Эти люди создают искусственный интеллект

Планирование

• Swamp — дает 1 черную ману (карта земли).
• Forest — дает 1 зеленую ману (карта земли).
• Fugitive Wizard — требует 1 синию ману для призыва.
• Elvish Mystic — требует 1 зеленую ману для призыва.

Простое планирование

1. Сыграть Swamp (результат: Swamp в игре)
2. Сыграть Forest (результат: Forest в игре)1. Сыграть Swamp (результат: Swamp в игре)
1.1 «Тапнуть» Swamp (результат: Swamp «тапнута», +1 единица черной маны)
Нет доступных действий – КОНЕЦ
2. Сыграть Forest (результат: Forest в игре)1. Сыграть Swamp (результат: Swamp в игре)
1.1 «Тапнуть» Swamp (результат: Swamp «тапнута», +1 единица черной маны)
Нет доступных действий – КОНЕЦ
2. Сыграть Forest (результат: Forest в игре)
2.1 «Тапнуть» Forest (результат: Forest «тапнута», +1 единица зеленой маны)
2.1.1 Призвать Elvish Mystic (результат: Elvish Mystic в игре, -1 единица зеленой маны)
Нет доступных действий – КОНЕЦ

Технологические принципы работы искусственного интеллекта

• Машинное обучение (МО) – принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов. Участие человека при таком подходе ограничивается загрузкой в «память» машины массива информации и постановкой целей. Существует несколько методик МО: обучение с учителем – человек задает конкретную цель, хочет проверить гипотезу или подтвердить закономерность. Обучение без учителя – результат интеллектуальной обработки данных неизвестен – компьютер самостоятельно находит закономерности, учится думать как человек. Глубокое обучение – это смешанный способ, главное отличие в обработке больших массивов данных и использование нейросетей.
• Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Соответственно в идеале – это самостоятельно обучаемая система. Если перенести принцип на технологическую основу, то нейросеть – это множество процессоров, которые выполняют какую-то одну задачу в масштабном проекте. Другими словами суперкомпьютер – это сеть из множества обычных компьютеров.
• Глубокое обучение относят в отдельный принцип ИИ, так как этот метод используется для обнаружения закономерностей в огромных массивах информации. Для такой непосильной человеку работы, компьютер использует усовершенствованные методики.
• Когнитивные вычисления – одно их направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми. Цель технологии искусственного интеллекта заключается в полной имитации человеческой деятельности высшего порядка – речь, образное и аналитическое мышление.
• Компьютерное зрение – это направление ИИ используется для распознавания графических и видеоизображений. Сегодня машинный интеллект может обрабатывать и анализировать графические данные, интерпретировать информацию в соответствии с окружающей обстановкой.
• Синтезированная речь. Компьютеры уже могут понимать, анализировать и воспроизводить человеческую речь. Мы уже можем управлять программами, компьютерами и гаджетами с помощью речевых команд. Например, Siri или Google assistant, Алиса в Яндексе и другие.

Основные проблемы ИИ на сегодняшний день

Как вы понимаете возможности искусственного интеллекта на данной стадии развития не безграничны. Перечислим главные трудности:

• Обучение машин возможно только на основе массива данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате.
• Интеллектуальные системы ограничены конкретным видом деятельности. То есть умная система, настроенная на выявление мошенничества в сфере налогообложения, не сможет выявлять махинации в банковской сфере. Мы имеем дело с узкоспециализированными программами, которым ещё далеко до многозадачности человека.
• Интеллектуальные машины не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большие ресурсы.

Пределы глубокого обучения и нейросетей

Несмотря на все свои преимущества, глубокое обучение и нейросети все еще имеют существенные недостатки.

