Стартап Inflection AI, основанный Ридом Хоффманом из LinkedIn и Мустафой Сулейманом из DeepMind, запустил чат-бота под названием Pi, который предназначен для неформальных бесед, а не для написания кода, составления списков или написания академических эссе. 

Его можно использовать через сайт , iOS-приложение или отправив сообщение на номер +1 (314) 333-1111.

Бот в конечном итоге сможет помочь с онлайн-задачами, но на данный момент фокусируется на эмпатичных и советующих ответах пользователям. Pi контролируется, чтобы обеспечить безопасность, и в настоящее время не предоставляет ссылок или источников. 

Понимает запросы на разных языках, в том числе русском и укринском. Но отвечать пока может только на английском языке. Но при использовании встроенного переводчика в браузере это выглядит как общение полностью на нужном языке. Причем может отвечать одним из 4 голосов, но пока только на английском,

Языковая модель для Pi обучалась на Microsoft Azure и тестировалась на ограниченном круге пользователей. Конкурирующие компании по искусственному интеллекту, включая OpenAI, DeepMind и Google, сотрудничают над разработкой продукта.

Я уже с ним поработал - прикольная штука! Занимает активную позицию в разговоре, что делает "общение"  достаточно интересным. Нужно бы понять как его использовать для пользы дела...)

Продолжаю вести этот блог про искусственный интеллект

Здравствуйте, уважаемые читатели блога AI-ES!

Сегодня я хотел бы рассказать вам о моих планах на будущее. Как вы знаете, блог AI-ES уже давно существует и посвящен теме искусственного интеллекта. За это время я смог накопить значительный опыт и знания в этой области.

Итак, я принял решение продолжать вести блог AI-ES и сфокусироваться на теме искусственного интеллекта еще сильнее. Это связано с тем, что я верю в будущее этой технологии и ее потенциал для изменения мира к лучшему.

В этом блоге я буду публиковать свои мысли, обзоры, новости и статьи о самых актуальных и интересных разработках в области искусственного интеллекта. Моя цель - помочь вам понять, как искусственный интеллект может изменить мир и как вы можете использовать его для достижения своих целей.

Кроме того, я планирую добавить в блог новые разделы и функции, которые помогут вам получить еще больше пользы от чтения моих статей. Это могут быть интерактивные демонстрации, инструкции и многое другое.

Я надеюсь, что вы будете продолжать следить за моим блогом и получать от него максимальную пользу. Я буду рад получать от вас отзывы и комментарии, чтобы улучшить свои статьи и сделать их еще более интересными и полезными для вас.

Спасибо, что вы с нами, и до скорой встречи на страницах блога AI-ES!

23 мая в Одессе состоится конференция по искусственному интеллекту и большим данным

Проект GeeksLab приглашает всех 23 мая в Одессу для участия во второй технической конференции AI&BigData Lab. Мероприятие будет посвящено вопросам использования и создания технологий в области искусственного интеллекта и больших данных.

В рамках конференции в Одессе будут организованы 2 тематических потока, представлены практические примеры реализации и применения инструментов и алгоритмов в области искусственного интеллекта и big data.

Ожидается участие порядка 200 разработчиков-профессионалов из Украины и соседних стран. В роли приглашённых докладчиков — представители ІТ-компаний Noosphere, Microsoft, «Яндекс», Grammarly, Luxoft, Ciklum, Lohika, V.I.Tech, AltexSoft, ZZWolf, Softcube, DataRobot и ряда других.

Помимо докладов и общения, предусмотрен также блок технических питчей для стартапов, работающий в сфере искусственного интеллекта и больших данных. Каждая из команд получит 5 минут на презентацию проекта и 5 минут для ответов на вопросы из зала. Желающие поучаствовать в питчах и узнать отклик аудитории о проектах могут подать заявку Дмитрию Сподарцу по адресу: d.spodarets@flyelephant.net

В заключение пройдёт круглый стол докладчиков и участников конференции, где будет обсуждаться то, каким станет будущее искусственного интеллекта и BD в мире и в Украине. Также будет представлена недавно инициированная Сергеем Шельпуком Львовская исследовательская группа Szkocka (Шкоцька) research group и её масштабирование на всю территорию Украины.

Подробности мероприятия и условия регистрации можно узнать на сайте конференции.
Источник

«Роботы не менее опасны, чем атомная бомба»

Профессор Аркадий Ющенко о том, почему машина с искусственным интеллектом должна быть внешне похожей на человека.

Каким образом человек ведет диалог с современными роботами? Какие задачи стоят перед робототехникой сейчас и в будущем? Что такое «кооперативное» управление роботом? Эти и другие вопросы поднял Аркадий Ющенко, профессор кафедры «Робототехнические системы и мехатроника» МГТУ им. Н.Э. Баумана, на лекции, состоявшейся в рамках лектория стратегического общественного движения «Россия 2045». «Лента.ру» записала основные положения его выступления.

Проблема диалога человека с роботом возникла не сразу, хотя она и рассматривалась с самого начала робототехники. С момента основания эта наука прошла три стадии эволюции. В 60-70-х годах разрабатывались жестко запрограммированные машины, которых мы сейчас уже роботами и не называем — по сути, они мало чем отличались от станка с программным управлением. Практически одновременно с ними появилось другое направление — копирующие системы, представляющие собой устройства взаимодействия машины с человеком, в том числе и для замены его в опасных условиях.

Следующей стадией развития этих машин следует считать появление компьютерного зрения, датчиков силы, осязания. Роботы, как мы говорим, стали «очувствленными». Машины второго направления, управляющиеся непосредственно человеком, тоже стали приобретать некоторую самостоятельность. В результате сейчас из первого направления выросло почти безлюдное производство, а второе породило интеллектуальных роботов, управляемых речью, способных на диалог с человеком.

Безлюдное производство выглядит действительно потрясающе. В прошлом году мне довелось побывать в Германии на автомобильном производстве, где действительно практически нет людей. Туда привозят металл, из которого в итоге получается машина, и почти все операции выполняются с помощью промышленной робототехники.

Благодаря речевому управлению роботом второго типа можно управлять без джойстика, рычагов или пульта, ему нужно просто подавать голосовые команды. Здесь появляется система, которую можно назвать диалоговой, когда помимо обратной связи через зрение, слух и осязание добавляется обратная связь с машиной через речь. Робот в таком случае может формировать речевые сообщения на том же языке, на котором говорит оператор (правда, этот язык весьма ограничен и профессионально ориентирован). Эта система эргатическая (человеко-машинная), и ее невозможно спроектировать, не учитывая особенностей не только машины, но и человека.

Гостей церемонии открытия Музея истории телефона приветствуют говорящие роботы

Области применения роботов

Если говорить об области применения человеко-машинных робототехнических интеллектуальных систем, то они используются уже в наше время. Экстремальная робототехника эксплуатируется в рамках борьбы с террористами или управления роботами в космосе. Робототехнические аппараты также способны осуществлять охрану помещений и территорий.

Совершенно неожиданно начала бурно развиваться сервисная робототехника. Я смотрел экономические показатели, сколько тратится средств на специальную и на сервисную робототехнику, и эти расходы оказались соизмеримыми. Некоторые хирургические отделения в европейских клиниках похожи на робототехническую лабораторию, поскольку там есть роботы, подающие инструменты хирургу, есть манипуляторы, которые помогают ему производить операцию, есть диагностическая система, показывающая, что происходит с пациентом. В общем, робототехника применяется сейчас в очень широком круге задач, связанных непосредственно с человеком.

Благодаря системам с «очувствленным» интерфейсом, человек может ощущать на расстоянии силу, которую развивает роботизированный манипулятор в той среде, где он функционирует. Помимо этого, он может использовать стереозрение, и таким образом, создается эффект телеприсутствия.

Телеуправление активно используется в космосе. Оператор при этом может находиться как в кабине космического корабля, так и где-нибудь еще. Например, «Шаттл» управляется с помощью двух джойстиков с тремя степенями свободы для перемещения и ориентации. Увы, если этой системой управлять с Земли, то возникает задержка, делающая телеуправление невозможным. Если же так управлять системой, находящейся на Луне, то задержка составит несколько минут, оператор не сможет адекватно воспринимать прилагаемые усилия и начнутся проблемы. Тут нужны роботы, управляющиеся не непосредственно человеком, а заложенной в них программой и обладающие определенной автономностью.

В России уже работают медицинские робототехнические комплексы «Да Винчи». Они требуют определенных навыков от хирурга, который вообще может находиться в другой комнате. Некоторые операции выполняются автоматически, например зашивание швов, некоторые — под контролем оператора.

При использовании таких роботов в принципе может быть применено удаленное управление. Наши коллеги из Корейского технологического университета проводили такую операцию, когда больной находился в Сиэтле, а хирург — в Корее. Не думаю, что это будет широко

Неизвестный науке МИВАР

Профессор автодорожного института утверждает, что придуманный им искусственный интеллект не имеет аналогов в мире.

Тема искусственного интеллекта — одна из самых увлекательных в мире на протяжении уже нескольких столетий.

Существует целый ряд исследований, носящих как сугубо теоретический, так и практический характер, а определенные достижения в этой области позволяют самым авторитетным экспертам утверждать, что наука готова сделать прорыв в этой области и уже давно пора задуматься об опасностях, которыми грозит нам создание искусственного разума, равного или превосходящего человеческий.

Между тем в России появилась компания, в которой заявляют, что искусственный интеллект, способный мыслить по-настоящему логически и решать абсолютно любые задачи, уже создан. Компания эта — ООО «НИИ МИВАР», а ее основателем является профессор МАДИ, доктор технических наук, полковник в отставке Олег Варламов. Как утверждает Варламов, базовые принципы миварных вычислений были разработаны в 1985 году, в 1993 году появился сам термин (он был придуман Варламовым и расшифровывается как «многофункциональная информационная варьирующаяся адаптивная реальность»), затем был разработан программный комплекс УДАВ (универсальный делатель алгоритмов Варламова), а сейчас на базе миварных достижений создана и технологическая платформа Wi-Mi, которая относится к классу систем роботизации процессов (Robotic Process Automation), и именно она станет тем рычагом, который перевернет весь мир искусственного интеллекта, и не только его. Wi-Mi, уверяет Варламов, по силам полностью автоматизировать любые ручные процессы, которые не поддаются формализации, — от ИТ-поддержки до управления ЦОД, от создания бухгалтерских документов до финансового аудита, значительно повысив производительность труда и высвободив людей для более творческой работы.

По словам Варламова, миварный интеллект не требует сложного дорогостоящего оборудования — достаточно обычного компьютера. К тому же это продукт полностью отечественного производства, основанный исключительно на разработках советской и российской математической школы, подчеркивает профессор. Гибкость миварного подхода, убеждает управляющий партнер НИИ «МИВАР» Вячеслав Осипов, бесконечно расширяет количество областей его использования, что в самом ближайшем будущем позволит создать продукты, способные заместить сначала в России, а потом и в мире решения многих известных компаний, от SAP до Google. Пока же на базе Wi-Mi создано только одно приложение, оно решает задачи по геометрии и физике для 7-го класса. Это приложение, Smart Solver, уже можно найти в Google Play, а несколько позже оно появится в и в App Store, сообщили в НИИ «МИВАР». Запущены и B2C-проекты, утверждают в компании, но подробностей, увы, не раскрывают.

С научной точки зрения

Несмотря на то что список научных работ профессора Варламова содержит более сотни наименований, сотрудники нескольких институтов РАН, связанных с исследованиями в области искусственного интеллекта, с деятельностью ученого не знакомы. А ознакомившись по просьбе Computerworld с презентационными материалами и информацией в Интернете, отзываются о миварной теории со скептицизмом.

В сегодняшних реалиях при желании публиковать и патентовать можно все, что не имеет явных аналогов. В то же время решение или метод, обладающие, помимо формальной новизны, реальной практической значимостью, быстро получат широкую известность в научных кругах и найдут практическое применение. Поэтому странным выглядит тот факт, что предложенный еще в 1985 году «миварный» подход, позволяющий «описать и объединить в своем формализме все существующие структурные и бесструктурные модели данных», за три десятилетия не нашел практического применения, но по-прежнему подается как революционное решение в области систем искусственного интеллекта, считает один из собеседников нашего издания.

Научные результаты доказывают через принятые в мировой научной практике методы верификации, подтверждает эксперт в области лингвистических технологий одной из известных российских компаний. По его словам, речь идет как минимум о результатах независимого сравнительного тестирования и публикациях в крупных отечественных и зарубежных профильных рецензируемых журналах.
Источник

Зачем нужен искусственный интеллект?

Не один десяток лет ученые пытаются заставить машину не просто выполнять полученные приказы, а думать самостоятельно. Память современных компьютеров соизмерима с человеческой, скорость выполнения логических операций – на порядки выше, но смоделировать разум исследователям пока так и не удалось. О современных вызовах в области искусственного интеллекта (ИИ) рассказывает доцент кафедры вычислительной техники Университета ИТМО Игорь Бессмертный.

– В обывательском понимании искусственный интеллект – это компьютер, обладающий эмоциями и сознанием. А что вкладывают в это понятие современные исследователи?

– Автор термина Джон Маккарти определял интеллект как способность субъекта ставить перед собой цели и добиваться их достижения. Если мы пытаемся наделить интеллектом некое техническое устройство, значит, мы хотим, чтобы оно самостоятельно решало возникающие задачи. Компьютеры способны рассуждать гораздо быстрее человека, но поиск решений методом перебора требует большого количества ресурсов. В начале шахматной партии у игрока белыми есть по два варианта хода для каждой пешки и коня. Противник в ответ тоже выбирает из двадцати вариантов, и получается, что первый ход у нас 400 возможных комбинаций, во второй – 160000, и так далее. Это называется комбинаторным взрывом, и попытки решить задачу «в лоб» ни к чему не приводят.

Я развиваю антропоморфный подход и считаю, что нам нужно пытаться воспроизвести человеческий мозг на уровне поведения. На протяжении жизни человек постоянно обращается к приобретенным интеллектуальным навыкам. Мы не задумываемся, когда завязываем шнурки или пользуемся таблицей умножения. Есть навыки более высокого уровня: профессиональный шахматист может «на автомате» обыграть неподготовленного игрока. Количество навыков определяется объемом памяти человека, а у машин ее сейчас более чем достаточно. Нужна такая структура данных, при которых машины будут записывать интеллектуальные навыки и логику их вывода, как был получен каждый факт и навык. В этом случае мы обеспечим быстрый вывод данных и сможем создавать интеллектуальные системы, которые будут отвечать на сложные запросы.

Например, если мы поищем в интернете температуру кипения воды, то сразу получим ответ, но у поисковых порталов нет готовых ответов на специфические запросы. Чтобы узнать температуру кипения воды в Тибете, нам придется подключать правила, учитывать зависимость температуры кипения от атмосферного давления, зависимость давления от высоты над уровнем моря, высоту Тибета. Только после определенных логических действий мы найдем решение, и если внести его в базу знаний, то в следующий раз факт будет извлечен быстро. Также важно при каждом вызове проверять актуальность данных – сейчас мы не задумываемся, что президент США – Барак Обама, но в будущем эти данные устареют.

– Это технически возможно?

– Принципы самообучения реализуют с помощью нейронных сетей. Сейчас их используют для прогнозирования, торгов на биржах, в некоторые автомобили встраивают системы распознавания пешеходов. Иногда интеллектуальное поведение устройства необходимо – там, где невозможно находиться человеку-оператору, или в тех случаях, когда это упрощает жизнь. Но каждое такое устройство выполняет узкий круг задач. Есть роботы-сиделки, роботы-повара, но универсальный искусственный интеллект сейчас, по большому счету, не нужен.

– А как же мечты футурологов о том, что у людей появятся партнеры по разуму?

– Если создавать гомункула, чтобы просто было с кем поговорить, это потребует неоправданно высоких затрат. А использовать компьютер для того, чтобы придумать что-то новое, уже пытались. Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ) Генриха Альтшуллера великолепно работала в виде справочников и таблиц. Но когда ее решили автоматизировать, выяснилось, что ТРИЗ работает только в руках человека-изобретателя. Причина в том, что существует масса фактов, которые никак не формализованы. Считается, что половину своих знаний человек усваивает за первые три года жизни, и мы иногда даже не догадываемся о том, что они есть и что их нужно формализовать. Если я выпущу предмет, который держу в руках, он упадет на пол; людям это очевидно, а машине – нет. По моим подсчетам, человек должен хранить и уметь использовать в среднем 50 млн фактов. Для сравнения: компания Cycorp составляет онтологическую базу знаний с 1984 года, и за это время накопила всего 3 млн фактов. Для работы универсальной интеллектуальной системы нужно как минимум на два порядка больше.

– Являются ли современные вопросно-ответные системы вроде Wolfram Alpha искусственным интеллектом в таком понимании?

– Wolfram Alpha разрабатывают в первую очередь для решения математических задач, в этом вопросе я бы ориентировался на проекты IBM. В девяностых в IBM создали шахматный суперкомпьютер Deep Blue, и после того, как он обыграл Гарри Каспарова, его собирались использовать в медицинских целях. Оказалось, что Deep Blue для этого не годится – он не умел обучаться, и для применения в другой области нужно было все начать с нуля. Сейчас компания разрабатывает суперкомпьютер Watson, который показывает впечатляющие результаты, например, победил людей в телеигре Jeopardy! Но поскольку Watson – коммерческий проект, остается догадываться, какими методами обеспечивается поиск информации, как выполняются цепочки умозаключений и как в IBM решают вопрос комбинаторной сложности.

– Как технологии искусственного интеллекта будут развиваться в будущем?

– Прогнозы в области ИИ делать трудно, так как отрасль развивается очень быстро. Мы свидетели тому, как эволюционировали технологии распознавания речи, и сейчас в любом мобильном телефоне есть голосовое управление. Распознавание изображений тоже развивается быстрее, чем мы думали. Это прагматичные технологии, но я уверен, что создание искусственного разума технически возможно – не сейчас, а когда это будет необходимо.
Источник

Голливудские фильмы против искусственного интеллекта

Эксперты считают, что тот искусственный интеллект, что показывает и популяризует Голливуд, имеет мало общего с настоящими технологиями завтрашнего дня.

Роман Голливуда и будущего длится уже давно. Ему почти сто лет, если считать с 1927 года, когда на экраны вышел классический научно-популярный фильм Metropolis. Именно тогда кинозрители впервые смогли получить представление о мрачных технологиях будущего.

Какие и многие последующие фильмы, Metropolis показывал антиутопический вариант отдаленного будущего. Создатели фильма поставили вопрос о том, что может произойти, если научно-технический прогресс выйдет из-под контроля.

Полностью ответа на этот вопрос нет и по сей день, и тем более в области искусственного интеллекта (ИИ).

Между тем ИИ – это крайне сложная технология даже для понимания, не говоря уже о создании. Поэтому в голливудских блокбастерах ограничения этой технологии принято расширять, чтобы вписать ее в требуемый сценарий. Иными словами, тот искусственный интеллект, что показывает и популяризует Голливуд, имеет мало общего с настоящими технологиями завтрашнего дня.

«В ближайшие годы у ИИ нет никаких шансов захватить мир, – говорит Чарли Ортиз, старший главный менеджер группы искусственного интеллекта и разума в лаборатории естественной речи и интеллекта Nuance. – Учитывая отдаленность этого момента, есть много других вариантов, по которым может развиваться сценарий. Он может развиться в нечто гораздо более полезное, основанное на совместной работе и даже способное учить нас при необходимости».

В каком состоянии искусственный разум пребывает на данный момент? Почти все существующие сегодня технологии – это системы персональных помощников, работающие с помощью голоса и сенсорных экранов, и никакого самосознания у них нет и в помине.

«Мы еще очень далеки от создания чего-то, хотя бы отдаленно человекоподобного, – говорит Тим Таттл, гендиректор и основатель компании Expect Labs, занимающейся проблемами ИИ. – Но мы близки к созданию систем, которые хорошо выполняют какие-то конкретные задачи».

Это такие системы, как Siri от Apple, Cortana от Microsoft и Dragon Mobile Assistant от Nuance. Это более реалистичная версия ИИ, доступная для массового пользователя. Есть более сложные системы, например Watson от IBM, в которых границы ИИ раздвигаются чуть дальше и акцент делается на глубоком обучении и когнитивном компьютинге.

В ближайшую пару лет ИИ будет развиваться очень быстро, но это развитие будет контролируемым и отвечающим первоначальной задаче – помощь человеку во взаимодействии с технологией.

По словам Ортиза, в ближайшем будущем ИИ будет идти по пути развития диалога, общения с человеком. Люди смогут подолгу разговаривать с ИИ-системами, как с другими людьми. Усилится элемент самосознания, но он будет направлен только на отношения компьютера с человеком.

«Это важно по той причине, что если система не может вам помочь или не понимает ваши слова, ей нужен еще один диалог об этой проблеме, чтобы дать более информированный ответ, – объясняет Ортиз. – Мы хотим, чтобы системы знали больше о ваших личных предпочтениях на основе вашего взаимодействия с ними до того. Они не должны повторно задавать одни и те же вопросы».

За кулисами технологии, по словам Ортиза, сейчас идет активная работа над созданием больших систем знаний для использования совместно с ИИ. Это необходимо для того, чтобы ИИ-системы могли взаимодействовать с людьми в разных областях. Лидирует в этом IBM Watson, а индустрия в целом пока отстает.

«Главным камнем преткновения является стремление повысить объем общего интеллекта в системах», – говорит Ортиз.

Но камни преткновения постепенно превращаются в камни для строительства, и ИИ-технологии все-таки развиваются. Рано или поздно они проникнут во все компьютерные системы, с которыми мы взаимодействуем.

«В ближайшие 10–15 лет вы сможете подойти к устройству и поговорить с ним, чтобы оно сделало нужную вам операцию, – говорит Таттл. – Это изменит способ взаимодействия с компьютерными устройствами. Это будет одна из самых интересных трансформаций».

Но есть еще один аспект, о котором нельзя забывать. На данный момент ученые не могут даже представить, каким образом ИИ может непредсказуемо развиться вплоть до появления у него гиперсознания. Но это не значит, что такой возможности в принципе нет.

Таттл объясняет, что эта линия рассуждений основана на двух очень простых наблюдениях. Во-первых, скорость изменений в сфере ИИ нарастает, наши компьютерные системы, которыми мы пользуемся каждый день, становятся умнее быстрее, чем когда бы то ни было.

Второе наблюдение связано с нашей собственной природой. Например, когда люди взаимодействуют с чем-то менее разумным, они начинают скучать или расстраиваются. Следовательно, если ИИ будет похож на человека, но при этом умнее, то у него может появиться такая же реакция при общении с человеком.

«Обе эти предпосылки допускают настолько широкие отклонения и предположения, что любые споры на эту тему больше философские по природе, чем научные», – говорит Таттл.

В самом ИИ-сообществе, говорит Таттл, принято считать, что страхи на эту тему, раздутые популярной культурой, приносят больше вреда, чем пользы.

«Если сравнивать наши сегодняшние технологии с тем, что может быть в будущем, это какнарисовать из палочек Давида Микеланджело,– говорит Таттл. – Предотвращение ИИ-апокалипсиса – это как проблема перенаселения Марса. Теоретически появиться когда-то в будущем она может, но сейчас ученые не знают, как туда прийти».
Источник