Российские ученные создали инновационный искусственный интеллект

Русские ученые создали искусственный интеллект – МК

Команда ученых создала программу искусственного разума, которая успешно имитирует личность 13-летнего мальчика

22.08.2012 в 16:06, просмотров: 5311

Российским ученым удалось создать почти достоверную компьютерную имитацию человеческого разума. Разработанная ими программа под названием «Евгений» одержала победу на состоявшемся в Великобритании конкурсе кибернетического интеллекта, который проходил в Блетчли-парк — главном шифровальном центре времен Второй мировой войны.

Российским ученым удалось создать почти достоверную компьютерную имитацию человеческого разума. Разработанная ими программа под названием «Евгений» одержала победу на состоявшемся в Великобритании конкурсе кибернетического интеллекта, который проходил в Блетчли-парк — главном шифровальном центре времен Второй мировой войны.

Обратите внимание

Представленные на конкурсе программы проходили тест Тьюринга (по имени британского математика Алана Тьюринга, который заложил основы современной компьютерной техники) — так называемую «имитационную игру».

Суть ее заключается в следующем: человек, общаясь с несколькими тайными собеседниками, должен определить, кто из них является компьютерной программой.

Живое общение сейчас считается самой непосильной задачей для искусственного разума.

Поэтому, согласно тесту Тьюринга, если машине удается «обмануть» человека при ответе хотя бы на 30% заданных вопросов, это значит, что она успешно имитирует человека.

В британском тесте участвовали 29 судей, 25 «тайных собеседников», сидящих в отдельной комнате, и пять «чат-ботов» — компьютерных программ, созданных специально для того, чтобы вести разумный диалог. Всего было проведено 150 отдельных диалогов.

Победу одержала разработанная российской командой программа «Евгений», которая имитирует личность 13-летнего мальчика, передает ntv.ru со ссылкой на The Telegraph. Она вплотную приблизилась к заветному рубежу в 30%, не добрав всего лишь 0,8%.

Справка.

 Известный английский математик Алан Тьюринг, заложивший основы современной компьютерной техники, в написанной в 1950 году статье “Вычислительные машины и разум” предложил тест на определение интеллектуального уровня и природы интеллекта компьютера. В его ходе экзаменаторы задают двум тайным собеседникам любые вопросы. Затем они должны определить, а кто из собеседников человек, а кто – машина.

При этом Тьюринг вывел специальную формулу для определения границы, когда искусственный разум достигает уровня человеческого. Согласно его выводам, если машина сможет “обмануть” проверяющих в ответах на 30% заданных вопросов, то она “обладает искусственным интеллектом”.

Важно

Данный подход был признан мировой наукой эталонным и все новейшие “интеллектуальные” компьютерные программы подвергались данному тесту, информирует tasstelecom.ru.

Источник: https://www.mk.ru/science/2012/08/22/739615-russkie-uchenyie-sozdali-iskusstvennyiy-intellekt.html

Российские ученые создали искусственный интеллект, который будет понимать женскую логику

Профессор Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета поделился новой информацией о последних разработках российской науки в области искусственного интеллекта. Как стало известно Gamebomb.ru, ученые собираются создать робота, который будет способен понимать женскую логику.

По словам Олега Варламова, доктора технических наук и одного из авторов проекта, в настоящий момент в России уже создали искусственный интеллект на основе миварной технологии.

Миварная технология представляет собой специализированный подход, который позволяет создать искусственный интеллект, близкий к рациональному мышлению человека.

На сегодняшний день робот уже способен самостоятельно решать задачи по геометрии школьной программы для 7 класса, и в недалеком будущем сможет справляться с заданиями Единого государственного экзамена для поступления в высшие учебные заведения.

По словам Варламова, ученые не ставят себе задачу понять женскую логику. Однако они признают, что женщины во время мыслительного процесса чаще пользуются интуицией, чем мужчины. Именно поэтому женская логика с точки зрения специалистов по искусственному интеллекту считается более сложной для реализации.

Область применения миварных ИИ является очень широкой. Ученые заявляют, что на ее основе можно научить роботов управлять машинами и самолетами, помогать человеку в быту и даже поддерживать беседу.