• Зависимость от данных: в целом, алгоритмы глубокого обучения требуют огромного количества обучающих данных для точного выполнения своих задач. К сожалению, для решения многих проблем недостаточно качественных данных обучения для создания рабочих моделей.
• Непредсказуемость: нейронные сети развиваются каким-то странным путем. Иногда все идет как задумано. А иногда (даже если нейросеть хорошо справляется со своей задачей), даже создатели изо всех сил пытаются понять, как же алгоритмы работают. Отсутствие предсказуемости делает чрезвычайно трудным устранение и исправление ошибок в алгоритмах работы нейросетей.
• Алгоритмическое смещение: алгоритмы глубокого обучения так же хороши, как и данные, на которых они обучаются. Проблема заключается в том, что обучающие данные часто содержат скрытые или явные ошибки или недоработки, и алгоритмы получают их «в наследство». Например, алгоритм распознавания лиц, обученный в основном на фотографиях белых людей, будет работать менее точно на людях с другим цветом кожи.
• Отсутствие обобщения: алгоритмы глубокого обучения хороши для выполнения целенаправленных задач, но плохо обобщают свои знания. В отличие от людей, модель глубокого обучения, обученная играть в StarCraft, не сможет играть в другую подобную игру: скажем, в WarCraft. Кроме того, глубокое обучение плохо справляется с обработкой данных, которые отклоняются от его учебных примеров.

Обзор

Термин «игровой ИИ» используется для обозначения широкого набора алгоритмов, которые также включают методы из теории управления , робототехники , компьютерной графики и информатики в целом, и поэтому ИИ видеоигр может часто не представлять собой «настоящий ИИ» в этом смысле методы не обязательно облегчают компьютерное обучение или другие стандартные критерии, они составляют только «автоматическое вычисление» или заранее определенный и ограниченный набор ответов на заранее определенный и ограниченный набор входных данных.

Многие отрасли и компании заявляют, что так называемый искусственный интеллект видеоигр прошел долгий путь в том смысле, что он произвел революцию в способах взаимодействия людей со всеми формами технологий, хотя многие эксперты-исследователи скептически относятся к таким заявлениям, и особенно к этой идее. что такие технологии подходят под определение «интеллект», стандартно используемое в когнитивных науках. Представители отрасли утверждают, что ИИ стал более универсальным в том, как мы используем все технологические устройства не по прямому назначению, потому что ИИ позволяет технологии работать разными способами, якобы развивая свою личность и выполняя сложные инструкции пользователя. .

Однако многие в области ИИ утверждали, что ИИ видеоигр — это не настоящий интеллект, а рекламное модное слово, используемое для описания компьютерных программ, которые используют простые алгоритмы сортировки и сопоставления для создания иллюзии разумного поведения, при этом наделяя программное обеспечение обманчивой аурой. научная или технологическая сложность и прогресс. Поскольку игровой ИИ для NPC ориентирован на внешний вид интеллекта и хороший игровой процесс в рамках ограничений среды, его подход сильно отличается от подхода традиционного ИИ.

Помощники — Персональные

• Amazon Echo / Alexa — Личный помощник для дома на каждый день.
• Apple Siri — Личный помощник на iPhone и Mac.
• Cortana — Личный помощник на устройствах с Windows.
• Facebook M — Конкурент Siri, Now и Cortana.
• Focus — Помогает сосредоточиться, выполнять задачи вовремя и расставлять приоритеты.
• Gatebox — Голографический аниме-помощник в кофе-машине.
• Google Assistant — Повседневный личный помощник.
• Hound — Повседневный личный помощник.
• Ling — Похожий на Amazon Echo.
• Mycroft — Первый голосовой помощник с открытым исходным кодом.
• Remi — Как Siri, только со своеобразным интерфейсом пользователя.
• Spoken — Виртуальный помощник с голосовым интерфейсом.
• Viv — Как Siri, но лучше в 10 раз.

Обучающиеся нейросети и люди-редактора: как ИИ делает музыку

Большинство из этих систем используют глубинное машинное обучение, объясняет музыкант и журналистка Дени Дил в статье для The Verge. Проанализировав множество существующих композиций, система создает собственную музыку.

«По сути, ты скармливаешь программному обеспечению тонны оригинального материала, от танцевальных хитов до классики диско, а та старается найти в нем какие-либо закономерности, — пишет Дил. — Эти программы чувствительны к таким вещам, как аккорды, темп, длительность нот и их отношение друг к другу».

