Искусственные синапсы - путь к созданию "разумных" биологических компьютеров

СинапсЧеловеческий мозг является самым эффективным и очень мощным компьютером естественного происхождения. И совершенно неудивительно то, что множество исследователей занимаются разработкой компьютеров, принципы работы которых основаны на принципах работы мозга. Нейронные сети, системы искусственного интеллекта, способные к самообучению, являются самыми близкими к мозгу моделями, которые мы имеем на сегодняшний день. А ученые из Стэнфордского университета, также работающие в данном направлении, пошли несколько иным путем, они создали органический искусственный синапс, появление которого делает нас на шаг ближе к появлению "разумных" биологических компьютеров.
 | Опубликовано Electronic | Подробнее | Комментарии: 1

Использование искусственных нейронных сетей позволяет получать более четкие снимки далеких космических объектов

Низкокачественное и восстановленное изображениеВозможности даже самых современных телескопов, которые являются основным видом астрономических инструментов, ограничены размерами их апертуры, диаметром их линз или зеркала. Чем больше апертура телескопа, тем больше света попадает в его объектив и тем более высококачественные снимки он может сделать. Однако, исследователи из Швейцарского федерального технологического института (Swiss Federal Institute of Technology, ETH) в Цюрихе нашли способ, позволяющий преодолеть фундаментальные ограничения, определяемые так называемой теоремой Найквиста-Шеннона (теорема Котельникова), а заключается этот способ в использовании двух конкурирующих искусственных нейронных сетей, прошедших через процесс специализированного предварительного обучения.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 2

Создана система искусственного интеллекта, позволяющая автомобилям-роботам ориентироваться по картам

Ориентация автомобиля на картеСогласно имеющимся прогнозам к 2035 году на дорогах во всем мире будет находиться около 21 миллиона автомобилей-роботов. Для повышения уровня безопасности движения эти автомобили должны будут обмениваться данными друг с другом и с облачными сервисами, на плечи которых ляжет задача координации и управления дорожным движением в целом. В настоящее время уже ведутся разработки подобных систем и основной из проблем, с которой сталкиваются разработчики, является то, что каждый автомобиль в каждый момент времени должен знать свое местоположение и иметь привязку к карте с точностью не хуже 10 сантиметров.
 | Опубликовано Transporter | Подробнее | Комментарии: 1

Физики создали модель сложной квантовой системы при помощи искусственной нейронной сети

Моделирование квантовой системыГруппа ученых-физиков из Швейцарского федерального технологического института (Swiss Federal Institute of Technology, ETH) разработала метод, позволяющий использовать искусственную нейронную сеть для моделирования некоторых из характерных свойств квантовой системы, состоящей из нескольких объектов, и определения волновой функции этой системы. И для того, чтобы получить возможность сделать все вышеупомянутое, ученым пришлось решить ряд сложных проблем, с которыми сталкивались и другие ученые, работающие в данном направлении.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 0

Оптические нейронные сети - основа сверхбыстрых и сверхмощных систем искусственного интеллекта

Фотонная нейронная сетьОдно дело создать компьютеры, которые подражают функционированию мозга человека, а заставить их реально работать на тех же самых принципах - это задача намного более сложная. Обычные нейронные сети, на базе которых строятся почти все современные системы искусственного интеллекта, состоят из цифровых нейронов, набора параметров в памяти компьютера и соответствующих им блоков программного кода. И быстродействие таких нейронных сетей ограничено параметрами компьютерной системы, которая, в большинстве случаев должна обладать достаточно высокой вычислительной мощностью. Решение этой проблемы предлагают исследователи из Принстонского университета и этим решением, по их мнению, являются фотонные нейронные сети.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 0

Искусственный интеллект написал новогоднюю песню, проанализировав изображение наряженной новогодней елки

Текст песниИсследователи из университета Торонто (University of Toronto) разработали систему искусственного интеллекта, способную, после соответствующего обучения самостоятельно написать песню на основе данных анализа загруженного ей изображения. И эта нейронная сеть уже написала новогоднюю песенку после того, как ей был "скормлен" снимок наряженной новогодней елки.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 3

Обучение искусственного интеллекта людьми дает лучшие результаты, чем его самостоятельное самообучение

Анализ прически человека"Эй, Siri (Cortana)! Как тебе нравится моя прическа?". Ваш смартфон или компьютер в недалеком будущем будет в состоянии дать вам более точный и правдивый ответ на этот вопрос благодаря использованию нового алгоритма машинного обучения, разработанного исследователями Пархэм Аараби (Parham Aarabi) и Венжи Гуо (Wenzhi Guo) из университета Торонто. Этот алгоритм, в отличие от других самообучающихся алгоритмов искусственного интеллекта, обучается по инструкциям и на примерах, предоставляемых ему людьми. За счет этого он выигрывает в точности своей работы на 160 процентов по сравнению с другими алгоритмами, более того, точность работы обученного людьми алгоритма на 90 процентов выше, чем точность работы этого же самого алгоритма, прошедшего через процедуру самостоятельного обучения.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 9

Нейронные сети компании Google разработали свою собственную систему шифрования данных

Компьютеры нейронных сетейВ настоящее время в распоряжении компании Google имеется три достаточно сложные нейронные сети, которые получили условные имена Элис, Боб и Ева, и все три сети уже прошли через процесс предварительного обучения оптимизации и усовершенствования их коммуникационных возможностей. Основной задачей, решаемой этими сетями, является передача одной из них защищенного сообщения, которое должно быть успешно расшифровано двумя другими сетями. Но самым интересным является то, что через некоторое время нейронные сети совместными усилиями разработали и начали использовать свою собственную систему шифрования данных.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 6

Искусственный интеллект Google DeepMind учится использовать дополнительную память

МетрополитенКомбинируя сложную математическую обработку данных с возможностями искусственных нейронных сетей, исследователи подразделения компании Google DeepMind создали то, что можно считать одной из первых реализаций универсальных нейроморфных компьютеров. Эта гибридная "умная" машина уже может самостоятельно находить решения достаточно сложных задач, к примеру, определять оптимальный маршрут в метрополитене, не имея в своем распоряжении полной и подробной схемы.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 0
10 октября 2016 | Робототехника

Компания Google обучает роботов обучать других роботов

Дверь и роботРоботы, обученные или обучившиеся сами выполнять некоторые действия, способны поделиться своим опытом с другими роботами, просто передав представленную в соответствующем виде информацию по сети. Данное понятие является основой так называемой "облачной робототехники", области, активно развиваемой сейчас специалистами компании Google. И практическое применение указанного выше принципа позволит роботам обмениваться своим опытом и навыками, благодаря чему каждому роботу не придется заново проходить процесс обучения при постановке ему совершенно новой задачи.
 | Опубликовано RoboMan | Подробнее | Комментарии: 4

Компания Microsoft устанавливает рекорд по точности работы системы распознавания естественной речи

Распознавание речиНа международной конференции "Interspeech", посвященной проблемам и технологиям голосового общения, представители компании Microsoft объявили о том, что созданная ими новая система распознавания естественной речи продемонстрировала самый низкий на сегодняшний день уровень совершаемых ошибок. Испытания точности работы этой системы производились при помощи стандартного для этого теста 2000 Switchboard, разработанного в свое время специалистами американского Национального института стандартов и технологий (National Institute of Standards and Technology, NIST). На этом тесте система Microsoft показала уровень ошибочного распознавания в 6.3% WER (word error rate), сместив с первого места пьедестала почета систему компании IBM, точность работы которой составляет сейчас 6.6% WER.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 2

Google обучила искусственный интеллект говорить на естественном языке

Синтез речиСпециалисты подразделения DeepMind компании Google, занимающегося разработкой и исследованиями, связанными с искусственным интеллектом, разработали новую систему под названием WaveNet, позволяющую системам искусственного интеллекта разговаривать на языке, максимально приближенным к естественному человеческому языку. В рамках этого проекта реализован качественно новый подход к синтезу речи, который работает за счет базы данных анализа звуковых волн человеческого голоса вместо того, чтобы сосредоточиться на интерпретации и имитации естественного языка.
 | Опубликовано Astronaut | Подробнее | Комментарии: 5

Исследователи создали робота-хищника, который преследует свою добычу при помощи цифрового зрения

ХищникГруппа ученых из института Нейроматики (Institute of Neuromatics) Цюрихского университета, Швейцария, снабдили систему искусственного интеллекта на базе нейронной сети динамикой движений и повадками вышедшего на охоту хищника, выслеживающего свою добычу. Все вышесказанное звучит, словно сюжет какого-нибудь зловещего научно-фантастического произведения, но швейцарские исследователи утверждают, что это все было сделано ими только из самых лучших побуждений. Реализованная ими идея заключается в том, чтобы использовать модель процесса охоты для обеспечения наиболее эффективного восприятия роботами окружающей среды, поиска целей и возможностей следования за ними.
 | Опубликовано RoboMan | Подробнее | Комментарии: 1

Это - первая "скульптура", созданная искусственным интеллектом и распечатанная на трехмерном принтере

СкульптураМогут ли компьютеры творить произведения искусства? Это - один из основных вопросов, ответ на который ищут исследователи, занимающиеся изучением вопроса творческого потенциала систем искусственного интеллекта и пытающиеся перевести в цифровой вид творческий потенциал ведущих художников, композиторов, скульпторов и прочих творческих личностей. Не так давно мы рассказывали о проекте компании Google под названием Magenta, и о том, что его реализация начала приносить первые результаты в виде простенького музыкального произведения, составленного системой искусственного интеллекта. А некто Джоэл Леман (Joel Lehman), исследователь из IT-университета в Копенгагене (IT University of Copenhagen), попытался научить искусственный интеллект создавать трехмерные объекты, имеющие с его собственной точки зрения некоторую художественную ценность.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 3

Synthia - виртуальный полигон для обучения автомобилей-роботов

Виртуальная среда SynthiaАвтомобили-роботы, разработкой которых занимаются практически все ведущие автомобилестроители, пока еще не очень хорошо справляются со многими задачами, такими, как распознавание пешеходных и велосипедных дорожек, светофоров, дорожных знаков и т.п. Но, по мере совершенствования и обучения систем искусственного интеллекта, управляющими автомобилями-роботами, эти автомобили будут становиться все умней и безопасней, и в недалеком будущем все же наступит время, когда вы сможете забросить ноги на приборную панель, позволив автомобилю передвигаться полностью самостоятельно. Неоценимую помощь в деле обучения систем управления автомобилей-роботов может оказать Synthia, модель виртуальной, но реалистичной городской среды, разработанная специалистами из Центра компьютерного видения (Computer Vision Center) в Барселоне. Эта система может использоваться для обучения искусственного интеллекта распознаванию препятствий и поведению в различных непредвиденных ситуациях при различных погодных условиях, включая туман, дождь, снег и гололед.
 | Опубликовано Transporter | Подробнее | Комментарии: 2