию после урока истории. Развивающаяся виртуальная реальность это изменит.

Скоро можно будет не просто рассказать ученикам, как выжить в тропическом лесу или каким образом выглядела Россия при Петре Первом, но и погрузить их в подходящие условия при помощи виртуальной реальности.

Именно для процесса обучения эффективнее будут VR-технологии, дополненные искусственным интеллектом. Тогда ученики могут не просто побродить по виртуальному пространству, но и повзаимодействовать с ним.

Искусственный интеллект в данном случае сможет действовать по тому же принципу, что и в онлайн-играх: менять «реакции» виртуального пространства в зависимости от действий пользователей.

К примеру, если дети в виртуальной реальности учатся тушить пожар и всё делают верно, пожар погаснет, а если ошибаются, разгорится сильнее. Также умные системы смогут давать ученикам подсказки, выступая в роли учителя в конкретной ситуации.

Подобные технологии уже создаются. Проект Immersive VR Education позволяет погрузить учеников в ситуации первого полета на Луну или тонущего «Титаника», а студенты-медики могут потренироваться проводить операции в виртуальной реальности.

Виртуальные системы могут помочь не только с освоением новых навыков, но и с решением проблем психологического характера. Виртуальная среда FearNot была придумана, чтобы помочь ученикам, сталкивающимся с травлей в школе. В VR разыгрывается ситуация, когда виртуального ученика начинают травить сверстники.

Реальный ученик, которому нужна помощь, выступает в роли невидимого друга жертвы травли. Он может дать совет или просто поддержать виртуального ученика.

Так ребенок смотрит на проблемную ситуацию со стороны и может понять, как ему лучше уладить конфликт в реальной жизни. В роли друга обиженного виртуального компаньона могут выступать и те, кто в реальности травит других. Таким образом они смогут понять чувства своих жертв, научиться им сопереживать и, возможно, впоследствии изменить собственное поведение.

Оценка — прогноз, а не приговор

Искусственный интеллект может произвести революцию в области оценки достижений учащихся.

Сегодня алгоритмы, анализирующие данные об участниках онлайн-курсов, могут предсказать, кто из учеников провалит следующий тест или вообще откажется от дальнейшего прохождения курса, на базе их поведения в ходе обучения. Эти алгоритмы со временем станут точнее и научатся предсказывать больше деталей.

Что это даст

— Возможность оперативной корректировки. Можно будет заранее узнать, что ученик опасно близок к провалу и попробовать предотвратить катастрофу, уделив ему больше внимания и подобрав другие задания и методику (какие именно, также сможет подсказать компьютер). Подобные функции внедряются в систему Smart Sparrow, где можно отслеживать прогресс каждого ученика.

Уже сегодня преподаватель может с помощью умной машины анализировать показатели студентов, отстающим присылать простые разъясняющие материалы и освобождать от прохождения базовых элементов курса тех, кто справляется лучше других.

В будущем помогать учащимся в большей степени сможет сама система, без вмешательства со стороны учителя.

— Можно будет варьировать курс в соответствии с мотивацией и эмоциональной готовностью учеников. Эти параметры особенно важны при изучении, например, иностранных языков — необходимо понимать, насколько комфортно ребенок себя чувствует, изъясняясь на другом языке, успешно ли преодолевает языковой барьер.

Система сможет отследить, что вызывает у ученика наибольшее эмоциональное напряжение, и сообщить об этом преподавателям или самостоятельно адаптировать программу.

Пока умные системы еще толком не научились следить за эмоциями учеников, но само их использование уже повышает уровень эмоционального комфорта учащихся.

71 % опрошенных голландских школьников, которые учили английский через систему от Knewton, сказали, что стали получать большее удовольствие от занятий.

— Можно будет понять, как именно учащиеся усваивают материал. На основе больших данных система определит, как конкретный учащийся пришел к ответу. Уже сейчас интеллектуальная обучающая система DreamBox собирает 48 000 элементов данных в час о каждом ученике.

Пока этот массив информации используется, чтобы алгоритм смог выбрать, какое следующее задание предложить учащемуся.

Позже, когда таким системам позволят отслеживать, например, пульс или температуру тела ученика, а может быть, и следить за тем, что происходит в его мозге во время учебы, эти данные помогут ученым лучше понять процесс обучения с точки зрения нейробиологии.

Читайте также:  Еще один шаг к созданию искусственного интеллекта

Что может пойти не так

Как и практически любая инновация, ИИ — не панацея. Относиться к внедрению этих технологий в образование стоит с осторожностью, потому что этические проблемы в этой области могут встать особенно остро.

Во-первых, непонятно, кто будет нести ответственность за ошибки искусственного интеллекта.

Во-вторых, ИИ учится у людей не только хорошему — он наследует их стереотипы и впоследствии их воспроизводит. Нейронные сети способны подцепить от пользователей расизм и сексизм, а в контексте школы алгоритм может перенять у других детей манеру травить соучеников.

В-третьих, ИИ может серьезно изменить поведение учащихся. И непонятно, где должны пролегать и как формализоваться границы психологического влияния умных систем на учеников.

В-четвертых, обучающие системы могут демотивировать учеников и преподавателей. Со временем они научатся следить за каждым шагом учащегося и педагога и указывать им на ошибки. Когда люди почувствуют, что постоянно находятся под наблюдением у всевидящего «большого брата», это будет способствовать скорее раздражению и нигилизму, нежели оптимизации учебного процесса.

В-пятых, не регламентирована тема приватности пользовательских данных. Даже в традиционной системе образования до сих пор не до конца решен вопрос, какая информация об учениках должна быть публичной, а какая закрытой и как разные институты могут делиться друг с другом информацией.

Большой объем данных об учениках, конечно, поможет улучшить систему оценивания и разработать индивидуальные учебные планы.

Обратите внимание

Но прежде чем внедрять эти технологии, необходимо четко определить, кому будут принадлежать права на эти данные, кто сможет получить к ним доступ и с какой целью их можно использовать — ведь над самыми беспристрастными и совершенными программами всегда будут стоять люди с их вечным соблазном использовать данные о других людях ради собственной выгоды.

Источник: https://knife.media/ai-education/

Мобильное приложение Microsoft Seeing AI на базе искусственного интеллекта и машинного зрения рассказывает слабовидящим и слепым людям о происходящем вокруг

Microsoft app helps blind people ‘see’ the world with AI

Компания Microsoft выпустила новое мобильное приложение для смартфонов iPhone под названием Seeing AI, предназначенное для слабовидящих и полностью потерявших зрение людей.

Используя искусственный интеллект и технологии машинного зрения, сервис описывает окружающий пользователя мир. Для работы приложение использует камеру смартфона.

Пользователю достаточно навести ее на другого человека или объект, после чего приложение в мельчайших подробностях опишет их.

Впервые Microsoft продемонстрировала бета-версию Seeing AI в марте 2016 года на конференции Build. Бесплатное приложение пока доступно только на iOS и только в американском App Store. Когда оно выйдет на Android и в других странах, в Microsoft не уточняют.

Разработчики предусмотрели множество различных сценариев использования приложения.

К примеру, если в поле зрения камеры попадет человек, приложение определит его примерный возраст и опишет характерные черты вроде наличия очков, бороды и т.д. и т.п. Также приложению под силу распознавание эмоций на его лице.

Если же просто сфотографировать знакомого, то его снимок сохранится в базе данных сервиса и при встречах в будущем система уже будет называть его по имени.

Еще в активе имеется функция распознавания штрихкодов, благодаря которой в магазине можно узнать название и получить краткое описание любого продукта. Помимо этого, с помощью Seeing AI можно сканировать документы и определять номинал долларовых купюр. Как отмечает The Verge, эта функция особенно актуальна в США, где все доллары одного размера и цвета вне зависимости от номинала.

В Microsoft Seeing AI также встроены умные алгоритмы, которые подсказывают пользователю, куда надо подвинуть камеру, чтобы полностью захватить в кадр тот или иной объект. Если объектом является человек, то приложение определяет расстояние и указывает в каком углу кадра находится его лицо.

Что самое интересное, большинство стандартных функций Seeing AI выполняются на самом смартфоне, благодаря чему приложение можно полноценно использовать и без подключения к сети. Интернет и серверы компании требуются лишь для работы экспериментальных функций, таких как описание сцены в целом и распознавание рукописного текста.

Ну и напоследок отметим, что приложение также умеет распознавать изображения, достаточно загрузить картинку в приложение, чтобы узнать ее содержание.

Источник: The Verge

Источник: https://itc.ua/news/mobilnoe-prilozhenie-microsoft-seeing-ai-na-baze-iskusstvennogo-intellekta-i-mashinnogo-zreniya-rasskazyivaet-slabovidyashhim-i-slepyim-lyudyam-o-proishodyashhem-vokrug/

Искусственный интеллект и стартапы. Когда ожидать восстания машин?

Человека уже давно заботит вопрос искусственного разума. Хотя он еще не полностью изучил свой собственный. Да и сложно не признать, что не все представители homo sapiens в полной мере им наделены. Что же понимается под обозначением Artificial intelligence?

14 апреля 2016

Во-первых, это область науки и техники, которая предполагает изучение и создание интеллектуальных программ для компьютера и машин подобного рода в целом. Во-вторых, это свойство этих самых программ и машин выполнять те творческие задачи, которые мы издавна считаем исключительно человеческой прерогативой.

Кроме того, мы постоянно встречаем в литературе и кинематографе искусственный интеллект, исследования и достижения в этой теме не перестают волновать умы не только ученых, но и обывателей. Что касается искусства и культуры, то чаще всего сюжет сводится к использованию ИИ против самого человечества. И это то, чего опасается каждый.

Важно

Машина, наделенная разумом, но при этом по техническим характеристикам превосходящая своего создателя в разы, может стать опасной.

В кино тема искусственного интеллекта появилась еще в 60-х годах, а в литературе вопрос затронули и того раньше – в самом начале века. Кстати, новый оптимистический толчок к развитию этого направления дал известнейший писатель-фантаст Айзек Азимов с его «Тремя законами робототехники» в 40-х годах. Они гласят, что:

  • робот не может причинить вред человеку,
  • должен подчиняться приказам, если это не противоречит п. 1,
  • заботиться о своей безопасности, если это не противоречит п. 2 и п. 3.

Последующие произведения по этой теме у разных авторов чаще всего строятся на нарушении носителями ИИ одного или нескольких из этих основополагающих законов. И к трагическим последствиям.

Но что происходит с изучением искусственного интеллекта сегодня и может ли и в самом деле состояться восстание машин, которое приведет к порабощению человечества? Насколько литературные сюжеты уже претворились в реальность?

Искусственный разум на службе человека. Исследования

Как известно, исследования по искусственному интеллекту ведутся уже давно. Но в последние годы, как и в остальных сферах человеческой деятельности, развитие в этом направлении ускорилось на порядок.

Новые технологии позволяют справляться с задачами, которые раньше казались совершенно невыполнимыми.
Все исследования, проводящиеся с середины прошлого века, условно делят на несколько этапов или периодов.

  • Классический. С началом компьютерной эры, уже в послевоенное время, с помощью машин пытались решать простейшие головоломки и игровые задачи. Само собой, ничего серьезного из этого не вышло. Но, несомненно, дало толчок к последующим экспериментам.
  • Романтический. Практически целое десятилетие, в 60-70-х годах прошлого века, исследователи пытались «найти общий язык» с компьютерами. В частности, все внимание было сосредоточено на вопросе «понимания» машиной человека.
  • Модернистический период. В 70-80 годы больше внимания уделили развитию экспертных систем. То есть систем, которые позволяли решать часть проблем с заданными условиями. В зависимости от задачи, ЭС могли заниматься прогнозированием, обучением, оптимизацией, диагностированием, ремонтом и т.д. В качестве одного из известных примеров можно привести программу Акинатор. Она была довольно популярна несколько лет назад. Пользователь загадывал персонажа, а программа, задавая вопросы, угадывала его.
  • Постмодернистический период. Внимание к изучению искусственного интеллекта вспыхнуло с новой силой с начала 90-х годов, когда начала развиваться всемирная паутина и, в частности, интернет-приложения. Как грибы после дождя стали появляться всевозможные советчики в виде программ, облегчающих поиск информации и выполнение определенных действий.

Основные направления исследования в области искусственного интеллекта можно выделить такие: прагматический и бионический. У каждого из них свои подходы.

К примеру, бионическое направление предполагает, что если структуры и процессы, происходящие в человеческом мозгу, воспроизвести в искусственной системе, решать задачи эта система будет подобно человеку. Прагматическое же направление подходит к проблеме с другой стороны. Здесь все, что происходит в мозгу homo sapiens, считают «черным ящиком».

Но если конечный результат действий искусственной системы идентичен получаемому от человека, то такую систему считают разумной. Независимо от того, какие структуры используются компьютером.

Подходы бионического направления:   

  • Гомеостатический. В этом случае на помощь приходит эволюция. Функционирование совокупности подсистем, противоборствующих или сотрудничающих между собой, приводит к равновесию и способности реагировать на изменения в окружающей среде.
  • Нейробионический. Здесь, как и в человеческом мозгу, есть свои «нейроны» – системы элементов, которые подобным образом могут воспроизводить какие-либо интеллектуальные функции.
  • Структурно-эвристический. В его сути наблюдения за поведением определенных объектов или групп. И на основе этих наблюдений идет поиск тех структур, которые способны обеспечить подобные действия у искусственно созданной системы.

Прагматическое направление:

  • Интеллектуальное программирование. Сюда можно отнести разные виды машинного творчества. Это игровые программы, программы для создания музыки, графики или живописи, распознающие и программы естественно-языковые (машинный перевод, генерация текстов и т.д.).
  • Создание инструментария. То есть всевозможные системы синтеза и анализа речи, оболочки, базы знаний, языки для систем ИИ, лингвистические процессоры и т. д.
  • Разработка методик представления знаний и их последующей обработки.

В отдельное направление сложно не выделить робототехнику. Главной целью этой области, естественно, является создание робота, способного на разумное поведение и мышление, воспринимающего окружающий мир посредством тактильного контакта, зрительных и слуховых ощущений. Путь к нему еще долог. Хотя, конечно, успехи есть. И значительные. Но о них поговорим чуть позже.

Сегодня по большей части в ходу роботы первого поколения – по сути, манипуляторы с довольно жесткой схемой управления. Второе поколение – это роботы адаптивного характера с сенсорными устройствами. Но пока есть только единичные экземпляры и в широкой промышленности их не используют.

Под третьим поколением подразумевается венец эволюции робототехники – интеллектуальные роботы.

Читайте также:  Паркоматы с искусственным интеллектом

Искусственный интеллект нельзя назвать независимой областью науки. Он тесно связан с философией, психологией, нейрофизиологией и эпистемологией (наукой о знании).

Чего ждать в ближайшем будущем в области ИИ?

В такой области, как искусственный интеллект, прогнозы делать нужно с осторожностью. Но прислушаться к мнению экспертов в этой сфере стоит наверняка.

Например, Питер Рохас, сооснователь таких технических изданий как Engadget и Gizmodo, уверен, что вскоре чат-боты попросту вытеснят приложения. По его словам, все чаще разработчики сосредотачивают свое внимание именно на них. Разговорный интерфейс ботов куда удобнее графического, с которым работают приложения.

Он позволяет не тратить время на лишние движения или отвлекаться от дела. Проще ведь спросить, каков прогноз погоды на сегодня, чем переходить на сайт или задавать параметры приложению. А так, пока бот рассказывает вам о скорости ветра и возможности осадков, вы можете спокойно пить утренний кофе и делать яичницу.

Источник: http://www.towave.ru/pub/iskusstvennyi-intellekt-i-startapy-kogda-ozhidat-vosstaniya-mashin.html

Искусственный интеллект на службе человечества, или время Скайнет еще не наступило (+опрос)

Тему ИИ сегодня обсуждают все чаще и чаще, причем не всегда в положительном ключе. Заявление о том, что искусственный интеллект это нечто зловещее и опасное для человечества, звучит не только из уст простых обывателей, но и от различных политических деятелей, медийных личностей, ученых и т.д. Откуда же «растут ноги» демонизации ИИ?

Кто-то из вас скажет: «Из киноиндустрии!» и отчасти будет прав. Стоит вспомнить такие фильмы, как «Космическая одиссея 2001 года», «Матрица», «Превосходство», «Терминатор» и многие другие.

Если строить картину будущего ИИ по таким фильмам, то становится как-то не по себе.

Но есть и другая сторона киноиндустрии, где все выглядит менее зловеще, например, «Искусственный интеллект» и «Двухсотлетний человек».

Но сегодня мы поведем речь не о фантастических разработках будущего (хотя возможно и не столь далекого) из кинолент, а о том, что можно «пощупать» уже сейчас.

Возможно Стенли Кубрик и Стивен Спилберг немного по-другому представляли себе ИИ, но сегодня в мире уже есть много разработок, в основе которых используются задатки ИИ и МО. Итак, редакция портала RoboGeek.

ru решила провести свое небольшое исследование на тему ИИ и того, как разработки в этой области используются сегодня в мире.

Чат-боты

Совет

По данной теме у нас есть отличная авторская колонка Георгия Фомичева, где вполне подробно объясняется, что это такое, зачем нужно и как работает.

Как этот автор и писал ранее, «было бы здорово, если бы робот продиктовал мне меню и за 5-10 минут до моего прибытия в кафе сделал заказ онлайн, а мне осталось лишь получить его и оплатить» — вряд ли кто-нибудь отказался бы от такого помощника.

А с учетом развития технологий, можно только вообразить пользу от таких цифровых помощников, начиная с бытовых вещей и вплоть до бизнес-секретаря и т. п. Да, кстати, можете попробовать создать чат-бота сами.

ИИ как игрок превосходит человека

На моей памяти первым серьезным столкновением человека и машины на поле брани различных игр можно назвать матч Гарри Каспарова и DeepBlue в далеком 1996 (можете предложить свои варианты в комментариях, если не согласны). В тот год человек оказался сильнее, но уже через год машина взяла реванш. Это была первая победа компьютера над чемпионом мира по шахматам.

Также мы довольно подробно писали об успехах ИИ в игре родом из Древнего Китая — го. Стоит сказать, что это одна из самых стратегически сложных игр, в которые когда-либо играло человечество.

Но и тут ИИ, а именно программа AlphaGo, смог обыграть выдающихся игроков, в том числе Ке Цзе — лучшего игрока планеты.

Интересный факт, о котором мы рассказывали совсем недавно, что следующая версия искусственного интеллекта AlphaGo Zero смогла обыграть предыдущую в 100 матчах из 100.

Благодаря навыкам игры, ИИ смог бы даже денег заработать, будь он полностью самостоятелен. Ведь система Libratus еще в начале года выиграла в казино Пенсильвании у четырех лучших в мире игроков в вариант покера, под названием безлимитный техасский холдем, в котором ставки доходят до бесстыдных пределов.

Обратите внимание

Ну и стоит упомянуть последнее достижение ИИ, но уже в киберспорте. Бот OpenAI победил Данила «Dendi» Ишутина из команды Na`Vi на чемпионате The International 2017, одном из крупнейших киберспортивных событий в мире. В данном случае OpenAI тренировался с собственной копией и не оставил человеку и шанса на победу.

ИИ как творческая личность

«Какое творчество, если нет души?» Но современные разработки в области ИИ готовы опровергнуть это утверждение. Взять хотя бы тот факт, что роман, написанный с использованием ИИ, вышел в финал литературного конкурса в прошлом году.

«День, когда компьютер напишет роман» написан довольно неплохо, однако судьи говорили и о недостатках — например, размытые характеры персонажей.

Честности ради стоит отметить, что жюри было неизвестно, кто именно автор романа — человек или «робот-писатель».

Помимо написания романа ИИ сможет и картину нарисовать. Точнее, это может сделать DeepArt, разработанный исследователями из EPFL. Алгоритм вполне способен обработать вашу фотографию под стиль любого художника, картины которого загружены в его базу. Согласитесь, классно было бы иметь фото семьи в «исполнении» Ренуара.

Продолжая разговор об искусстве, стоит рассказать о возможностях ИИ в создании музыки.

Группа исследователей из Англии разработала алгоритм машинного обучения для создания музыки в стиле фолк, который был обучен по тысячам образцов ирландских фольклорных мелодий.

Для своих исследований ученые использовали размещенную в сети большую любительскую фонотеку из 23000 образцов народной музыки, записанной в нотации ABC, которая является сокращенной формой представления музыки с помощью букв A-G и символов.