ИИ-сервис Jukebox переделал Smells Like Teen Spirit «Нирваны»

«Проблема данного подхода в том, что получающейся музыке не хватает структурированности, — рассказывает Валерио Велардо, эксперт в области музыкального ИИ и экс-глава компании Melodrive, которая до недавнего времени использовала ИИ для создания саундтреков к видеоиграм. — Музыка чрезвычайно сложна и многомерна, так что ты не можешь заставить компьютер написать ее, просто тренируя нейронную сеть на десяти тысячах или даже миллионе песен».

Поэтому для создания музыки машинное обучение нужно сочетать с музыкальной теорией, говорит Велардо. Например, если вы хотите создать алгоритм, который напишет произведение для целого оркестра, стоит подумать о его структуре, мелодии, инструментовке. Велардо добавляет:

«За все эти факторы не может отвечать один-единственный алгоритм».

Этого же метода придерживается и люксембургская компания AIVA, сочинившая саундтрек к видеоигре Pixelfield. За разные характеристики музыкального произведения — например, гармонию, темп и мелодию — в AIVA отвечают разные ИИ-системы. Вот что получается в результате:

Саундтрек ИИ к игре Pixelfield

«Мы спросили себя: „Какие структурные блоки нужны для создания цельной песни?“ — говорит глава AIVA Пьер Барро. — Начать можно, например, с мелодической линии. Затем, основываясь на ней, вы можете создать другую модель, которая сочинит инструментальный аккомпанемент для этой мелодии. Когда ты разбираешь целое на части, всё становится значительно проще».

Тем не менее логика, по которой ИИ создает музыку, все-таки отличается от человеческой. Ник Брайан-Киннс, специалист по машинному обучению в области музыки, поясняет:

Как обучить искусственный интеллект

Искусственный мозг работает не так, как человеческий. Человеческий адаптируется к новым условиям и задачам. А машинный может сбиться, даже если условия меняются совсем чуть-чуть. Автор полагает, что современному ИИ не хватает гибкости.

Но как сделать ИИ гибким? Лучший способ — дать ему право решать проблемы самому. Так считает Джейн Ван, исследователь лондонского центра DeepMind. Задача учёных — не только натаскивать ИИ на конкретные задачи, но и научить решать эти задачи новыми, нестандартными способами, которые предложит сама система.

Как это можно сделать? Уилл Хевен выделяет два подхода к созданию автоматических алгоритмов обучения. Первый, не сговариваясь, придумали в двух центрах — DeepMind и OpenAI. Суть в использовании рекуррентных нейронных сетей. Их активация аналогична активации нейронов в голове — нейросети, подобно мозгу, начинают самостоятельно создавать алгоритмы. Они учатся самостоятельно. И некоторые из них уже работают лучше, чем те, что созданы человеком.

Второй подход придумала Челси Финн и её коллеги из Калифорнийского университета в Беркли. Его назвали метаобучением. В нём используются два Machine-Learning-процесса, один из которых вложен в другой. Как это работает: первый процесс обучается на готовых данных, затем внешняя модель изучает полученные им навыки — например, умение идентифицировать изображения — и определяет, как можно улучшить его производительность.

Автор проводит параллель: представьте школьного инспектора, который руководит учителями. Каждый предлагает ему разные методы обучения. Инспектор проверяет, какие методы больше помогают в обучении, утверждает их или вносит свои коррективы.

«Если мы даём ИИ возможность создавать себя, надо позволить ему создавать собственные школы и учебники», — говорит Уилл Дуглас Хевен.

Пытаться добиться успеха — бесполезно

Вернёмся к системе POET, о которой сказали в начале статьи. По словам Руй Вана, в её основе лежит парадокс.

«Если вы хотите, чтобы она решила конкретную проблему, у вас ничего не выйдет. Если нет изначальных ожиданий — шансов на успех больше. Мы получаем удивительные результаты от совершенно случайных процессов. Повторить их специально просто не получится», — комментирует разработчик.

POET выбирает хаотичные, неочевидные пути к успеху. Но они работают. Агенты самостоятельно решают проблемы, после этого становятся сильнее, умнее и получают новые знания. И, главное, этот процесс бесконечен — он будет идти постоянно.

