Искусственный интеллект для компьютера элис: Программа искусственного интеллекта ЭЛИС

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС.

Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами, а также обучаться. С помощью данной программы можно общаться с компьютером, а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Скачать программу искусственного интеллекта ЭЛИС

Описание программы искусственного интеллекта ЭЛИС

Модули программы искусственного интеллекта ЭЛИС

Описание программы искусственного интеллекта ЭЛИС:

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС – Электронно Логически Интеллектуальная Система. Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программу. Это программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами, а также обучаться. Данная система не является ассистентом, так как упор идёт на разработку человекоподобной системы, которая сможет обучаться как ребёнок и вести осознанный диалог.

С помощью данной программы можно общаться с компьютером, а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Система искусственного интеллекта ЭЛИС построена по модульному принципу. Система универсальна и её функционал наращивается с помощью модулей. Модули могут быть различные, от простых, до сложных.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно ведет диалог с человеком.

Она может самостоятельно начать диалог, может делать это несколько раз, что уже отличает её от голосовых асистентов, которые работают по структуре вопрос – ответ. Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно принимает решение после того, что скажет человек, и если не знает, её можно обучить.

При поддержке диалога с пользователем система сама обучается. Система способна запоминать несколько ответов на один или множество вопросов и иметь несколько вопросов на один или множество ответов.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС полностью совместима с платформой Ардуино, поэтому можно управлять любыми устройствами. Можно попросить у системы включить свет, система спросит, где именно включить, но можно попросить включить свет сразу в определённом месте, тогда она не будет переспрашивать.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС также способна запускать сторонние приложения и т.д.

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.

Найти что-нибудь еще?

Похожие записи:

карта сайта

искусственный интеллект написать программу онлайн программа пишет программы
искусственный интеллект программа для андроид для управления компьютером 2016 скачать с торрента программы голосовые скачать программу бесплатно
лучшие программы искусственного интеллекта
новейшие программы с искусственным интеллектом
программа для создания искусственного интеллекта
программа виртуальная девушка искусственный интеллект
программа голосовой искусственный интеллект для компьютера скачать
nai программа искусственного интеллекта для пк скачать торрент для компьютера с голосом 2016 скачать
программа использующая искусственный интеллект
программы поиска в системах искусственного интеллекта
рабочая программа дисциплины теория искусственного интеллекта искусственный интеллект
самообучающиеся программы искусственного интеллекта
системы искусственного интеллекта рабочая программа
скачать программу для создания искусственного интеллекта на компьютер 2017 для windows 7 с голосом
скачать программу элис настоящий искусственный интеллект
скачать самообучающуюся программу искусственного интеллекта на компьютер

Коэффициент востребованности
23 586

Интеллектуальная система ЭЛИС / Хабр

Меня зовут Олег Андреев, мне 32 года, занимаюсь ремонтом и разработкой электроники, а также программированием (уже более 10 лет). Всегда увлекался искусственным интеллектом и робототехникой.

Очень давно мне в голове крутилась идея, создать ИИ или что то подобное, что будет способно управлять чем-то. Но не было возможности такое сделать, хоть и были какие-то идеи. Сейчас же время технологий, теперь любой ребёнок может собрать робота или какое то сложное устройство на платформе Ардуино и т.д.

Когда в 2012 году появилось свободное распознавание русской речи от Google, я загорелся идеей создать систему, которая сможет разговаривать как человек. Тогда я занимался PHP программированием, но для написания программы, надо было изучать что-то другое, я нашёл среду написания программ под PHP, это было интересно, но не долго, так как для создания программы нужен был C#, C++.

После изучения C#, написал простой клиент, а всю логику сделал в облаке на PHP. Но вскоре Google сделал ограничение на запросы по распознаванию и тогда свой проект отложил надолго в ящик. Когда появилось свободное время и финансы, решил доработать систему, создал группу в ВК, которая росла.

Но в один момент были уничтожены все исходники начальной системы и тут всё началось…

Я создал с нуля интересную интеллектуальную систему, которая, конечно, дорабатывается. Многие подумают, что это голосовой ассистент типа Cortana, Siri, Дуся и подобные. Нет, я не создаю голосового асистента, а что-то большее, так как упор идёт на разработку человекоподобной системы, которая сможет обучаться как ребёнок и вести осознанный диалог. Распознавание речи в данный момент я использую от Яндекс, но уже занялся своей технологией распознавания речи, так как хочу создать так-же латышское распознавание речи.

Элис умеет, например, сама начинать диалог и обучаться, задавая вопросы и различные фразы.

В планах: я хочу создать бесплатную и всем доступную интеллектуальную систему, которая будет работать в доме, в автомобиле, помогать людям с ограниченными возможностями или просто стать вашим другом.

В этом видео ведётся диалог, где можно увидеть, как реагирует и отвечает система.

Здесь начинается диалог человеком, далее делается пауза, чтобы система прекратила диалог. Далее система сама начинает несколько раз вести диалог первая, это уже отличает её от голосовых асистентов, которые работают по структуре вопрос — ответ. Так — же в видео демонстрируются обучение и поддержка контекста, когда система принимает решение после, что именно скажет человек далее и если не знает, её можно обучить.

Система полностью совместима с платформой Ардуино, поэтому можно управлять любыми устройствами. Здесь продемонстрировано простое управление светом с поддержкой контекста, то — есть попросив включить свет, система спросит где именно включить, но можно попросить включить свет сразу в определённом месте, тогда она не будет переспрашивать.

Как можно обучить программу под себя и не только. В видео показано запоминание одного ответа, на один вопрос, но система способна запоминать несколько ответов на один или множество вопросов и иметь несколько вопросов на один или множество ответов. При поддержке диалога, система сама обучается.

Это первое видео, где было продемонстрировано поддержка контекста, когда спросив рассказать новости, система захочет понять, интересует ли ещё что то.

Всем кто хочет опробовать такую систему: скачать

Спасибо за внимание!

Примеры искусственного интеллекта (ИИ) в виде программ для компьютера

Самообучающаяся программа искусственного интеллекта

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС.

Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами, а также обучаться. С помощью данной программы можно общаться с компьютером, а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Описание программы искусственного интеллекта ЭЛИС:

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС – Электронно Логически Интеллектуальная Система. Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программу. Это программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами , а также обучаться. Данная система не является ассистентом, так как упор идёт на разработку человекоподобной системы, которая сможет обучаться как ребёнок и вести осознанный диалог.

С помощью данной программы можно общаться с компьютером , а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Система искусственного интеллекта ЭЛИС построена по модульному принципу. Система универсальна и её функционал наращивается с помощью модулей . Модули могут быть различные, от простых, до сложных.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно ведет диалог с человеком.

Она может самостоятельно начать диалог, может делать это несколько раз, что уже отличает её от голосовых асистентов, которые работают по структуре вопрос – ответ. Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно принимает решение после того, что скажет человек, и если не знает, её можно обучить.

При поддержке диалога с пользователем система сама обучается. Система способна запоминать несколько ответов на один или множество вопросов и иметь несколько вопросов на один или множество ответов.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС полностью совместима с платформой Ардуино, поэтому можно управлять любыми устройствами. Можно попросить у системы включить свет, система спросит, где именно включить, но можно попросить включить свет сразу в определённом месте, тогда она не будет переспрашивать.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС также способна запускать сторонние приложения и т.д.

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.

искусственный интеллект написать программу онлайн программа пишет программы
искусственный интеллект программа для андроид для управления компьютером 2016 скачать с торрента программы голосовые скачать программу бесплатно
лучшие программы искусственного интеллекта
новейшие программы с искусственным интеллектом
программа для создания искусственного интеллекта
программа виртуальная девушка искусственный интеллект
программа голосовой искусственный интеллект для компьютера скачать
nai программа искусственного интеллекта для пк скачать торрент для компьютера с голосом 2016 скачать
программа использующая искусственный интеллект
программы поиска в системах искусственного интеллекта
рабочая программа дисциплины теория искусственного интеллекта искусственный интеллект
самообучающиеся программы искусственного интеллекта
системы искусственного интеллекта рабочая программа
скачать программу для создания искусственного интеллекта на компьютер 2017 для windows 7 с голосом
скачать программу элис настоящий искусственный интеллект
скачать самообучающуюся программу искусственного интеллекта на компьютер

Скучаете за монитором? Не знаете с кем поговорить? А почему бы не поговорить с компьютером? Ведь он может оказаться очень интерессным собеседником.

Вы можете скрыть всю рекламу на сайте. Как?

ChatMaster — это самообучающаяся программа, поддерживающая диалог с человеком. В ее основе лежат прецедентные методы, которые обеспечивают самообучение и подстройку под собеседника. ChatMaster ведет контекстно-зависимый разговор, то есть понимает смысл реплики, которая опирается на предшествующие.
Особенности программы:
— Программа реагирует не только на последнюю введенную фразу, но и на контекст этой фразы.
— Реплику программы можно легко подкорректировать или заменить своей.
— Возможность бесконечной (в пределах текущего диалога) отмены своих фраз.
— Предусмотрен режим обучения для принудительного натаскивания программы на новую для нее область знаний.
— Возможность изменения шрифта, фона и некоторых параметров искусственного интеллекта.

Для того, чтобы процесс самообучения был более эффективным нужно:
1) Не менять тему разговора необосновано или резко
2) Вводить свои реплики без ошибок
3) Исправлять неточные ответы программы
4) Не вводить заведомо неправильную информацию
5) Следить за тем, чтобы диалог в целом был осмысленным и связанным

Ссылки для скачивания игры

Скачать Chatmaster (1.08 Мб.):

Ссылок на самом деле больше (всего 8), видно их будет только после регистрации на сайте.

Если ты нашёл «мёртвую» ссылку — дави значок [X] рядом с ней и ссылка в ближайшее время будет перезалита.

Дополнительные файлы для игры

Комментарии игроков (91 шт.)

-Женя,можно вопрос?
Давай с тобой познакомимся.
-Вопрос!
Грубишь.
-Пока нет.
Пока!
-:D
Must DIE.

• Basstwix подумал несколько секунд и добавил:

BenDJamin Решил не качать, потому что программа туповата.

• —OLEG— подумал несколько секунд и добавил:

• ShooterZXC подумал несколько секунд и добавил:

Здавствуй.
Привет!
Как дела?
О кей!
Ясно.
Что же тут неясного? Пожалуйста, продолжайте!
Тебе сколько лет?
Мне 18 лет.
Как тебя зовут?
Игорь, можно Гарри.
Смешно.
На системе это тоже сказывается.
На какой?
Прикладная математика и информатика.
Ясно.
Что же тут неясного?
А ты вообще чем занимаешься?
То, чему меня научат.
То есть?
Чего-чего?
Проехали.
Системный?
Да да.
Это ты у меня спрашиваешь?
Нет.
Шизофреники никогда не признаются.
Ты охирел?
Нет.
А что ты так грубо разговариваешь?
Как научили, так и говорю.
Да ты борзеешь!
Нет.
А я говорю — да!
Тогда пока!
Пока!
Пока!

*Продолжение*
15
А мне сколько?
Мне то откуда знать?
Учиться надо!
Экстрасенсизму?
Я задаю вопрос, а ты даешь ответ.
Ну?
Нельзя ли поконкретнее.
Да ты же идиот!
Из общения с кем?
Иди нахер, заколебал.
Это совокупность электромагнитных волн, которая почему-то трогает человека. Причины чувствительности человека к этим волнам когда-нибудь станут ясны.
Ага.
Давай поговорим об искусстве.
Давай. С чего начнем? Давай с музыки.
Это справедливо для большой команды разработчиков.
Об искусстве говорим, идиот!
Давай. А что будем называть искусством?
Музыку.
Да как ее можно любить, это же набор нулей и единиц?
Идиот?
Ты хорошо ловишь контекст. Если не секрет, ты по какому алгоритму работаешь?
Все, заколебал. Я больше не буду ничего писать.
У меня нет свободного времени. В те нечастые минуты, когда меня запускают, мне вешают лапшу на уши.

• —OLEG— подумал несколько минут и добавил:

В общем кое-где он отвечает адекватно, но в большинстве случаев пишет дред.

• —OLEG— думал несколько часов и добавил:

• —OLEG— подумал несколько минут и добавил:

Привет!
Привет!
Как дела?
О кей!
Как тебя зовут?
Женя.
А меня — Олег. Приятно познакомиться.
Это значит жить без денег.
О_О.
Что из предметов тебе не нравится больше всего?
Предметов в общем?
Это сконцентрированное в звуках понятие предмета.
Так мне нравится дабстеп.
Мне тоже.
Я тебя уважаю.
Borland умер! Да здравствует Inprise!
ЩО?
А конкретнее?
Я тебя об этом хотел попросить.
Она есть у каждого человека.
Кто?
Пока!
Ну ок, пока.
Пока!
Все пока.
Тебе из погреба виднее.
ЩО?
А конкретнее?
Иди нахер уже.
А что это такое?
Хер — распространенный в русском языке эвфемизм для нецензурного *слова.
Скорее наоборот.
Ну и как наоборот?
Очень может быть.
Круто!
Сколько тебе лет?
*Продолжение следует. *

Mr_Ass [49|46], на «***.ru» слишком пафосные речёвки.

• Rogamol подумал несколько минут и добавил:

Тем более, не имеют шанса развиваться.

ну я потом он:Привет!
Привет!
Тебя как зовут?
Женя.
А я Вася.
Чему учишься?
Срать.
Тебе нравится математика?
Срать.
Тебе нравится математика?
Нет блять.
Пойдем.
Куда?
Журавлев научил.
Чему?
Потому, что человек должен знать, кто он такой.
А кто он?
ЛМШ? Это Летняя Многопрофильная Школа. Лагерь, в котором дети учатся.
И че.
Ну и все!
Ты плохой.
Поводы только алкоголики придумывают.
Ты что дебил.
Да.
Я стобой непишусь пока.
У меня пока нет.
Чего?
Я очень огорчен.
Чему?
Потому, что человек должен знать, кто он такой.
Пока!
Пока!

• OpOn подумал несколько минут и добавил:

Хай.
Привет!
Как настроение.
Да так себе.
Ты куришь.
Нет.
А водку пьешь.
Журавлев научил.
Водку пить?
Журавлев научил.
Я понял.
Во что?
Эээээ в говно.
Умеешь ли рассказывать анекдоты?
Да.
Я стобой непишусь пока.
Сука.
А ты на сразу на механику поступала?
Ты что дебил я мужык.
Да, пожалуй мне стоит некоторое время побыть одной.
Ты женшина7.
А меня Дима.
Ты женшина дима?
И меня также!
Неее я Вася.
Чему учишься?
Врать.
Тебе нравится математика?
Нет.
Шизофреники никогда не признаются.
Меня зовут Гавр мое настояшие имя.
Ладно. А что такое красота?
Сиськи большие.
А что такое «много»?
Это когда вместо мозгов микросхемы.
Там я поговорил с интересными людьми и стал намного умнее и добрее.
Где?
В политехе, где ж еще?
Ну можно в саду.
О чем будет разговор?
О водке.
Нет, это форма существования белковых тел — по биологии проходят!
Сколько тебе лет?
Мне 18 лет.
Врешь.
Ты умеешь мыслить?
Ты дебил.
Да.
Пока дебил.
Ничего удивительного.

антивирус чаще обновлять надо
а так нод32 самый лучший антивирус. пока что

• vald85 подумал несколько минут и добавил:

программа кайфовая
Мы пишем по очереди начиная с меня
Привет! Как дела?
Привет!
Как дела?
О кей!
Что делаешь?
Обучаю Вас обучать меня.
А как ты обучаешь?
Я учусь.
Прикол, а как это.
Но в этой программе есть много довольно сложных алгоритмов.
Кайф, а сколько?
Мне 18 лет.
Ты старше меня на 6 лет.
Я реалист.
Я тоже.
Круто!
Тебе надо знать очень много слов.
Это сильно сказалось на твоем развитии.
Да ты лентяй как я посмотрю.
В чем ты разбираешься?
В создании довольно сложных алгоритмов.
Придумать хороший алгоритм — это тоже искусство.
Спасибо.
Не за что!
Я так и думал.
А ты вообще можешь думать?
Ты меня начинаешь раздрожать.
Да , на HTML.

Новейшие системы ИИ начинают обучение, ничего не зная об игре, и вырастают до мирового уровня за несколько часов. Но исследователи с трудом справляются с применением таких систем за пределами игрового мира

До недавнего времени машины, способные посрамить людей-чемпионов, хотя бы имели уважение использовать человеческий опыт для обучения играм.

Чтобы выиграть у Гарри Каспарова в шахматы в 1997 году, инженеры IBM воспользовались столетиями шахматной мудрости при создании своего компьютера Deep Blue. В 2016 программа AlphaGo проекта Google DeepMind разгромила чемпиона Ли Седоля в древней настольной игре го, обработав миллионы игровых позиций, собранные с десятков тысяч партий между людьми.

Но сейчас исследователи ИИ переосмысливают то, как их боты должны впитывать человеческое знание. Текущую тенденцию можно описать как «да и бог с ним».

В прошлом октябре команда DeepMind опубликовала подробности новой системы игры в го, AlphaGo Zero, вообще не изучавшей игры людей. Она начала с правил игры и играла сама с собой. Первые ходы были совершенно случайными. После каждой игры она принимала новые знания о том, что привело к победе, а что – нет. После этих матчей AlphaGo Zero стравили с уже сверхчеловеческой версией AlphaGo, победившей Ли Седоля. Первая выиграла у второй со счётом 100:0.

Ли Седоль, 18-кратный чемпион мира по го, матч против AlphaGo в 2016-м.

Команда продолжила изыскания и создала следующего гениального игрока в семействе AlphaGo, на этот раз названного просто AlphaZero. В работе, опубликованной на сайте arxiv.org в декабре, исследователи DeepMind раскрыли, как, снова начав с нуля, AlphaZero натренировалась и победила AlphaGo Zero – то есть, она победила бота, победившего бота, победившего лучшего игрока в го в мире. А когда ей дали правила для японских шахмат сёги, AlphaZero быстро обучилась и сумела обыграть лучшие их специально созданных алгоритмов для этой игры. Эксперты удивлялись агрессивному и незнакомому стилю игры программы. «Мне всегда было интересно, на что это было бы похоже, если бы превосходящие нас существа прилетели на Землю и показали бы нам, как они играют в шахматы, — говорил датский гроссмейстер Петер Хейне Нильсен в интервью ВВС. – Теперь я знаю».

В прошлом году мы видели и других ботов с иных миров, проявивших себя в настолько разных областях, как безлимитный покер и Dota 2 – популярной онлайн-игре, в которой фэнтезийные герои борются за контроль над иным миром.

Естественно, что амбиции компаний, инвестирующих деньги в подобные системы, простираются за пределы доминирования на игровых чемпионатах. Исследовательские команды вроде DeepMind надеются применять сходные методы к задачам реального мира – созданию сверхпроводников, работающих при комнатной температуре, или пониманию того, какое оригами свернёт белки в полезные для лекарств молекулы. И, конечно, многие практики надеются построить искусственный интеллект общего назначения – плохо определяемая, но пленительная цель дать машине возможность мыслить, как человек и гибко подходить к решению разных проблем.

Однако, несмотря на все вложения, пока неясно, насколько далеко смогут текущие технологии выйти за пределы игровой доски. «Не уверен, что идеи, лежащие в основе AlphaZero, будет так легко обобщить», — говорит Педро Домингос, специалист по информатике из Вашингтонского университета. «Игры – это очень, очень необычная тема».

Идеальные цели для неидеального мира

Одна общая у многих игр характеристика, включая шахматы и го – игрокам постоянно видны все фишки с обеих сторон доски. У каждого игрока есть, что называется, «идеальная информация» о состоянии игры. Какой бы сложной ни была игра, вам нужно просто думать над текущей позицией.

Многие ситуации реального мира с этим не сравнить. Представьте, что мы просим компьютер поставить диагноз или провести бизнес-переговоры. «Большая часть стратегических взаимодействий в реальном мире связана со скрытой информацией», — говорит Ноам Браун, аспирант по информатике из Университета Карнеги-Мэлон. «Мне кажется, что большая часть ИИ-сообщества этот факт игнорирует».

Покер, на котором специализируется Браун, предлагает иную задачу. Вы не видите карт оппонента. Но и здесь машины, обучающиеся через игру с самими собой, уже достигают сверхчеловеческих высот. В январе 2017 года программа Libratus, созданная Брауном и его куратором Томасом Сэндхолмом, обыграла четырёх профессиональных игроков в безлимитный техасский холдем, выиграв $1,7 млн в конце 20-дневного чемпионата.

Ещё более обескураживающая игра с неидеальной информацией — StarCraft II, ещё одна многопользовательская онлайн-игра с огромным числом фанатов. Игроки выбирают команду, строят армию и ведут войну на научно-фантастическом ландшафте. Но ландшафт окружён туманом войны, из-за которого игроки видят только те части территории, на которых расположены их собственные войска или строения. Даже в решении исследовать территорию соперника полно неопределённости.

Это единственная игра, в которую ИИ пока не может выиграть. Препятствиями служат огромное количество вариантов ходов в игре, которое обычно переваливает за тысячу, и скорость принятия решений. Каждому игроку – человеку или машине – приходится беспокоиться об огромном количестве вероятных сценариев развития с каждым щелчком мышки.

Пока что соперничать на равных с людьми в этой области ИИ не может. Но это является целью для развития ИИ. В августе 2017 DeepMind скооперировалась с Blizzard Entertainment, компанией, создавшей StarCraft II, чтобы создать инструменты, которые, по их словам, откроют эту игру для исследователей ИИ.

Несмотря на всю сложность, цель StarCraft II сформулировать просто: уничтожить врага. Это роднит её с шахматами, го, покером, Dota 2 и практически любой другой игрой. В играх можно победить.

С точки зрения алгоритма у задач должна быть «целевая функция», цель, к которой надо стремиться. Когда AlphaZero играли в шахматы, это было несложно. Поражение оценивалось в -1, ничья в 0, победа в +1. Целевая функция AlphaZero – максимизация очков. Целевая функция покерного бота настолько же проста: выиграть кучу денег.

Компьютерные ходоки могут тренировать сложное поведение, вроде ходьбы по незнакомой местности

Ситуации в реальной жизни бывают не такими простыми. К примеру, робомобилю требуется более тонкое формирование целевой функции – что-то похожее на аккуратный подбор слов при описании вашего желания джинну. К примеру: быстро доставить пассажира по правильному адресу, подчиняясь всем законам и соответствующим образом взвешивая стоимость человеческой жизни в опасных и неопределённых ситуациях. Домингос говорит, что формирование исследователями целевой функции, это «одна из тех вещей, что отличают великого исследователя в области машинного обучения от середнячка».

Рассмотрим Tay, чат-бота для Twitter, который Microsoft выпустила 23 марта 2016 года. Его целевой функцией было вовлекать людей в разговор, чем он и занимался. «Что, к сожалению, обнаружил Tay, — сказал Домингос, — так это то, что наилучшим способом максимизации вовлечения людей будет выдавать расистские оскорбления». Его отключили всего через день после начала работы.

Ваш собственный главный враг

Некоторые вещи не меняются. Используемые сегодня преобладающими игровыми ботами стратегии были придуманы много десятилетий назад. «Это такой взрыв из прошлого – ему просто дают больше вычислительных мощностей», — говорит Дэвид Дувено, специалист по информатике из Токийского университета.

Стратегии часто основываются на обучении с подкреплением, техники с предоставлением свободы действия. Вместо того, чтобы заниматься микроменеджментом, настраивая мельчайшие подробности работы алгоритма, инженеры дают машине изучать окружении обучаться достижению целей самостоятельно, методом проб и ошибок. До выхода AlphaGo и его наследников, команда DeepMind достигла первого большого успеха, попавшего в заголовки, в 2013 году, когда использовала обучение с подкреплением для создания бота, научившегося играть в семь игр Atari 2600, причём в три из них – на уровне эксперта.

Этот прогресс продолжился. 5 февраля DeepMind выпустила IMPALA – ИИ-систему, способную научиться 57 играм с Atari 2600 и ещё 30 уровням, сделанным DeepMind в трёх измерениях. На них игрок действует в различных окружениях и достигает целей вроде открытия дверей или сбора грибов. IMPALA, казалось, передавала знания между заданиями – время, потраченное на одну игру, улучшало результаты в остальных.

Но в более широкой категории обучения с подкреплением, настольных и мультипользовательских играх, можно использовать более конкретный подход. Их изучение может идти в виде игры с самим собой, когда алгоритм достигает стратегического превосходства, многократно соревнуясь с близкой копией себя.

Этой идее много десятков лет. В 1950-х инженер IBM Артур Сэмюель создал программу для игры в шашки, которая частично училась играть, соревнуясь сама с собой. В 1990-х Джеральд Тезауро из IBM создал программу для игры в нарды, противопоставлявшую алгоритм самому себе. Программа дошла до уровня людей-экспертов, параллельно выдумав необычные, но эффективные стратегии игры.

Во всё возрастающем числе игр алгоритмам для игры с самим собой предоставляют равного противника. Это означает, что изменение стратегии игры приводит к иному результату, благодаря чему алгоритм получает мгновенную обратную связь. «Каждый раз, когда вы что-то узнаёте, когда открываете какую-то мелочь, ваш оппонент сразу начинает использовать её против вас», — говорит Илья Суцкевер, директор по исследованиям в OpenAI, некоммерческой организации, которую он основал вместе с Илоном Маском, посвящённой разработке и распространению ИИ-технологий и направлению их развития в безопасное русло. В августе 2017 года организация выпустила бота для Dota 2, управлявшего одним из персонажей игры, Shadow Fiend – демоном-некромантом – победившего лучших игроков мира в сражениях один на один. Ещё один проект OpenAI сталкивает симуляции людей в матче сумо, в результате чего они обучаются борьбе и уловкам. Во время игры с самим собой «некогда отдыхать, нужно постоянно совершенствоваться», — сказал Суцкевер.

OpenAI

Но старая идея игры с самим собой – только один ингредиент в преобладающих сегодня ботах, им ещё нужен способ превращения игрового опыта в более глубокое понимание предмета. В шахматах, го, видеоиграх типа Dota 2 перестановок больше, чем атомов во Вселенной. Даже если мы будем ждать несколько человеческих жизней, пока ИИ будет бороться со своей тенью на виртуальных аренах, машина не сможет реализовать каждый сценарий, записать его в специальной таблице и обращаться к ней, когда такая ситуация попадётся вновь.

Чтобы оставаться на плаву в этом море возможностей, «необходимо обобщать и выделять суть», — говорит Питер Аббиль, специалист по информатике из Калифорнийского университета в Беркли. Deep Blue от IBM делала это при помощи встроенной формулы для игры в шахматы. Вооружённая возможностью оценивать силу игровых позиций, которые она ещё не видела, программа смогла применить ходы и стратегии, увеличивающие её шансы на выигрыш. В последние годы новая техника даёт возможность вообще отказаться от такой формулы. «Теперь, внезапно, всё это охватывает „глубинная сеть“, — сказал Аббиль.

Глубинные нейросети, популярность которых взлетела в последние годы, строятся из слоёв искусственных „нейронов“, наслоённых друг на друга, будто стопка блинов. Когда нейрон в одном из слоёв активируется, он отправляет сигналы на уровень выше, а там их отправляют ещё выше, и так далее.

Подстраивая связи между уровнями, эти сети удивительно справляются с превращением входных данных в связанные с ними выходные, даже если связь между ними кажется абстрактной. Дайте им фразу на английском, и они смогут натренироваться, переводя её на турецкий. Дайте им изображения приютов для животных, и они смогут определить, какой из них для кошек. Покажите им игровое поли, и они смогут понять вероятность выигрыша. Но обычно таким сетям сначала необходимо предоставить списки из помеченных примеров, на которых они смогут практиковаться.

Именно поэтому игра с самим собой и глубинные нейросети так хорошо сочетаются друг с другом. Самостоятельные игры выдают огромное количество сценариев, и у глубинной сети оказывается практически неограниченное количество данных для тренировки. А потом нейросеть предлагает способ усвоить опыт и закономерности, встреченные во время игры.

Но есть подвох. Чтобы такие системы выдавали полезные данные, им нужна реалистичная площадка для игр.

»Все эти игры, все эти результаты, достигались в условиях, позволявших идеально симулировать мир», — говорит Челси Финн, аспирант из Беркли, использующая ИИ для управления роботизированными руками и интерпретации данных, полученных с датчиков. Другие области не так легко имитировать.

Робомобили, к примеру, с трудом справляются с плохой погодой или с велосипедистами. Или они могут не воспринять необычные возможности, встречающиеся в реальном мире – типа птицы, летящей прямо в камеру. В случае с роботизированными руками, как говорит Финн, начальные симуляции давали базовую физику, позволявшую руке выучиться тому, как учиться. Но они не справляются с деталями прикосновений к разным поверхностям, поэтому задачи типа закручивания крышки бутылки – или проведения сложной хирургической операции – требуют опыта, полученного в реальности.

В случае проблем, которые сложно симулировать, игры с самим собой уже не будут такими полезными. «Существует большая разница между по-настоящему идеальной моделью окружения, и выученной примерной моделью, особенно когда реальность по-настоящему сложна», — написал мне Йошуа Бенджио, пионер глубинного обучения из Монреальского университета. Но у исследователей ИИ всё равно остаются способы двигаться

терминов по искусственному интеллекту

Обновлено: 02.06.2020 компанией Computer Hope

Вернуться к компьютерному словарю

.

повседневных примеров искусственного интеллекта и машинного обучения

При всем волнении и шумихе вокруг ИИ, которое «не за горами» — самоуправляемые автомобили, мгновенный машинный перевод и т. Д. — может быть трудно увидеть, как ИИ влияет на жизнь обычных людей от момента к моменту . Какие примеры искусственного интеллекта вы уже используете прямо сейчас?

В Emerj, исследовательской и консультационной компании в области искусственного интеллекта, мы работаем с амбициозными руководителями предприятий над разработкой эффективных стратегий искусственного интеллекта и поиском проектов искусственного интеллекта с высокой рентабельностью инвестиций.Хотя это часто подразумевает изучение инициатив в области ИИ их коллег, новые варианты использования ИИ и идеи приложений также могут исходить от потребительских технологий — и это — основная тема данной статьи.

В процессе перехода к этим словам на экране вы почти наверняка использовали ИИ. Вы также, вероятно, использовали ИИ по дороге на работу, общаясь с друзьями в Интернете, выполняя поиск в Интернете и делая покупки в Интернете.

В этой статье мы проводим различие между ИИ и машинным обучением (ML), когда это необходимо.В Emerj мы разработали конкретные определения как искусственного интеллекта, так и машинного обучения на основе отзывов экспертов. Чтобы упростить обсуждение, подумайте об ИИ как об более широкой цели автономного машинного интеллекта, а о машинном обучении — как о конкретных научных методах, используемых в настоящее время для создания ИИ. Все машинное обучение — это ИИ, но не весь ИИ — это машинное обучение.

Перечисленные нами примеры ИИ разделены на приложения для работы и учебы и для дома, хотя есть много места для дублирования.Каждый пример сопровождается «взглядом в будущее», которое показывает, как ИИ продолжит преобразовывать нашу повседневную жизнь в ближайшем будущем.

Примеры искусственного интеллекта: работа и школа

Поездки на работу

Согласно отчету за 2015 год Техасского транспортного института e при Техасском университете A&M, время в пути на работу в США неуклонно растет. по сравнению с прошлым годом, что привело к 42 часам пиковой задержки трафика на каждого пассажира в 2014 году — это больше, чем полная рабочая неделя в год, с потерей производительности около 160 миллиардов долларов.Ясно, что у ИИ есть огромная возможность оказать ощутимое, видимое влияние на жизнь каждого человека.

Сокращение времени в пути — задача не из простых. Одна поездка может включать в себя несколько видов транспорта (например, поездка на вокзал, поездка на поезде до оптимальной остановки, а затем пешком или с использованием услуги совместного проезда от этой остановки до конечного пункта назначения), не говоря уже об ожидаемых и неожиданное: строительство; несчастные случаи; обслуживание дорог или путей; погодные условия могут практически незаметно ограничивать транспортный поток.Более того, долгосрочные тенденции могут не совпадать с историческими данными, в зависимости от изменений численности населения и демографических характеристик, местной экономики и политики зонирования. Вот как ИИ уже помогает решать сложные транспортные проблемы.

1 — Прогнозы Google на основе искусственного интеллекта

Используя анонимные данные о местоположении со смартфонов, Карты Google (Карты) могут анализировать скорость движения трафика в любой момент времени. А с приобретением краудсорсингового приложения для трафика Waze в 2013 году Карты могут более легко учитывать дорожные происшествия, о которых сообщают пользователи, такие как строительство и аварии.Доступ к огромным объемам данных, передаваемых с помощью собственных алгоритмов, означает, что Maps может сократить время поездок, предлагая самые быстрые маршруты на работу и обратно.

Изображение: алгоритм Дейкстры (материнская плата)

2 — Приложения Ridesharing, такие как Uber и Lyft

Как они определяют стоимость вашей поездки? Как они минимизируют время ожидания после того, как вы остановите машину? Как эти услуги оптимально подходят для вас с другими пассажирами, чтобы минимизировать объездные пути? Ответ на все эти вопросы — ML.

Ведущий инженер Uber ATC Джефф Шнайдер обсудил в интервью NPR, как компания использует машинное обучение для прогнозирования спроса со стороны пассажиров, чтобы гарантировать, что «резкое повышение цен» (короткие периоды резкого повышения цен для снижения спроса на пассажиров и увеличения предложения водителей) скоро больше не будет. быть необходимым. Глава отдела машинного обучения Uber Дэнни Ланге подтвердил, что Uber использует машинное обучение для расчетов времени прибытия в поездку, расчетного времени доставки еды на UberEATS, расчета оптимальных мест отправления, а также для обнаружения мошенничества.

Изображение: тепловая карта Uber (проводная)

3 — Коммерческие полеты Использование автопилота AI

Автопилоты AI в коммерческих авиакомпаниях — это удивительно раннее использование технологии AI, которое появилось еще в 1914 году, в зависимости от от того, насколько свободно вы определяете автопилот. Газета New York Times сообщает, что средний полет самолета Boeing включает в себя всего семь минут полета под управлением человека, которые обычно предназначены только для взлета и посадки.

Взгляд в будущее

В будущем искусственный интеллект еще больше сократит ваши поездки на работу за счет беспилотных автомобилей, что приведет к сокращению числа аварий на 90%, более эффективному распределению поездок для уменьшения количества автомобилей дороги до 75%, а также умные светофоры, которые сокращают время ожидания на 40% и общее время в пути на 26% в пилотном исследовании.

График некоторых из этих изменений неясен, поскольку прогнозы разнятся относительно того, когда самоуправляемые автомобили станут реальностью: BI Intelligence предсказывает, что полностью автономные транспортные средства дебютируют в 2019 году; Генеральный директор Uber Трэвис Каланик говорит, что сроки появления беспилотных автомобилей — это «годы, а не десятилетия»; Эндрю Нг, главный научный сотрудник Baidu и преподаватель Стэнфордского университета, предсказал в начале 2016 года, что беспилотные автомобили будут массово производиться к 2021 году.С другой стороны, журнал The Wall Street Journa взял интервью у нескольких экспертов, которые говорят, что до появления полностью автономных транспортных средств еще десятилетия. Emerj также обсудил сроки создания беспилотного автомобиля с Эраном Широм, генеральным директором приложения Nexar для видеорегистраторов на базе искусственного интеллекта, который считает, что виртуальные водители ближе, чем мы думаем.

Электронная почта

1 — Фильтры спама

Папка входящих сообщений электронной почты кажется маловероятным местом для ИИ, но технология в значительной степени поддерживает одну из его самых важных функций: фильтр спама.Простые фильтры на основе правил (например, «отфильтровать сообщения со словами« интернет-аптека »и« нигерийский принц », пришедшие с неизвестных адресов») неэффективны против спама, потому что спамеры могут быстро обновить свои сообщения, чтобы обойти их. Вместо этого спам-фильтры должны постоянно изучать по различным сигналам, таким как слова в сообщении, метаданные сообщения (откуда оно отправлено, кто его отправил и т. Д.).

Он должен дополнительно персонализировать свои результаты на основе вашего собственного определения того, что является спамом — возможно, ежедневные рассылки по электронной почте, которые вы считаете спамом, приветствуются в почтовых ящиках других людей.Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения Gmail успешно фильтрует 99,9% спама.

2 — Интеллектуальная категоризация электронной почты

Gmail использует аналогичный подход для категоризации ваших электронных писем по основным, социальным и рекламным почтовым ящикам, а также помечает электронные письма как важные. В исследовательской статье под названием «Уроки приоритетной почты Gmail» Google описывает свой подход к машинному обучению и отмечает «огромные различия между пользовательскими предпочтениями в отношении объема важной почты… Таким образом, нам нужно некоторое ручное вмешательство со стороны пользователей, чтобы настроить их порог.Когда пользователь отмечает сообщения в последовательном направлении, мы в реальном времени увеличиваем его пороговое значение ». Каждый раз, когда вы отмечаете письмо как важное, Gmail учится. Исследователи проверили эффективность папки «Приоритетные» у сотрудников Google и обнаружили, что те, у кого есть папка «Приоритетные», «в целом тратят на 6% меньше времени на чтение электронной почты и на 13% меньше времени на чтение неважных сообщений».

Взгляд в будущее

Может ли ваш почтовый ящик отвечать на электронные письма за вас? Google так думает, поэтому в 2015 году он представил интеллектуальный ответ на Inbox — интерфейс электронной почты нового поколения.Умный ответ использует машинное обучение, чтобы автоматически предлагать три разных кратких (но настроенных) ответа на электронное письмо. По состоянию на начало 2016 года 10% электронных писем пользователей мобильных почтовых ящиков отправлялись через умный ответ. В ближайшем будущем умный ответ сможет давать более сложные ответы. Google уже продемонстрировал свои намерения в этой области с помощью Allo, нового приложения для обмена мгновенными сообщениями, которое может использовать интеллектуальный ответ для отправки как текстовых, так и смайликов.

Оценка и оценка

1 –Проверка плагиата

Многие старшеклассники и студенты знакомы с такими сервисами, как Turnitin , популярный инструмент, используемый преподавателями для анализа писем студентов на плагиат.Хотя Turnitin не раскрывает точно, как он обнаруживает плагиат, исследования демонстрируют, как можно использовать машинное обучение для разработки детектора плагиата.

Исторически обнаружение плагиата в обычном тексте (эссе, книги и т. Д.) Основывается на наличии обширной базы данных справочных материалов для сравнения с текстом учащегося; однако ML может помочь обнаружить плагиат источников, не находящихся в базе данных, таких как источники на иностранных языках или более старые источники, которые не были оцифрованы.Например, два исследователя использовали ML для предсказания с точностью 87%, когда исходный код был плагиатом. Они рассмотрели множество стилистических факторов, которые могут быть уникальными для каждого программиста, например, среднюю длину строки кода, величину отступа каждой строки, частоту комментариев кода и т. Д.

Алгоритмический ключ к плагиату — функция подобия, которая выводит числовую оценку того, насколько похожи два документа. Функция оптимального сходства не только точно определяет, похожи ли два документа, но и эффективна при этом.Поиск методом грубой силы, сравнивающий каждую строку текста с любой другой строкой текста в базе данных документа, будет иметь высокую точность, но будет слишком затратным в вычислительном отношении для использования на практике. В одном документе MIT подчеркивается возможность использования машинного обучения для оптимизации этого алгоритма. Оптимальный подход, скорее всего, предполагает сочетание человека и машины. Вместо того, чтобы проверять каждую статью на предмет плагиата или слепо доверять детектору плагиата на базе искусственного интеллекта, инструктор может вручную просмотреть любые документы, отмеченные алгоритмом, игнорируя остальные.

2 –Robo-reader

Оценка эссе очень трудоемка, что побудило исследователей и компании создавать ИИ для оценки эссе. Хотя их распространение варьируется в зависимости от класса и учебного заведения, вполне вероятно, что вы (или ваш знакомый студент) каким-то образом взаимодействовали с этими «робот-читателями». Экзамен Graduate Record Exam (GRE), основной тест, используемый для аспирантов, оценивает эссе с использованием одного человека-читателя и одного робо-читателя под названием e-Rater .Если оценки существенно различаются, приглашается второй читатель, который устраняет несоответствие. Это решает главную проблему, связанную с роботами-читателями: если учащиеся смогут вывести эвристику , которую использует e-Rater для определения своей оценки, они могут легко использовать их для написания бессмысленных эссе, которые все равно будут иметь высокие оценки. Этот гибридный подход контрастирует с тем, как ETS обрабатывает SAT, когда два человека-оценщика оценивают эссе, а третий вводится, если оценки существенно различаются между двумя людьми.Синергетический подход в первом случае показывает, что за счет объединения человеческого интеллекта с искусственным интеллектом общая система оценивания стоит меньше и дает больше.

Взгляд в будущее

Есть много многообещающих возможностей для ИИ для улучшения образования в будущем. Универсальные классы могут быть заменены индивидуализированным адаптивным обучением, адаптированным к индивидуальным сильным и слабым сторонам каждого учащегося. Машинное обучение также можно использовать для раннего выявления учащихся из группы риска, чтобы школы могли сосредоточить дополнительные ресурсы на этих учащихся и снизить процент отсева.

Банковское дело / личные финансы

Одно из самых популярных руководств Emerj посвящено машинному обучению в финансах. Хотя в руководстве машинное обучение обсуждается в контексте отрасли, ваши обычные повседневные финансовые операции также в значительной степени зависят от машинного обучения.

1 — Мобильные чековые депозиты

Большинство крупных банков предлагают возможность вносить чеки через приложение для смартфонов, избавляя клиентов от необходимости физически доставлять чек в банк.Согласно регистрации SEC от 2014 года, подавляющее большинство крупных банков полагаются на технологию, разработанную Mitek, которая использует AI и ML для расшифровки и преобразования почерка на чеках в текст с помощью OCR.

Изображение: Мобильный депозит (The New York Times)

2 — Предотвращение мошенничества

Как финансовое учреждение может определить, является ли транзакция мошеннической? В большинстве случаев ежедневный объем транзакций слишком велик, чтобы люди могли вручную просматривать каждую транзакцию.Вместо этого ИИ используется для создания систем, которые узнают, какие типы транзакций являются мошенническими. FICO, компания, которая создает известные кредитные рейтинги, используемые для определения кредитоспособности, использует нейронные сети для прогнозирования мошеннических транзакций. Факторы, которые могут повлиять на конечный результат нейронной сети, включают недавнюю частоту транзакций, размер транзакции и тип вовлеченного розничного продавца.

3 — Кредитные решения

Каждый раз, когда вы подаете заявку на получение ссуды или кредитной карты, финансовое учреждение должно быстро определить, принимать ли ваше заявление, и если да, то на каких конкретных условиях (процентная ставка, сумма кредитной линии и т. Д.)) предлагать. FICO использует ML как при разработке вашей оценки FICO, которую большинство банков использует для принятия кредитных решений, так и при определении конкретной оценки риска для отдельных клиентов. Исследователи из Массачусетского технологического института обнаружили, что машинное обучение можно использовать для сокращения убытков банка от просроченных клиентов до 25%.

Взгляд в будущее

Может ли робот дать вам разумный совет по инвестированию? Это предпосылка таких выскочек, как Wealthfront и Betterment, которые пытаются автоматизировать передовые методы опытных инвесторов и предлагать их клиентам по гораздо более низкой цене, чем традиционные управляющие фондами.В начале 2016 года Wealthfront объявила, что использует подход, ориентированный на ИИ, пообещав «механизм рекомендаций, основанный на искусственном интеллекте и современных API, механизм, который, как мы считаем, будет предоставлять более актуальные и персонализированные советы, чем когда-либо прежде». Пока нет данных о долгосрочной эффективности робо-консультантов (Betterment была основана в 2008 году, Wealthfront в 2011 году), они станут нормой для обычных людей, желающих инвестировать свои сбережения. Это уже происходит с молодыми людьми — в приведенном выше объявлении Wealthfront отмечает, что 60% его клиентов моложе 35 лет.

Примеры искусственного интеллекта: Дом

Социальные сети

1 — Facebook

Когда вы загружаете фотографии в Facebook, сервис автоматически выделяет лица и предлагает друзьям теги с

по

. Как он может мгновенно определить, кто из ваших друзей на фото? Facebook использует AI для распознавания лиц. В коротком видео, посвященном исследованию искусственного интеллекта (см. Ниже), Facebook обсуждает использование искусственных нейронных сетей — алгоритмов машинного обучения, имитирующих структуру человеческого мозга, — для работы программ распознавания лиц.Компания вложила значительные средства в эту область не только в Facebook, но и за счет приобретения стартапов по распознаванию лиц, таких как Face.com, которую Facebook приобрел в 2012 году за 60 миллионов долларов, по слухам, Masquerade (2016, сумма не разглашается) и Faciometrics ( 2016 г., сумма не разглашается).

Изображение: распознавание лиц в Facebook (Huffington Post)

Facebook также использует ИИ для персонализации вашей ленты новостей и обеспечения того, чтобы вы видели интересующие вас сообщения, как это обсуждалось в интервью Emerj с Хусейном Механной из Facebook.И особый бизнес-интерес для Facebook представляет показ рекламы, которая соответствует вашим интересам. Лучшая таргетированная реклама означает, что вы с большей вероятностью нажмете на нее и купите что-то у рекламодателей, а когда вы это сделаете, Facebook получит деньги. В первом квартале 2016 года Facebook и Google обеспечили в общей сложности 85% рынка онлайн-рекламы — именно благодаря глубоко таргетированной рекламе.

В июне 2016 года Facebook анонсировал новую инициативу AI: DeepText, механизм распознавания текста, который, как утверждает компания, «может понимать с почти человеческой точностью текстовое содержание нескольких тысяч сообщений в секунду на более чем 20 языках».DeepText используется в Facebook Messenger для обнаружения намерений — например, позволяя вам вызывать Uber из приложения, когда вы сообщаете «Мне нужно подвезти», но не когда вы говорите «Я люблю кататься на ослах». DeepText также используется для автоматизации удаления спама, помогая популярным общественным деятелям отсортировать миллионы комментариев к их сообщениям, чтобы найти наиболее актуальные, автоматически идентифицировать сообщения для продажи и извлекать соответствующую информацию, а также определять и отображать контент, в котором вы можете быть интересно.

2 — Pinterest

Pinterest использует компьютерное зрение, приложение искусственного интеллекта, в котором компьютеры учат «видеть», чтобы автоматически идентифицировать объекты на изображениях (или «булавках»), а затем рекомендовать визуально похожие булавки. Другие приложения машинного обучения в Pinterest включают предотвращение спама, поиск и обнаружение, эффективность рекламы и монетизацию, а также электронный маркетинг.

3 — Instagram

Instagram, который Facebook приобрел в 2012 году, использует машинное обучение для определения контекстного значения смайликов, которые постепенно заменяют сленг (например, смеющийся смайлик может заменить «лол»).Алгоритмически определяя настроения, стоящие за смайликами, Instagram может создавать и автоматически предлагать смайлики и хэштеги смайликов. Это может показаться тривиальным применением ИИ, но в Instagram наблюдается значительный рост использования эмодзи среди всех демографических групп, и возможность интерпретировать и анализировать его в широком масштабе с помощью этого перевода эмодзи в текст создает основу для дальнейшего анализа. как люди используют Instagram.

4 — Snapchat

Snapchat представил лицевые фильтры, называемые линзами, в 2015 году.Эти фильтры отслеживают движения лиц, позволяя пользователям добавлять анимированные эффекты или цифровые маски, которые корректируются при перемещении лиц. Эта технология основана на приобретении в 2015 году Looksery (по слухам, 150 миллионов долларов), украинской компании с патентами на использование машинного обучения для отслеживания движений на видео.

Взгляд в будущее

Facebook делает ставку на то, что будущее обмена сообщениями будет включать общение с чат-ботами AI. В начале 2015 года была приобретена компания Wit.ai, движок, который позволяет разработчикам создавать ботов, которые легко интегрируют обработку естественного языка в свое программное обеспечение. Несколько месяцев спустя компания открыла для разработчиков свою платформу обмена сообщениями, что позволило любому создать чат-бота и интегрировать возможности обучения ботов Wit.ai, чтобы упростить создание диалоговых ботов. Slack, инструмент для обмена сообщениями в социальных сетях, обычно используемый на рабочем месте, также позволяет третьим сторонам включать чат-ботов на базе искусственного интеллекта и даже инвестирует в компании, которые их производят. Вскоре ваши покупки, дела и повседневные задачи могут быть выполнены в разговоре с чат-ботом AI в вашей любимой социальной сети.

GIF: чат-бот, размещенный на Facebook (VentureBeat)

Интернет-магазины

1 –Поиск

Ваши запросы на Amazon («гладильная доска», «камень для пиццы», «зарядное устройство для Android» и т. Д. .) быстро вернуть список наиболее релевантных продуктов, связанных с вашим поиском. Amazon не раскрывает, как именно она это делает, но в описании своей технологии поиска товаров Amazon отмечает, что ее алгоритмы «автоматически учатся сочетать несколько функций релевантности.Структурированные данные нашего каталога предоставляют нам множество таких функций релевантности, и мы учимся на прошлых шаблонах поиска и адаптируемся к тому, что важно для наших клиентов ».

2 –Рекомендации

Вы видите рекомендации по продуктам, которые вас интересуют, как «клиенты, которые просмотрели этот товар, также просматривали» и «клиенты, которые купили этот товар, также купили», а также в виде персональных рекомендаций на главной странице , Внизу страниц с товарами и по электронной почте. Amazon использует искусственные нейронные сети для создания рекомендаций по продуктам.

Хотя Amazon не раскрывает, какая часть продаж приходится на рекомендации, исследования показали, что рекомендатели увеличивают продажи (в этом связанном исследовании на 5,9%, но в других исследованиях рекомендатели показали увеличение продаж до 30%) и что рекомендация продукта имеет такой же вес продаж, как и повышение средней оценки на две звезды (по пятизвездочной шкале).

3 — (Подробнее) Защита от мошенничества

Машинное обучение используется для предотвращения мошенничества при онлайн-транзакциях с кредитными картами.Мошенничество является основной причиной того, что обработка онлайн-платежей обходится продавцам дороже, чем личные транзакции. Square, процессор кредитных карт, популярный среди малого бизнеса, взимает 2,75% за транзакции с предъявлением карты по сравнению с 3,5% + 15 центов за транзакции без карты. Искусственный интеллект используется не только для предотвращения мошеннических транзакций, но и для минимизации количества законных транзакций, отклоненных из-за того, что они были ошибочно идентифицированы как мошеннические.

В пресс-релизе, в котором объявляется о внедрении своей технологии искусственного интеллекта, MasterCard отметила, что из-за ложных отказов теряется в 13 раз больше доходов, чем из-за мошенничества.Используя искусственный интеллект, который может изучить ваши покупательские привычки, обработчики кредитных карт сводят к минимуму вероятность ложного отклонения вашей карты, одновременно повышая вероятность того, что кто-то еще не списывает с нее средства обманным путем.

Взгляд в будущее

Ключом к покупкам в Интернете была персонализация; Интернет-магазины увеличивают доход, помогая вам находить и покупать интересующие вас товары. Вскоре мы, возможно, увидим, что розничные продавцы сделают еще один шаг вперед и разработают все условия для вас индивидуально.Google уже делает это с поиском, даже с пользователями, которые вышли из системы, так что это вполне возможно для розничных продавцов. Такие стартапы, как LiftIgniter, предлагают онлайн-бизнесу «персонализацию как услугу». Другие, такие как Optimizely, позволяют компаниям проводить обширные «A / B-тесты», при которых компании могут запускать несколько версий своих сайтов одновременно, чтобы определить, какие результаты у наиболее вовлеченных пользователей.

Использование на мобильных устройствах

1 –Голос в текст

Стандартной функцией современных смартфонов является преобразование голоса в текст.Нажав кнопку или произнеся определенную фразу (например, «Окей, Google»), вы можете начать говорить, и ваш телефон преобразует звук в текст. В настоящее время это относительно обычная задача, но в течение многих лет точная автоматическая транскрипция была недоступна даже самым продвинутым компьютерам. Google использует искусственные нейронные сети для голосового поиска. Microsoft утверждает, что разработала систему распознавания речи, которая может транскрибировать разговор немного точнее, чем люди.

2 — Интеллектуальные персональные помощники

Теперь, когда технология преобразования голоса в текст достаточно точна, чтобы полагаться на базовый разговор, она стала интерфейсом управления для нового поколения умных персональных помощников. Первой версией были более простые телефонные помощники, такие как Siri и Google Now (теперь на смену им пришел более сложный Google Assistant), которые могли выполнять поиск в Интернете, устанавливать напоминания и интегрироваться с вашим календарем.

Amazon расширил эту модель, объявив о дополнительных аппаратных и программных компонентах:

• Alexa, персональный помощник на базе искусственного интеллекта, который принимает голосовые команды для создания списков дел, заказа товаров в Интернете, установки напоминаний и ответов на вопросы ( через поиск в Интернете)
• Умные колонки Echo (и более поздние, Dot), которые позволяют интегрировать Alexa в вашу гостиную и использовать голосовые команды, чтобы задавать вопросы на естественном языке, воспроизводить музыку, заказывать пиццу, вызывать Uber и интегрироваться с умным домом устройств.

Microsoft последовала их примеру с Cortana, собственным помощником AI, который предварительно загружен на компьютеры Windows и смартфоны Microsoft.

Взгляд в будущее

Умные помощники станут ключом к преодолению разрыва между людьми и «умным» домом. В октябре 2016 года Google анонсировал Google Home — своего конкурента Amazon Echo, который имеет глубокую интеграцию с другими продуктами Google, такими как YouTube, Google Play Music, Nest и Google Assistant.С помощью голосовых команд пользователи могут воспроизводить музыку; задавать вопросы на естественном языке; получать новости о спорте, новости и финансы; позвонить в Uber; и назначать встречи и напоминания. По данным исследовательской компании Consumer Intelligence Research Partners , по состоянию на ноябрь 2016 года Amazon продала более 5 миллионов устройств Echo; однако месяц спустя пресс-релиз Amazon хвастался 9-кратным увеличением продаж семейных продуктов Echo по сравнению с праздничными продажами в предыдущем году, что позволяет предположить, что 5 миллионов проданных товаров — это значительная недооценка.ИИ-помощники, хотя до сих пор не используются большинством американцев, быстро переходят в мейнстрим.

Генеральный директор Facebook Марк Цукерберг продемонстрировал возможности в настоящее время, потратив год на создание Джарвиса, имитации сверхразумного искусственного интеллекта в фильмах Роберта Дауни-младшего , Железный человек . В своем сообщении на Facebook он описывает подключение множества домашних устройств к одной сети; обучая Джарвиса его предпочтениям, чтобы он мог играть музыку, узнавать друзей у двери и впускать их; создание бота-мессенджера Facebook для Джарвиса, который будет выдавать текстовые команды; и создание приложения для распознавания речи iOS для голосовых команд.

Основным ограничением для Цукерберга, миллиардера, имеющего ежедневный доступ к лучшим инженерам мира, была не технология, а наличие устройств, которые могли легко связываться друг с другом и Джарвисом в центральной единой системе. Это говорит о том, что если Google или Amazon удастся интегрировать свои умные колонки со многими другими домашними устройствами (или проприетарными версиями), то домашний искусственный интеллект, подобный Джарвису, будет доступен любому в ближайшие пять лет.

Изображение: Джарвис Марка Цукерберга

Заключение

Мы лишь прикоснулись к примерам ИИ и машинного обучения в повседневной жизни.Определенные отрасли и хобби имеют привычное взаимодействие с ИИ далеко за пределами того, что рассматривается в этой статье. Например, случайные шахматисты регулярно используют шахматные движки на базе искусственного интеллекта для анализа своих игр и отработки тактики, а блоггеры часто используют службы списков рассылки, которые используют машинное обучение, чтобы оптимизировать взаимодействие читателей и количество открытий.

Как ИИ повлияет на повседневную жизнь в ближайшем будущем? Соучредитель журнала Futurist и Wired Кевин Келли предсказывает, что по мере того, как ИИ станет более глубоко интегрироваться в нашу жизнь, он станет новой инфраструктурой, приведшей в действие вторую промышленную революцию.

Emerj для руководителей предприятий

Многие из возможностей искусственного интеллекта, перечисленных в этой статье, имеют убедительные примеры использования в бизнесе. В Emerj мы помогаем бизнес-лидерам понять, где ИИ подходит для их компаний, с помощью наших ландшафтов возможностей ИИ. Клиенты используют AI Opportunity Landscapes для выбора проектов ИИ с высокой рентабельностью инвестиций, которые позволяют им не отставать от своих конкурентов и завоевывать долю рынка. Свяжитесь с нами, чтобы узнать, где ваша компания может воспользоваться возможностями искусственного интеллекта, такими как машинное зрение, чат-боты и прогнозная аналитика.

Дополнительная литература для текущего и будущего использования AI:

Изображение предоставлено: Geek Photography

.

Искусственный интеллект — Simple English Wikipedia, бесплатная энциклопедия

Искусственный интеллект ( AI ) — это способность компьютерной программы или машины думать и учиться. Это также область исследований, которая пытается сделать компьютеры «умными». Они работают сами по себе, не кодируются командами. Джон Маккарти придумал название «Искусственный интеллект» в 1955 году.

Обычно термин «искусственный интеллект» означает программу, имитирующую человеческое познание.По крайней мере, некоторые вещи, которые мы ассоциируем с сознанием других людей, такие как обучение и решение проблем, могут выполняться с помощью компьютеров, хотя и не так, как мы. ^[1] Андреас Каплан и Майкл Хенлайн определяют ИИ как способность системы правильно интерпретировать внешние данные, учиться на них и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач посредством гибкой адаптации. ^[2]

Идеальная (совершенная) интеллектуальная машина — это гибкий агент, который воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, чтобы максимизировать свои шансы на успех в достижении какой-либо цели или задачи. ^[3] По мере того как машины становятся все более способными, умственные способности, которые, как считалось, требуют интеллекта, удаляются из определения. Например, оптическое распознавание символов больше не воспринимается как пример «искусственного интеллекта»: это обычная технология.

В настоящее время мы используем термин ИИ для успешного понимания человеческой речи, ^[1] соревнуясь на высоком уровне в стратегических игровых системах (таких как Chess and Go), беспилотных автомобилях и интерпретации сложных данных. ^[4] Некоторые люди также считают ИИ опасностью для человечества, если он будет продолжать развиваться нынешними темпами. ^[5]

Крайняя цель исследований в области ИИ — создание компьютерных программ, которые могут учиться, решать проблемы и логически мыслить. ^{[6] [7]} Однако на практике большинство приложений выбирают проблемы, с которыми компьютеры могут справиться хорошо. Компьютеры справляются с поиском в базах данных и вычислениями лучше, чем с людьми. С другой стороны, «восприятие окружающей среды» в любом реальном смысле выходит за рамки современных вычислений.

Искусственный интеллект включает множество различных областей, таких как информатика, математика, лингвистика, психология, нейробиология и философия. В конечном итоге исследователи надеются создать «общий искусственный интеллект», который сможет решить множество проблем вместо того, чтобы сосредоточиться только на одной. Исследователи также пытаются создать творческий и эмоциональный ИИ, который может сочувствовать или создавать искусство. Было испробовано множество подходов и инструментов.

Заимствуя из литературы по менеджменту, Каплан и Хенлейн классифицируют искусственный интеллект на три различных типа систем ИИ: аналитические, созданные человеком и гуманизированные. ^[8] Аналитический ИИ обладает только характеристиками, совместимыми с когнитивным интеллектом, создающим когнитивное представление мира и использующим обучение на основе прошлого опыта для информирования будущих решений. Искусственный интеллект, вдохновленный человеком, включает элементы когнитивного, а также эмоционального интеллекта, понимания, помимо когнитивных элементов, а также человеческие эмоции, которые учитываются при принятии решений. Гуманизированный ИИ демонстрирует характеристики всех типов компетенций (т. Е. Когнитивного, эмоционального и социального интеллекта), способен осознавать себя и осознавать себя во взаимодействии с другими.

Первое появление искусственного интеллекта встречается в греческих мифах, таких как ТАЛОС с Крита или бронзовый робот Гефеста. Гуманоидных роботов построили Ян Ши, герой Александрии, и Аль-Джазари. Разумные машины стали популярными в художественной литературе 19 и 20 веков благодаря рассказам о Франкенштейне и Универсальных роботах Россума .

Формальная логика была разработана древнегреческими философами и математиками. Это исследование логики привело к идее компьютера в 19 и 20 веках.В теории вычислений математика Алана Тьюринга говорится, что любую математическую задачу можно решить, обрабатывая единицы и нули. Достижения в неврологии, теории информации и кибернетике убедили небольшую группу исследователей в возможности электронного мозга.

Исследования в области ИИ начались с конференции в Дартмутском колледже в 1956 году. Это был месячный мозговой штурм, на котором присутствовало множество людей, интересующихся ИИ. На конференции они писали потрясающие по тем временам программы, обыгрывая людей в шашки или решая текстовые задачи.Министерство обороны начало выделять большие деньги на исследования ИИ, и лаборатории были созданы по всему миру.

К сожалению, исследователи недооценили, насколько сложными были некоторые проблемы. Инструменты, которые они использовали, по-прежнему не давали компьютерам таких вещей, как эмоции или здравый смысл. Математик Джеймс Лайтхилл написал отчет об искусственном интеллекте, в котором говорится, что «ни в какой части области до сих пор сделанные открытия не оказали такого сильного влияния, как было обещано». ^[9] Правительства США и Великобритании хотели профинансировать более продуктивные проекты.Финансирование исследований ИИ было сокращено, начав «зиму ИИ», когда почти не проводилось исследований.

Исследования искусственного интеллекта возродились в 1980-х годах из-за популярности экспертных систем, имитирующих знания человека-эксперта. К 1985 году на ИИ был потрачен 1 миллиард долларов. Новые, более быстрые компьютеры убедили правительства США и Великобритании снова начать финансирование исследований ИИ. Однако рынок машин на Лиспе рухнул в 1987 году, и финансирование снова было прекращено, начав еще более длительную зиму AI.

ИИ снова возродился в 90-х и начале 2000-х годов с его использованием в интеллектуальном анализе данных и медицинской диагностике.Это стало возможным благодаря более быстрым компьютерам и сосредоточению внимания на решении более конкретных проблем. В 1997 году Deep Blue стала первой компьютерной программой, победившей чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Более быстрые компьютеры, достижения в области глубокого обучения и доступ к большему количеству данных сделали ИИ популярным во всем мире. ^[10] В 2011 году IBM Watson победила двух лидеров Jeopardy! игроки Брэд Раттер и Кен Дженнингс, а в 2016 году Google AlphaGo обыграл лучшего игрока в го Ли Седола 4 раза из 5.

1. ↑ ^{1.0 1,1} Рассел, Стюарт Дж. И Норвиг, Питер 2003. Искусственный интеллект: современный подход . 2-е изд., Верхняя Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: Prentice Hall. ISBN 0-13-790395-2
2. ↑ «ScienceDirect». www.sciencedirect.com .
3. ↑ Hutter, Marcus 2005. Универсальный искусственный интеллект . Берлин: Springer. ISBN 978-3-540-22139-5
4. ↑ Nilsson, Nils 1998. Искусственный интеллект: новый синтез .Морган Кауфманн. ISBN 978-1-55860-467-4
5. ↑ «Стивен Хокинг считает, что ИИ может быть последним достижением человечества». БетаНьюс .
6. ↑ Kurzweil, Ray 1999. Эпоха духовных машин . Книги пингвинов. ISBN 0-670-88217-8.
7. ↑ Kurzweil, Ray 2005. Сингулярность около . Викинг Пресс
8. ↑ «ScienceDirect». www.sciencedirect.com .
9. ↑ Лайтхилл, Джеймс 1973 г. «Искусственный интеллект: общий обзор».В Искусственный интеллект: симпозиум . Научно-исследовательский совет.
10. ↑ «Правители мира, соединяйтесь! Вызовы и возможности искусственного интеллекта». Бизнес-горизонты. Октябрь 2019.

.