Intelligent запустила в разработку линейку пива, созданного при помощи искусственного интеллекта

Подборка штук на основе искусственного интеллекта для личного использования (1/3)

Искусственный интеллект и четвёртая промышленная революция (wiki) достигли значительного прогресса за последние несколько лет. Большинство из того, что можно использовать уже сейчас, разрабатывается для коммерческих и промышленных целей, как вы увидите в следующих постах.

Научно-исследовательские институты и специализированные компании работают над достижением конечной цели создания ИИ (а именно, создание сильного искусственного интеллекта artificial general intelligence), разрабатывая открытые платформы и исследуя появившиеся этические вопросы.

Существуют также несколько компаний, разрабатывающих ИИ-продукты для конечных потребителей, их мы и рассмотрим в рамках этого поста.

Это первая часть серии из трёх публикаций, посвященных ландшафту индустрии искусственного интеллекта, а также компаниям и исследовательским институтам, разрабатывающим продукты, которые продвигают вперёд знания о машинном интеллекте и сознании.

Разбивка серии статей на части

В течение нескольких недель я посетил тысячи веб-сайтов (более 6000+ ссылок), чтобы подготовить как можно более полный список лучших ИИ-продуктов и самых перспективных в этой области компаний.

PS. Трекпад моего Macbook почти умирает от огромного количества кликов.

Часть 1 — список ИИ-компаний и продуктов для личного использования (B2C).

Часть 2 — список ИИ-компаний для бизнеса и промышленности (B2B).

Часть 3 — расширенный список ИИ-компаний для бизнеса и промышленности (потому что их очень много!). И некоторые дополнения.

Примечание: некоторые из продуктов еще не запущены и, возможно, все еще находятся в бета-версии, хотя и являются захватывающими идеями, хорошо подкрепленными или выглядящими многообещающе. Большинство из продуктов вы можете использовать уже прямо сейчас.

Скажите ваше мнение (включая любые замечания, уточнения, добавления и удаления).

Сообщите мне, если вы думаете, что я поместил компанию в неправильную категорию, или полностью неправильно описал компанию, или описание просто нужно немного изменить. Также не стесняйтесь рассказать мне о любых компаниях, которые, по вашему мнению, необходимо добавить в список, но я пропустил — оставьте комментарий, и я добавлю их к списку.

Я выделил некоторые из моих любимых. Наслаждайтесь!

Персональные / для дома

  • Ems — помогает найти идеальное место для жизни.
  • Bridge Kitchen — помощник для кухни, который дает пошаговые указания.
  • UnifyID — подтверждайте свою личность с помощью вашей походки и манеры печати.

Для работы

  • Carly — Помогает управлять телефонными звонками.
  • ETCH — Помогает управлять вашим списком контактов.
  • Findo — Помощник для поиска по письмам, файлам и персональным облакам.
  • Leap — Рекомендует компании для трудоустройства на основе ваших навыков.
  • Lomi — Выявляет потенциальных покупателей.
  • Mosaic — Помогает писать качественные резюме.
  • Newton — Помогает искать работу мечты.
  • Notion — Помогает справиться с большим количеством электронной почты.
  • Robby — Лучший и более умный календарь.
  • Stella — Сканирует вакансии и управляет процессом трудоустройства.
  • Woo — Помогает анонимно принимать более взвешенные решения относительно своей карьеры.

Социальные

  • Brightcrowd — Помогает найти значимые профессиональные связи.
  • Capsule.ai — Напоминает хорошие моменты из вашей жизни.
  • Dating.ai — Приложение для знакомств с функицей поиска по лицам.
  • ETCH — Помогает управлять вашим списком контактов.
  • Eezy — Пусть Eezy позаботится о вашем вечере, чтобы вы могли развлекаться.
  • Hashley — Ироничный генератор хэштегов и комментариев для фотографий.
  • Hotness.ai — Скажет вам, насколько вы горячий.
  • Rey — Знакомит вас с людьми, с которыми вы действительно должны познакомиться (для работы или отдыха).

Образование

  • Thirdleap — Помогает детям учить математику.
  • Woogie — Интерактивный ИИ-робот (чат-бот), который делает обучение и изучение забавным для детей.

Здоровье / Медицина

  • Abi — Ваш виртуальный помощник по здоровью.
  • Ada — Может помочь, если вы плохо себя чувствуете.
  • Airi — Персональный тренер здорового образа жизни.
  • Alz.ai — Помогает заботиться о близких с болезнью Альцгеймера.
  • Amélie — Чат-бот для общения на тему психического здоровья.
  • Bitesnap — Распознавание еды по фотографии для подсчета количество калорий.
  • doc.ai — Делает результаты анализов легче для понимания.
  • Gyan — Помогает по симптомам понять вероятные заболевания.
  • Joy — Помогает отслеживать и улучшать свое психическое здоровье.
  • Kiwi — Помогает бросить курить.
  • Tess by X2AI — Карманный терапевт.
  • Sleep.ai — Диагностирует храп и стучание зубами.

Помощники — Персональные

  • Amazon Echo / Alexa — Личный помощник для дома на каждый день.
  • Apple Siri — Личный помощник на iPhone и Mac.
  • Cortana — Личный помощник на устройствах с Windows.

Источник: https://habr.com/company/datoml/blog/328468/

Новые сорта пива от искусственного интеллекта

Carlsberg серьезно относится к исследованиям, и неудивительно, что компания смотрит в будущее и оценивает возможности новых технологий.

Начиная новое исследование с многомиллионным бюджетом, получившее название «Пивная дактилоскопия» (The Beer Fingerprinting Project), датская компания меняет подход к созданию новых сортов пива. Теперь к этой работе подключился искусственный интеллект (ИИ).

Умное пиво

Этот новаторский проект — детище Йохена Фёрстера (Jochen Förster), специалиста по ферментации дрожжей и директора исследовательской группы Carlsberg. Он предполагает использование высокотехнологичных сенсоров для точной калибровки тончайших оттенков и ароматов пива и создания «отпечатка вкуса» каждого отдельного образца.

Информация, полученная от этой системы, может использоваться для изучения новых микроорганизмов для пивоваренного производства и, в конечном итоге, для создания новых сортов пива.

Это первая в своем роде технологическая система, созданная совместными усилиями Carlsberg, группы iNano из Орхусского университета, химических технологов из Датского технического университета, Фонда инноваций Дании и корпорации Microsoft.

Обратите внимание

ИИ-решения Microsoft, включающие систему машинного обучения и цифровую облачную платформу, позволят отбирать и создавать новые пивоваренные дрожжи для производства алкогольного и безалкогольного пива, повысив скорость и качество этой работы.

Рики Гангстед-Расмуссен (Ricky Gangsted–Rasmussen), ведущий специалист датского отделения розничных продаж Microsoft, комментирует: «Этот исследовательский проект, основанный на передовой аналитике и интеллектуальных облачных технологиях, находится на пересечении нескольких областей науки. Мы с интересом наблюдаем за его развитием и хотим выяснить, насколько он ускорит выход на рынок новой продукции Carlsberg».

Пиво и не только

Трехгодичный проект не только укрепляет на рынке пивоваренной продукции позиции Дании, представленной компанией Carlsberg, но и позволяет развивать новые стартапы и внедрять технологические инновации в другие области, такие как охрана окружающей среды, фармацевтика и пищевая промышленность.

Йохен Фёрстер, директор исследовательской лаборатории Carlsberg, говорит: «Развитие сенсорной платформы имеет огромный потенциал для более широких исследований и делает возможным появление новых стартапов.

Сегодня не существует технологии быстрого химического анализа для определения компонентов, влияющих на вкусовые особенности напитков, но нам она необходима, чтобы мы могли продолжать производить пиво высочайшего качества и устанавливать стандарты пивоварения в Дании и во всем мире.