Совет

К примеру, роботы-пылесосы, оснащенные новым интеллектом смогут намного эффективнее справляться с работой, заранее огибая углы и не пытаясь залезть под диван.

Ученые также заявляют, что новый ИИ позволит создать намного более совершенную поисковую систему, основанную не на отдельных словах, а на целых речевых выражениях. Робот буквально сможет понимать речь человека.

По словам Варламова, ученые только сейчас приближаются к созданию полноценной мыслящей системы. Все существующие системы не способны мыслить и могут действовать лишь опираясь на ограниченные табличные данные. Миварный подход, напротив, позволяет использовать многомерные таблицы данных, сводя к минимуму необходимую мощность для вычислений и увеличивая эффективность робота.

По данным Gamebomb.ru, в настоящий момент на платформе проекта Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета уже реализовано несколько проектов.

Один из них — виртуальный консультант для контакт-центров, позволяющий эффективно отвечать на вопросы клиентов.

Другим проектом является система, прогнозирующая спрос, и контролирующая продажи одного из региональных ритейлеров.

В настоящий момент верхом совершенства для российских ученых является программирование интеллекта на использование юмора. Из-за многогранности смыслов, существующие системы неспособны понимать и тем более придумывать шутки самостоятельно. Однако перед появлением роботов-шутников, ученым еще предстоит сделать роботов-женщин, мыслящих интуитивно, и полагающихся на эмоции в процессе мышления.

Источник: http://gamebomb.ru/gbnews/12517

Российские ученые научили искусственный интеллект предсказывать вероятность смерти

Искусственный интеллект все чаще применяют в медицине для помощи в постановке диагноза, анализа рентгеновских снимков и кардиограмм, определения индивидуальных рисков. Научные сотрудники российской компании Gero и МФТИ обучили нейросети предсказывать вероятность смерти на основе данных фитнес-трекера. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Старение с биологической точки зрения — повышение риска болезней и смерти с каждым прожитым годом: в среднем он удваивается раз в восемь лет. При этом у двух людей с одинаковой датой рождения биологический возраст может отличаться на десяток лет. Поэтому исследования по замедлению старения делятся на два важных направления: своевременная диагностика возрастных изменений и их терапия.

Рассказывает Петр Федичев, заведующий лабораторией моделирования биологических систем МФТИ и научный директор Gero: «Нам удалось показать, что искусственный интеллект позволяет неинвазивно оценить биологический возраст испытуемых и вероятность наступления смерти. Для достоверных результатов не требуются медицинские анализы — достаточно данных о движениях человека, записанных фитнес-трекером».

Обратите внимание

Искусственный интеллект уже применяют в анализе кардиограмм, диагностике болезней легких по рентгеновским снимкам, с его помощью определяют биологический возраст по данным компьютерной томографии, ставят диагноз и предсказывают риски смертности по медицинским историям болезни. Ученые использовали возможности этой технологии, чтобы создать удобный инструмент мониторинга, который может оценить общее состояние организма человека и следить за изменением уровня риска еще до того, как тот сдаст какие-либо анализы.

Мобильное приложение от Gero и МФТИ 

Работа основана на медицинских данных 10 тысяч человек, собранных в 2003-2006 годах, в ходе национального исследования NHANES в США.

Читайте также:  Особенности постановки и решения задач с использованием искусственных нейронных сетей

В базе данных есть информация о том, как люди с разным состоянием здоровья двигались во время непрерывного ношения фитнес-трекера: как часто переходили от движения к состоянию покоя, сколько шагов сделали, какая интенсивность физических нагрузок была максимальной.

С помощью алгоритмов глубокого обучения нейронную сеть научили выявлять неблагоприятные тенденции: связывать определенные паттерны, повторяющиеся последовательности движений с данными медицинских историй и показателями анализов.

Искусственный интеллект отлично справился с задачей: выявил испытуемых из группы повышенного риска и определил их биологический возраст точнее, чем при применении традиционных методов в исследованиях старения.

Ученые рассчитывают, что разработанный ими алгоритм будет полезен медицинским организациям и страховым компаниям, которые смогут дистанционно выявлять людей из группы риска и оптимизировать работу с ними. В компании разработали прототип мобильного приложения на основе алгоритма, Gero Lifespan, бета-версию которого уже можно установить на смартфон.

Источник: https://naked-science.ru/article/column/rossiyskie-uchenye-nauchili

Догоним и перегоним Америку. Как российские ученые создают искусственный интеллект

Пока голливудский триллер «Превосходство», повествующий о том, как ученому удалось наделить компьютер собственным разумом, собирает кассу, мы решили посмотреть, как живут российские ученые, которые разрабатывают технологии будущего.

Когда в наших больницах вместо санитарок будут роботы, а медсестер возьмут под контроль чипы? И как скоро машины с человеческим поведением заменят космонавтов? Уникальный репортаж из российской лаборатории искусственного интеллекта.

Институт системного анализа Российской академии наук – здесь, в Москве. 40 человек из нескольких лабораторий ежедневно колдуют за компьютерами, разрабатывая новые системы.

– Вот смотрите, состав научных сотрудников у нас молодой. Рабочий день у них с 10–11 утра и порой до полуночи. Но их никто не заставляет, они сами остаются во внеурочное время. Болеют за работу душой, – хвалит своих подопечных Геннадий Осипов, замдиректора института, постоянный член Европейского координационного совета по искусственному интеллекту.

За 70 тысяч рублей в месяц (такова средняя зарплата научного сотрудника) ученые работают над созданием технологий будущего. Сейчас активно трудятся над искусственным сознанием.

– Мы делаем так называемые мозги для будущих роботов, то есть специальные программы, которые позволят ими управлять. Важно, чтобы эти устройства могли работать в человеческой среде. Главное здесь – сознание, а точнее, способность ставить перед собой цель, – вводит в курс дела профессор Осипов. – Работы в этом направлении ведутся уже четвертый год.

Надеюсь, лет через десять появятся реальные плоды. Такие роботы, к примеру, смогут полностью заменить нянечек и санитарок в детской больнице, они будут играть с малышами, помогать им во всем. В Японии создают более простые машины, чтобы ухаживать за постояльцами домов престарелых. Но это не единственная сфера их применения.

Важно

Роботы с искусственным сознанием могут быть задействованы для полетов в космос и работ в тех условиях, где человек не может находиться. Сейчас в США набирают добровольцев для полета на Марс с роботами, которые не обладают сознанием. На мой взгляд, это негуманно. Ведь мы, ученые, понимаем, что никто из людей назад не вернется.

Их погубит космическое излучение. Поэтому нам и нужны те роботы, которые могут самостоятельно все выполнять. Стоить такое устройство будет около миллиона рублей, но я думаю, что это окупится. Деньги для работ мы получили в виде грантов от фондов. Сначала нам дали два с половиной миллиона рублей, сейчас тратим около 800 тысяч в год.

Уже израсходовали пять миллионов, но этого недостаточно. Более серьезной поддержки пока нет.

Геннадий Осипов / Ольга Бударина

В числе приоритетных направлений Института системного анализа РАН и разработка системы управления медицинскими процессами.

Вкратце суть в том, чтобы контролировать работу всего медицинского персонала больницы с помощью чипов, встроенных в бейджи сотрудников.

Так будут управлять всеми медико-техническими процессами: следить за тем, во сколько медсестра выдала таблетки больному, когда доктор принял пациента и насколько верные назначения сделал ему. Людей в белых халатах такое нововведение вряд ли порадует.

– Мы работаем над созданием этой системы с 1996 года и вот уже в этом году решили впервые опробовать ее в одной из московских ведомственных клиник, – сообщает Геннадий Семенович.

Среди заслуг Института системного анализа можно выделить создание технологии для распознавания рукописного текста и приведения его в компьютерный вид, что наверняка заставило прыгать от счастья архивариусов и не только их. Ну и еще одно устройство, которое точно нельзя упустить из вида: дроны – довольно хитрые летательные аппараты.

– С помощью наших программ дроны могут летать по заданному маршруту без пилота, имеют собственную навигацию, распознают объекты интереса, определяют нужное расстояние, – поясняет кандидат физико-математических наук Константин Яковлев.

– Сначала мы их опробовали прямо в коридорах нашего института, теперь их испытывают в специальных условиях. Дроны можно использовать в гражданских целях, например в нефтегазовой отрасли для пролетов вдоль нефтепроводов, чтобы обнаружить утечки. Возможно и применение для охраны или разведки.

