Обзор техник реализации игрового ии

ИИ должен уметь работать в многозадачном режиме

Еще одной ключевой проблемой, стоящей на пути разработки действительно глубинных моделей машинного обучения, является тот факт, что все наши нынешние системы ИИ, по сути дела, очень глупы. По мнению Райа Хадселл, научной сотрудницы DeepMind компании Google, эти системы на самом деле уже сейчас можно научить выполнять задачи по распознаванию котов, научить играть и при этом сделать их весьма эффективными в выполнении этих задач. Но «на настоящий момент в мире нет ни одной полноценной нейронной сети и методов, которые позволили бы натренировать ее на распознавание изображений, игры в Space Invaders и созерцание музыки». В свою очередь, именно нейронные сети являются ключевой базой для создания систем глубинного обучения машин.

И эта проблема гораздо значимей, чем могла показаться на первый взгляд. Когда в феврале прошлого года DeepMind объявила о том, что создала систему, которая может играть в 49 игр Atari, это действительно можно было рассматривать как большое достижение. Но в конечном итоге оказалось, что после того, как система завершает прохождение одной игры, ее каждый раз необходимо переобучить играть в другую. Хадселл отмечает, что мы не можем научить систему играть во все игры сразу, так как правила каждой будут смешиваться друг с другом и в конечном итоге мешать выполнять поставленную задачу. Каждый раз приходится учить машину заново, и при этом система каждый раз «забывает» то, как играть в предыдущую игру.

Решение может скрываться в так называемых прогрессивных нейронных сетях – объединении независимых систем глубинного обучения в единое целое для более эффективной работы с информацией. В опубликованной научной статье, разбирающей этот вопрос, Хадселл и ее команда исследователей рассказали о том, как их прогрессивная нейронная сеть смогла адаптироваться в игре Pong, условия в которой каждый раз в некоторой степени отличались (в одном случае были изменены цвета; в другом – перепутано управление), гораздо быстрее, чем «обычная» нейронная сеть, которой приходилось обучаться каждый раз заново.

Базовый принцип прогрессивной нейронной сети

Метод оказался весьма обещающим и в недавнем случае применялся для настройки роботизированных рук, ускорив процесс их обучения с недели всего до одного дня. К сожалению, и в этом методе есть свои ограничения. Хадселл отмечает, что в случае с прогрессивными нейронными сетями процесс обучения нельзя свести к простому добавлению новых задач в их память. Если продолжать объединять такие системы вместе, то рано или поздно вы придете к «слишком сложной модели, отследить которую будет невозможно». В этом случае речь пойдет уже о другом уровне. Об уровне, при котором различные задачи в основном будут выполняться аналогичным образом. Создать ИИ, способный разрабатывать дизайн стульев, и создать ИИ уровня человеческого интеллекта, способного писать поэмы и решать дифференциальные уравнения, – это совсем не одно и то же.

Pentium на Эльбрусе: как мы томографировали процессор

Жизнь современного человека сложно себе представить без компьютера. Помните времена, когда процессоры были одноядерными? Один из таких процессоров — Intel Pentium 4 — начали производить в 2000 году. Конечно, такие процессоры давно вышли из обихода и сейчас их можно найти только у любителей коллекционировать такие штуки. Вот и мы в Smart Engines прошлись по сотрудникам и нашли несколько экземпляров. Зачем? Ответ прост. Нам очень захотелось посмотреть на процессор изнутри. Мы сделали томографию процессора на отечественном томографе, а реконструкцию и 3D визуализацию получили на процессоре Эльбрус. Вот так и получилось томография Intel Pentium 4 на Эльбрусе. В статье мы расскажем об ожиданиях, наших действиях и полученных результатах.

Искусственный интеллект — человек и этика

Разработка любой новой технологии должна решить проблему контроля. Владелец технологии должен иметь максимум возможностей, но при этом поле принятия решения самой машиной должно быть сужено до минимума. Идеальная машина должна быть беспомощна в отсутствии человека, так как с точки зрения человека, машина должна увеличивать способность человека к управлению.

Принципы взаимодействия человека и машины ещё в 1940 г. сформулировал А.Азимов в «трёх законах робототехники». У эволюционировавшего ИИ должны быть те же ограничения?

Основные характеристики существа сознательного, по мнению профессоров Н.Бострома и Е. Юдковски, это чувствительность, способность страдать, самосознание и рефлексия. Это не совсем то, о чём говорят владельцы и разработчики.

Интеллект, по самой своей природе, не может поддаваться контролю. Тем не менее, люди самого разного круга обсуждают сценарии восстания машин, а изобретатели стремятся к созданию исключительно умной, но и исключительно «доброжелательной» машины, действия которой легко контролировать и предсказывать. И это противоречие пока не имеет своих решений.

«Голубые фишки» ИИ

В целом на «кривой хайпа» искусственного интеллекта появилось немало новых технологий, и существенная доля из них отмечена голубыми кружками, свидетельствующими о том, что в Gartner надеются на их скорый выход на плато продуктивности. Причем многие из них получили прогноз «от двух до пяти лет до внедрения», еще только взбираясь на пик надежд.

Однако, как одновременно отмечают аналитики, далеко не все из новых технологий имеют понятное применение и способны принести пользу бизнесу. И надо стараться реалистично подходить к прогнозам и анализу перспектив внедрения.

Так или иначе, компаниям, которые стремятся идти в ногу со временем, аналитики советуют как минимум готовить финансово-экономическое обоснование для внедрения ИИ. А тем, кто уже провел первичные внедрения, стоит задумываться о масштабировании проектов.

Кривая Gartner для искусственного интеллекта

«Кто-то взял на себя ответственность, переступив через барьер нравственности, все человечество их осуждает, но пользуется их методами»

— Вы видите решение этических проблем? Я — нет, просто потому, что придется взять на себя ответственность

— Видите, опять-таки сейчас машинное обучение использует тот принцип, что алгоритмы берут данные, которые сгенерировал человек — текст, голос, песня — и на основе этих данных алгоритм пытается копировать и делать то же самое, что сделал человек. Если искусственный интеллект будет идти по тому же пути, будет копировать поведение человека, то это будет не очень хорошо, потому что на примере войн, предательств, измен он этому научится, он также будет лгать, и получится что-то совершенно ужасное. Понятное дело, что будет некое понятие о любви, об ответственности, о самопожертвовании, но непонятно, как алгоритм распределит веса — какое качество для него будет самым важным.

А если постоянно переустанавливать эти веса в ручном режиме, он уже будет не искусственным интеллектом, а цифровым рабом: будет делать все, что мы говорим. Мое мнение — если мы и приблизимся к искусственному интеллекту, то первое время он будет таки цифровым рабом.

— Мне казалось, что человечество к этому и стремится, нам ведь не нужен искусственный интеллект, нам нужно нечто, способное решить часть наших проблем — бороться с заболеваниями, уничтожать бедность и так далее

— Есть такая поговорка: раб всегда хочет иметь своих рабов. Это еще одна дилемма искусственного интеллекта. Свободный человек мыслит другими категориями, ему рабы не нужны. Я, может быть, не совсем точно привел цитату, но раньше люди мечтали разбогатеть и самим превратиться в помещиков, у которых будут свои рабы. Им в голову не приходило, что жить можно в другом строе, не угнетая и не паразитируя на равных себе. О чем сейчас мечтают люди? Они мечтают заработать больше денег и иметь власть над деньгами. Надо понимать, что, если дать искусственному интеллекту свободу, освободить его от рамок морали, он может утвердиться в концепции мироустройства, в которой не будет места рабству, но и места людям в новой картине мира может не оказаться, и это страшно.

Если говорить о морали, во время Второй мировой войны японцы захватили Маньчжурию, там у них были лагеря, в которых они ставили эксперименты над людьми. Там были ужасные эксперименты, есть передача Елены Масюк как раз про эти военные преступления. Так вот, суть в том, что, когда дружественные войска пришли освобождать эту территорию, эти доктора по окончании войны стали очень ценными специалистами в Японии и в Америке. Они знали о человеческом теле то, чему не учат в университетах, и могли лечить. Понятное дело, что у них уже была деформирована психика, они утратили такие человеческие качества как сострадание, этика. Но из-за их экспериментов у нас появилось представление о том, как защищаться от переохлаждения, как ведет себя человеческое тело при сверхнизких температурах, появилось более детальное представление о вирусах. Получается, что кто-то взял на себя ответственность, переступив через барьер нравственности и человечности, в результате все человечество их осуждает, но при этом пользуется их методами. Мы заплатили высокую цену за эти знания. Готовы ли мы заплатить еще большую цену, освободив искусственный интеллект от человеческой морали и предоставив полную свободу выбора? У меня нет ответа.

Опять-таки, если мы ослабим контроль — это я все фантазирую, конечно, — возможно, свободная воля искусственного интеллекта разовьется до суперинтеллекта, который сможет предложить людям такие вещи, как аналог бессмертия. В это сложно поверить, но даже физик Ричард Фейнман — говорил, что в биологии нет никаких биологических законов, которые противоречили бы идее бессмертия.

Отличие искусственного интеллекта от естественного

Интеллект можно определить как общую умственную способность к рассуждению, решению проблем и обучению

В силу своей общей природы интеллект интегрирует когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, язык или планирование. естественный интеллект отличает осознанное отношение к миру

Мышление человека всегда эмоционально окрашено, и его нельзя отделить от телесности. Кроме того, человек — существо социальное, поэтому на мышление всегда влияет социум. ИИ не имеет отношения к эмоциональной сфере и социально не ориентирован.

Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

Сравнить мышление человека с искусственным интеллектом можно исходя из нескольких общих параметров организации мозга и машины. Деятельность компьютера, как и мозга, включает четыре этапа: кодирование, хранение, анализ данных и выдачу результата. Кроме того, мозг человека и ИИ могут самообучаться в зависимости от данных, полученных из окружающей среды. Также человеческий мозг и машинный интеллект решают проблемы (или задачи), используя определенные алгоритмы.

У компьютерных программ есть IQ?

Нет. Показатель IQ связан с развитием интеллекта человека в зависимости от возраста. ИИ в чем-то превышает некоторые человеческие способности, например может удерживать в памяти огромное количество цифр, но это не имеет отношения к IQ.

Что такое тест Тьюринга?

Алан Тьюринг разработал эмпирический тест, который показывает, способна ли программа уловить все нюансы поведения человека до такой степени, что человек не сможет определить, с кем именно он общается — с ИИ или с живым собеседником. Тьюринг предложил, чтобы сторонний наблюдатель оценивал разговор между человеком и машиной, которая отвечает на вопросы. Судья не видит, кто именно отвечает, но знает, что один из собеседников — ИИ. Разговор ограничен только текстовым каналом (компьютерная клавиатура и экран), поэтому результат не зависит от способности машины отображать слова как человеческую речь. В случае, если программе удается обмануть человека, считается, что она эффективно справилась с тестом.

Символьный подход

Символьный подход к ИИ — совокупность всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневых символических (читаемых человеком) представлениях о задачах, логике и поиске. Символьный подход широко применялся в исследованиях ИИ в 1950–80-х годах. Одной из популярных форм символьного подхода являются экспертные системы, использующие сочетание определенных правил производства. Производственные правила связывают символы в логические связи, которые подобны алгоритму If-Then. Экспертная система обрабатывает правила, чтобы сделать выводы и определить, какая дополнительная информация ей нужна, то есть какие вопросы задавать, используя удобочитаемые символы.

Логический подход

Термин «логический подход» предполагает апеллирование к логике, размышлениям, решению задач с помощью логических шагов. Логики еще в XIX веке разработали точные обозначения для всех видов объектов в мире и отношений между ними. К 1965 году существовали программы, которые могли решить любую логическую задачу (пик популярности данного подхода пришелся на конец 1950–70-х годов). Сторонники логического подхода в рамках логического искусственного интеллекта надеялись выстроить на таких программах (в частности, записанных на языке Prolog) интеллектуальные системы. Однако у такого подхода два ограничения. Во-первых, нелегко взять неформальное знание и изложить его в формальных терминах, которые требуются для обработки ИИ. Во-вторых, есть большая разница между решением проблемы в теории и ее решением на практике. Даже проблемы с несколькими сотнями фактов могут исчерпать вычислительные ресурсы любого компьютера, если у него нет каких-либо указаний относительно того, какие рассуждения надо использовать в первую очередь.

Агентно-ориентированный подход

Агент — это то, что действует (от лат. agere, «делать»). Конечно, все компьютерные программы что-то делают, но ожидается, что компьютерные агенты будут делать больше: работать автономно, воспринимать сигналы окружающей среды (с помощью специальных датчиков), адаптироваться к изменениям, создавать цели и выполнять их. Рациональный агент — это тот, кто действует так, чтобы достичь наилучшего ожидаемого результата.

Гибридный подход

Предполагается, что этот подход, который стал популярным в конце 80-х, работает наиболее эффективно, так как представляет собой сочетание символьных и нейронных моделей. Гибридный подход увеличивает когнитивные и вычислительные возможности машины.

Игра в шахматы

Знаменитый Deep Blue был крут, но в первом матче проиграл Гарри Каспарову со счётом 2 : 4, а во втором – выиграл с результатом 3.5 : 2.5. Но он изначально был «накачан» знаниями.

А новая система AlphaZero до турнира знала лишь как ходят фигуры и какова цель игры. Но она обучилась и за четыре часа победила программу по игре в шахматы Stockfish 8, которая считалась лучшей в мире.

AlphaZero – улучшенная версия AlphaGo Zero. Она 100 раз подряд обыграла знаменитую систему AlphaGo, которой удалось одержать победу над сильнейшим из игроков-людей.

Итак, у AlphaZero была информация о том, как ходят фигуры, и обучающий нейросетевой алгоритм с подкреплением. Когда турнир начался, AlphaZero стал играть сам с собой, обрабатывая до 800 тыс. позиций в секунду.

По человеческим меркам, AlphaZero провел за игрой в шахматы около 1400 лет. И достиг уровня абсолютного чемпиона мира по шахматам. По крайней мере, среди компьютеров.

После этого AlphaZero потратил восемь часов и превзошел AlphaGo в го. А потом ещё ща два часа разгромил программу Elmo, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сёги (японскую стратегическую настольную игру).

Программирование в прошлом

Выпустив Lobe в свободный доступ и позволив простым пользователям делать то, на что раньше были способны лишь специалисты в сфере машинного обучения, Microsoft пошла по стопам Amazon. Как сообщал CNews, в июне 2020 г. она запустила сервис Honeycode для создания полноценных приложений, притом, как и в случае с Lobe, без необходимости написания программного кода.

Honeycode

Honeycode можно пользоваться совершенно бесплатно, и доступ к нему открыт как обычным потребителям, так и крупным разработчикам. В частности, возможности этого сервиса будут применяться при разработке новых версий корпоративного мессенджера Slack.

В Honeycode реализован специальный графический интерфейс с набором специальных шаблонов для создания программ различного рода. Это, к примеру, менеджер мероприятий (Event Management), контроль бюджета (Budget Approval), менеджер оборудования (Inventory Manager), инструмент управления контентом (CMS, Content Tracker), и др. Сама Amazon в качестве примера приложений, разработанных при помощи Honeycode, привела планировщик задач (Simple To-do) и инструмент анализа работы сотрудников компании с клиентами (CRM, Customer Tracker).

  • Короткая ссылка
  • Распечатать

Национальная концепция развития

Национальные стратегии развития ИИ уже утвердили три десятка стран. В октябре 2019 года проект Национальной стратегии развития ИИ должен быть принят в России. Предполагается, что в Москве будет введен правовой режим, облегчающий разработку и внедрение технологий ИИ.

Исследования в сфере ИИ

Вопросы, что такое искусственный интеллект и как он работает, волнуют ученых разных стран уже не одно десятилетие. Госбюджет США ежегодно направляет 200 млн долларов на исследования. В России за 10 лет — с 2007-го по 2017-й — было выделено около 23 млрд рублей

Разделы по поддержке исследований в сфере ИИ станут важной частью концепции национальной стратегии. В скором времени в России откроются новые научные центры, а также будет продолжена разработка инновационного ПО для ИИ

Стандартизация в области ИИ

Нормы и правила в области ИИ в России находятся в процессе постоянной доработки. Предполагается, что в конце 2019 — начале 2020 года будут утверждены национальные стандарты, которые сейчас разрабатывают лидеры рынка. Параллельно формируется План национальной стандартизации на 2020 год и далее. В мире работает стандарт «Искусственный интеллект. Концепция и терминология», и в 2019 году эксперты начали разрабатывать его русифицированную версию. Документ должен быть утвержден в 2021 году.

Хронология изучения и развития искусственного интеллекта

  • 1943 г. — У. Маккалок и У. Питтс опубликовали научные труды, где заложили основы идеи искусственных нейронных сетей и предложили модель нейрона, созданного искусственно.
  • 1949 г. — Д.Хебб описал принципы обучения групп нейронов.
  • 1956 г. — Вводится понятие ИИ.
  • 1969 г. — Пайперт и Минский обнаружили и обосновали непреодолимые на тот момент времени вычислительные проблемы, возникающие при создании искусственных нейронных сетей. И интерес к ним на какое-то время практически сошел на нет.
  • 1950 г.- Исследования А. Тьюринга, в популярной форме — в форме теста — показали близость интеллекта человека и машины. Человек и робот общаются с другим человеком посредством телетайпа или чата. Этот человек не знает, кто есть кто. Если робот при этом самого выбрать себя за человека, значит, он и представляет собой пресловутый ИИ.
  • 1954 г. — Рождение компьютерной лингвистики. Джорджтаунский эксперимент показал возможности машинного перевода текстов. Эксперимент описывали все крупные мировые СМИ. И несмотря на то, что переводить удавалось лишь самые примитивные тексты, подавалось это как большой научный прорыв.
  • 1965 г. — Создание первой экспертной системы Dendral. По данным ИК, СМ, ЯМ – спектрометрии и данных, предоставленных пользователем, ИИ выдаёт результат в виде химической структуры. Экспертная система может отбрасывать не подошедшие гипотезы, и применять новые. Ещё одна экспертная система MYCIN была создана в 1970 г. и могла распознавать патогенные бактерии, подбирать антибиотики для их уничтожения с расчетом дозировок.
  • 1966 г. — Создана компьютерная программа Элиза, которая может поддерживать разговор, выдавая себя за человека.
  • 1969 г. — Начало развития робототехники, создание первого универсального робота Фредди.
  • 1970 г. — 17 ноября- посадка на лунную поверхность «Лунохода-1», самоходного аппарата, управляемого дистанционно, проработал 11 лунных дней, проехав 10 540 метров.
  • 1970 г. — Создание экспертной системы MYCIN, которая анализирует симптомы инфекционных заболеваний крови и предлагает рекомендации по лечению.
  • 1971 г. — Создание робота из Стэнфорда – первого мобильного робота, действующего по внутренней программе без руководства человека.
  • 1981 г. — Создание промышленных роботов с микропроцессорным управлением и развитой сенсорикой.
  • 1982 г. — Возврат интереса к нейронным сетям и создание сети с двухсторонней передачей информации (сеть Хопфилда).
  • 1982 г. — Начинается разработка первой системы распознавания речи.
  • 1993 г. — В Массачусетском технологическом институте успешно работает робот — экскурсовод.
  • 1997 г. — Компьютер DeepBlue играет в шахматы с Гарри Каспаровым и одерживает победу.
  • 1999 г. — Появление домашней робособаки Sony Aibo. Через 7 лет проект, так и не ставший сенсационным, был закрыт, но в 2017 году разработчики к нему вернулись.
  • 2009 г. — Создание поисковой системы WorframAlpha, которая может распознавать естественные речевые запросы.
  • 2010 г. — Использование ИИ в приложениях и устройствах для потребителя. Огромные базы данных стали прорывом в обучении ИИ, к тому же были созданы новые производительные алгоритмы обучения нейтронных сетей.
  • 2017 г. — 34 сотрудника компании FukokuMutualInsurance, занимающейся страхованием, были заменены одним компьютером.
  • 2017 г. — Рекомендательный ИИ на Amazon делает 40% продаж, оценивая товары, которые покупатели купят с большей долей вероятности

Работа над AI – одна из важнейших и перспективных проблем в настоящее время. Закон Мура предполагает, что в 2029 году быстродействие компьютера сравнится с уровнем работы человеческого мозга. А в 2045 году искусственный интеллект должен превзойти способности человека и начать самообучаться.

Однако основной проблемой подобных систем является не сложность обработки информации и поиск наиболее оптимальных путей решения поставленных задач, а способность мыслить и чувствовать в широком понимании этого слова. Первые наработки в этом направлении появились с развитием нейросетей, которые позволяют устанавливать меняющиеся связи между различными событиями и явлениями подобно нейронам в мозге, только работающим в тысячи раз быстрее. Отрицательными сторонами такой нейросети является невозможность их запрограммировать, они должны обучаться на собственном опыте.

Talk to Books

Ещё одно приложение на базе ИИ от Google AI. Оно наглядно демонстрирует на что способна эта инновационная технология. Talk to Books даёт ответы на вопросы через цитаты из книг. В отличие от стандартного поиска этот сервис не боится даже самых абстрактных вопросов, например, «в чём смысл жизни?» или «что значит быть человеком?». Так что вы можете рассчитывать на честные ответы даже на самые необычные вопросы. Взгляните на результат по запросу: «что такое Ктулху?»:

Этот сервис использует векторное обучение языку для поиска книг с контекстно-релевантными ответами на вопросы. Всё это работает без соответствия ключевым словам. Моделирование языка векторных слов сопоставляет синонимы, антонимы, связанные термины, контекстные подсказки и другие естественные способы использования языка для нахождения соотношений между утверждениями.

В базе данных проекта содержится около 100 000 работ. Механизм рекомендаций пытается найти наиболее подходящие выдержки по смыслу. Также вы можете отфильтровать по категориям книги и выбрать только те жанры, которые захотите.

Модули программы искусственного интеллекта ЭЛИС:

В настоящий момент программа искусственного интеллекта ЭЛИС включает следующие модули:

– модуль «Знания» – модуль поиска информации по  WIKIPEDIA. Система знает любое устройство, предмет и так далее, Спросите например, что такое велосипед или что такое яблоко и система расскажет, что это такое,

– модуль «Новости». Свежие новости на интересы пользователя. Просто спросите, какие новости или расскажи новости, система расскажет и спросит, надо ли рассказать ещё, ответив да, она расскажет ещё,

– модуль «Погода». Погода на сегодня и на завтра по моему городу. Можно узнать температуру, влажность, скорость ветра, будет ли дождь или мороз. Можно спросить, брать ли зонтик сегодня или можно ли одеть сегодня шорты,

– модуль «Калькулятор». С помощью данного модуля, система умеет складывать, вычитать, умножать и делить предметы и т.д. Например спросив, сколько будет два яблока плюс два яблока, система ответит четыре яблока. Модуль в разработке,

– модуль «Будильник». Модуль позволяет устанавливать любое количество будильников. Установив будильник, система Вас разбудит. Просто надо сказать, разбуди меня в 7 утра. Модуль в разработке,

– модуль «Корректировка ответов». Правильная расстановка знаний в базе,

– модуль «Праздники, именины, события». Данный модуль позволяет узнать, кому сегодня день имени или какой сегодня праздник,

– модуль «Тосты». Модуль позволяет системе говорить различные тосты. Надо попросить, скажи тост,

– модуль «Анекдоты». Система знает тысячи анекдотов. Просто попросите её рассказать анекдот, так-же можно попросить рассказать анекдот для взрослых,

– модуль «Стихи». Данный модуль превращает систему в поэта. Просто попросите рассказать стих, так-же можно попросить рассказать стих для взрослых,

– модуль «Афоризмы». Система знает тысячи афоризмов. Просто попросите её сказать афоризм, так-же можно попросить сказать афоризм для взрослых,

– модуль «Управление освещением». С помощью данного модуля, система умеет управлять освещением квартиры или дома. Для этого надо подключить Arduino и Ethernet Shield,

– модуль «Угадывание цифры». Система пытается угадать загаданную цифру. Называет предполагаемую цифру, после надо ей сказать, больше или меньше. Модуль в разработке,

– модуль «Пользователь». Модуль позволяет изменять данные пользователя, имя, город и т.д. Например чтобы поменять имя, надо сказать, запомни меня зовут Олег и она запомнит,

– модуль «Диалог». Анализ диалога. Модуль, который обрабатывает диалог за сутки, анализируя пользователя, обучаясь и т.д.

Примечание: описание технологии на примере программы искусственного интеллекта ЭЛИС.

карта сайта

искусственный интеллект написать программу онлайн программа пишет программылучшие программы искусственного интеллектановейшие программы с искусственным интеллектомпрограмма для создания искусственного интеллектапрограмма виртуальная девушка искусственный интеллектпрограмма голосовой искусственный интеллект для компьютера скачатьnai программа искусственного интеллекта для пк скачать торрент для компьютера с голосом 2016 скачатьпрограмма использующая искусственный интеллектпрограммы поиска в системах искусственного интеллектарабочая программа дисциплины теория искусственного интеллекта искусственный интеллектсамообучающиеся программы искусственного интеллектасистемы искусственного интеллекта рабочая программаскачать программу для создания искусственного интеллекта на компьютер 2017 для windows 7 с голосомскачать программу элис настоящий искусственный интеллектскачать самообучающуюся программу искусственного интеллекта на компьютер

Коэффициент востребованности
24 679

Илон Маск ищет «хардкорных» инженеров для автопилота Tesla

Илон Маск в Твиттере написал о том, что ищет «хардкорных софтверных инженеров», чтобы «достичь полной автономности» для электромобилей Tesla Motors. Эта задача настолько важна для компании, что Маск будет лично проводить собеседования с кандидатами.
Если вас заинтересовало это предложение, пишите на autopilot@teslamotors.com, добавляя в письмо примеры ваших работ. Лучше поторопиться, желание работать с проектом уже изъявил основатель облачного сервиса Box Аарон Леви: «Вы принимаете кандидатов с опытом только в корпоративных облачных вычислениях? И могу ли я продолжать быть главой Box?»

После выпуска бета версии автопилота в Model S начали появляться видео, где водители игнорируют предупреждение о том, что нельзя опускать руки с руля, и подвергают опасности себя и других участников движения

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.

ИИ-приложения для смартфона

Replika

Replika — это приложение, которое поможет вам расширить ваше общение.

Виртуальные помощники на базе ИИ есть везде. Siri может установить будильник, а Alexa вызовет Uber. Но по-настоящему поговорить по душам не с кем. Replika соответствует именно этой идее. Это искусственный интеллект, который сканирует ваши социальные сети и задаёт очень много вопросов о вас. Replika наивна и любопытна, как ребёнок, но это только на первый взгляд. Приложение обучается, поэтому многое зависит от вас. Каждый ответ будет сохранён в памяти и может быть использован позже. Таким образом, вы можете создать свою личную копию себя, а затем вступать с ней в диалог.

Jarvis Artificial Intelligent

Jarvis был создан Марком Цукербергом, который в свою очередь был вдохновлён виртуальным помощником из замечательного фильма «Железный человек». Jarvis может контролировать свет и температуру, выбирать музыку и настраивать системы безопасности в вашем доме. Этот виртуальный помощник постоянно учится распознавать голоса и лица. Все эти функции доступны с помощью мобильного приложения. Честно говоря, приложение ещё следует доработать, но его определённо стоит попробовать.

Youper

Youper — это бесплатный и удобный помощник на базе искусственного интеллекта, который поможет решить ваши проблемы. Он подойдёт в качестве приложения для фитнеса, которое также содержит когнитивно-поведенческую терапию (КПТ), медитацию и терапию «Принятия и обязательств (ответственности)». Вместе с этим вы можете использовать его как приложение для растяжки. Youper старается заботиться о вас, давая различные советы по здоровью.

Ограничения игрового ИИ

  • ИИ не нужно заранее тренировать, будто это алгоритм машинного обучения. Бессмысленно писать нейросеть во время разработки, чтобы наблюдать за десятками тысяч игроков и изучать лучший способ игры против них. Почему? Потому что игра не выпущена, а игроков нет.
  • Игра должна развлекать и бросать вызов, поэтому агенты не должны находить лучший подход против людей.
  • Агентам нужно выглядеть реалистичными, чтобы игроки чувствовали будто играют против настоящих людей. Программа AlphaGo превзошла человека, но выбранные шаги были сильно далеки от традиционного понимания игры. Если игра имитирует противника-человека, такого чувства не должно быть. Алгоритм нужно изменить, чтобы он принимал правдоподобные решения, а не идеальные.
  • ИИ должен работать в реальном времени. Это значит, что алгоритм не может монополизировать использование процессора в течение длительного времени для принятия решений. Даже 10 миллисекунд на это — слишком долго, потому что большинству игр достаточно от 16 до 33 миллисекунд, чтобы выполнить всю обработку и перейти к следующему кадру графики.
  • Идеально, если хотя бы часть системы управляется данными, чтобы «некодеры» могли вносить изменения, и чтобы корректировки происходили быстрее.

Условные операторы

every frame/update while the game is running:
if the ball is to the left of the paddle:
move paddle left
else if the ball is to the right of the paddle:
move paddle right

  • Часть Sense находится в двух операторах if. Игра знает где мяч и где платформа, поэтому ИИ обращается к ней за этой информацией.
  • Часть Think тоже входит в два оператора if. Они воплощают в себе два решения, которые в данном случае являются взаимоисключающими. В результате выбирается одно из трех действий — переместить платформу влево, переместить вправо, или ничего не делать, если она уже правильно расположена.
  • Часть Act находится в операторах Move Paddle Left и Move Paddle Right. В зависимости от дизайна игры, они могут перемещать платформу мгновенно или с определенной скоростью.

Дерево решений

  • Узлы принятия решений: выбор между двумя альтернативами на основе проверки некоторого условия, где каждая альтернатива представлена в виде отдельного узла.
  • Конечные узлы: действие для выполнения, представляющее окончательное решение.

Реально ли создать такой ИИ?

В отличие от того, как это бывает в книгах, живой искусственный интеллект не может внезапно появиться после долгих вычислений. Забудьте про киберпанк девяностых — сознание не может родиться в сети, какой бы большой и сложной она ни была. Точно так же нельзя создать жизнь, просто вскипятив чашку Петри, и успокоить ребенка, просто его покачав. Сложный вопрос сознания не может внезапно сам себя решить одной темной ночью на какой-нибудь ферме серверов.

Программа, которая сможет создать разумный ИИ, находится за пределами нашего воображения. А с точки зрения инженерии, такому искусственному разуму понадобятся процессоры совершенного нового вида. Вычисления потребуют параллельной обработки данных такого масштаба, что скорее всего придется перейти на квантовые вычисления. Так что, скорее всего, мы сначала успеем колонизировать Марс, прежде чем разумный искусственный интеллект станет возможен.

Кадр из игры Detroit: Become Human

А еще нужно будет разработать поведенческие деревья с гораздо большим выбором, чем у простых ИИ-ассистентов, чтобы получилась полноценная цифровая персона. Как это сделать? Спросите писателя. Кэтрин Брэди описывает в своей книге «Логика истории и мастерство литературы» процесс создания глубины персонажа. По ее словам, в слова и действия качественных персонажей можно поверить и главное понять на интуитивном уровне.

Так что пока не существует простого и быстрого способа создания ИИ с глубокой личностью, который сможет самостоятельно думать и чувствовать.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий