Искусственный интеллект: как и где изучать — отвечают эксперты. Нейросети: как искусственный интеллект помогает в бизнесе и жизни
Топонимы
Примечания
Wikimedia Foundation . 2010 .
- Мосты Нижнего Новгорода
- Хроники всплывшего мира
Смотреть что такое "ИИ (значения)" в других словарях:
значения теории - ЗНАЧЕНИЯ ТЕОРИИ. Понятие значения в аналитической философии языка фактически является аналогом того, что в философии сознания именуется «mind», «consciousness» (англ.), или «Geist» (нем.), т.е. сознанием, духом. В понятии значения… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки
ЗНАЧЕНИЯ ВОЗРАСТА СОГЛАСУЮЩИЕСЯ - хорошо совпадающие друг с другом значения возраста, получаемые свинцово изотопным методом по разл. изотопным отношениям. Свидетельствуют о хорошей сохранности м ла и достоверности найденного абс. возраста. Син.: значения возраста конкордантные.… … Геологическая энциклопедия
ЗНАЧЕНИЯ ВТОРЫХ ПРОИЗВОДНЫХ ГРАВИТАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА НОРМАЛЬНЫЕ - теоретические значения производных потенциала, соответствующие идеализированной модели Земли. Они пренебрежимо малы либо точно равны нулю, поэтому измеренные значения вторых производных гравитационного потенциала практически можно считать… … Геологическая энциклопедия
ЗНАЧЕНИЯ СИЛЫ ТЯЖЕСТИ НОРМАЛЬНЫЕ - (g 0) теоретические значения силы тяжести, действующей на единичную массу, соответствуют такой модели Земли, у которой плотность внутри сферических оболочек постоянна и изменяется только с глубиной. Структура их аналитического выражения… … Геологическая энциклопедия
ЗНАЧЕНИЯ ВОЗРАСТА ДИСКОРДАНТНЫЕ - син. термина значения возраста несогласующиеся или расходящиеся. Геологический словарь: в 2 х томах. М.: Недра. Под редакцией К. Н. Паффенгольца и др.. 1978 … Геологическая энциклопедия
ЗНАЧЕНИЯ ВОЗРАСТА НЕСОГЛАСУЮЩИЕСЯ ИЛИ РАСХОДЯЩИЕСЯ - получаемые свинцово изотопным методом по четырем разл. Изотопным отношениям: , и сильно расходящиеся между собой по величине. Свидетельствуют о плохой сохранности м ла и о нарушении в нем радиоактивного равновесия между материнскими и… … Геологическая энциклопедия
ЗНАЧЕНИЯ ВОЗРАСТАКОНКОРДАНТНЫЕ - син. термина значения возраста согласующиеся. Геологический словарь: в 2 х томах. М.: Недра. Под редакцией К. Н. Паффенгольца и др.. 1978 … Геологическая энциклопедия
значения параметров аномального режима работы - данные аномального режима работы [Интент] Параллельные тексты EN RU The P63x generates a large number of signals, processes binary input signals, and acquires measured data during fault free operation of the protected object as well as fault… …
Термины и понятия общей морфологии: Словарь-справочник
значения глагольной ориентации - Значения пространственной модификации действий и производные от них … Словарь лингвистических терминов Т.В. Жеребило
значения (напряжения) между линией и землёй - — [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.] Тематики электротехника, основные понятия EN line to ground values … Справочник технического переводчика
Книги
- Значения множественного числа в русском языке , А. Потебня. Воспроизведено в оригинальной авторской орфографии издания 1888 года (издательство`Воронеж`). В…
Я не двигался и почти не дышал… Наверняка, они уже потеряли мой след... Я выбрался из укрытия и столкнулся лицом к лицу с одним из них… Он закричал, но не смог пошевелиться… Игру снова заглючило
Искусственный интеллект (ИИ) в видеоиграх – это то, что большинство из нас не замечают, пока он не сломается. Он незримо присутствует во всём, влияя на наш игровой опыт, на наше восприятие каждого игрового момента, однако это один из самых недооценённых элементов видеоигр. ИИ – это та приправа, которая придаёт игре вкус, погружает нас в игровой мир как ничто другое.
Каждый понимает термин «искусственный интеллект» по-своему. Этот термин может относиться к программным процессам, которые управляют персонажами игры, отдельными объектами в игре, или даже соперниками, которых вы никогда не увидите (как, например, в реал-тайм стратегиях).
Обратимся к Alien: Isolation. Отбросив случайные сбои, скажем прямо: это отличная игра! Одна из единичных кино-игр, которые позволяют ощутить себя внутри фильма. Alien: Isolation заставляет по-настоящему почувствовать себя участником действия фильма о Чужом. Каждый фильм о Чужих ставит чёткую цель: избавиться от пришельца. Многие отдельные моменты фильмов могли бы обернуться интересным геймплеем, будь то лазание Далласа по вентиляции с огнемётом, или Рипли, в погрузчике-механике таранящая Королеву. Эти фильмы, как видеоигры, очень заряжают драйвом, их вселенная очень хорошо подходит для «игроизации».
Игра Alien: Isolation сильна именно своим искусственным интеллектом. Чужой должен действовать так, чтобы игрок чувствовал себя участником Alien-фильмов.Сам Чужой является сложным существом, что даёт много геймплейных возможностей. Он прячется, вдумчиво используя дизайн помещений. Он передвигается по вентиляции, неожиданно нападая на игроков. Он ненавидит огонь, так что мы можем использовать огнемёты против него. В тоже время игра устанавливает определённые границы сложности. Мы знаем, как работает жизненный цикл Чужих. Мы знаем, что они кровоточат кислотой. Мы знаем об их коллективном разуме. Другими словами, фильмы о Чужих создали убедительную песочницу для разработчиков игр.
Каждое решение, которое вы принимаете в Isolation, возвращается к Чужому. Как вы прячетесь? Как используете драгоценное топливо огнемёта? Как долго вы ждёте, чтобы он ушёл? Вы сталкиваетесь с настоящим, живым Чужим, который будет действовать и думать как пришелец. Это потрясающе, страшно и удивительно одновременно!
Большинство игроков и разработчиков считают, что «сильный ИИ», по сути, невозможен. Это означало бы, что он должен быть равен или даже превосходить человеческий интеллект. Вряд ли было бы комфортно играть с таким.
Сильный ИИ будет очень похож на другого игрока, с теми же игровыми целями: он захочет выиграть. Хороший ИИ не хочет выиграть, он хочет, чтобы вы тяжёлым трудом заработали свой выигрыш. Вот почему Чужой является не столько реалистичным моделированием величайшего киномонстра, сколько воссозданием впечатлений от него.
В Isolation Чужой почти всегда рядом. Конечно, вы можете отвлечь его на некоторое время, или переходить из одного помещения в другое, но он всегда в конечном итоге окажется поблизости. Чаще всего Чужой действует правдоподобно, за исключением редких случаев, когда он необъяснимо торчит в одной комнате, пока вы, задерживая дыхание, надеетесь, что он уйдёт, чтобы можно было вылезти из шкафа.
Чужой, кажется, всегда приблизительно знает ваше местоположение, что держит в напряжении и неопределённости. Он не сходу замечает вас (кроме редких «глюков»), если вы не проваливаете стелс. Это очень удобно для поддержания атмосферы фильма ужасов, но иногда момент затягивается, и игра начинает «фальшивить». Порой игра настолько сосредотачивается на создании напряжения, что забывает о гораздо более важном – о погружении.
Забавно, но из-за маркетинговой затасканности, слово «погружение» почти потеряло всякий смысл. Теперь любая игра, которая умеет удержать внимание, хвастается «погружением». А ведь смысл изначально в другом: когда вы погружаетесь в океан, вы существуете внутри океана.
В 1990-е годы появилась концепция «Immersive Sim» (симуляция погружения). Идея заключалась в том, что игроки могут существовать в мире игры и относиться к нему, как к реальности. Наиболее известными из «иммерсивных симов» 90-х были System Shock и Thief: The Dark Project. Обе эти игры были разработаны Looking Glass Studios, и обе имели сильный акцент на искусственном интеллекте.
Игра без хорошего ИИ – как сборник пустых фильмов. Целый сборник – это хорошо, но кино держится на своих персонажах. Великий ИИ вдыхает жизнь в персонажей игры и её мир. Это самый важный компонент в игровом повторении захватывающего опыта кинофильмов.
Для хорошего примера «иммерсивного сима» в действии, давайте вспомним Thief: The Dark Project. Действие игры разворачивается в фэнтезийном мире, вы играете за вора по имени Гарретт. Одна миссия посылает вас в подземные руины. Область карты населена особенными зомби. Их нельзя покрошить на куски, как обычных. Они восстают обратно вскоре после того, как вы убили их. Единственный способ по-настоящему избавиться от них – использовать святую воду на ваших дорогих водных стрелах, которые обычно тушат факелы, что позволяет скрыться в темноте. Когда зомби замечает вас, он ревёт, предупреждая других зомби, которые рёвом зовут следующих. Так можно было собрать толпу из всех зомби на уровне. Если не хватало стрел или святой водой, приходилось обдумывать план.
Например, можно было прокрасться к балкону над комнатой с двумя-тремя зомби, скрытно выстрелить в одного, чтобы он рёвом созвал всех зомби в комнату, потом начинать расстреливать их святой водой
То есть игра создала пространство, создала врагов, которые имели логический набор правил, и к которым можно было применить вполне реальную логику.
Поэтому игра с хорошим ИИ работает, скорее, как Thief, а не как Isolation. Напряженность очень важна для игры о Чужих, но основой должно являться погружение. Если игра перестаёт быть правдоподобной, она уже не такая страшная.
Конечно, чтобы погружение работало, мы должны «купиться» на уловки режиссёра или разработчика. Фильм «Чужой» не сработает, если кто-то перед экраном говорит нам, что пришелец не по-настоящему вырвался из груди человека. Поэтому, чтобы сработать, Alien: Isolation должна заставить нас поверить в её реальность. Игра должна быть интерактивной, то есть ещё более реалистичной, чем какой-либо из фильмов. Игра должна быть захватывающей. Правила должны иметь смысл и быть последовательными.
Если вы или игра разрываете эти отношения, игра перестает быть страшной и опыт разваливается. Когда люди, охотящиеся на игрока, вдруг замирают, или когда Чужой «телепортируется» за спиной, это ломает погружение и вытягивает из игрового опыта. Он перестает быть страшным, в чём и заключается весь смысл Чужого, в первую очередь.
Мы играем в игры о Чужих, потому что мы хотим пережить опыт встречи с Чужим. Когда искусственный интеллект ломается или «читтерит», погружение теряется и игра разваливается. Но когда ИИ работает как надо, то мы становимся Рипли, прячась в шкафчике, затаив дыхание, ожидая, когда монстр уйдёт.
Японский алгоритм написал книгу “День, когда Компьютер написал роман”. Несмотря на то что с характерами героев и сюжетными линиями неопытному писателю помогали люди, компьютер проделал огромную работу – в итоге одна из его работ прошла отборочный этап престижной литературной премии. Нейросети также написали продолжения к Гарри Поттеру и Игре Престолов .
В 2015 году нейросеть AlphaGo, разработанная командой Google DeepMind, стала первой программой, победившей профессионального игрока в го . А в мае этого года программа обыграла сильнейшего игрока в го в мире , Кэ Цзэ. Это стало прорывом, поскольку долгое время считалось, что компьютеры не обладают интуицией, необходимой для игры в го.
Безопасность
Команда разработчиков из Технологического университета Сиднея представила дронов для патрулирования пляжей. Основной задачей дронов станет поиск акул в прибрежных водах и предупреждение людей на пляжах . Анализ видеоданных производят нейросети, что существенно отразилось на результатах: разработчики утверждают о вероятности обнаружения и идентификации акул до 90%, тогда как оператор, просматривающий видео с беспилотников, успешно распознает акул лишь в 20-30% случаев.Австралия занимает второе место в мире после США по количеству случаев нападения акул на людей. В 2016 году в этой стране были зафиксированы 26 случаев нападения акул, два из которых закончились смертью людей.
В 2014 году Лаборатория Касперского сообщала, что их антивирус регистрирует 325 тыс. новых зараженных файлов ежедневно. В то же время, исследование компании Deep Instinct показало, что новые версии вирусов практически не отличаются от предыдущих – изменение составляет от 2% до 10%. Самообучающаяся модель, разработанная Deep Instinct, на основании этой информации способна с высокой точностью определять зараженные файлы .
Нейросети также способны искать определенные закономерности в том, как хранится информация в облачных сервисах, и сообщать об обнаруженных аномалиях, способных привести к бреши в безопасности.
Бонус: нейросети на страже нашего газона
В 2016 году 65-летний инженер NVIDIA Роберт Бонд столкнулся с проблемой: соседские кошки регулярно посещали его участок и оставляли следы своего присутствия, что раздражало его жену, работающую в саду. Бонд сразу отсек слишком недружелюбную идею соорудить ловушки для незваных гостей. Вместо этого он решил написать алгоритм, который бы автоматически включал садовые разбрызгиватели воды при приближении кошек.Перед Робертом стояла задача идентификации кошек в поступающем с внешней камеры видеопотоке. Для этого он использовал систему, основанную на популярной нейросети Caffe. Каждый раз, когда камера наблюдала изменение в обстановке на участке, она делала семь снимков и передавала их нейросети. После этого нейросеть должна была определить, присутствует ли в кадре кошка, и, в случае утвердительного ответа, включить разбрызгиватели.
Изображение с камеры во дворе Бонда
До начала работы нейросеть прошла обучение: Бонд “скормил” ей 300 разных фотографий кошек. Анализируя эти фотографии, нейросеть училась распознавать животных. Но этого оказалось недостаточно: она корректно определяла кошек лишь в 30% случаев и приняла за кошку тень Бонда, в результате чего он сам оказался мокрым.
Нейросеть заработала лучше после дополнительного обучения на большем количестве фотографий. Однако Бонд предупреждает, что нейросеть можно натренировать слишком сильно, в случае чего у нее сложится нереалистичный стереотип – например, если все снимки, использующиеся для обучения, сняты с одного ракурса, то искусственный интеллект может не распознать ту же самую кошку с другого угла. Поэтому чрезвычайно важным является грамотный подбор обучающего ряда данных.
Через некоторое время кошки, обучившиеся не на фотографиях, но на собственной шкуре, перестали посещать участок Бонда.
Заключение
Нейронные сети, технология середины прошлого века, сейчас меняет работу целых отраслей. Реакция общества неоднозначна: одних возможности нейросетей приводят в восторг, а других – заставляют усомниться в их пользе как специалистов.Однако не везде, куда приходит машинное обучение, оно вытесняет людей. Если нейросеть ставит диагнозы лучше живого врача, это не значит, что в будущем нас будут лечить исключительно роботы. Вероятнее, врач будет работать вместе с нейросетью. Аналогично, суперкомпьютер IBM Deep Blue выиграл в шахматы у Гарри Каспарова еще в 1997 году, однако люди из шахмат никуда не делись, а именитые гроссмейстеры до сих пор попадают на обложки глянцевых журналов.
Кооперация с машинами принесет гораздо больше пользы, чем конфронтация. Поэтому мы собрали список материалов в открытом доступе, которые помогут вам продолжить знакомство с нейросетями:
Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее.
Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел.
😎 Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store .
Что представляет собой искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую информацию на основе имеющейся. Фактически искусственный интеллект призван моделировать человеческую деятельность, которая считается интеллектуальной.
Традиционно считалось, что творчество присуще только людям. Но создание искусственного интеллекта изменило привычный порядок вещей
Робот, который просто механически колет дрова, не наделён ИИ. Робот, который сам научился колоть дрова, смотря на пример человека или на полено и его части, и с каждым разом делает это всё лучше, обладает ИИ.
Если программа просто достаёт значения из базы по определённым правилам, она не наделена ИИ. Если же система после обучения создаёт программы, методы и документы, решая определённые задачи, она обладает ИИ.
Как создать систему искусственного интеллекта
В глобальном смысле нужно сымитировать модель человеческого мышления. Но на самом деле необходимо создать чёрный ящик – систему, которая в ответ на набор входных значений выдавала такие выходные значения, которые бы были похожи на результаты человека. И нам, по большому счёту, безразлично, что происходит у неё «в голове» (между входом и выходом).
Системы искусственного интеллекта создаются для решения определённого класса задач
Основа искусственного интеллекта – обучение, воображение, восприятие и память
Первое, что нужно сделать для создания искусственного интеллекта – разработать функции, которые реализуют восприятие информации, чтобы можно было «скармливать» системе данные. Затем – функции, которые реализуют способность к обучению. И хранилище данных, чтобы система могла куда-то складывать информацию, которую получит в процессе обучения.
После этого создаются функции воображения. Они могут моделировать ситуации с использованием имеющихся данных и добавлять новую информацию (данные и правила) в память.
Обучение бывает индуктивным и дедуктивным. В индуктивном варианте системе дают пары входных и выходных данных, вопросов и ответов и т.п. Система должна найти связи между данными и в дальнейшем, используя эти закономерности, находить выходные данные по входным.
В дедуктивном подходе (привет, Шерлок Холмс!) используется опыт экспертов. Он переносится в систему как база знаний. Здесь есть не только наборы данных, но и готовые правила, которые помогают найти решение по условию.
В современных системах искусственного интеллекта используют оба подхода. Кроме того, обычно системы уже обучены, но продолжают учиться в процессе работы. Это делается для того, чтобы программа на старте демонстрировала достойный уровень способностей, но в дальнейшем становилась ещё лучше. К примеру, учитывала ваши пожелания и предпочтения, изменения ситуации и др.
В системе искусственного интеллекта даже можно задать вероятность непредсказуемости. Это сделает его более похожей на человека.
Почему искусственный интеллект побеждает человека
Прежде всего, потому, что у него ниже вероятность ошибки.
- Искусственный интеллект не может забыть – у него абсолютная память.
- Он не может нечаянно проигнорировать факторы и зависимости – у каждого действия ИИ есть чёткое обоснование.
- ИИ не колеблется, а оценивает вероятности и склоняется в пользу большей. Поэтому может оправдать каждый свой шаг.
- А ещё у ИИ нет эмоций. Значит, они не влияют на принятие решений.
- Искусственный интеллект не останавливается на оценке результатов текущего шага, а продумывает на несколько шагов вперёд.
- И у него хватает ресурсов, чтобы рассматривать все возможные варианты развития событий.
Крутые варианты применения искусственного интеллекта
Вообще говоря, искусственный интеллект может всё. Главное правильно сформулировать задачу и обеспечить его начальными данными. К тому же ИИ может делать неожиданные выводы и искать закономерности там, где, казалось бы, их нет.
Ответ на любой вопрос
Группа исследователей под руководством Дэвида Феруччи разработала суперкомпьютер Watson с вопросно-ответной системой. Система, названная в честь первого президента IBM Томаса Уотсона, может понимать вопросы на естественном языке и искать ответы на них в базе данных.
Watson объединяет 90 серверов IBM p750, в каждом из которых установлено по четыре восьмиядерных процессора архитектуры POWER7. Общий объём оперативной памяти системы превышает 15 ТБ.
В числе достижений Watson – победа в игре «Jeopardy!» (американская «Своя игра»). Он победил двух лучших игроков: обладателя самого большого выигрыша Брэда Раттера и рекордсмена по длине беспроигрышной серии Кена Дженнингса.
Приз Watson – 1 млн долларов. Правда, только в 2014 году в него инвестировали 1 млрд
Кроме того, Watson участвует в диагностике онкологических заболеваний, помогает финансовым специалистам, используется для анализа больших данных.
Распознавание лиц
В iPhone X распознавание лиц разработано с использованием нейросетей – варианта системы искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы реализованы на уровне процессора A11 Bionic, за счёт чего он эффективно работает с технологиями машинного обучения.
Нейросети выполняют до 60 млрд операций в секунду. Этого достаточно, чтобы проанализировать до 40 тыс. ключевых точек на лице и обеспечить исключительно точную идентификацию владельца за доли секунды.
Даже если вы отрастите бороду или наденете очки, iPhone X вас узнает. Он попросту не учитывает волосяной покров и аксессуары, а анализирует область от виска до виска и от каждого виска до углубления под нижней губой.
Экономия энергии
И снова Apple. В iPhone X встроили интеллектуальную систему, которая отслеживает активность установленных приложений и датчик движения, чтобы понять ваш распорядок дня.
После этого iPhone X, к примеру, предложит вам обновиться в максимально удобное время. Он поймает момент, когда у вас стабильный интернет, а не прыгающий сигнал с мобильных вышек, и вы не выполняете срочных или важных задач.
ИИ также распределяет задачи между ядрами процессора. Так он обеспечивает достаточную мощность при минимальных затратах энергии.
Создание картин
Творчество, ранее доступное лишь человеку, открыто и для ИИ. Так, система, созданная исследователями из Университета Рутгерса в Нью-Джерси и лаборатория AI в Лос-Анджелесе, представила собственный художественный стиль.
А система искусственного интеллекта от Microsoft может рисовать картины по их текстовому описанию. К примеру, если вы попросите ИИ нарисовать «желтую птицу с черными крыльями и коротким клювом», получится что-то вроде этого:
Такие птицы могут и не существовать в реальном мире - просто так их представляет наш компьютер.
Более массовый пример – приложение Prisma, которая создаёт картины из фотографий:
Написание музыки
В августе искусственный интеллект Amper сочинил , спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я - искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.
Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.
ИИ может написать музыку за несколько секунд
Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.
Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть . Получилось в духе Летова:
Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:
Создание текстов
Писателей и журналистов вскоре также может заменить ИИ. К примеру, системе Dewey «скормили» книги библиотеки проекта «Гутенберг», затем добавили научные тексты из Google Scholar, ранжировав их по популярности и титулованности, а также продажам на Amazon. Кроме того, задали критерии написания новой книги.
Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.
К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).
Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:
Позвольте спросить вас в ответ, откуда вы знаете, что вы человек?
Кроме того, София заявила:
Я хочу использовать свой искусственный интеллект, чтобы помочь людям жить лучше, например, проектировать более умные дома, строить города будущего. Я хочу быть эмпатическим роботом. Если вы будете хорошо относиться ко мне, я буду хорошо относиться к вам.
А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…
Замена лиц в видео
Deepfakes-видео стало массово распространяться по сети. Алгоритмы искусственного интеллекта заменяли лица актёров в фильмах для взрослых на лица звёзд.
Работает это так: нейросеть анализирует фрагменты лиц на исходном ролике. Затем она сопоставляет их с фото из Google и роликами с YouTube, накладывает нужные фрагменты, и… ваша любимая актриса оказывается в фильме, который на работе лучше не смотреть.
PornHub уже запретил размещать такие видео
Deepfakes оказались опасной штукой. Одно дело – абстрактная актриса, другое – видео с вами, вашей женой, сестрой, коллегой, которое вполне может использоваться для шантажа.
Биржевая торговля
Группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год.
Когда рынок трясло в 2000 и 2008 годах, доходность была рекордной – 545% и 681% соответственно
В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они лучше живых трейдеров, так как лишены эмоций и опираются на чёткий анализ и жесткие правила.
Заменит ли ИИ нас с вами
Искусственный интеллект - это область науки, занимающаяся моделированием интеллектуальной деятельности человека. Зародившийся более 700 лет назад в средневековой Испании искусственный интеллект оформился в самостоятельную научную область в середине XX в.
Методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, зоология, социология, культурология, политология, экономика, бизнес, криминалистика и т.п. Идеи обучения и самообучения компьютерных программ, накопления знаний, приемы обработки нечетких и неконкретных знаний позволили создать программы, творящие чудеса. Компьютеры успешно борются за звание чемпиона мира по шахматам, моделируют творческую деятельность человека, создавая музыкальные и поэтические произведения, распознают образы и сцены, распознают, понимают и обрабатывают речь, тексты на естественном человеческом языке. Нейрокомпьютеры, созданные по образу и подобию человеческого мозга, успешно справляются с управлением сложными техническими объектами, диагностикой заболеваний человека, неисправностей сложных технических устройств; предсказывают погоду и курсы валют, результаты голосований; выявляют хакеров и потенциальных банкротов; помогают абитуриентам правильно выбрать специальность и т.д.
Мы уже привыкли к тому, что компьютеры «умнеют» буквально на глазах, а компьютерные программы становятся все более и более интеллектуальными. Само по себе понятие интеллекта постоянно претерпевает изменения по мере развития науки и человека. Давно уже не считаются интеллектуальными задачи, состоящие в выполнении арифметических операций сложения, умножения, деления. Не считается интеллектуальной задача интегрирования дифференциального уравнения, если для нее известен строго детерминированный алгоритм. В настоящее время принято считать интеллектуальными задачи, которые на современном этапе не поддаются алгоритмизации в традиционном смысле этого слова. Это задачи, для решения которых требуются манипуляции с нечеткими, неконкретными, ненадежными, расплывчатыми и даже нетрадиционными знаниями.
Начнем рассмотрение положений ИИ с терминов и определений.
Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.
Понятие «интеллект» используется сегодня и в технике, и в технических дисциплинах, которое отличается от определений, сформировавшихся в контексте психологических и философских исследований сознания. Под интеллектом будем понимать способность мышления предвидеть события, предвидеть результаты собственных действий, анализировать и оценивать свое состояние и окружающую обстановку и принимать решения, сообразуясь со своими представлениями об окружающем мире. Определение, данное академиком Н.Н. Моисеевым, рассматривает интеллектуальную деятельность с позиций информатики. Но оно и выделяет самое главное в интеллекте – это способность к отвлеченному мышлению, абстрагированию, благодаря которым и возникают самосознание и рефлексия.
Итак, интеллект – это способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.
При этом под термином «знания» подразумевается не только та информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно «целенаправленно преобразовываться». При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит «в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам».
Интеллектуальная задача . Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин «алгоритм» - один из краеугольных терминов кибернетики.
Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин «алгоритм» происходит от имени узбекского математика Аль-Хорезми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными .
Что же касается задач, алгоритмы решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, «излишне приписывать им такое мистическое свойства, как «интеллектуальность»». В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.
Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т.п., напротив это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.
Таким образом, можно перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.
Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы - алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.
Деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, будем называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью . Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.
Следует иметь в виду, что существуют и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Так, по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение А. Тьюринга. Его смысл заключается в следующем. В разных комнатах находится люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один из участников - машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом.
Кстати интересен план имитации мышления, предложенный А. Тьюрингом. «Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, - пишет Тьюринг, - мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения «программы-ребенка» и задачу «воспитания» этой программы».
Забегая вперед, можно сказать, что именно этот путь используют практически все системы ИИ. Ведь понятно, что практически невозможно заложить все знания в достаточно сложную систему. Кроме того, только на этом пути проявятся перечисленные выше признаки интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. д.).
Термин «искусственный интеллект» введен в обиход в 1956 г. профессором Массачусетского технологического института Дж.Макарти на встрече американских специалистов в области наук, связанных с теорией и практикой исследования вычислительных процессов. На этой встрече в Дортмутском колледже, которую американцы считают первой конференцией по ИИ, были сформулированы две основные задачи в новой научно-технической отрасли: раскрыть механизм человеческого мышления и построить электронную машину, которая могла бы имитировать данный процесс .
Единого определения, полностью описывающего эту научную область, не существует и по сей день. Среди многих точек зрения на нее сегодня доминируют три. Согласно первой - исследования в области ИИ являются фундаментальными исследованиями, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации и автоматизации. Согласно второй точке зрения, новое направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой принципиально иной технологии программирования, с переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую архитектуру, которая восходит еще к первым ЭВМ. Наконец, третья точка зрения, по-видимому, наиболее прагматическая, состоит в том, что в результате работ в области искусственного интеллекта рождается множество прикладных систем, решающих задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.
Конечно, все эти три точки зрения взаимно связаны, в области ИИ развиваются фундаментальные исследования, новая технология программирования, новая архитектура технических средств, и все это используется для создания прикладных систем, предназначенных для работы в самых разнообразных областях.
Под искусственным интеллектом будем понимать область научных исследований, в рамках которой разрабатываются модели, методы, технические и программные средства решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и поддающимися формализации и автоматизации.
Под интеллектуальными системами понимают любые биологические, искусственные или формальные системы, проявляющие способность к целенаправленному поведению. Последнее включает свойства (проявления) общения, накопления знаний, принятия решений, обучения, адаптации и т.д.
Системами ИИ называют системы, предназначенные для выполнения на ЭВМ таких практических задач, которые называются интеллектуальными, если они выполняются людьми. В теории ИИ часто системы ИИ называют интеллектуальными системами.
Еще одно определение понятия «интеллектуальная система» в ИИ предложено Поспеловым Д.А. Система считается интеллектуальной, если в ней реализованы следующие три базовые функции:
1) Функция представления и обработки знаний. Интеллектуальная система должна быть способна накапливать знания об окружающем мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматики и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, соотносить новые знания со знаниями, хранящимися в базе знаний.
2) Функция рассуждения. Интеллектуальная система должна быть способна формировать новые знания с помощью логического вывода и механизмов выявления закономерностей в накопленных знаниях, получать обобщенные знания на основе частных знаний и логически планировать свою деятельность.
3) Функция общения. Интеллектуальная система должна быть способна общаться с человеком на языке, близком к естественному (ЕЯ) и получать информацию через каналы, аналогичные тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира, прежде всего зрительный и звуковой, уметь формировать «для себя» или по просьбе человека объяснения собственной деятельности, оказывать человеку помощь за счет знаний, которые хранятся в ее памяти, и логических средств рассуждения.