Тренировочная среда, сгенерированная системой, (Ei) и бот, который её преодолевает (Ai). Развитие популяции парных сред и ботов. Иллюстрация: Uber AI Labs
Обучение на основе учебного плана (синим цветом) не может воспроизвести исполнение POET (красный цвет) в разнообразных сложных средах, изобретённых POET. Иллюстрация: Uber AI Labs

Клун и Ван считают, что это серьёзное открытие. Сейчас они пытаются выяснить, поможет ли оно в создании новых, действительно умных систем. И хотят понять, можно ли двигаться к ОИИ без определённой стратегии.

Есть ещё одна важная вещь — не стоит забывать о рисках. Автор задаётся вопросом, сможем ли мы контролировать рост ИИ. Некоторые собеседники не видят угроз — восстание машин остаётся в мире фэнтези.

Тем не менее Джейн Ван из DeepMind считает, что автономность риск всё же несёт: «Мы хотим дать ИИ свободу. Но надо помнить, что он может выйти из-под контроля. Это и страшно, и захватывающе одновременно».

Принятие сложных решений

Finite state machine

• Патрулирующий (Patrolling).
• Атакующий (Attacking).
• Убегающий (Fleeing).

• Если страж видит противника, он атакует.
• Если страж атакует, но больше не видит противника, он возвращается к патрулированию.
• Если страж атакует, но сильно ранен, он убегает.

• Бездействие (Idling) — между патрулями.
• Поиск (Searching) — когда замеченный враг скрылся.
• Просить о помощи (Finding Help) — когда враг замечен, но слишком силен, чтобы сражаться с ним в одиночку.

• Действия, которые мы периодически выполняем для текущего состояния.
• Действия, которые мы предпринимаем при переходе из одного состояния в другое.

Дерево поведений

• Теперь узлы возвращают одно из трех значений: Succeeded (если работа выполнена), Failed (если нельзя запустить) или Running (если она все еще запущена и нет конечного результата).
• Больше нет узлов решений для выбора между двумя альтернативами. Вместо них узлы Decorator, у которых есть один дочерний узел. Если они Succeed, то выполняют свой единственный дочерний узел.
• Узлы, выполняющие действия, возвращают значение Running для представления выполняемых действий.

Сейчас спою

Музыку мы создавать научились, стихи для нее писать — тоже, а как же быть с человеческим голосом? Могут ли нейросети петь вместо нас?

Генерация реалистичного человеческого голоса нужна не только для пения, но и во многих системах — от call-центров до личных голосовых помощников. Еще в 2016 году компания DeepMind выпустила алгоритм WaveNet, который создает очень реалистичный голос по заданному тексту (Text-To-Speech). Технология доступна для двух языков — английского и китайского.

В апреле 2020 года в ByteDance AI Lab (лаборатории компании, создавшей знаменитый TikTok) создали алгоритм ByteSing. Эта система на основе нейросетевых автокодировщиков позволяет генерировать очень реалистичное пение на китайском языке.

Большинство разработчиков современных алгоритмов генерации музыки, стихов и пения отмечают, что их системы являются ассистивными. Они не претендуют на полноценную замену человеческого творчества, а, напротив, призваны помочь человеческой музе. Человек не перестанет творить по мере развития алгоритмов и программ, но будет использовать их в своей деятельности. Очень вероятно, что в будущем великие шедевры будут созданы людьми и искусственным интеллектом совместно.

Перспективы развития искусственного интеллекта

Научные исследования ИИ ведутся более полувека, но до сих пор далеко не все понимают суть технологии. В фантастических романах и фильмах писатели и режиссеры изображают, каким опасным может быть искусственный интеллект. И у многих представление об искусственном разуме формируется именно таким.

Ответим рационально на вопросы, связанные с далекими перспективами развития ИИ.

Цель ИИ — поместить человеческий разум в компьютер?

Нет, это не так. Даже теоретически подобная ситуация не так уж невероятна. Искусственные нейросети создаются по образу человеческого мозга, хотя и в очень упрощенном виде. Может быть, однажды станет возможно просканировать все разделы мозга живого человека, составить «карту» его нейронов и синаптических связей и воспроизвести ее копию в компьютере. От такой скопированной нейросети можно ожидать не только разумного поведения — она буквально будет двойником человека, сможет осознавать себя, принимать решения и совершать поступки, как он. Скопируются даже воспоминания. Теоретически, можно будет поместить такую нейросеть в искусственное тело (в робота), и тогда человек — копия его сознания — сможет жить практически вечно.

На практике осуществить такой перенос будет невероятно сложно: нет технологий, которые позволили бы «прочитать» живой мозг и создать его «карту». И мы пока очень далеки от создания искусственной нейросети, которая была бы столь же мощной, как мозг.

ИИ стремится достичь человеческого уровня интеллекта?

Цель ИИ — помогать людям и брать на себя сложные или рутинные задачи. Для этого ему вовсе не обязательно поддерживать беседы на философские темы или сочинять поэмы. 

Тем не менее, если искусственный интеллект однажды сможет достичь уровня человеческого мышления, это будет важной вехой для цивилизации. Мы получим дельного и умного помощника — и сможем по праву гордиться тем, что это творение наших рук

Когда искусственный интеллект достигнет человеческого уровня?

Мы успешно создаем сравнительно небольшие нейросети, способные распознать голос или обработать изображение. Никакой ИИ пока не обладает такой же пластичностью, как наш мозг. 

Человек может сегодня заниматься музыкой, а завтра взяться за программирование на C++ — благодаря невероятной сложности мозга. В нем 86 миллиардов нейронов и бесчисленное количество синаптических связей между ними. 

Искусственным нейросетям пока далеко до этих показателей: у них от нескольких тысяч до миллионов нейронов. Есть технические ограничения на размеры нейросетей: даже суперкомпьютеры не «потянут» нейросеть, сопоставимую по масштабам с человеческим мозгом. Не говоря о том, что ее обучение будет нетривиальной задачей. 

Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?

«Мощность» интеллекта связана не со скоростью вычислений, а со сложностью нейронной сети. Человеческий мозг пока превосходит по мощности любую искусственную нейросеть, несмотря на то что скорость процессов в нем существенно ниже, чем в компьютерах. 

Искусственные нейронные сети состоят из отдельных нейронов, которые группируются в слои. Два внешних слоя служат «входом», на который подается исходная информация, и «выходом», с которого считывается результат. Между ними могут располагаться от одного до нескольких десятков, а то и сотен, промежуточных слоев из нейронов. Причем каждый нейрон в слое соединен с множеством других в предыдущем и следующем слоях. 

Чем сложнее устроена сеть, чем больше в ней слоев и нейронов, тем более масштабные и серьезные задачи она может выполнять. 

Может ли нейросеть развиваться естественным путем?

Разберемся, вероятно ли, что ИИ сможет получать опыт и обучаться естественно, как ребенок. Человеческий разум формируется под воздействием множества факторов. Мы получаем информацию о внешнем мире благодаря органам восприятия — наблюдая, осязая, пробуя на вкус. Взаимодействуя с окружающей средой, получаем жизненный опыт, знания о свойствах мира, социальные навыки. Наш мозг постоянно совершенствуется и физически меняется, наращивая новые синаптические связи и «прокачивая» существующие.

Если мы сумеем создать нейронную сеть, достаточно сложную, чтобы она могла развиваться подобным образом, и снабдим ее «органами чувств» — видеокамерой, микрофоном и подобным, — возможно, спустя время она сможет приобрести «жизненный опыт». Но это дело далекого будущего.

Как творят нейросети?

Как же именно нейросети создают музыку? Общий принцип заключается в том, что нейросеть «смотрит» на огромное количество примеров и учится генерировать что-то похожее. В основе таких алгоритмов обычно лежат автокодировщики и генеративно-состязательные нейросети (Generative Adversarial Network, GAN).

Автокодировщик — это нейросеть, которая учится представлять сложный и многомерный набор данных в «упрощенном» виде, а затем из этого упрощенного представления снова воссоздать исходные данные. То есть модель генерации музыки на основе автокодировщика сначала сжимает необработанный звук в пространство меньшей размерности, отбрасывая некоторые из несущественных для восприятия битов информации. Затем мы обучаем модель генерировать звук из этого сжатого пространства и повышать качество до исходного звукового пространства.

Генеративно-состязательную нейросеть метафорично можно представить как работу «фальшивомонетчика» и «следователя». Задача «фальшивомонетчика», или генеративой модели нейронной сети (generator, G), — создать из шума реалистичный экземпляр данных, например, изображение лица или, в нашем случае, музыкальную последовательность. «Следователь», или дискриминативная модель (discriminator, D) пытается отличить реальный экземпляр данных (настоящую фотографию лица или настоящую музыкальную мелодию) от «фальшивой», созданной генератором. И так, соревнуясь друг с другом, обе модели совершенствуют свои «навыки», в результате чего генеративная модель обучается создавать очень правдоподобные примеры данных.

Для обучения модели Jukebox использовал базу данных из 1,2 млн песен (600 тыс. из которых на английском языке), которая включала как сами композиции, так и тексты песен и метаданные — исполнителя, жанр и ключевые слова.

Подготовка

NewРисунок 1: создание нового проектаAICreate ProjectРисунок 2: экран настройки проектаAssetsAssetsCreate → FolderMaterialsScriptsРисунок 3: создание новой папкиAssetsРисунок 4: окно Assets.HierarchyCreate → 3D Object → PlaneРисунок 5: создание объекта Plane.FloorX ScaleZ ScaleInspectorFloorРисунок 6: задание свойств объекта Floor.FloorMaterialsAssetsAssetsCreate → MaterialРисунок 7: создание нового материалаFloorРисунок 8: материал Floor.InspectorFloor
FloorHierarchyMesh RendererMaterialsРисунок 11: подготовка к изменению материала.FloorAssetsElement 0Mesh Renderer InspectorРисунок 12: задание материала Floor в качестве материала объекта Floor.FloorCreate → 3D Object → PlaneWallFloorX ScaleZ Scale

WallMain CameraY PositionZ PositionX Rotation Рисунок 13: настройка объекта камеры.Hierarchy Create → 3D Object → SpherePlayerAdd Component InspectorРисунок 14: добавление нового компонента.RigidbodyRigidbodyRigidbodyPlayerРисунок 15: добавление компонента Rigidbody.TagInspectorPlayerРисунок 16: задание нового тэга.FloorX positionY PositionZ positionРисунок 17: размещение игрока.HierarchyCreate → 3D Object → CubeGuardRigidbodyNavMesh AgentAdd ComponentInspectorInspectorGuardРисунок 18: объект Guard в окне Inspector.Рисунок 19: Размещение объекта Guard.GuardGuardHierarchyCreate → 3D Object → SphereLookerLookerTransformInspector

• Scale Xна 9.
• Scale Y на 0.5.
• Scale Z на 9.

LookerРисунок 20: размещение объекта Looker.LookerMaterialsAssetsLookerLookerРисунок 21: объект Looker с новым материалом.GuardWindowWindow → NavigationNavigationРисунок 22: окно Navigation.FloorHierarchyNavigationNavigation StaticРисунок 23: Navigation Static.BakeРисунок 24: переключение на меню Bake.BakeBakeРисунок 25: создание нового навигационного меша.Рисунок 26: текущая сцена с добавленным навигационным мешем.AssetsCreate → C# ScriptPlayerGuardLookerРисунок 27: создание нового скрипта.ScriptsAssetsРисунок 28: папка Scripts.PlayerPlayerAssets

Почему конкурсы пения и танцев вытесняют из прайм-тайм интеллектуальные конкурсы?

Потому что такие передачи, как “Что, Где, Когда?” построены на вопросах, найти ответы на которые можно в интернете. В этом машина по сути уже обогнала человека. Напротив, в области танцев или песен машина пока далеко позади. Кстати, сто лет назад главным мерилом интеллекта было умение считать в уме сложные математические примеры — на сложение, вычитание, деление и подобные.. В середине XX века интерес к таким людям резко упал — когда появился калькулятор, способный делать эти расчёты намного быстрее и точнее человека. Калькулятор практически убил интерес к возможностям Человека быстро считать, а сейчас интернет уменьшает интерес к людям-эрудитам. Действительно, какой смысл помнить огромные объёмы данных, если их помнит компьютер и легко выдаёт человеку по требованию? Сейчас на первое место выходит вопрос умения эти данные обрабатывать, делать правильные выводы. И в этом пока ИИ сильно отстаёт от человека. Здесь без логики не обойтись.

AI ИСПОЛЬЗУЕТСЯ В КАЧЕСТВЕ UX-КОМПОНЕНТА

Одним из наиболее очевидных способов разработки веб-проекта, с помощью которых искусственный интеллект меняет ландшафт современного веб-дизайна, является превращение инструментов ИИ в стандартные компоненты веб-дизайна. Большинство компаний, предоставляющих услуги по разработке сайтов, используют чат-ботов на своем веб-сайте. Чат-боты делают бизнес и бренды более доступными для посетителей, используя беседу в качестве инструмента для конверсии. Современные чат-боты используют системы обработки естественного языка, которые ведут содержательные беседы с посетителями. Кстати, поговорите с нами!

Объединение поддеревьев

Selectorуспешно выполняетсяBT_MuffinSelectorRoot

• Attack: Selector запустит первым поддерево атаки. Если все задачи выполнены успешно, то Sequence тоже завершится успешно. Selector обнаружит это и остановит выполнение. Благодаря этому поддерево случайного движения выполняться не будет.
• Roam: селектор попытается сначала выполнить поддерево атаки. Если Enemy не задан, то MoveTo завершится неудачей. Поэтому Sequence тоже завершится неудачей. Поскольку поддерево атаки завершилось неудачно, Selector выполнит следующий дочерний элемент, то есть поддерево случайного движения.

Play
Enemyдекораторы (decorators)

2017: Нейросеть научили писать стихи определенного жанра и на любую тему

Исследователи Facebook AI Research (подразделения , занимающегося разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта), в начале июля 2017 года представили новый подход к автоматическому написанию поэзии. Созданная система нейросетей умеет писать стихи определенного жанра и на любую тему, практически неотличимые от тех, которые мог бы написать человек. Однако главная цель поэзии — передача мыслей и чувств через образные средства языка — по-прежнему остается недоступной для искусственного интеллекта.

У любого поэтического произведения есть два важных компонента: форма и содержание. Форма выражается в метрических характеристиках стиха: ритме и рифме; содержание отвечает за наполненность стихотворения — лексические и образные средства, используемые для того, чтобы передать определенную мысль.

Может ли компьютер сочинять настоящие стихи? До недавнего времени считалось, что нет, однако нейросеть, созданная в Facebook AI Research, практически научилась это делать

Авторы нового исследования предложили две модели, которые основываются на уже существующих языковых нейросетях. Первая модель извлекает из обучающей выборки и форму, и содержание стихотворения, и дает на выходе произведение определенного стихотворного жанра. Такая модель была обучена на небольшой (300 тыс. слов) выборке сонетов и смогла создать произведение, написанное пятистопным ямбом (размером, традиционным для сонета на английском языке).

Однако у такой модели есть одно важное ограничение: она может создавать произведения только той поэтической формы, которая была представлена ей в выборке для обучения

Принимая это во внимание, исследователи предложили другой подход, который заключается в использовании порождающей состязательной сети, одна часть которой (генератор) отвечает за содержание, а другая (дискриминатор) — за форму

Модель автоматического стихосложения обучили на большой выборке поэтических произведений (7,56 млн слов) самых разных жанров. Затем ученые поставили эксперимент: они взяли стихотворения, созданные нейросетью, смешали их с забавно-абсурдными стихами реальных поэтов и предложили семидесяти читателям определить, кто написал то или иное стихотворение — человек или компьютер. Респонденты правильно установили авторство людей в 51,4% случаев; в случае с компьютерной поэзией эта доля составила 53,8%.

Респондентам также необходимо было отметить по пятибалльной шкале «читабельность» стихов («Насколько представленный фрагмент легок для прочтения?»), их эмоциональность («Насколько данный фрагмент пробуждает в вас эмоции?») и красоту («Насколько данный фрагмент приятно читать?»). Оказалось, что самыми «человеческими», эмоциональными и красивыми стихотворениями респонденты посчитали именно те, которые были созданы компьютером.

Вот, например, одно из четверостиший, использованных в эксперименте:

How dreary to be somebody,

How public like a frog

To tell one’s name the livelong day

To an admiring bog.

Смысл стихотворения кажется темным. Словосочетание admiring bog («восхищающаяся трясина») выглядит абсурдно, и в чем именно выражается публичность лягушки? Однако написано оно не компьютером. Автор этого четверостишия — Эмили Дикинсон («I’m nobody! Who are you?»).

А вот другой пример, использованный при опросе респондентов:

The frozen waters that are dead are now

black as the rain to freeze a boundless sky,

and frozen ode of our terrors with

the grisly lady shall be free to cry.

В этом отрывке проглядывается понятная читателю метафора зимы как смерти и страха. Стихотворение мрачное, оно наполнено различными сравнительными средствами и кажется достаточно эмоциональным, однако написал его компьютер.

Несмотря на то, что работа новой нейросети приблизила искусственный интеллект к настоящему поэтическому творчеству, до настоящих поэтов ему пока что далеко.

Ознакомиться с работой нейросети и оценить ее можно на сайте neuralpoetry.getforge.io.

Рынок технологий искусственного интеллекта

Ожидается, что рынок к 2025 году вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста — 36,62%. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании.

Процессоры для ИИ

Современные задачи ИИ требуют мощных процессоров, которые могут обрабатывать огромные массивы данных. Процессоры должны иметь доступ к большим объемам памяти, также устройству необходимы высокоскоростные каналы передачи данных.

В России

В конце 2018 года в России запустили серию серверов «Эльбрус-804», показывающих высокую производительность. Каждый из компьютеров оснащен четырьмя восьмиядерными процессорами. С помощью данных устройств можно выстроить вычислительные кластеры, они позволяют работать с приложениями и базами данных.

Драйверами и лидерами рынка являются две корпорации — Intel и AMD, производители самых мощных процессоров. Intel традиционно концентрируется на выпуске машин с более высокой тактовой частотой, AMD ориентирована на постоянное увеличение числа ядер и обеспечение многопоточной производительности.

2013: Запуск сервиса «Яндекс.Автопоэт»

Специалисты Яндекс и проводили активные исследования, направленные на обучение машины поэзии. Сервис «Яндекс.Автопоэт», который был создан в декабре 2013 года, уже на протяжении нескольких лет составляет стихотворные строки на основе запросов пользователей и новостных заголовков. Для этих целей робота специально научили определять стихотворные размеры и рифмовать строчки между собой. Ознакомиться с полным списком произведений Автопоэта можно здесь. Один из примеров его стихотворений (орфография и пунктуация сохранены):

Эхо самарской полиции,

евро теряет позиции,

Курску грозит затопление,

доллар продолжил падение

Заключение

• алгоритмы по оптимизации, включая восхождение по холмам, градиентный спуск и генетические алгоритмы
• состязательные алгоритмы поиска/планирования (minimax и alpha-beta pruning)
• методы классификации (перцептроны, нейронные сети и машины опорных векторов)
• системы для обработки восприятия и памяти агентов
• архитектурные подходы к ИИ (гибридные системы, подмножество архитектур и другие способы наложения систем ИИ)
• инструменты анимации (планирование и согласование движения)
• факторы производительности (уровень детализации, алгоритмы anytime, и timeslicing)

раздел со статьями и туториалами по ИИфорумAiGameDev.comThe GDC VaultAI Game Programmers GuildAI and GamesGame AI Pro: Collected Wisdom of Game AI ProfessionalsGame AI Pro 2: Collected Wisdom of Game AI ProfessionalsGame AI Pro 3: Collected Wisdom of Game AI ProfessionalsAI Game Programming Wisdom 1AI Game Programming Wisdom 2AI Game Programming Wisdom 3AI Game Programming Wisdom 4

Похожие записи:

Справка с места работы от ип — образец заполнения (2021) Топ-10 киберспортивных игр по прибыльности за первые 5 месяцев 2019 года Аутсорсинг Услуга резервирования расчётного счёта для ип и ооо онлайн 5 вдохновляющих историй бизнесменов и лидеров, которым когда-то отказали Организация потребительского кооператива: членство, устав, формирование капитала