Компьютер с искусственным интеллектом

+7 (499) 444-90-36 Отдел заботы о пользователях

Москва, Ленинский проспект, дом 6, строение 20

Участник Skolkovo
Премии Рунета 2018, 2019, 2020

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является. математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Принципы ИИ

Прежде чем описываться технологические принципы, без которых немыслимо развитие искусственного интеллекта, стоит познакомиться с этическими законами робототехники. Их в 1942 году вывел Айзек Азимов в своём романе «Хоровод»:

Робот или система с искусственным интеллектом не может навредить человеку своим действием или же своим бездействием допустить, чтобы человеку был приченен вред.
Робот должен повиноваться приказам, которые получает от человека, кроме тех, которые противоречат Первому закону.
Робот должен заботиться о своей безопасности, если это не противоречит Первому и Второму Законам.

До выхода в свет романа Азимова, искусственный интеллект ассоциировался с образом Франкенштейна Мэри Шелли. Искусственно созданное подобие человека с разумом восстает против людей. Эту же страшилку перенесли и в знаменитый блокбастер Голливуда «Терминатор».

Интересен факт, что в 1986 году Айзек Азимов дописал еще один пункт к законам робототехники. Писатель предпочел назвать его «нулевым»:

0. Робот не может навредить человеку, если только не докажет, что в конечном итоге это (вред) будет полезно для всего человечества.

Разобравшись с этическими законами, перейдем к технологическим принципам искусственного интеллекта:

Кроме того, трудно представить существование искусственного интеллекта без мощных графических процессоров, которые являются сердцем интерактивной обработки данных. Для интеграции ИИ в различные программы и устройства необходима технология API – программные интерфейсы приложений. Используя API можно без труда добавлять технологии искусственного интеллекта в любые компьютерные системы: домашняя безопасность, умный дом, оборудование на ЧПУ и прочее.

Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта

Основные функции такого ПО включают машинное обучение, распознавание речи и голоса, виртуальный помощник. Для определения лучших представителей ИИ был отобран ряд основных критериев.

Распространённость.
Простота внедрения.
Эффективность в использовании.
Перспектива дальнейшего развития.

ИИ в сочетании с машинным обучением используется для предоставления пользователям необходимой эффективности и упрощения (в том числе удешевления) бизнес-процессов.

Google и его цель создать искусственный интеллект

Приобретение DeepMind в январе не было первым шагом Google в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Недавнее обновление поиска Hummingbird сделало Google «более человечным» — поисковые запросы учитывают контекст, подобно человеческому мозгу.

Приложение Google Now использует «интеллектуальный анализ» для прогнозирования того, что пользователи Android будут делать дальше, предлагая соответствующую помощь и информацию на каждом этапе еще до того, как пользователь попросит.

Также Google наняла футуролога Рэя Курцвейла на пост технического директора в 2012 году. Курцвейл известен своим громким заявлением, что через 30 лет люди получат возможность загружать свое сознание в компьютеры и обретут цифровое бессмертие. Также Курцвейл утверждает, что мы сможем обновить биологические части своего тела, заменив их механическими, уже в 2100 году.

На прошлой неделе калифорнийский техногигант объявил, что объединяется с двумя оксфордскими командами по разработке искусственного интеллекта для улучшения понимания машинами людей, систем визуального распознавания и разработки глубокого обучения.

За этим объявлением последовало еще одно: Google также разрабатывает сверхбыстрые «квантовые» чипы по образцу человеческого мозга, чтобы сделать поиск и программное обеспечение более интуитивным.

«В наши дни изучение искусственного интеллекта представляет собой захватывающий процесс, мы наблюдаем прогресс по всем фронтам, включая распознавание образов и понимание естественного языка, — написал Демис Хассабис, соучредитель DeepMind и вице-президент по инженирингу Google в своем блоге. — Мы рады объявить о сотрудничестве с Оксфордским университетом, который ускорит процесс развития Google в этой сфере».

Профессора Нандо де Фрейтаз, Фил Блансом, Эдвард Грефенстетт и Карл Мориц Герман в начале этого года объединились для создания Dark Blue Labs, которая будет заниматься исследованием того, как можно помочь машинам лучше понимать людей, а точнее что пользователи им говорят.

Также к команде DeepMind присоединились Карен Симонян, Макс Ядерберг и Эндрю Циссерман, эксперты в системах компьютерного зрения. Их цель — улучшить систему визуального распознавания образов с использованием глубокого обучения.

Симонян и Циссерман разработали одну из систем-призеров в ходе соревнования ImageNet 2014. DeepMind наняла всех семерых. Три профессора также будут по совместительству тратить часть своего времени на работу в Оксфордском университете.

Apache PredictionIO

Apache PredictionIO немного отличается от другого программного обеспечения, представленного выше, потому что это сервер машинного обучения с открытым исходным кодом, но это не означает, что упоминать его не стоит. Он построен на основе удивительного стека с открытым исходным кодом, предназначенного для разработчиков и специалистов по обработке данных, для создания самых предсказательных движков для задач машинного обучения.

Проверьте, что именно вы можете сделать, используя Apache PredictionIO:

Вы сможете быстро создать и развернуть движок в виде веб-службы с различными настраиваемыми шаблонами.
Вы получите возможность отвечать на запросы в режиме реального времени.
Сервис позволяет систематически оценивать и настраивать больше вариантов двигателей.
Вы также сможете унифицировать данные с большего количества платформ в режиме реального времени для прогнозной аналитики.
Вы можете ускорить моделирование машинного обучения с помощью процессов и готовых мер оценки.

Apache PredictionIO может быть установлен на ваш компьютер под управлением Windows как полный стек машинного обучения. Это упростит и ускорит управление масштабируемой инфраструктурой машинного обучения. Это, очевидно, больше подходит для опытных пользователей и разработчиков, но это, без сомнения, один из самых сложных серверов машинного обучения в наши дни.

Вы можете узнать более подробную информацию о Apache PredictionIO, перейдя на его официальный сайт.

Это наши пять лучших оценок для лучшего программного обеспечения для искусственного интеллекта, созданного для ПК под управлением Windows, и все они оснащены невероятно сложными и уникальными функциями и возможностями.

Прежде чем принять окончательное решение, мы рекомендуем вам посетить официальные сайты этих инструментов, чтобы узнать о них как можно больше. Таким образом, вы примете обоснованное решение на основе ваших потребностей и навыков, связанных с ИИ.