На создание программы управления беспилотными аппаратами ушло шесть лет. Сейчас мы презентуем дроны на разных выставках и форумах.

Однако не всё в кузнице искусственного интеллекта столь безоблачно. В 2013 году Российскую академию наук реформировали с формулировкой: «Оптимизировать научную инфраструктуру в стране, вывести фундаментальную науку из застоя и усилить ее позиции на международном уровне».

– Фактически РАН ликвидировали, точнее, превратили в некий клуб ученых. Все средства для исследований получаем в виде грантов от разных фондов.

Совет

В сфере теории искусственного интеллекта как науки наша страна на лидирующих позициях, а вот в деле воплощения идей в жизнь требуются гораздо большие средства, поэтому мы месте этак на пятом, – резюмирует замдиректора по научной работе Института системного анализа Геннадий Осипов. – Здесь первые США и Япония. Но если в России так пойдет и дальше, то возникнет серьезная угроза национальной безопасности.

Кстати

Голливудский триллер «Превосходство» (Transcendence) вышел в России 10 июля.

Сюжет, как и ожидалось, закручен неслабо, вполне в стиле американцев.

Доктор Уилл Кастер – авторитетный ученый в области искусственного интеллекта в исполнении Джонни Деппа – работает над созданием супермашины, которая будет сочетать в себе коллективный разум всех живших когда-то и живущих ныне людей, включая полный спектр человеческих эмоций. Он загружает свой мозг в суперкомпьютер и вскоре начинает говорить с живыми людьми, как машина. Он подсоединяется к интернету, может видеть и говорить… Теперь он владеет миром.

Читайте также:  Первый в мире робот получивший гражданство

В главных ролях: Джонни Депп, Ребекка Холл, Пол Беттани, Морган Фримен. Съемки фильма проходили в Альбукерке, Белене, Лос-Анджелесе и Нортридже. Бюджет двухчасовой ленты составил 100 миллионов долларов. Американцы уже смогли оценить «Превосходство» в апреле этого года.

Источник: https://sobesednik.ru/obshchestvo/20140718-rossiyskim-uchenym-ne-hvataet-deneg-na-sozdanie-unikalnoy-ra

Российские ученые создали инновационный кристалл для изучения биомолекул

Авторитет и опыт российских ученых вызывает уважение во всем мире, и за помощью к нашим специалистам нередко обращаются исследователи из других стран.

Так, недавно группа специалистов Института коллоидов и поверхностей Общества Макса Планка в Постдаме, работающая под руководством Эмануэля Шнека, попросила о содействии российскую лабораторию научно-образовательного центра «Функциональные наноматериалы» БФУ им. И. Канта под руководством Александра Гойхмана в Калининграде.

Дело в том, что наши ученые из данного центра – в настоящее время одни из немногих в мире, кто может создать генератор стоячих волн. Немцам он был нужен для исследования клеточных мембран, которое они проводили.

Подобные генераторы стоячих волн помимо россиян создают еще три лаборатории в мире – в Германии, Японии и Голландии. Однако исследователей Института Макса Планка не устроили сроки, обозначенные этими специалистами. Россияне же смогли выполнить всю работу всего за два месяца, хоть это и было крайне непросто.

«Генератор стоячих волн» звучит так, будто это какой-то реальный прибор, однако на самом деле такой генератор представляет собой искусственный кристалл, который создается по крайне сложной технологии, но в итоге позволяет тщательно изучить необходимые свойства отдельных биомолекул.

Подобные генераторы выращивают в специальной камере слой за слоем. Состав, толщина и последовательность таких слоев зависят от задач ученых. Однако стоит отметить, что толщина каждого слоя составляет всего  сотые доли миллиметра. Так что это очень сложный технологически процесс, требующий предельной точности и особых математических расчетов.

Как отмечает специалист лаборатории Центра «Функциональные наноматериалы» из БФУ им. И. Канта Ксения Максимова, обычно наращивание кристаллов происходит в вакууме с использованием инертного газа, чаще всего – это аргон.

Однако в этот раз данный газ не подошел, и нужно было в оперативном порядке подбирать новые варианты.

Обратите внимание

В итоге пришлось работать с криптоном и ксеноном: процесс нанесения слоев и создания кристаллов с этими газами в разы сложнее, однако наши ученые и с этой задачей отлично справились.

Благодаря генератору стоячих волн, созданному специалистами из калининградской лаборатории, немецкие исследователи смогли провести нужные эксперименты и изучить биомолекулы трех различных типов – липиды, сахариды и белки.

Известия об успехах отечественных специалистов тут же разнеслись в мировом научном сообществе. В результате лаборатория центра «Функциональные наноматериалы» БФУ им. И. Канта уже получила еще один заказ на создание кристаллов-генераторов – на этот раз для ведущего исследовательского центра Швейцарии, института Пауля Шеррера. 

Источник: https://slovodel.com/495040-rossiiskie-uchenye-sozdali-innovacionnyi-kristall-dlya-izucheniya-biomolekul

Две инновации, одно будущее: На что способен союз блокчейна и искусственного интеллекта

Бернард Марр, эксперт в сфере аналитики и big data и автор книги «Ключевые показатели эффективности», написал колонку о том, как идея зашифрованного распределенного реестра оказывается полезна при развитии другой передовой технологии, искусственного интеллекта, — и наоборот.

Искусственный интеллект (ИИ) — это совокупность теоретических и практических дисциплин по созданию машин, способных решать задачи, требующие интеллекта. Сегодня среди наиболее передовых технологий стоит упомянуть машинное обучение, искусственные нейронные сети и глубокое обучение.

Блокчейн же, по сути, новая система записи информации в децентрализованном зашифрованном хранилище. Шифрование и распределение данных среди множества компьютеров позволяет создавать надежные и защищенные от несанкционированного доступа базы данных.

Хотя ученые давно говорят о высоком потенциале объединения этих инновационных технологий, реальных приложений мы пока видим немного — впрочем, я ожидаю, что в ближайшем будущем ситуация изменится.

Итак, рассмотрим три сценария.

1. ИИ и шифрование очень хорошо работают вместе

В блокчейне безопасно хранить данные — он так устроен.

Таким образом, блокчейн идеально подходит для хранения персональных данных, которые при должной обработке могут привнести в нашу жизнь много разных удобств.

Представим себе умные системы в области здравоохранения, которые, опираясь на данные анализов, ставят точные диагнозы, или хотя бы просто рекомендации покупателям, широко используемые Amazon, Netflix и другими.

Конечно, мы не хотели бы, чтобы сведения о нас попали не в те руки, и компании, работающие в этой области, вынуждены вкладывать в обеспечение безопасности большие деньги. Тем не менее масштабные взломы, в том числе приводящие к потере персональных данных, становятся все более распространенным явлением.

Важно

В блокчейне все данные шифруются, и для обеспечения надежного хранения информации нужно лишь обеспечить безопасность закрытого ключа, а это всего несколько килобайт.

У ИИ также есть различные приложения в области безопасности данных. Например, сейчас создаются алгоритмы, способные работать с зашифрованными данными — без расшифровки. Поскольку любое использование незашифрованных данных потенциально угрожает безопасности, сокращение числа таких случаев может быть очень полезно.

2. Блокчейн помогает в понимании и объяснении решений, принимаемых ИИI

Человеку иногда трудно понять, как ИИ принимает решения — дело в том, что такие системы одновременно оценивают множество независимых переменных, и в ходе обучения выясняют, какие из них важны для решения поставленной задачи.

Например, ожидается, что алгоритмы ИИ все чаще будут применяться при определении, является ли финансовая транзакция подозрительной, и следует ли ее заблокировать.

Тем не менее первое время было бы здорово проверять решения машины вручную, с участием человека, а, учитывая огромное количество анализируемых данных, это может быть крайне сложно. Например, крупнейшая мировая розничная сеть Wal-Mart «скармливает» своим ИИ-системам месячные данные по всем магазинам, и те решают, где и как следует хранить товары.

Если решения поэтапно записываются в блокчейн, это значительно упрощает их проверку, причем можно быть уверенным, что между моментом записи информации и началом аудита данные не менялись.

Какие бы преимущества ни сулил ИИ, если люди не будут ему доверять, много пользы он принести не сможет, и регистрация процесса принятия решений в блокчейне может со временем обеспечить должный уровень прозрачности в этой области.

3. ИИ может управлять блокчейном более эффективно, чем человек (или «глупый» обычный компьютер)

Наши компьютеры быстро считают, но они очень глупы — если нет явной пошаговой инструкции, машина не может выполнить никакую задачу. В результате работа с данными блокчейна из-за используемого шифрования требует больших вычислительных мощностей — например, алгоритмы хеширования, используемые для записи блоков в блокчейне, вычисляются перебором.

Читайте также:  Робот-каракатица. для чего он нужен?

ИИ — это попытка отойти от такого лобового подхода. Представим себе эксперта по взлому кодов — чем дальше, тем эффективнее он будет это делать в силу приобретенного опыта. Алгоритм майнинга, основанный на механизме машинного обучения, будет действовать похоже — только эксперту приходится учиться всю жизнь, а здесь все обучение можно провести практически мгновенно.

Очевидно, что объединение блокчейна и ИИ — и без того весьма инновационных — может дать поистине революционный эффект, ведь они взаимно расширяют возможности друг друга, а также повышают контролируемость и прозрачность.

Подготовила Тая Арянова

Источник: https://ru.ihodl.com/analytics/2018-03-05/dve-innovacii-odno-budushee-na-chto-sposoben-soyuz-blokchejna-i-iskusstvennogo-intellekta/

Греческие ученые разработали инновационный искусственный интеллект

Инновационный искусственный интеллект разработали два греческих специалиста в компьютерной сфере и юрист из Великобритании. Новый метод способен предсказывать с точностью до 80% постановления Европейского суда по правам человека (ЕСПЧ) в Страсбурге.

Это первый метод в мире, который способен автоматически предугадывать решения крупного международного суда. Анализируя материалы дела с помощью специального алгоритма машинного обучения, он предсказывает наличие нарушения какой-либо статьи Европейской конвенции о правах человека. Примерно в четырех из пяти случаев программа принимает те же решения, что и судьи.

«Суд может использовать данный метод, чтобы расставить приоритеты слушания дел на основе наличия высокой вероятности нарушения статьи, но я не думаю, что искусственный интеллект способен заменить судей», — заявил в беседе с Афинско-македонским информационным агентством глава исследования доктор Николаос Алетрас (факультет компьютерных наук Университетского колледжа Лондона).

«Тем не менее я полагаю, что данный метод можно расширить, используя материалы большего количества дел, связанных с другими статьями Европейской конвенции о правах человека. Для этого, конечно, потребуется свободный доступ научной группы к данным судов, разумеется, без нарушения безопасности персональных данных», — добавил он.

В разработке инновационного программного обеспечения, представленного в журнале PeerJ Computer Science, участвовали еще двое специалистов из Греции — д-р Василиос Ламбос, также из Университетского колледжа Лондона, и д-р Димитриос Царапацанис, преподаватель права Шеффилдского университета.

Совет

Исследователи обнаружили, что решения ЕСПЧ основываются главным образом не на правовых аргументах, а на обычных фактах. Это означает, что судьи скорее являются реалистами, чем формалистами, что касается также Верховного суда США и других высших судов.

Ученые использовали большой объем материалов, обнародованных ЕСПЧ по рассмотренным делам. С помощью этих данных на английском языке (в общей сложности 584 постановления, связанных с нарушением конфиденциальности, пытками и т.д.), они создали алгоритм искусственного интеллекта, способный обнаружить общие закономерности в текстах и, таким образом, предсказать будущие решения суда.

Факторами, которые помогают делать прогноз (в среднем с точностью до 79%), являются конкретные ключевые фразы, факты, общие обстоятельства дела и т.д.

«В ходе предыдущих исследований исход судебного процесса предсказывался на основании характера преступления или личной позиции каждого судьи. Впервые для прогноза судебного решения используется анализ судебных документов», — отметил В.Ламбос.

«Результаты исследования обнадеживают, но научно-исследовательская работа все еще находится на начальной стадии, поскольку нечто подобное было предложено впервые.

Получив доступ к большему количеству дел и заявлений, не прошедших предварительной обработки судебными органами, мы могли бы сделать более тщательный анализ, совершенствуя модели искусственного интеллекта и обеспечивая более высокую точность прогнозов.

В то же время судебные власти должны подготовить подходящую платформу для возможности использовать подобные инструменты», — добавил он.

Царапацанис со своей стороны отметил: «Наша работа является первым междисциплинарным исследованием в своем роде, изучающим решения Европейского суда по правам человека.

Ее результаты весьма обнадеживают, однако необходимо проводить дальнейшие исследования, если это возможно, имея доступ к обращениям в суд, неизменно с разрешения суда и при обеспечении абсолютной безопасности персональных данных.

Применение методов исследования в сфере обработки естественного языка дает нам прекрасную возможность изучить новые ответы на традиционные вопросы юридической науки, главным образом — как принимаются судебные решения».

Обратите внимание

Алетрас рассказал ANA-MPA, что в будущем метод может быть усовершенствован с учетом большего объема данных, в то же время он является общедоступным и открытым: «Третьи стороны, юристы и другие, также имеют возможность использовать его наилучшим известным им образом».

Н.Алетрас окончил факультет компьютерных наук Университета Крита в 2007 году и получил докторскую степень в Шеффилдском университете в 2014 году. В.

Ламбос — выпускник факультета информатики и вычислительной техники Университета Патр (2007 год), получил степень доктора философии в Бристольском университете в 2012 году. Д.

Царапацанис окончил юридический факультет Афинского университета и получил докторскую степень в Парижском университете.

Павлос Дракопулос

Источник: ANA-MPA

Источник: https://1gr.tv/poslednie-novosti/kultura/category/grecheskie-uchenyie-razrabotali-innovatsionnyiy-iskusstvennyiy-intellekt/

Российские ученые наделят искусственный интеллект человеческим слухом

Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) смоделировали процесс рецепторного кодирования звуков путем имитации работы периферической части нервной системы человека, отвечающей за слух.

Как пояснили в СПбПУ, нервная система обрабатывает информацию в форме электрических сигналов. Восприятие внешней среды обеспечивается периферическими отделами нервной системы – анализаторами.

Они отвечают за преобразование внешних воздействий в форму, пригодную для интерпретации высшими отделами центральной нервной системы – в поток электрических импульсов. В результате, на основе этих принципов человек может без каких-либо значительных усилий распознать голос собеседника в сильно зашумленных условиях.

При этом, как утверждают ученые, автоматизированные системы, созданные на данный момент, не представляют столь эффективного решения и требуют мощных вычислительных ресурсов.

Решение данной задачи ведется специалистами в рамках гранта РФФИ, выполняемых учеными кафедры «Измерительные информационные технологии» СПбПУ (№ 18-31-00304).

В процессе его реализации исследователи разрабатывают методы обработки и анализа акустических сигналов на основе периферического кодирования.

Ученые частично воспроизводят процессы, выполняемые нервной системой при обработке информации, и синтезируют их с модулем принятия решений, который определяет, что за сигнал был получен.

«Глобальная цель – приблизить возможности машины к способностям человека, достичь уровня машинного восприятия акустических сигналов в реальных условиях», ‒ отметил руководитель проекта, программист отдела вычислительных систем Суперкомпьютерного центра «Политехнический» Антон Яковенко.

Важно

По его словам, в настоящее время уже удалось смоделировать значительную выборку образцов нервной деятельности для гласных фонем и предложить подход, сочетающий самоорганизующиеся нейронные сети и теорию графов.

Обработка данных производилась специальным алгоритмом, который осуществляет их структурный анализ для выявления «паттернов», описывающих каждую фонему.

Как отмечают ученые, анализ реакции модели слухового нерва позволил идентифицировать гласные фонемы при значительном шумовом воздействии и превзошел по качеству наиболее распространенные на сегодняшний день методы параметризации акустических сигналов.

Методы, которые разрабатывают ученые СПбПУ в перспективе позволят создать нейрокомпьютерные интерфейсы нового поколения, а также обеспечить более качественное человеко-машинное взаимодействие.

В связи с этим потенциал практического применения представляется значимым в разнообразных сферах деятельности: кохлеарная имплантация (хирургическое восстановление слуха), разделение звуковых источников, создание новых бионических методов распознавания голоса, речи и акустических событий.

Источник: http://www.cnews.ru/news/line/2018-12-12_rossijskie_uchenye_nadelyat_iskusstvennyj_intellekt

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector