Конструктор ИИ
Можно ли собрать модель искусственного интеллекта без глубоких знаний математики и программирования?
Чат-боты на сайтах, голосовые помощники, операторы колл-центров, сортировка электронной почты — вы сталкиваетесь с ИИ каждый день. Для разработчиков понимание основ искусственного интеллекта — конкурентное преимущество. Если вы хотите не просто использовать, но и развивать технологии ИИ, пройдите наш тест. Впереди задания, которые покажут, насколько хорошо вы разбираетесь в теме. Если справитесь хорошо (или тема вас искренне заинтересует), задумайтесь об участии в профиле «Искусственный интеллект» Национальной технологической олимпиады — там вы получите ценный опыт решения AI-задач и найдете единомышленников.
Представьте, что вам нужно создать приложение на основе искусственного интеллекта для классификации котов и собак. Для начала вам следует определиться, каким направлением ИИ воспользоваться для решения этой задачи.
К какому типу искусственного интеллекта относятся современные алгоритмы ИИ?
Как называют категорию ИИ, на которой были основаны первые разработки в области ИИ?
К какому типу задач машинного обучения относится поиск объекта на изображении (иначе — автоматическое вычитание фона)?
Допустим, вы пришли к выводу, что вам подходит машинное обучение. Но это очень широкая область знаний, где для выполнения каждой задачи есть свой метод.
Какой метод машинного обучения лучше всего подходит для распознавания изображений?
Ваша идея обретает конкретные очертания. Осталось определиться с нейронной сетью.
Какие сети чаще всего используют для распознавания образов — в частности, изображений?
Как называется вид нейросетей, состоящих из комбинации двух нейронных сетей, в которой одна — дискриминатор?
Приступаем к созданию собственного алгоритма! Вы выбрали структуру нейронной сети, но возникает новый вопрос: как ее обучить?
Представим, что вы определились с выбором метода машинного обучения, который будете использовать для распознавания. Какой тип обучения вы выберете для бинарной (двухклассовой) классификации?
Для создания кода программы и расчета параметров вам понадобятся линейная алгебра, матанализ и статистика. Проверим, хорошо ли вы ориентируетесь в математике.
Умение качественно считать ошибку модели помогает лучше подстраивать ее параметры и в целом ускоряет обучение. Представьте, что функция потерь в нашей нейросети считается по среднеквадратичной ошибке. Какая формула нам нужна?
После того как ошибка нейросети была найдена, необходимо пересчитать параметры методом обратного распространения. Как еще называется этот процесс?
Наконец, вы приступили к разработке кода программы. А как у вас с навыками программирования? Не запутаетесь в символах и переменных?
Мы определили функцию ошибок и готовы запрограммировать градиентный спуск. На наши глаза попалась статья про одну из его разновидностей — стохастический градиентный спуск. В какой строчке кода используется этот подход для обновления весов?
На каком изображении представлен фрагмент кода, где вызывается функция активации?
Поздравляем, ваш результат: из
Низкий результат — всего лишь показатель того, что вам есть, чему поучиться. Например, на онлайн-курсе «Машинное обучение».
Как создать искусственный интеллект
Несколько лет назад практически у каждого школьника в кармане был собственный искусственный интеллект, который назывался «тамагочи» и пришел к нам из стран восточной Азии. Сегодня эти игрушки уже не в моде, появились более интересные развлечения, теперь своего собственного питомца, обладающего интеллектом, можно создать на страницах специализированных сайтов.
- Как создать искусственный интеллект
- Как создать искусственный язык
- АИС: что такое и где используется?
- — любой интернет-браузер;
- — регистрация на сайте iii.ru.
На этом сайте можно создать своего собственного персонажа, который зовется «инфом». Как правило, это некий персонаж, которого вы выбрали. Основное предназначение данного разумного существа вести диалоги с вами или с каким-либо другим человеком. Внешне функции «инфа» схожи с функциями обычных чат-ботов, различие лишь в том, что своего питомца необходимо создавать самому.
Вся прелесть заключается в том, что поначалу вашего знакомства с новым персонажем он покажется немного глуповатым. Т.к. это искусственный интеллект, со временем он будет умнеть, все зависит от времени, которое вы готовы затратить на своего «инфа».
После перехода на этот сайт вам будет предложено просмотреть демонстрационный ролик, что желательно сделать, т.к. вы еще не знаете, как можно создать «инфа». Затем вы можете приступить к выбору уже готово варианта или к созданию своего питомца. Для начала достаточно нажать кнопку «Хочу инфа».
Перед вами появится окно регистрации в этой системе. Вам необходимо указать свой почтовый ящик, уникальный пароль. После прочтения лицензионного соглашения нажмите на кнопку «Зарегистрироваться».
Теперь вам стали доступны все функции создания персонажа, выберите образ вашего собеседника (зверь, мальчик или девочка). Затем можно настроить внешность вашего «детища», выбрав глаза, нос, рот и одежду. Присвойте вашему герою имя и нажмите кнопку «Перейти к обучению».
Интересной особенностью этого интернет-сервиса является возможность завести много «инфов» на одном аккаунте. Для начала обучения перейдите к вкладке «Обучение» и выберите списка подходящий урок.
Весь игровой процесс сводится к постоянному обучению своего питомца, которого потом можно будет показать своим друзьям или разместить ссылку на него на сайтах социальных сетей. Для этого нажмите кнопку «Сайт инфа» и выберите сайт. На экране появится подробная инструкция по размещению ссылки на страницах выбранного сайта.
Признаки интеллекта
В научном круге бытуют разные мнения по поводу определения понятия «интеллект». Но для того, чтобы дать полное описание данного термина, нужно выделить его признаки. Понятие интеллекта включает в себя способность к обучению и умению представлять. Таким образом, мы можем сделать вывод о том, что набор знаний при формировании интеллекта не нужен. Важной составляющей искусственной системы может стать способность учиться. Давайте подробнее рассмотрим процесс обучения ребенка. Стоит уделить внимание процессу освоения языка и его понимания, а также тому, как человек начинает общение. Смысловая составляющая языка понятна ребенка не сразу. Слыша слово в различных ситуациях, дитя постепенно улавливает его смысл. Повторение закрепляет услышанное в памяти ребенка, а далее становится возможным использования его в устной речи. Легче всего ребенку понять смысл слова «мама». С рождения он слышит такие фразы, как «давай мама поможет помыть ручки», «мама тебя любит» и т.д.
На успешность обучения влияют и другие данные. Когда мама разговаривает с дитем, она передает своей улыбкой, прикосновениями и голосом любящее отношение к ребенку. Благодаря этому, новая и информация усваивается легче и результативнее. Если сразу же у ребенка не получается сказать «мама», родитель терпеливо ждет и знает о важности отношения. Маленький человек обучается методом проб и ошибок, старается и действует. Задача матери на данном этапе в том, чтобы проявить искреннюю любовь и поддержку. Важно, чтобы родитель помогал ребенку исправлять ошибки в произношении. Так процесс освоения речи будет эффективней. В последующем ребенок начинает обучаться не только у родителей, но и во взаимодействии с окружающими людьми. Это принцип построения личности.
Не нашли что искали?
Просто напиши и мы поможем
Рассматривая роль воображения, можно отыскать множество различных примеров. Человек проявляет фантазию практически во всех жизненных сферах. К продуктам воображения относят, например, деятельность писателей-фантастов. Но наблюдения за процессом изобретения нового проводились и в животном мире. Так, сорока меняет свой привычный способ действия, когда ей необходимо запастись едой. Исследователи наблюдали за группой сорок. Одна из птиц закопала пищу, но позже вернулась и перепрятала ее. Она так сделала, поскольку в первый раз была не сама. Подобное поведение может говорить про умение сороки моделировать ситуацию по типу «а что, если…».
Подводя итог, можно сказать о том, что воображения является процессом моделирования ситуации на основе уже имеющихся данных.
Интеллект требует активного участия человека в процессе познания, отражая его способность учиться и анализировать информацию извне. А значит, к данному понятию не относятся заранее изученные реакции.
Интересно, что в процессе восприятия реальности существенную роль играет память. Познавая окружающую реальность, в памяти человека происходит поиск похожей информации. Если ничего подобного не обнаруживается, то образ привязывается к уже имеющимся знаниям. Восприятие и познание являются субъективными процессами, которые опосредуются деятельностью человека и последовательностью обучения. Наша память выбирает из окружающей действительности первичные данные, на основе которых могут строиться более сложные образы. Сначала для ребенка открываются свойства окружающего мира, образы матери, отца, близких людей.
Если дать определение понятиям памяти и воображения на основе изложенной выше информации, можно сказать так: память — это то, где сохраняются новые образы. Основа данного процесса заключается в построении связей между уже известным и новым. Воображение же помогает человеку выстроить незавершенный образ.
Когда мы получим настоящий искусственный интеллект
Еще одной сложнейшей преградой является понимание того, как искусственный интеллект будет приходить к своим выводам при решении задач. Нейронные сети, как правило, непроницаемы для наблюдателя. Несмотря на то, что мы знаем, как они собраны и как по ним проходит информация, те решения, которые они принимают, обычно остаются вне объяснений.
Отличным примером этой проблемы служит эксперимент Политехнического университета Виргинии. Исследователи создали для нейронной сети систему слежения, которая записывает, с каких пикселей цифрового изображения компьютер начинает свой анализ. Исследователи показали нейронной сети изображения спальни и задали ей вопрос: «Что висит на окнах?». Машина, вместо того чтобы сразу посмотреть на окна, начала анализировать изображения, начиная с пола. В поле ее зрения попала кровать и машина дала ответ: «на окнах висят шторы». Ответ оказался правильный, но только потому, что система была «научена» работе с ограниченным объемом данных. На основе показанной картинки нейронная сеть сделала вывод, что если на фото изображена спальня, то на окнах, вероятнее всего, должны быть шторы. Поэтому, когда в поле ее зрения попала деталь, которая обычно присутствует в любой спальне (в данном случае кровать), она не стала анализировать изображение дальше. Она, возможно, даже не видела эту кровать, она видела шторы. Логично, но очень уж поверхностно и притянуто. Кроме того, во многих спальнях нет штор!
Технология отслеживания является лишь одним из инструментов, которые могут помочь нам понять, что побуждает машину к принятию того или иного решения, однако есть более подходящие методы, которые позволят добавить больше логики и глубокого анализа системам машинного обучения. Профессор когнитивной робототехники Имперского колледжа Лондона Мюррей Шанахан считает, что наиболее лучшим вариантом решения проблемы является пересмотр старомодной парадигмы ИИ – символического ИИ, или GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence, «старого доброго искусственного интеллекта»). Его парадигма сводится к тому, что абсолютно любую задачу можно разбить на базовые логические элементы, где каждое слово является лишь сложным набором простых символов. Путем комбинирования этих символов — в действиях, событиях, объектах и так далее, — можно синтезировать мышление. Только подумайте, что такие наработки велись еще в те времена, когда компьютеры представляли собой гигантские коробы размером с комнату, работающие на магнитной пленке (работы начались в середине 50-х и велись до конца 80-х годов прошлого века).
Если вам интересны новости науки и технологий, подпишитесь на нас в Google Новостях и Яндекс.Дзен, чтобы не пропускать новые материалы!
Предложение Шанахана заключается в комбинировании символических описаний GOFAI и технологий глубинного обучения. Это позволит не просто скармливать подобным системам новую информацию и ждать, пока они выведут на основе этой информации определенные шаблоны поведения и решений задач, подход Шанахана призван наделить подобные системы отправными точками к пониманию мира. Это, по его мнению, не только решит проблему прозрачности ИИ, но также и проблему передаваемого обучения, описанную Хадселлом.
«Вполне можно сказать, что Breakout очень похожа на Pong, потому что в обоих случаях используются «платформы» и «мячи», однако с точки зрения человеческого восприятия и логики – это две совершенно разные игры. И делать параллели между ними фактически невозможно. Это как пытаться соединить структуру атома и структуру всей Солнечной системы».
Шанахан и его коллеги из Имперского колледжа Лондона в настоящий момент работают над созданием нового метода машинного обучения (который они называют глубоким символическим стимулированным обучением) и уже успели опубликовать результаты некоторых небольших экспериментов. Метод по-прежнему находится в своем зачаточном состоянии, и поэтому сложно пока говорить о том, будет ли он масштабироваться для более крупных систем, работающих с различными типами данных. Тем не менее шансы на то, что этот метод перерастет в нечто большее, все же имеются. В конце концов, глубинное обучение всегда являлся самой нудной и скучной частью сферы разработок ИИ до тех пор, пока исследователи не нашли способ быстрого доступа к данным и не обзавелись огромной вычислительной мощностью. Вполне возможно, пришло время вернуться к старым парадигмам ИИ и попробовать их в новой среде.
Стадия 5. Работа
Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:
И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.
В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
Заменит ли ИИ нас с вами
Искусственный интеллект превосходит человека в решении задач, которые связаны с анализом больших данных, чёткой логикой и необходимостью запоминать большие объёмы информации. Но в творческих конкурсах человек пока выигрывает у ИИ.
Возможно, потому, что восприятие творчества субъективно. А в шахматной партии или биржевой торговле можно двигаться к конкретным результатам.
Безусловно, ИИ меняет наш мир и находит всё новые применения. Наша задача – использовать его во благо, разрабатывать правила регулирования ИИ-систем и передавать системам опыт, накопленный за тысячелетия существования человечества.
В закладки
Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее. Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел. ? Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store. Что представляет собой искусственный интеллект Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую.
