Опрос
|
» NVIDIA GeForce GTX 670 — сжатие без потерь» Samsung Galaxy S III: без фанатизма. Первый взгляд» GeForce GTX 690 – два GPU без компромиссов» Сны о чем-то большем. Знакомство с платформой AMD Trinity и тест процессора AMD A10-4600M» Nikon D800 — младшая полнокадровая модельТеги: искусственныйIntel выпустит в 2015 году самообучающиеся компьютеры27.05.2012 [10:00], Константин Ходаковский
Intel начала в Израиле разработку технологии, имитирующей человеческий мозг для создания устройств, которые будут подстраиваться под своих пользователей. «Самообучение компьютера может открыть громадные возможности, — сообщил журналисту Reuters в Тель-Авиве технический директор Intel Джастин Раттнер (Justin Rattner). — Несмотря на своё название, смартфоны («умные телефоны») всё же глупые устройства. Мой смартфон ничего не знает обо мне, кроме того, что я дал ему понять. Новые устройства будут изучать нашу личность и в значительной степени подстраивать себя под нас».  Разработку будет осуществлять Объединённый научно-исследовательский институт Intel для вычислительного интеллекта наряду со специалистами из Израильского института технологий Technion, расположенного в Хайфе, и Еврейского университета в Иерусалиме. Целью учёных является создание новых устройств вроде небольших носимых компьютеров, которые могли бы улучшить повседневную жизнь. Например, если пользователь забывает ключи от автомобиля дома, в первую неделю компьютер запомнит, где владелец оставляет их, а во вторую уже напомнит ему захватить с собой ключи до выхода из дома, пояснил господин Раттнер, добавив, что такие устройства будут постоянно следить за действиями пользователя и появятся в 2014 или 2015 году.  «Через пять лет компьютеры получат все способности человеческого восприятия [окружающего мира], а через десять лет в одном чипе будет больше транзисторов, чем нейронов в человеческом мозге», — сказал Муди Иден (Moody Eden), президент подразделения Intel в Израиле. Джастин Раттнер отметил, что Intel уже интегрировала новую технологию в виртуальные витрины для Adidas, определяющие пол и возраст покупателя и предлагающие подходящую для него обувь. Он сказал, что Intel осуществляет эти шаги в рамках стратегии по выходу за пределы традиционного полупроводникового бизнеса.  Всё вышесказанное носит довольно неопределённый характер. Громкие слова и прогнозы граничат с рассказом о тривиальных технологиях, окружающих нас сегодня. Судя по всему, речь идёт не о структуре транзисторных схем, повторяющей устройство биологического головного мозга, ведь последнее обстоятельство, без сомнения, не является ключом к созданию систем, способных работать по принципу человеческого мышления. По всей видимости, путь к антропоморфным компьютерам лежит через программные технологии самообучения. Если в 2015 году появятся вычислительные системы, способные к самообучению, хотя бы в отдельных базовых областях, это откроет большие перспективы в области взаимодействия человека с компьютером и автоматизации многих рутинных задач. Но если посмотреть на действительность, станет ясно, что компьютерные технологии далеки от полноценной реализации многих простых задач, доступных пока только человеку. К тому же достаточно медленное развитие относительно несложных систем вроде социальной сети Facebook пока требует усилий многих тысяч специалистов в своей области и многих лет. Сколько же понадобится времени и трудозатрат для вывода на рынок действительно самообучающихся компьютеров, способных «просто-напросто» анализировать поведение людей? Из слов технического директора Intel также можно сделать вывод, что в будущем во время эксплуатации вычислительные устройства будут подстраиваться под своего владельца, который сможет увидеть в принципах их работы смутное отражение своей личности. В этой связи возникает важный вопрос о технологии сохранения и переноса сложной системы накопленных за годы данных и настроек на другие устройства для возможности безболезненного перехода на обновлённые продукты, а также о необходимости несложного управления базой данных для удаления лишних «привычек». Жизненность каждой отдельной технологии зависит от комплексной реализации продукта. Не стоит забывать, что будущее карманных компьютеров, продвигаемых Microsoft и Intel, было сведено на нет, как невостребованных продуктов, несмотря на использование в них многих передовых технологий. Возродилась концепция в популярных сегодня планшетах и смартфонах после переосмысления компанией Apple с точки зрения удобства пользователей. Материалы по теме: Источник: Видеосемантика — новая технология представлена на выставке видеонаблюдения12.05.2012 [14:00], Константин Ходаковский
Интеллектуальное видеонаблюдение можно встретить только в виде рекламных роликов. На всевозможных выставках никто ничего не показывает вживую, объясняя это трудоёмкостью настройки. Пузырь интеллектуальной рекламы лопнул, когда начались судебные тяжбы с компанией ObjectVideo, разработавшей стандартную видеоаналитику, используемую всеми ведущими игроками рынка видеонаблюдения в своих продуктах. Такие известные бренды как Bosch, SONY, Samsung и другие заявили о несостоятельности этой видеоаналитики в условиях реальной жизни. Может быть потому, что настоящего искусственного интеллекта пока и нет в природе. Компьютер до сих пор не может отличить птичку от автомобиля, ветку от человека, а муху, ползущую по объективу, от скопления вооруженных людей. Притчей в язытцах стали фантастические алгоритмы по распознаванию криминального поведения, детекторы драки и определители оставленных предметов. Претензии к их неработоспособности в реальных условиях привели к тому, что продавцы даже в своих офисах не показывают, как всё это «живет», ограничиваясь демонстрацией заготовленных видеороликов. Также было и на последней — крупнейшей в России выставке — «Технологии безопасности-2012» — компьютеры работали в качестве плееров, крутя «голливудское» кино про фантастику с рекламных дисков. Но одна компания всё-таки выступила без фанеры. На её стенде можно было всё посмотреть и испытать вживую, не смотря на огромную толпу народа, в которой, как заявляют другие компании, видеоаналитика в принципе работать не может.   Какая-то неведомая технология действительно реагировала на поведение многочисленных посетителей, выводя на повтор нестандартные сюжеты. Достаточно было кому-то поднять руку, чтобы почесаться, полезть в карман или взять рекламный буклет со стола, как в хаотичном потоке всевозможных движений довольно четко подмечались потенциально опасные моменты. Не смотря на то, что никто не стоял колом на месте, интеллектуальная система видеонаблюдения отслеживала появление новых только что присоединившихся личностей, тут же занося их в свою базу знаний, при этом довольно наглядно показывая весь процесс обработки данных. Сами разработчики открещиваются от ярлыка «интеллект», заявляя «лишь о высококлассной математике, заложенной в программное обеспечение «GOALcity». Собственно говоря, новая технология компании Спецлаб полностью отличается от классической видеоаналитики. Вместо жестко заданных принципов распознавания ситуаций (возможных только при наличии реального искусственного интеллекта), применен метод статистического матанализа большого числа видеодетекторов. Видеоаналитика "Внимание!" построена по самообучающимуся принципу, который на основе набранной статистики поведения определяет, что является новым, необычным, особенным, непривычным в действиях движущихся объектов. Как правило, все криминальные явления совершаются нестандартным путем, т.к. требуют специальных движений, непривычных траекторий, специфических последовательностей действий. Они чаще всего сопровождаются психо-эмоциональным возбуждением, что заставляет совершать нестандартные поступки. Все это, а также любые новые изменения в кадре, находит видеоаналитика "Внимание!". По сути, это видеонаблюдение в краткой форме, которое и качество процесса увеличивает, т.к. акцентирует внимание на всём потенциально опасном, и штат операторов сокращает. Некая такая модернизация русских текстильных фабрик из 10 000 человек, которые у нас периодически меняют на цеха с 10 работниками, обеспечивая тот же выход продукции. Компьютерная программа раскладывает видеозапись на смысловые единицы, показывая ту часть этой единицы, которая полностью передает ее смысл. И вместо длительной видеозаписи, имеющей одну единственную смысловую нагрузку, человеку дается возможность короткого показа, сокращенного в сотни и тысячи раз видеоролика – полностью передающего весь смысл этого длительного сюжета. Технология вычислений построена на семантических сетях. Это сегментация всего происходящего перед видеокамерами по их смыслу, хотя и без классификации — понимание содержания всё-таки отводится человеку. Другое дело, что теперь человеку не надо постоянно смотреть в экраны мониторов, его участие требуется лишь по мере необходимости, определяемой умной машиной. Причем, срочность тоже не требуется. Опасные сюжеты не уходят с экрана сразу после их окончания: даже если человек в нужный момент отсутствовал, панель «Внимание!» будет повторять свои ненавязчивые предупреждения до полного усвоения. Новые события могут выводиться на переносной планшет или даже сотовый телефон, что делает видеонаблюдение мобильным. В отличие от жесткой видеоаналитики ObjectVideo, видеосемантика не зависит от помех, т.к. основана на видеостатистике. Помехи тоже попадают в статистику, поэтому и вычитаются сами из себя. В этом, наверное, главное преимущество видеоаналитики Спецлаб, т.к. благодаря этому она работает не только на демостендах, но и в реальной жизни. Вот так, например, это выглядит на железнодорожном вокзале Москвы. И таких объектов по стране уже тысячи. Специфика России в том, что госорганы закупают не те технологии, которые приносят больше пользы, а те, которые приносят больше денег. Поэтому мы еще не скоро увидим видеосемантику в охране общественных мест. Но частные потребители уже много лет активно переходят на новый принцип видеонаблюдения. И отзывы самые необычные. В принципе, видеосемантика «Внимание!» может использоваться не только для поиска криминала, но и позволяет находить другие важные моменты в жизнедеятельности предприятия, дома или уличной территории. Кроме всего прочего, эта видеоаналитика дает возможность очень быстро просмотреть большие объемы записи, выделяя в них только достойные внимания моменты. Сотни часов видеонаблюдения легко укладываются в несколько минут аналитических кадров. Семантическая технология Спецлаб раскладывает видеозапись на смысловые фрагменты, показывая ту часть этого фрагмента, которая отражает ключевую информацию события. И вместо длительной видеозаписи, имеющей одну единственную смысловую нагрузку, человеку дается возможность короткого показа сокращенного в сотни и тысячи раз видеоролика — полностью передающего весь смысл этого длительного сюжета. Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений предлагалась ещё учёными ранней науки, начиная от Карла Линнея (1735 г) и Отто Зельца (1913—1922 гг). Исследователи Дж. Андерсон (1973 г.), Д. Норман (1975 г.) и другие использовали эти работы для моделирования человеческой памяти и интеллектуальных свойств. Большой интерес представляет работа ученого Куиллиана (1967 г.). Прародителями современных семантических сетей можно считать экзистенциальные графы, предложенные Чарльзом Пирсом в 1909 г. Они использовались для представления логических высказываний в виде особых диаграмм. Пирс назвал этот способ «логикой будущего». Сегодня это логика настоящего, уже воплощенная в программном обеспечении GOALcity.  Материалы по теме: Умер Джон Маккарти — создатель языка Lisp и отец искусственного интеллекта25.10.2011 [17:30], Иван Терехов
Как стало известно из записи в твиттере Стэнфордского университета, 23 октября в возрасте 84 лет ушёл из жизни Джон Маккарти (John McCarthy) – американский ученый в сфере компьютерных технологий, автор языка программирования Lisp, создатель термина «искусственный интеллект» и один из его главных теоретиков.  Маккарти родился 4 сентября 1927 года в Бостоне. С ранних лет у него начали проявляться склонности к математике, самостоятельным изучением которой по вузовским учебникам он начал заниматься еще будучи школьником. В 1948 году он получил степень бакалавра по математике в Калифорнийском технологическом институте. Еще спустя три года – степень доктора философии в Принстонском университете. Став в 1962 году профессором в Стэнфордском университете, ученый посвятил этому учебному заведению следующие 38 лет, и в 2000 году вышел на пенсию.  Термин «искусственный интеллект» впервые прозвучал в 1956 году на конференции в Дартмутском университете: «Мы не понимаем всех механизмов функционирования интеллекта. Поэтому в пределах данной науки учитывается только вычислительная составляющая способность достигать конкретных целей». Язык программирования Lisp — второй после Фортрана высокоуровневый язык программирования — появился на свет в 1958 году, когда Джон Маккарти работал в Массачусетском технологическом институте (MIT). Структура программ и данных на Lisp представляется в виде систем линейных списков символов (Lisp – аббревиатура от List Processing, - обработка списков).  За вклад в развитие искусственного интеллекта, а также общее развитие информатики, Джон Маккарти был награжден Премией Тьюринга в 1971 году и Премией Бенджамина Франклина в 2003 году. Материалы по теме: Источник: Смертельные пушки в Borderlands 208.09.2011 [11:20], Петр Петров
Художественный руководитель ролевой игры Borderlands 2 Дережеми Кук (Jeramy Cooke) рассказал журналисту Kotaku об изменениях в арсенале проекта и улучшенном ИИ противников.  По словам эксперта, в игру добавят больше единиц оружия разных типов. Код пушек изменят, чтобы расширить возможности их настройки. Это не значит, что все детали выглядят одинаково и имеют схожий внешний вид. На фоне стандартных пистолетов особенно выделится оружие боссов. Кук считает, что в первой части искусственный интеллект слишком упростили. Геймеры могли легко обойти оппонента с тыла или заставить их застрять в стене здания. Подобное начисто уберут из сиквела. Здесь противники смогут полностью взаимодействовать с окружающей средой: перебираться с крыши на крышу, карабкаться по лестницам или сбрасывать на героя бочки. Враги также смогут применять спецвозможности, дающие им добавку к способностям. Ожидается, что Borderlands 2 дебютирует в 2012 году на Xbox 360, ПК и PlayStation 3. Материалы по теме: Источник: Робот SOINN учится, думает и проявляет инициативу03.08.2011 [09:03], Павел Котов
Робот, созданный совместными усилиями специалистов Hasegawa Group и токийского технологического института, при помощи искусственного интеллекта самостоятельно думает, учится и действует по собственной инициативе. Он получил название SOINN (Self-Organizing Incremental Neural Network или Самоорганизующаяся возрастающая нейронная сеть). 
В реальном мире искусственному интеллекту придется намного туже, поскольку внешние условия намного сложнее лабораторных, и меняются они очень динамично. Однако к тому времени, когда роботы начнут появляться в жилых домах, они должны будут работать на основе искусственного интеллекта вроде этого. Алгоритм, использованный в проекте SOINN, задает фундаментальную базу для подобного искусственного интеллекта. Материалы по теме: Источник: Суперкомпьютер IBM Watson выиграл в телевикторине $1 млн17.02.2011 [17:50], Владимир Мироненко
Телевикторина Jeopardy! (российский аналог — «Своя игра») с участием суперкомпьютера IBM Watson и двух ее многократных победителей Кена Дженнингса (Ken Jennings, 74 победы) и Брэда Руттера (Brad Rutter, 20 побед) завершилась вчера бесспорной победой вычислительной машины. Лишь в первом раунде телевикторины американским эрудитам удалось на равных состязаться с компьютером. Во втором раунде преимущество машины было уже безоговорочным. У Дженнингса перед третьим раундом на счету было $4800, у Руттера $10400 и $35734 — у Watson.
 В итоге, после завершения третьего раунда, у суперкомпьютера компании IBM, получившего имя в честь ее основателя Томаса Джона Ватсона (Thomas J. Watson), на счету было $77147. Второе место в телевикторине занял Кен Дженнингс ($24000) и на третьем месте оказался Брэд Руттер ($21600). Как уже сообщалось ранее, приз за победу суперкомпьютера в телевикторине в размере $1 млн компания IBM израсходует на благотворительные нужды.  В ходе викторины выяснилось, что и компьютеры могут делать ошибки в простейших ситуациях. В первом раунде, например, Watson почему-то повторил прозвучавший перед этим неправильный ответ Дженнингса. Во втором раунде суперкомпьютер идентифицировал Торонто как город в США. Материалы по теме: Источник: Суперкомпьютер ведет с большим отрывом в телевикторине Jeopardy!17.02.2011 [08:42], Владимир Мироненко
Сегодня состоится последний третий раунд телевикторины Jeopardy! (российский аналог — «Своя игра»), победитель которой получит приз в $1 млн. Интрига состязания заключается в том, что из трех его участников, один является суперкомпьютером. Суперкомпьютер Watson компании IBM уже участвовал в тестовых играх с победителями Jeopardy! Он также уже встречался в тестовом раунде с нынешними участниками состязания — Кеном Дженнингсом (Ken Jennings), одержавшим 74 победы в телевикторине, и 20-кратным победителем Брэдом Руттером (Brad Rutter).
По итогам двух раундов в викторине с большим отрывом лидирует Watson. Если в первом раунде шла примерно равная борьба — Watson и Руттер набрали по $5000, а Дженнингс заработал $2000, то во втором раунде суперкомпьютер не оставил игрокам никаких шансов.
Перед завершающим раундом у Watson на счету $35734, на втором месте с $10400 находится Руттер, и замыкает тройку Дженнингс с $4800. Судя по всему, третий раунд будет простой формальностью, так как победа Watson уже не вызывает никаких сомнений. Материалы по теме: Источник: Чатбот Suzette получила премию Лёбнера и даже обманула судью26.10.2010 [02:07], Константин Ходаковский
Премия Лёбнера — это ежегодное соревнование искусственного интеллекта чатботов. Судьи присуждают награды чатботам на основании максимальной схожести последних с людьми. Судья пишет текстовые вопросы компьютерным программам и людям и на основании ответов определяет, кто есть кто.  В этом году чатбот Suzette выиграла премию и даже умудрилась ввести одного из судей в заблуждение: тот принял её за человека благодаря тому, что робот начал проявлять эмоции. При этом чатбот с большим отрывом обошла конкурентов (в том числе и победителя прошлых лет A.L.I.C.E.): балл Suzette составил 11, а ближайшего соперника — всего 7,5. Чатбот Cleverbot сейчас идёт в поставке с 45 миллионами строк чатов, причём ежегодно эта база увеличивается вдвое. UltraHal анализирует твиты и теперь в дополнение к 300 тыс. чатов пользователей имеет в базе знаний 400 тыс. твитов, которые программа отобрала для самообучения по специальному алгоритму. Что ж, может, вскоре чатботы будут производить впечатление более умных и интересных собеседников, чем некоторые завсегдатаи чатов? Материалы по теме: Источник: IBM: очередной шаг к созданию компьютера, имитирующего мозг18.11.2009 [18:45], Александр Харьковский Источник |
Самое интересное - обзоры: |
