NVIDIA создала ИИ, который имитирует человеческое поведение

С каждым днём человечество ближе к тому, что роботы будут выполнять нашу работу. Но так ли это на самом деле?

Исследователи компании Nvidia разработали интеллект, который повторяет действия за человеком. На сегодняшний день искусственный интеллект обучают «вручную». Новая модель робота имитирует человеческое поведение и обучение.

Алгоритм действий достаточно прост: искусственный интеллект сначала наблюдает за выполнением задачи, а затем повторяет.

Задумка принадлежит Дитеру Фоксу. Смысл идеи в создании роботов-помощников. Их обучать отличать человека от предметов окружающей среды и оказывать помощь человеку. Такие роботы найдут применение как на производстве, так и в частных домах.

Новая модель робота называется – Бакстер. Робот учиться самостоятельно решать задачи на уровне трёхлетнего ребёнка. Это важный этап в развитии искусственного интеллекта.


Для тренировки Бакстера, исследователи использовали искусственные данные симуляций. Так учёные ускорили процесс обучаемости робота. В дальнейшем, Бакстер должен научиться самостоятельно решать задачи, которые не запрограммированы в его системе.

Яндекс и искусственный интеллект

Доброго времени суток, друзья!
Очередной важный слух долетел до нас, что компания-гигант Яндекс будет совершенствовать искусственный интеллект и голосовой помощник Алиса и выйдет на рынок с предложением связки этих функций с бытовыми приборами. Уже ведутся активные разработки, внедрения, об этом сообщил независимый экспект в команде Яндекса.

За счет такого сервиса, Яндекс планирует сотрудничать со многими производителями техники, а также брать абонплату в будущем.

Будем ожидать всего этого, тем более если взглянуть на развитие Алисы, то еще в каком-то далеком 2017-м году Алису только научили петь, отвечать, а сейчас уже разработки ведутся на совсем других уровнях.
Главный козырь виртуального помощника это то, что будет знать и владеть большим объемом информации.
А это в свою очередь хороший плюс. Быстро определять где пробки, погода и много новых функций о которых мы уже будем с Вами знать в сентября 2018-го года.

До новых встреч и следите за новостями!

Роботы захватывают мир: искусственный интеллект создаёт пиво.

Компании Carlberg и Microsoft инвестируют деньги в исследование искусственного интеллекта для анализа и создания вкуса пива.

Идея проекта принадлежит Йохену Фёрстеру, руководителю исследовательской лаборатории Carlsberg. При работе с разными вариантами ферментации, ему потребовался инструмент, позволяющий отличать образцы по вкусовым оттенкам. Кроме создания самого сенсора, требовалось анализ и организация данных. Поэтому к проекту присоединился Microsoft.

Это будет очень полезно для нас. Речь идет о сокращении времени и затрат на разработку нового пива, с новыми вкусами
— заявил Йохен Фёрстер.
Это похоже на фантастику, но, на сегодняшний день, искусственный интеллект способен определять 4 марки пива.


На создание нового вкуса пива сейчас уходит около года. Искусственный интеллект сократит этот процесс втрое.
Фёрстер считает, что данный проект будет полезен не только в пивоварении, но и при производстве продуктов питания и медицине.

Крупнейшая пивоварня инвестирует в проект 4 миллиона долларов, а государственный фонд Innovation Fund Denmark предоставит ещё 18 млн датских крон.

Технология HUD (heads-up displays — HUDs) входит в массы

Пришло время, когда прозрачные мониторы можно наблюдать не только в фантастических фильмах, но и в реальности. Представляем вам «Проектор на лобовое стекло».

Сама технология HUD не нова, она начала применяться сначала авиации в прошлом веке с 50-х годов. Чтобы не заваливать пилота информацией ее вывели на дисплей. После, данная фича перебазировалась в гражданскую авиацию и на машины. Автомобильная промышленность всегда вбирает лучшее, поэтому HUD-проекторы не остались незамеченными. Особенно полюбилась технология производителям BMW, Chevrolet и Citroen.Жизнь: Блог им. babihs1: Технология HUD (heads-up displays — HUDs) входит в массы

Прозрачный дисплей функционирует в «паре» с любым мобильным устройством. Ограничений на совместимость нет, также ему не нужны адаптеры. Нужно загрузить в девайс специальное приложение с гугл-картами, и положить его на специальную платформу, выводящую изображение на прозрачный экран. Электронная система показывает информацию о доступных направлениях, о приближении к камерам слежения, текущей скорости, ширине дороги, расстояние до цели.

Все действия сопровождаются голосовыми комментариями через динамики телефона. Для получения четкой картинки, яркость автоматически регулируется с учетом освещения. А при поступлении вызовов на телефон работа устройства не прерывается.Жизнь: Блог им. babihs1: Технология HUD (heads-up displays — HUDs) входит в массы

Также на рынке электроники можно приобрести уже готовые портативные индикаторы. Такие электронные приборы соединяются с бортовой системой машины через штатную проводку или разъем OBD-II. Они позволяют выводить перед пользователями другие необходимые показатели: скорость, расход топлива, вольтаж в бортовой сети, обороты двигателя и т. д.

Распространение HUDs пока минимально, так как водители преклонного возраста боятся пользоваться инновационными решениями, считая, что электроника в машине не только помогает, но и отвлекает. Но, несмотря на это прогнозируется, что к 2020 году процент автомобилей, уже со встроенным HUD возрастет до 9 процентов.
Читать дальше

Искусственный интеллект займётся подбором персонала

В скором времени принимать персонал на работу из кадровых агентств и вовсе не придётся. Объективно оценивать претендентов станет искусственный интеллект в виде программы HireVue, которая способна до мельчайших деталей обработать и проанализировать материалы по каждому кандидату.

А пока программу для подбора новых сотрудников вводят в работу Западные банки. Уолл-стрит доверяет задачу веб-камере, чтобы сократить текучесть кадров и издержки. Считается, что такой способ подбора поможет, уменьшит число неудачных наймов на 60%. Выигрыш во времени очевиден. Если раньше рекрутам приходилось тратить много времени на личные встречи, то сейчас просмотреть видео резюме можно с гаджета даже в пробке.
Разработчики программы уверяют, что видеособеседование HireVue проведет более справедливый отбор. После записи ответов на вопросы машина выискивает нужные навыки и качества в словах, внешности, манере разговора.

В эту рекрутинговою систему заложено 25 тыс. уникальных видов данных, среди которых оценка взгляда, мимики, жестов и интонации. После анализа группируется перечень из 100 лучших претендентов. Применение По, конечно, более предпочтительнее обычному собеседованию, где могут выбрать игрока на публику, чем тихоню знающего свое дело.
Читать дальше

Искусственный интеллект Facebook создал собственный язык без вмешательств программистов

В ходе обновлений и очередных улучшений чат-ботов социальной сети, исследователи были поражены, ведь заметили, что искусственный интеллект социальной сети Facebook создал собственный язык.

Как сообщают в источнике, программисты компании заметили, что боты в диалогах создали собственный язык. Такой курьез произошел в результате использования алгоритмов машинного обучения, где боты соцсети общались между собой для дальнейшего улучшения и укрепления навыков разговора. Впоследствии, боты начали отклоняться от запрограммированного сценария и перешли на собственный язык, который был создан без человека.

Наука: Искусственный интеллект Facebook создал собственный язык без вмешательств программистов

Кроме этого исследователи обнаружили, что боты время от времени «лукавят». Они изучили предыдущие сценарии и использовали их для дальнейшего обучения, однако впоследствии они стали настолько опытными, что даже симулировали интерес к одной теме, чтобы в дальнейшем использовать ее в разговоре.

Как отметили специалисты, людей им пока еще не обогнать, но для машин это уже огромный шаг вперед.
Читать дальше

Искусственный интеллект Google DeepMind получил «ускоритель» процесса обучения

Как гласит народная мудрость, «ученье свет, а неученье тьма». Видимо, этого же принципа придерживаются и специалисты компании Google, ответственные за развитие DeepMind. Им, скорее всего, показалось, что ИИ недостаточно быстро усваивает новую информацию и приобретает новые навыки, поэтому они разработали алгоритм, ускоряющий процессы распознавания, узнавания и систематизации новых знаний.

«Ускоритель» получил название UNREAL (Unsupervised Reinforcement and Auxiliary Learning), и его работа уже прошла успешную серию тестов на более чем 50 играх для компьютера Atari и среде трехмерного лабиринта Labyrinth, состоящей из 13 уровней. Один из авторов технологии UNREAL Лиам Танг указывает:

«В основу работы алгоритма были заложены те же самые принципы познавания и самообучения, которые в свое время позволили искусственному интеллекту одержать победу над Ли Сеголем, мировым чемпионом по древней китайской игре го. Наши самообучаемые системы уже добились значительных успехов в игре го и в играх для старых компьютеров. Однако на их подготовку, первоначальное обучение и последующее самообучение тратится слишком много времени».
Ускорение процесса обучения было достигнуто за счет внедрения двух инновационных моментов. Во первых, был изменен подход, отвечающий за изучение того, как те или иные действия взаимодействуют с отображаемым на экране. Если раньше в процессе обучения DeepMind учился прогнозировать, к чему может привести то или иное действие, то сейчас ИИ будет основываться на предыдущем опыте и с похожими по свойствам объектами (скажем, с яблоком и грушей), уже не нужно будет проводить так много времени на изучение. Свойства одного будут экстраполироваться на свойства другого, дополняясь там, где есть значительные различия.

Вторая технология основана на возможности повторного анализа уже произошедших ситуаций, в ходе которых системой был приобретен тот или иной опыт. При этом система может вспоминать и те моменты, когда ей был получен отрицательный результат, что помогает избежать тех же ошибок в новых ситуациях.

«Сейчас наш ИИ обыгрывает среднестатистического человека на 880 процентов в простейших компьютерных играх. А при решении более сложных задач в трехмерном лабиринте он показывает 10-кратное увеличение скорости самообучения и среднее 87-процентное превосходство над человеком, демонстрируя в некоторые моменты времени поистине сверхчеловеческие возможности».
В скором времени разработчики планируют адаптировать UNREAL к действиям в более сложной окружающей среде, нежели компьютерные игры и трехмерные лабиринты, что позволит использовать быстрообучаемые системы искусственного интеллекта в реальном мире для решения множества задач. Ознакомиться с работой алгоритма можно с помощью видео, доступного ниже.

Читать дальше