Да, возможно ИИ еще очень далеко даже до понятия «посредственный» писатель/художник/исполнитель, но и технологии искусственного интеллекта только в самом начале своей творческой карьеры. Наши предки в пещерах тоже не пытались устроить Эрмитаж)

ИИ в роли журналиста

Ярким примером использования технологий ИИ в этой ипостаси можно считать опыт такого гиганта, как The Washington Post. Их Heliograf выдал 850 статей в первый же год, касательно выборов и Олимпиады в Рио. Целью этого ноу-хау WP обозначил просто разгрузку штатных сотрудников для выполнения более ценных задач.

Важно

Схожая мотивация была и у Associated Press, которая освещала игры малой бейсбольной лиги с использованием системы искусственного интеллекта. Понадобился год, чтобы ведущие редакторы и журналисты АP, участвующие в проверке качества работы системы, отредактировали и скорректировали алгоритмы автоматической генерации текстов.

Еще одним примером внедрения является Watson Media. В этом году искусственный интеллект, машинное зрение, а также множество других технологий от IBM собраны воедино, чтобы освещать лучшие игры каждого дня турнира.

IBM использует Watson для того, чтобы любители тенниса не пропустили ничего интересного.

Познавательные возможности ИИ способны анализировать большое количество данных из видеотрансляции каждого матча, чтобы выбрать самые захватывающие моменты и сделать их доступными через Интернет онлайн и через специальное приложение впоследствии.

А некоторые разработки в сфере ИИ могут заменить видеооператора, например, стартап из Копенгагена под названием Veo. Технология способна обнаружить, где, в какой части поля происходит действие, и автоматически увеличивать и панорамировать кадры, чтобы следить за мячом точно так же, как это сделал бы настоящий оператор со съемочной камерой.

ИИ в медицине

Сразу хочется упомянуть достижение разработчиков из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ, которые применили нейронную сеть к созданию новых лекарственных препаратов.

Использование технологий генеративных нейронных состязательных сетей, обученных «придумывать» молекулярные структуры, может в разы сокращать время и стоимость поиска веществ, обладающих потенциально лечебными свойствами.

Исследователи предполагают возможное применение этих технологий для поиска новых препаратов в самых разных областях от онкологии до сердечно-сосудистых заболеваний.

Совет

Нельзя обойти вниманием исследование Стивена Венга, эпидемиолога из Университета Ноттингема в Великобритани, который со своими коллегами решил доказать, что современные технологии могут быть более полезны, чем рекомендации ACC/AHA (Американской коллегии кардиологов/Американской кардиологической ассоциации). Стивен и его команда, используя данные 2005 года, предсказали, какие пациенты будут иметь сердечно-сосудистые осложнения в следующие 10 лет и проверили догадки по записям до 2015 года. В отличие от руководств ACC/AHA, методы МО позволили учесть еще 22 пункта, в том числе артрит и заболевания почек.

А в Китае ИИ используется для диагностики рака легких. Компания Infervision устанавливает свое программное обеспечение в больницах и обновляет системы распознавания образов и средства диагностики на основе данных, поступающих из экспериментальных больниц. Компания переработала около 100 000 изображений компьютерной томографии и 100 000 рентгеновских снимков в прошлом году.

Здесь мы указали далеко не все примеры использования ИИ на благо науки и медицины, тем не менее и приведенных данных достаточно, чтобы подтвердить, что ИИ — это великолепный инструмент для помощи врачам, но ни в коем случае не замена им.

Подводя итог, можно сказать, что ИИ медленно, но верно внедряется во все сферы человеческой жизнедеятельности.

Уже скоро никого не удивит видео-няня с элементами ИИ или музыка и картина, написанная не человеком.

Но пока под влиянием скептиков, кинематографа, собственного страха перед непонятным та же видео-няня с элементами ИИ будет казаться очень крутой, но не внушающей доверие разработкой.

Если мы в этом материале не рассказали о какой-то интересной, по вашему мнению, разработке в сфере ИИ — пишите об этом в комментариях. А также другие варианты ответов в опросе, если вы не нашли для себя наиболее подходящий.

Источник: http://www.robo-geek.ru/iskusstvennyi-intellekt/iskusstvennyi-intellekt-na-sluzhbe-chelovechestva-ili-vremya-skainet-esche-ne-nastupilo

Источник: http://www.mitrey.ru/iskusstvennyj-intellekt-na-sluzhbe-chelovechestva-ili-vremya-skajnet-eshhe-ne-nastupilo-opros

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector