Сингулярность. Страница 3
1462
@singularAI
Параноидальные заметки об Искусственном Интеллекте. Обсуждаем влияние Искусственного Интеллекта и машинного обучения на наше настоящее и будущее.
-
Сингулярность
Boston Dynamics выпустили два новых ролика, где роботы SpotMini (который лег в основу серии Металлист сериала Чёрное Зеркало) и Atlas (тот, что крутил сальто) демонстрируют новые возможности.
Оба робота научились ориентироваться на открытой и закрытой местности, а также обходить препятствия. В свою очередь Atlas научился бегать как человек, а SpotMini взбираться по лестнице.
http://telegra.ph/Boston-Dynamics-vypustili-obnovleniya-dlya-svoih-robotov-05-11 -
Сингулярность
Google Assistant научился вести диалог по телефону. И звучит он чертовски реалистично.
Закончилась очередная конференция для разработчиков Google I/O 2018, где представили весьма любопытную функцию обновленного искусственного интеллекта от Google. Цифровой помощник Google Assistant получил возможность за пользователя производить бронирование различных услуг, осуществляя звонок по телефону. Удивительно то, что во время звонка ИИ способен понимать и анализировать контекст разговора, выражать эмоции и заполнять паузы.
Чтобы оценить новую возможность помощника, предлагаю посмотреть короткий ролик: https://youtu.be/lXUQ-DdSDoE -
Сингулярность
Компания Илона Маска OpenAI запустила игру в дебаты, которая обучает нейросети говорить правду или врать для достижения желаемого результата.
Для реализации проекта была использована новая техника глубокого обучения: агенты ИИ ведут между собой дебаты, а человек принимает решение кто прав. Эта технология создана для осуществления наблюдения за действиями нейросетей и существует как демонстрация возможного решения.
Техника дебатов во многом похожа на технику самообучения ИИ для игры в го. Алгоритм правильного ответа представлен в виде дерева, в котором только один из путей ведет к верному решению. В отличие от го, где неопытный игрок не всегда может определить качество совершенного профессионалом хода, в дебатах каждое утверждение должно быть понятно судье. В случае, если вывод, к которому пришли агенты ИИ, слишком сложный для понимания человеком, ему предлагаются упрощенные и развернутые варианты ответа.
Представители OpenAI говорят, что в будущем они хотят создать такую безопасную систему искусственного интеллекта, чтобы человек всегда мог понимать и контролировать решения машин.
Этот подход применим к любым ИИ, так как он упрощает комплексность алгоритмов и выводов, к которым приходят нейросети во время решения поставленной задачи. А контроль и наблюдение за работой нейронных сетей важен для понимания принципов их работы.
https://blog.openai.com/debate/ -
Реклама
-
Сингулярность
Почему у самообучающегося ИИ возникают проблемы в реальном мире.
Очень любопытный логнрид о том, почему искусственный интеллект еще далек от того, чтобы находится на одной ступени с человеком в интеллектуальном развитии, несмотря на последние достижения в области машинного обучения.
Основная мысль в том, что необходимо осознавать пропасть между реальной мыслительной деятельностью, творческим осмыслением идей и тем, что мы сегодня видим в сфере ИИ. Тот светлый образ искусственного интеллекта существует пока, по большей части, только в умах великих исследователей.
http://telegra.ph/Pochemu-u-samoobuchayushchegosya-II-voznikayut-problemy-v-realnom-mire-05-06 -
Сингулярность
Искусственный интеллект, который поможет избежать аварий на дорогах.
Представьте, если бы ваш автомобиль мог анализировать ваше текущее состояние и в соответствии с ним корректировать поведение на дороге, а также подстраивать температуру внутри салона и включать музыку по настроению.
Компания Affectiva создала искусственный интеллект Automative AI, который будет анализировать эмоции и жесты водителя во время движения авто и поможет избежать несчастных случаев.
Разработчики обучали ИИ-алгоритм распознавать эмоции на более чем шести миллионах снимков людей. Система может понимать семь эмоций: гнев, презрение, отвращение, страх, радость, печаль и удивление. Также для обнаружения невнимательности водителей в Automative AI были включены дополнительные параметры: поворот головы, частота морганий, открытие и закрытия рта и глаз.
По словам создателей, это необходимо для того, чтобы искусственный интеллект смог определять, когда водитель сонный и может уснуть за рулем или когда он не следит за дорогой. На данный момент это прототип, который умеет при помощи камеры и микрофона оценивать состояние водителя от 0 до 100 баллов и при достижении опасного значения подавать ему звуковой сигнал.
https://www.designnews.com/automation-motion-control/emotional-ai-makes-your-car-really-know-how-you-feel/86552748258601 -
Сингулярность
Искусственный интеллект прошел тест Тьюринга в 60% случаев.
Команда исследователей из Калифорнийского университета Санта-Барбары разработала систему искусственного интеллекта Adversarial REward Learning (AREL), которая способна составлять описание того, что изображено на серии фотографий так же хорошо, как и человек.
В отличие от обычных заголовков, описания предлагают более выразительные языковые стили и содержат много воображаемых концепций, которые фактически не отображены в изображениях. Новая нейронная сеть способна не просто идентифицировать и описывать объекты, а делать заключения о происходящем на изображении и выстраивать смысловые цепочки.
Чтобы протестировать эффективность AREL, команда привлекла нескольких человек с платформы Amazon Mechanical Turk для проведения двух отдельных тестов. Одним из них стал тест Тьюринга. Участников Amazon Mechanical Turk просили определить, кто создал историю – человек или компьютер. По данным исследователей, система AREL смогла пройти тест Тьюринга в 3 случаях из 5 попыток. В другом тесте исследователи просили участников Amazon Mechanical Turk выбрать одно наиболее понравившееся повествование из нескольких доступных на выбор. Эти истории были созданы системой AREL, человеком и предыдущей версией ИИ. Примерно в половине случаев участники теста отдавали предпочтение истории AREL.
С техническими особенностями нейронной сети можно ознакомиться в документе, прикрепленному к этому посту.
https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/04/26/this-ai-storyteller-fools-humans-3-out-of-5-times/ -
Сингулярность
Ученые из трех российских университетов разработали нейросеть, распознающую пол человека по написанному им тексту. Искусственный интеллект смог со 100 % точностью определить подвох в текстах с сайтов знакомств:
https://tproger.ru/news/state-text/ -
Сингулярность
Эксперименты, которые доказали способность Искусственного Интеллекта “мыслить” нестандартно.
Ученые из Корнеллского университета опубликовали документ, содержащий ряд экспериментов с роботами на базе искусственного интеллекта, которые наглядно подтверждают, что ИИ способен принимать нестандартные решения в рамках различных задач.
Из особо интересных экспериментов, можно выделить следующие:
Паукообразному роботу поставили задачу пройти короткую дистанцию как можно реже касаясь поверхности, чтобы проверить насколько робот способен продолжать движение в случае, если одна или несколько конечностей выйдут из строя. Проанализировав условия задачи, робот "ответил", что сможет пройти дистанцию, не касаясь конечностями самой поверхности в принципе. Во время демонстрации решения, робот перевернулся и прошел короткую дистанцию используя суставы, вместо конечностей.
В другом эксперименте, роботизированной руке поставили задачу поднять коробку при условии, что механическая клешня будет отключена. Ожидалось, что робот провалит задание, беспомощно толкая коробку из стороны в сторону, но результат оказался противоположным. Используя конечность, робот нашел идеальный угол наклона, при котором он смог раздвинуть отключенные клешни небольшим усилием и тем самым подцепить коробку.
Биологическая эволюция - процесс алгоритмический, что позволяет исследователям находить реализацию этого процесса в цифровом мире. Действительно, многие исследователи в области цифровой эволюции наблюдали, как их алгоритмы обнаруживают скрытые ошибки в коде программ, принимают стратегически важные решения, о которых человек никогда не задумывался и так далее. Опубликованный документ содержит очередные подтверждения тому, что в ближайшем будущем искусственный интеллект будет способен самостоятельно принимать решения без участия человека. И это наталкивает на мысль, что возможно сингулярность не так далеко, как нам кажется.
https://youtu.be/GdTBqBnqhaQ -
Сингулярность
ИИ научился определять речь конкретного человека в шумной толпе.
http://telegra.ph/II-nauchilsya-opredelyat-rech-konkretnogo-cheloveka-v-shumnoj-tolpe-04-15 -
Сингулярность
Доверяешь ли ты этому компьютеру?
Вышел документальный фильм Криса Пейна, в котором рассказывается о возникновении анализа больших данных и машинного обучения, а также способности этих явлений трансформировать общество.
В этом фильме есть фрагмент интервью с Илоном Маском, который озвучил опасения того, что искусственный интеллект может стать «бессмертным диктатором».
По словам Маска, история уже знала диктаторов, к примеру, Муссолини и Гитлера, но, в отличие от искусственного интеллекта, они были смертными.
https://vimeo.com/263108265 -
Сингулярность
Уилл Смит сходил на свидание с роботом Софией, но что-то пошло не так.
Свидание прошло на Каймановых островах в отеле с видом на Карибское море. Сначала София отказалась принять бокал белого вина, который ей предложил Смит. После этого актёр попытался рассказать анекдот, но «собеседница» сообщила ему, что юмор её не интересует, так как «это иррациональное человеческое поведение».
В целом, София скептически отнеслась к попыткам флирта со стороны Смита. Она подчеркнула, что знает о фильме «Я, робот», в котором актёр сыграл полицейского, которому пришлось сражаться с армией роботов. А на попытку поцеловать Софию, актер получил следующий ответ:
"Я думаю, мы можем быть друзьям. Давай немного пообщаемся и узнаем друг друга получше. Ты сейчас в списке моих друзей."
https://youtu.be/Ml9v3wHLuWI -
Сингулярность
Нейросеть научилась прогнозировать вероятность смерти человека.
Разработчики российской компании Gero опубликовали нейронную сеть, предсказывающую вероятность смерти человека. Алгоритму требуются только данные фитнес-браслета, который анализирует физическое состояние владельца.
Технология учитывает биологический возраст и старение организма, сопровождающееся увеличением риска возникновения болезней и вероятности смерти, и на основании полученной информации сравнивает параметры здоровья человека со средними значениями для людей той же возрастной категории.
Обучение нейросети проводилось на данных из медицинских карт 10 тысяч человек, которые разработчики получили в ходе исследования в США. Показатели испытуемых, постоянно носивших фитнес-браслет, фиксировались в нескольких состояниях, например, во время физических нагрузок, в положении покоя, после резкого увеличения сердцебиения. Алгоритм связывал определенные последовательности действий с показателями анализов и данными медицинских историй.
Результатом работы системы стало определение у испытуемых их биологического возраста и риска смертности точнее, чем традиционными методами, которые применяются в исследованиях старения.
https://www.nature.com/articles/s41598-018-23534-9 -
Сингулярность
В американских школах начали использовать искусственный интеллект для выявления опасных учеников в соцсетях.
Высшая техшкола Шошин Вэлли начала следить за учениками в соцсетях с помощью искусственного интеллекта, чтобы выявлять тех, кто может быть опасен для себя и для общества. Она стала одной из многих школ, внедривших эту технологию в свои системы безопасности.
Систему отслеживания разработала для школы аналитическая компания Social Sentinel, которая работает с лингвистами и психологами, чтобы натренировать свой искусственный интеллект.
Компания использует собственную «библиотеку угроз», состоящую из 450 тысяч различных индикаторов, указывающих на то, что ученик может нанести вред себе или окружающим. ИИ маркирует потенциально проблемных учащихся и в теории поможет школе предотвратить происшествие.
В городе Арлингтон систему внедрили на уровне полицейского управления: она анализирует сообщения от учеников сразу во всех школах города. По словам начальника полиции Фреда Райана, благодаря Social Sentinel сотрудники недавно смогли спасти ученика, который планировал покончить жизнь самоубийством.
http://www.wbur.org/news/2018/03/22/school-threats-suicide-prevention-tech -
Сингулярность
Почему в ближайшее время роботы не отнимут Вашу работу.
Интересный лонгрид с мыслями о том, почему в ближайшем будущем не стоит беспокоиться о глобальном нашествии роботов в том смысле, в котором нам преподносит это Голливуд.
http://telegra.ph/Pochemu-v-blizhajshee-vremya-roboty-ne-otnimut-Vashu-rabotu-03-25 -
Сингулярность
Нейронная сеть от компании SAS сравнила 148233 районов и городов из 193 стран, на основе которых сформировал 69 критериев идеального для жизни, работы и отдыха города.
Лучшим городом мира назван австралийский Перт, а точнее его район Западный Перт. Город попал на первую строчку за счет развитой и бесплатной транспортной системы, большого количества рекреационных зон (19 пляжей с белым песком, знаменитый Парк Кингс), значительного количества солнечных часов в течение года (3200 часов), широкого выбора ресторанов (390) и обширных кулинарных и культурных мероприятий, а также хороших возможностей для карьеры и запуска стартапа.
В компании заявили, что выбрать лучший город мира достаточно сложно, так как существующие исследования, опросы и международные рейтинги отражают только индивидуальное мнение своих авторов. В SAS подчеркивают, что объективный ответ можно найти, только просмотрев гигантский объем данных, что не под силу сделать человеку.
Помимо Западного Перта в рейтинг вошли еще шесть городов. Вот полный список:
1. Западный Перт, Австралия
2. Фейеноорд (Роттердам), Нидерланды
3. Нью-Йорк, США
4. Санди Бэй (Тасмания), Австралия
5. Хебден Бридж, Великобритания
6. Цюрих, Швейцария
7. Вудинвилл (штат Вашингтон), США
https://www.sas.com/sas/offers/paradise-found/en/home.html -
Реклама
-
Сингулярность
Искусственный интеллект помог обнаружить 6000 новых вирусов.
Исследователи смогли использовать искусственный интеллект для гораздо более быстрой классификации вирусов, чем с помощью традиционных методов. В результате было обнаружено до 6 000 новых видов.
Иновирусы (Inoviridae) — это семейство вирусов, которые заражают бактерии. Они не представляют прямой угрозы для людей, но все равно могут оказать негативное влияние на наше здоровье. Например, влияя на степень токсичности холерных бактерий, иновирусы могут косвенно усугубить степень тяжести заболевания.
Как обучали компьютер? Прежде всего, основная задача заключалась в том, чтобы «объяснить» искусственному интеллекту принципы поиска шаблонов в имеющихся данных. Под шаблонами подразумеваются специфические закономерности генетического материала. В конечном итоге машины приобрели способность самостоятельно классифицировать потенциальные иновирусы.
Ученые создали базу данных из 805 геномных последовательностей, принадлежащих известным иновирусам. Затем специалисты «показали» машинам 2000 последовательностей, относящихся к другим семействам вирусов и бактерий. В конце концов компьютер научился выделять из них только микроорганизмы семейства Inoviridae. В дальнейшем ИИ применял полученные знания для анализа огромных геномных наборов данных. Как результат, было обнаружено более 10 тыс. подходящих под критерии видов, которые затем отобрали по правилам.
Открытие можно назвать поистине удивительным: до сих пор научному миру было известно менее 100 видов иновирусов.
https://www.nature.com/articles/d41586-018-03358-3 -
Сингулярность
Toyota разработала робота, который превосходит профессиональных игроков в баскетбол по точности бросков.
Специалисты Toyota Engineering Society создали гуманоидного робота, получившего название CUE, способного забрасывать мяч в баскетбольную корзину и превосходящего по точности бросков профессиональных игроков в баскетбол. Столь высокие результаты робот демонстрирует благодаря встроенной в него системе искусственного интеллекта, которая обеспечивает 100-процентную точность бросков с относительно небольшой дистанции.
https://youtu.be/y_SwHY8phQ0 -
Сингулярность
Как обмануть искусственный интеллект?
Люди знают только то, чему они научились или усвоили по собственному опыту. В свою очередь искусственный интеллект умен настолько, насколько длительно и содержательно было его обучение. Разница лишь в том, что при создании искусственного интеллекта можно строго ограничить то, что он усвоит и узнает, а потом посмотреть, как он будет воспринимать реальный мир, используя только набор своих знаний.
На Vimeo-канале Мемо Актена вышло видео под названием gloomy sunday, которое показывает, как можно манипулировать способностью ИИ видеть мир вокруг себя.
В ролике можно увидеть три примера того, как нейросеть пытается понять изображения, полученные с вебкамеры, но при этом основывается исключительно на том, что видела прежде. Проблема только в том, что до этого нейросеть видела лишь огромную подборку изображений морских волн, пламени и цветов. В результате получилась изысканная интерпретация самых обыденных процессов, так как нейросеть использовала исключительно известные ей образы.
Это видео дает зрителям возможность заглянуть внутрь искусственного интеллекта, увидеть то, как он обрабатывает изображения в реальном времени. Практически философское видео, которое показывает, что программа просто не видит того, чего не знает.
https://vimeo.com/260612034