Мы рады быть частью команды, созданной совместно с Орхусским университетом, Датским техническим университетом и Microsoft, и раздвигать границы возможностей сенсорных технологий для определения вкуса».

Источник: https://news.microsoft.com/ru-ru/novye-sorta-piva-ot-iskusstvennogo-intellekta/

Как создать искусственный интеллект?

Что надо знать и с чего начать.

21 октября 20163 минуты124754

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от Валерия Турова, где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию – желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас.

Важно

Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию.

Читайте также:  Ученые автоматизировали процесс чтения по губам

Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать.

Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является…математика.

Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

  • Линейная алгебра;
  • Логика;
  • Теория графов;
  • Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков.

Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями.

Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

  1. Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

  2. Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

  3. Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

  • Diffbot;

Источник: https://geekbrains.ru/posts/how_to_create_ai

Топ-10 трендов технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 году

Добра!

Слушатели первого курса «Разработчик BigData» вышли на финишную прямую — сегодня начался последний месяц, где выжившие займутся боевым выпускным проектом. Соответственно, открыли и набор на этот достаточно непростой курс. Поэтому давайте рассмотрим одну интересную статью-заметку по современным трендам в ИИ, которые тесно связаны с BD, ML и прочим.

Поехали.

Искусственный интеллект находится под пристальным вниманием глав правительств и бизнес-лидеров в качестве основного средства оценки верности решений.

Но что происходит в лабораториях, где открытия академических и корпоративных исследователей будут устанавливать курс развития ИИ на следующие годы? Наша собственная команда исследователей из AI Accelerator от PwC нацелилась на ведущие разработки, за которыми следует внимательно следить как бизнес-лидерам, так и технологам. Вот что они из себя представляют и почему они так важны.

1. Теория глубокого обучения: демистификация работы нейронных сетей

Что это такое: глубокие нейронные сети, которые имитируют человеческий , продемонстрировали свою способность «учиться» по изображениям, аудио и текстовым данным. Тем не менее, даже с учетом того, что они используются уже более десяти лет, мы все ещ` многого не знаем о глубоком обучении, в том числе то, как обучаются нейронные сети или почему они так хорошо работают.

Это может измениться благодаря новой теории, которая применяет принцип узкого места информации для глубокого обучения.

В сущности, теория предполагает, что после начальной фазы подстройки глубокая нейронная сеть «забудет» и сожмет данные-шум (то есть наборы данных, содержащие много дополнительной бессмысленной информации), при этом сохраняя информацию о том, что представляют эти данные.

Почему это важно: точное понимание того, как работает глубокое обучение способствует его более широкому развитию и использованию.

Например, оно может сделать более очевидным оптимальный выбор дизайна и архитектуры сети, обеспечивая при этом большую прозрачность для систем повышенной надежности или управляющих приложений.

Ожидайте увидеть больше результатов от исследования этой теории, в применении к другим типам глубоких нейронных сетей и разработке в целом.

2. Капсульные сети: имитация мозговой обработки визуальной информации

Что это такое: капсульные сети, новый тип глубоких нейронных сетей, обрабатывают визуальные информацию практически так же, как , что означает, что они могут поддерживать иерархические отношения.

Совет

Это резко контрастирует с сверточными нейронными сетями, одной из наиболее широко используемых нейронных сетей, которые не учитывают важные пространственные иерархии между простыми и сложными объектами, что приводит к ошибочной классификации и высокой частоте ошибок.

Почему это важно: для типичных задач идентификации капсульные сети обещают лучшую точность за счет уменьшения ошибок — на целых 50%. А также им не нужно столько данных для обучающих моделей. Ожидайте увидеть широкое распространение использования капсульных сетей во многих проблемных областях и глубоких нейронных сетевых архитектурах.

3. Глубокое обучение с подкреплением: взаимодействие с окружающей средой для решения бизнес-задач

Что это такое: тип обучения нейронной сети, которая учится, взаимодействуя с окружающей средой посредством наблюдений, действий и вознаграждений. Глубокое обучение с подкреплением (Deep reinforcement learning — DRL) использовалось для изучения игровых стратегий, таким как Atari и Go, включая известную программу AlphaGo, которая победила человека.

Почему это важно: DRL является наиболее универсальным из всех методов обучения, поэтому его можно использовать в большинстве бизнес-приложений. Он требует меньше данных, чем другие методы для обучения своих моделей.

Еще более примечательным является тот факт, что его можно обучить с помощью моделирования, что полностью исключает необходимость маркировки данных.

Учитывая эти преимущества, ожидайте увидеть больше бизнес-приложений, которые объединяют DRL и агентное моделирование в ближайшем году.

4. Генеративно-состязательные сети: комбинирование нейронных сетей для стимулирования обучения и облегчения вычислительной нагрузки

Что это такое: Генеративно-состязательная сеть (generative adversarial network — GAN) — это тип системы глубокого обучения без учителя, которая реализуется как две конкурирующие нейронные сети.

Читайте также:  Роботы помогут покупателям найти нужные товары в магазине

Одна сеть, генератор, создает поддельные данные, которые выглядят точно так же, как реальный набор данных. Вторая сеть, дискриминатор, обрабатывает подлинные и сгенерированные данные.

Со временем каждая сеть улучшается, позволяя паре изучать весь дистрибутив данного набора данных.

Почему это важно: GAN открывают глубокое обучение большому диапазону задач обучения без учителя, в которых помеченные данные не существуют или слишком дороги для получения.

Они также уменьшают нагрузку, необходимую для реализации глубокой нейронной сети, потому что бремя разделяют две сети.

Обратите внимание

Ожидайте увидеть больше бизнес-приложений, таких как обнаружение кибератак с использованием GAN.

5. Обучение на неполных (Lean Data) и дополненных данных: решение задачи с маркированными данными

Что это такое: Довольно крупной проблемой в машинном обучении (в частности, в глубоком обучении) является доступность больших объемов маркированных данных для обучения системы.

Два общих метода могут помочь решить эту проблему: (1) синтезировать новые данные и (2) перенести модель, подготовленную для одной задачи или области в другую.

Методы, такие как перенос обучения (передача знаний, полученных из одной задачи / области в другую) или обучение с первого раза (“экстремальный” перенос обучения, происходящий лишь с одним или без соответствующих примеров) — это техники обучения на “неполных данных”(Lean Data).

Аналогично, синтез новых данных посредством моделирования или интерполяции помогает получить больше данных, тем самым дополняя существующие данные для улучшения обучения.

Почему это важно: используя эти методы, мы можем решать самые разнообразные проблемы, особенно те, которые не имеют полноценных входных данных. Ожидайте увидеть больше вариантов неполных и дополненных данных, а также различные типы обучения, применяемые для решения широкого круга бизнес-задач.

6. Вероятностное программирование: языки для облегчения разработки модели

Что это такое: высокоуровневый язык программирования, который облегчает разработку вероятностной модели, а затем автоматически «решает» эту модель.

Вероятностные языки программирования позволяют повторно использовать библиотеки моделей, поддерживают интерактивное моделирование и формальную проверку, а также обеспечивают уровень абстракции, необходимый для создания общего и эффективного вывода в универсальных классах моделей.

Почему это важно: вероятностные языки программирования имеют возможность учитывать неопределенную и неполную информацию, которая так распространена в бизнес-области. Мы увидим более широкое внедрение этих языков и ожидаем, что они также будут применяться к глубокому обучению.

7. Модели гибридного обучения: объединение подходов к неопределенности модели

Что это такое: Различные типы глубоких нейронных сетей, таких как GAN или DRL, показали большие перспективы с точки зрения их производительности и широкого применения с различными типами данных.

Однако модели глубокого обучения не моделируют неопределенность, как делают байесовские или вероятностные подходы. Модели гибридного обучения сочетают в себе два подхода, чтобы использовать сильные стороны каждого из них.

Некоторыми примерами гибридных моделей являются байесовское глубокое обучение, байесовские GAN и байесовские условные GAN.

Почему это важно: модели гибридного обучения позволяют расширить разнообразие бизнес-задач, включая глубокое обучение с неопределенностью.

Это может помочь нам достичь лучшей производительности и объяснимости моделей, что, в свою очередь, может способствовать более широкому внедрению.

Важно

Ожидайте, что более глубокие методы обучения получат байесовские эквиваленты, а компоновка вероятностных языков программирования начнет включать глубокое обучение.

8. Автоматическое машинное обучение (AutoML): создание модели без программирования

Что это такое: разработка моделей машинного обучения требует трудоемкого рабочего процесса под наблюдением экспертов, который включает подготовку данных, выбор функций, выбор модели или техники, обучение и настройку. AutoML стремится автоматизировать этот рабочий процесс, используя ряд различных методов статистического и глубокого обучения.

Почему это важно: AutoML является частью того, что рассматривается как демократизация инструментов AI, позволяя бизнес-пользователям разрабатывать модели машинного обучения без глубокого программирования. Это также ускорит время, затрачиваемое учеными-данными для создания моделей. Ожидайте увидеть больше коммерческих пакетов AutoML и интеграцию AutoML на более крупных платформах машинного обучения.

9. Цифровой двойник: виртуальные копии за пределами промышленных приложений

Что это такое: цифровой двойник — это виртуальная модель, используемая для облегчения детального анализа и мониторинга физических или психологических систем. Концепция цифрового двойника возникла в промышленном мире, где она широко использовалась для анализа и мониторинга таких вещей, как ветряные фермы или промышленные системы.

Теперь, используя моделирование на основе агентов (вычислительные модели для моделирования действий и взаимодействия автономных агентов) и системной динамики (компьютерный подход к анализу и моделированию линий поведения), цифровые двойники применяются к нефизическим объектам и процессам, включая прогнозирование поведение покупателя.

Почему это важно: цифровые двойники могут способствовать развитию и более широкому внедрению Интернета вещей (IoT), обеспечивая способы предсказательной диагностики и поддерживая системы IoT. В будущем ожидаем большего использования цифровых двойников как в физических системах, так и в моделировании потребительского выбора.

10. Объяснимый ИИ: метод черного ящика

Что это такое: сегодня существует множество алгоритмов машинного обучения, которые осязают, мыслят и действуют в великом множестве самых разных приложений.

Тем не менее многие из этих алгоритмов считаются «черными ящиками», проливая очень мало света на то, как они достигли своего результата.

Объяснимый ИИ — это движение в сторону разработки методов машинного обучения, которые создают более объяснимые модели, сохраняя при этом точность прогнозирования.

Почему это важно: ИИ, объяснимый, доказуемый и прозрачный, будет иметь решающее значение для установления доверия к этой технологии и будет способствовать более широкому внедрению методов машинного обучения.

Предприятия будут применять объясняемый ИИ в качестве требования или передовой практики, прежде чем приступать к широкомасштабному развертыванию ИИ, в то время как правительства могут сделать объяснимый ИИ нормативным стандартом в будущем.

THE END

Как всегда ждём комментарии, обсуждения вопросы тут или, например, это можно обсудить с Ксенией на открытом уроке.

Источник: https://www.pvsm.ru/iskusstvenny-j-intellekt/274641

Создание искусственного интеллекта: мифы и реальность (стр. 2 из 3)

Следующий значимый период в истории создания искусственного интеллекта – это 80-е года. На этом отрезке ИИ пережил второе рождение. Стала развиваться область машинного обучения.

Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов.

Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

Совет

Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с проблемами локализации и планировать движение. Примером интеллектуальной робототехники могут служить игрушки – роботы AIBO, QRIO.

Последний этап, развиваемый с начала 1990-х годов, называемый агентноориентированным, основан на использовании интеллектуальных агентов.

Согласно этому методу, агент -это вычислительная часть, способен 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.

Вданный момент времени результаты науки искусственного интеллекта, достигнутые ранее, применяются в различных областях науки, промышленности, в бизнесе и повседневной жизни. Но и наука не стоит на месте. В современном мире существует четыре основных подхода к изучению построения систем искусственного интеллекта. Рассмотрим основные подходы:

Читайте также:  Три неоспоримых факта о роботах и искусственном интеллекте

• логический

В своей основе содержит так называемую Булеву алгебру.

Большинство систем искусственного интеллекта, построенных по логическому принципу, представляют собой определенную машину доказательства теорем: исходная информация содержится в виде аксиом, а логические выводы формулируются по правилам отношений между этими аксиомами. В каждой такой машине есть блок генерирования цели, причем система вывода доказывает эту цель как теорему. Эта система больше известна под названием экспертной системы.

структурный

В качестве основы системы искусственного интеллекта используетсямоде- лирование структуры мозга человека. Среди первых подобных попыток необходимо отметить перцептрон Розенблатта. Основная структурная моделируемая единица – нейрон. Со временем возникли новые модели, которые в настоящее время известны, как нейронные сети.

эволюционный

При построении систем искусственного интеллекта, уделяетсяосновное вниманиепостроению начальной модели, а также тем правилам, по которым эта модель может эволюционировать. Классическим примером эволюционного алгоритма является генетический алгоритм.

имитационный

Одно из базовых понятий данного подхода – это объект, поведение которого имитируется, то есть, так называемый «черный ящик». Таким образом, моделируется способность человека копировать действия других. Восновном используется в кибернетике.

Все эти подходы решают два основных направления развития искусственного интеллекта:

Обратите внимание

решение проблем, связанных с приближением специализированных систем искусственного интеллекта к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека;

создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем искусственного интеллекта в единую систему, способную решать проблемы человечества.

Сейчас существуют проекты, на которые необходимо обратить внимание. Огромный проект,стартовавший в 2005году по созданию искусственного мозга под названием «BlueGene»- (Голубой мозг). Сверхмощный компьютер.

Основная цель проекта заключалась в создании модели структуры и функционирования мозговой активности различных животных с целью дальнейшего моделирования человеческого неокортекса. Разработкой проекта занимаются ученые-исследователи, представители Федеральной политехнической школы (г.

Лозанна). Они сумели создать модель-схему расположения синапсов в головном мозге крыс.Все полученные результаты могут помочь проанализировать деятельность головного мозга на локальном уровне, но не в масштабах всей его работы.

Вполне возможно, что исследователи смогут ответить – придет ли на смену человеческому разуму искусственный и будет ли он более высокоразвитым?

В Лозанне планируется к запуску еще один аналогичный проект – «HumanBrainProject» – (Человеческий мозг.).

В его рамках к 2023 году ученые из 13 стран собираются создать самый крупный в мире компьютерный мозг, в котором будет работать столько же нейронов, сколько и в человеческом мозге – сто миллиардов.

Важно

По мнению директора проекта профессора Маркрама, создание компьютерной модели мозга просто необходимо, ведь благодаря этому можно унифицировать ход исследований и проводить эксперименты, совершенствуя и исправляя ее.

Еще одним проектом, который стартовал в 2010 году, является проект компании DARPA совместно с SRI International.

Суть его заключается в разработках прорывного искусственного интеллекта, который будет способен обрабатывать и передавать данные, копируя механизмы работы человеческого мозга.

Искусственный интеллектне только будет анализировать сложную информацию из различных источников сразу, но и сможет динамически переписывать себя для оптимизации взаимодействия с окружающей средой. И при этом система компактна и потребляет минимум энергии.

Результатом трехлетней работы стал когнитивный чип, в котором процесс вычислений осуществляется по средствам нейронных связей, память представлена в виде синапсов, и связи в виде аксонов. Новые чипы не содержат биологические элементы, сообщили в компании, но имеют цифровые кремниевые схемы.

Еще в конце 90-х годов японцы публикуют новость: впервые в мире ведутся работы по созданию биокомпьютера, принцип действия которого основан на биологических датчиках.

Вполне вероятно, что в будущем с помощью биотехнологий будут управлять химическим заводом, регулировать биологические процессы внутри человеческого организма, производить гормоны и лекарственные вещества.

Сохранение важной информации в случае ядерной катастрофы – серьезная проблема, так как электронные носители уязвимы в случае воздействия сильного электромагнитного импульса. Альтернативным способом хранения данных могут стать бактерии.

В 2012 году в Японии был разработан первый прототип искусственного мозга. Искусственный интеллект может обрабатывать огромное количество информации, но еще не наделен способностью мыслить. Разработчики пока с этим не спешат.

Совет

По мнению исследователей, роботы ближайшего будущего во многом будут похожи на людей: они смогут ходить на двух ногах, смогут различать лица, поддерживать беседу, выполняют просьбы, однако по своей сути – это всего лишь машины, подобные человеку. Все их действия подчинены заранее подготовленному алгоритму, а потому – примитивны.

И только в том случае, если удастся реализовать технологию бимолекулярного вычисления, машины смогут мыслить и получат способность к творчеству.

Ученые института Вайзманна в Иерусалиме создали биокомпьютер величиной с каплю воды. Роль “аппаратной” части выполняют энзимы, “программной”- молекулы ДНК. Нанокомпьютер состоит из триллиона клеток.

Главным свойством биокомпьютеров является то, что каждая их клетка – миниатюрная химическая лаборатория. Если биоорганизм запрограммирован, то он просто производит нужные вещества.

Наш мозг – это тоже своего рода биокомпьютер.

Существуют эффективные компьютерные системы, предназначенные для мониторинга и управления различными механизмами. Робот Asimo (AdvancedStepinlnnovativeMObility), разработанный в компании Honda оснащен 16 гибкими «суставами».

Задача сохранения равновесия изделия и управления его передвижениями возложена на 4-процессорный компьютер. Поскольку спина у робота негнущаяся, его руки пришлось несколько удлинить, чтобы машина могла подбирать предметы с пола.

Движения Asimo при перемещении в пространстве удивительно похожи на движения человека, но мыслить он не в состоянии.

В 2013 годуисследователи из Иллинойского университета в Чикаго протестировали IQ самой совершенной в мире системы искусственного интеллекта. Цель данного исследования заключалась в том, чтобы привлечь внимание к “проблемным моментам” и испытаниям развития системы ИИ.

Обратите внимание

Исследователи предложили “умной” системе пройти через «WeschslerPreschoolandPrimaryScaleofIntelligenceTest» – стандартный в США тест для определения интеллекта дошкольников.

Результаты оказались довольно странными: в то время как по баллам система показала уровень интеллекта 4-летнего ребенка, очки в разных частях теста были распределены крайне неравномерно.

“Мы по-прежнему безумно далеки от создания искусственной системы, наделенной здравым смыслом, которая могла бы соревноваться в интеллекте с хотя бы восьмилетним ребенком”, – отметил Роберт Слоан, глава кафедры компьютерных наук в Иллинойском университете. Каким же образом заложить в программу здравый смысл, никто пока что не знает.

Один из наиболее известных на сегодняшний момент футурологов РэйКурцвейл предсказывает, что к 2029 году компьютер сможет пройти тест Тьюринга, что, по его мнению, будет доказывать у него наличия разума.

Некоторые из самых известных систем искусственного интеллекта:

компьютер «DeepBlue» – победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана.

экспертные системы« Watson» – перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы «Watson» принял участие в американской игре «Jeopardy», где системе удалось выиграть.

«MYCIN» – одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.

Источник: http://MirZnanii.com/a/173077-2/sozdanie-iskusstvennogo-intellekta-mify-i-realnost-2

Лучшие инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для разработчиков программ

Источник: https://8d9.ru/luchshie-instrumenty-mashinnogo-obucheniya-i-iskusstvennogo-intellekta-dlya-razrabotchikov-programm

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector