31 марта 2013

Рой роботов на службе человека


Специалисты из Шеффилдского центра робототехники разработали обманчиво простой алгоритм для управления роем роботов. Благодаря ему группа роботов может объединятся для совместного выполнения определенной задачи.

В ходе экспериментов рой из 40 роботов уже успешно выполняет простые задачи, например, группируется вокруг объекта и толкает его в нужном направлении. Это выглядит завораживающе: роботы, бесцельно бродящие в разных углах комнаты, получают задачу и мгновенно собираются в строго нужном порядке, чтобы выполнить ее.

"Роящиеся" роботы представляют большой интерес в разных областях. Сегодня для выполнения сложных функций в основном строят сложных роботов, хотя иногда лучше множество более простых маленьких машин. Например, для удаления небольшой опухоли мозга лучше подойдет группа нанороботов, чем большой хирургический комплекс. Также рои роботов будут полезны военным, спасателям и на производстве.

Алгоритм, созданный в Шеффилдскогм центре робототехники, очень прост: если роботам нужно работать вместе, каждый робот просто ищет нужную точку соприкосновения с другим. Попросту говоря, робот "шарит" вокруг себя, пока не найдет конкретную точку контакта с другим роботом.

Таким образом, искусственный интеллект роя роботов пользуется минимумом информации для выполнения своих задач. Это позволяет использовать элементарные микросхемы, а в некоторых случаях обойтись и без них. Это очень полезно при изготовлении нанороботов, поскольку в ближайшей перспективе разместить внутри крошечных наномашин процессор и память не удастся.
Источник

30 марта 2013

Yahoo за $30 млн купила у подростка приложение, использующее технологию искусственного интеллекта

Во вторник, 26 марта, стало известно, что Yahoo за $30 млн купила стартап британского подростка Ника д'Алоизио - приложение Summly, которое занимается персональной агрегацией новостей.


В майском номере 2012 года журнал Forbes Kazakhstan опубликовал статью Парми Олсона о Нике д'Алоизио. Сегодня самое время вспомнить о ней:

Ник Д’Алоизио смотрит из окна машины, взятой напрокат, на зарево лондонской вечерней пробки. Он только что попрощался со своей «свитой» в аэропорту Хитроу и теперь едет домой. В голове его крутятся последние впечатления, скорее похожие на сюрреалистическое кино: встреча с Эштоном Катчером в Лос-Анджелесе, визит в студию ведущего дизайнера Apple Джонни Айва, беседа с мобильным аналитиком Мэри Микер, а затем полет в Мюнхен для речи на конференции Digital Life Design. Там, одетый в ярко-красные джинсы и синюю клетчатую толстовку, он со сцены рассказывал о приложении для iPhone, которое разработал на компьютере в собственной спальне. При поиске в Интернете Summly сокращает содержание веб-страниц всего до нескольких ключевых строк. На конференции также была Арианна Хаффингтон, и Ник произвел на нее такое впечатление, что она написала о нем в своем Twitter: «О, и ему всего 16!».

Наряду с «гением» и «вундеркиндом» это действительно то, что часто говорят в его адрес (а говорят сейчас о Нике везде). Конечно, Моцарт к 16 годам уже написал шесть опер, а Паскаль вывел свою первую теорему, но ни тот ни другой не сделал того, что Ник в прошлом году – привлек финансирование частного инвестфонда Horizons Ventures. Фонд принадлежит миллиардеру Ли Ка-шингу, инвестору в такие проекты, как Facebook, Siri и Spotify. Horizons активно демонстрирует новую звезду, слетав с ним и мамой Ника в придачу в Силиконовую долину и познакомив со всеми ключевыми людьми в сфере технологий.

Откуда же этот гениальный мальчик? Д’Алоизио родился в Австралии, в возрасте шести лет увлекся астрономией и начал читать университетские книги. Ночами он изучал бескрайнее звездное небо. «Огни города не отсвечивали, и небо было великолепно», – вспоминает Ник. Гусеничные вездеходы, первая 3D-анимация с помощью изощренной программы Maya, модели поездов – все это его «детские» увлечения.

Когда Нику было 12, его семья перебралась в Лондон. Отец мальчика – вице-президент финансового конгломерата Morgan Stanley, а мать – юрист. В Лондоне новой страстью Д’Алоизио стали компьютеры. Когда он узнал, что приложение для iPhone может создать каждый, то начал экспериментировать – с помощью программы Apple для создания программ и соответствующих книг, купленных на Amazon. Успевая учиться в школе и играть в регби, он создал приложение SongStumblr, используя Bluetooth, – оно определяет, какую музыку слушают люди неподалеку. Ник самостоятельно изучил азы программ искусственного интеллекта и затем разработал Facemood – программу, рассказывающую о настроении друзей, исходя из их статуса на Facebook. Он никогда не упоминал в Интернете о своем возрасте и за три года заработал $30 тыс. на продаже своих приложений – по $1,5 за каждое, при комиссии Apple в

Лекция Пенроуза в Петербурге: о сознании и искусственном интеллекте

Как понять мозг человека? Что такое сознание и чем его работа отличается от вычислительных процессов «всесильных» компьютеров? Профессор математики Оксфордского университета, теоретик квантового сознания Роджер Пенроуз занимается этими вопросами многие годы. 27 марта ученый прочитает открытую лекцию в Петербурге, поделится последними данными о человеческом сознании и расскажет, почему мы до сих пор не смогли понять, как оно устроено.


В России знаменитый ученый прочитает две лекции. Тема открытого выступления в Петербурге: «Нужна ли новая физика, чтобы понять мозг? Почему я не верю, что можно создать мозг на основе существующих теорий искусственного интеллекта». С ней Пенроуз выступит на факультете свободных искусств и наук СПбГУ 27 марта. Вторую лекцию — «Круги времени: можно ли сквозь Большой взрыв разглядеть предыдущую Вселенную?» — он прочтет в московском Политехническом музее 1 апреля.

Сфера научных интересов Пенроуза широка — от квантовой физики и теорий человеческого сознания до теории относительности и исследования структуры Вселенной. Он приобрел международную известность за научную работу в области математической физики и за вклад в общую теорию относительности и космологию.

Роджер Пенроуз многие годы занимается изучением мозга и пытается найти ответ на вопрос, что такое сознание. В середине 1990-х годов он вместе с доктором Стюартом Хамероффом разработал теорию Orch ОR, согласно которой сознание есть результат квантовых вычислений в микротрубочках внутри нейронов головного мозга. В свою очередь эти квантовые вычисления связаны с микроструктурой геометрии пространства-времени. Теория Orch О, по

29 марта 2013

Кембриджский университет создал виртуальное человеческое лицо способное выражать эмоции



В Кембриджском университете Великобритании, при участии компании Toshiba, было разработано виртуальное лицо способное выражать большой спектр эмоций. 

Прототипом лица послужила актриса Зои Листер. Мимику и голос которой записывали в

28 марта 2013

РОБОТЫ И МЫ. Интервью Дмитрий Гришин генеральный директор Mail.Ru Group, основателя компании Grishin Robotics

А. ПЛЮЩЕВ: В Москве 21 час, почти уже 10 минут. Вас приветствует Александр Плющев, в эфире программа «Точка». Александр Белановский по-прежнему находится за океаном в Лос-Анджелесе, присутствует здесь голосом. Александр, привет.

А. БЕЛАНОВСКИЙ: Доброе утро!

А. ПЛЮЩЕВ: Да, доброе утро и добрый вечер. Значит, сегодняшний разговор в «Точке», в общем, к интернету имеет весьма, надо сказать, посредственное отношение, с одной стороны. С другой стороны, я крайне рад всегда, если есть возможность такой как бы немножко отвлеченный технический разговор провести, потому что, ну, не все же нам о текущих моментах...

А. БЕЛАНОВСКИЙ: Можно сказать, научно-фантастический.

А. ПЛЮЩЕВ: Да, или научно... ты знаешь, я его даже обозвал в некотором смысле «Очевидное — невероятное», ни в коем случае не стремясь себе присвоить, там, лавры ведущих или редакторов этой программы. Ну, в принципе, по, так сказать, своей идеологии. У нас в гостях генеральный директор Mail. Ru, основатель инвестиционной компании Grishin Robotics Дмитрий Гришин. Дим, добрый вечер.

Д. ГРИШИН: Да, добрый вечер.

А. ПЛЮЩЕВ: Ну, единственное, что я бы попросил наших радиослушателей сразу: насчет Mail. Ru мы сегодня разговаривать не будем, с вашего позволения, во-первых, а) разговор такой у нас был большой. И б) мы можем собраться по этому поводу как-нибудь отдельно. Не знаю уж, придет Гришин или нет, будет ли ему интересно или нет развивать дальше эту тему. Сегодня как раз по второй его ипостаси, по инвестициям в роботов. Для меня это было несколько удивительно. Я узнал об этом позже, чем об этом... ну, как-то пропустил, а потом, когда узнал, был очень удивлен, почему Дмитрий Гришин, успешный, в общем... очень успешный, он не в общем, а очень успешных наш интернет-бизнесмен, генеральный директор Mail. Ru, вдруг вкладывает 25 миллионов долларов личных денег в то, чтобы инвестировать в роботов, в разработку, надо сказать, мало таких понятных пока существ. Ну, то есть, понятные они или нет — мы поговорим позже, но...

А. БЕЛАНОВСКИЙ: Тоже разные бывают очень...

А. ПЛЮЩЕВ: Да-да. Но, так сказать, какие у этого перспективы — поговорим позже. Вот. С чего вдруг? Как ты, ну, докатился до жизни до такой что ли?

Д. ГРИШИН: Ну, на самом деле я роботами, в общем, увлекался достаточно давно, еще в школе. Это очень для меня была как бы... направление, достаточно близкое мне, я конструировал различные приборы. И, в общем, наверное, на протяжении всего времени, последних, там, десяти лет, я, там, внимательно следил за этим направлением. Но почему именно сейчас? Случился очень важный фактор — это то, что робототехника в данный момент от такой вот как бы, как в начале начали программы говорить, научной фантастики на самом деле превращается в реальность. Сейчас происходит такая достаточно серьезная революция, когда они, в общем, начинают появляться как настоящий бизнес. И это уже не шутки, это как бы реальность. Например, вы, наверное, многие из вас видели роботы-пылесосы, которые называются...

27 марта 2013

Google и искусственный интеллект: 3 задачи Рэя Курцвейла

Два года назад, когда известного футуролога, автора теории технологической сингулярности Рэя Курцвейла спросили, чего ему не хватает, чтобы ускорить появление искусственного интеллекта, он ответил так: нужны данные о каждом из 2 млрд интернет-пользователей, а еще лучше – о каждом из 7 млрд жителей Земли, даже о тех, которые не знают о существовании сетей и мобильных телефонов. 

Пожелания Курцвейла, как это и должно быть, оказались в чем-то провидческими: в декабре прошлого года он перешел на работу в Google, возглавив проект «в области машинного обучения и обработки естественного языка». Данные о каждом жителе Земли крупнейшая интернет-компания Курцвейлу не предоставит, а вот аналитика по 2 млрд интернет-пользователей для главного поисковика планеты – цель вполне достижимая.

Свои задачи Курцвейл описал в двух интервью – январском и мартовском. Он будет учить компьютеры Google не просто отвечать на запросы к поисковику, основанные на ссылках и словах, а понимать естественный язык, анализировать семантический контекст. У интернет-компании уже есть проект Knowledge Graph, который теперь напрямую курирует Рэй, – база из 700 млн смысловых конструкций и миллиардов связей между ними. На его основе и будет разрабатываться гугловская система искусственного интеллекта, которую, по плану, внедрят в

26 марта 2013

Топ- 5 событий и трендов в области искусственного интеллекта за 2012 год


Компания Cognitive Technologies совместно с Российской ассоциацией искусственного интеллекта подготовила рейтинг топ-5 событий, трендов и технологий в области искусственного интеллекта (ИИ) в России за 2012 год.

1. Программные средства с возможностями ИИ вплотную приблизились к прохождению теста Тьюринга

На всемирном научном конкурсе кибернетического интеллекта, прошедшего под эгидой Университета Рединга в Великобритании в 2012 г. первое место заняла российская компьютерная программа «Евгений», ответившая на 29,2 процента поставленных вопросов точно так же, как человек. Таким образом, программе не хватило всего 0,8 процента для того, чтобы осуществилось так давно ожидаемое во всем мире событие – появление системы, имитирующей естественный интеллект. Эксперты называют это наивысшим достижением компьютерной программы. Напомним, что в классической постановке тест Тьюринга демонстрирует уровень интеллектуального развития информационной системы и ее претензии на близость к естественному интеллекту.

Считается, что программа прошла тест Тьюринга, когда в более чем в 30% случаев задания вопросов ей и человеку, эксперты, находящиеся «за стенкой», не смогут определить, кто отвечает на них, компьютерная программа или человек.

Если в оригинальной постановке тест Тьюринга еще не был пройден ни одной программой, то в специфичных или модифицированных вариантах программы смогли продемонстрировать возможности, не уступающие человеку. Так весной прошлого года американскими учеными было опубликовано исследование, в котором говорилось о появлении программы-робота, автоматически классифицирующей и оценивающей эссе, написанных школьниками. Авторы утверждают, что программа также хорошо оценивает уровень написания эссе, что и человек. Испытания проводились на материале из 22000 эссе школьников.

Стоит отметить, что аналогичные разработки существуют и в России. Известность получила система анализа содержания текстов разработанная в институте системного анализа РАН.

А специалистам Техасского университета удалось создать интеллектуальную систему, которая может вести компьютерную игру на человеческом уровне. Ими была создана огромная виртуальная площадка, на которой сражалось много ботов и реальных людей. Большинство

25 марта 2013

DARPA намерено совершить революцию в машинном обучении

Практически каждая новость от DARPA, связанная с роботами и искусственным интеллектом, неизбежно сопровождается набившими оскомину комментариями про Скайнет. Но на этот раз они будут на удивление уместны. Новая исследовательская программа Агентства посвящена вероятностному программированию для решения продвинутых задач машинного обучения (Probabilistic Programming for Advanced Machine Learning или PPAML). По словам руководителя программы Кэтлин Фишер, DARPA намерено ни много ни мало «Сделать для машинного обучения то, что появление языков высокого уровня 50 лет назад сделало для программирования в целом».

Алгоритмы машинного обучения уже широко используются в потребительских технологиях — борьбе со спамом, распознавании речи, автомобилях-роботах и для анализа гигантских объёмов данных в медицине или финансах. Естественно, перспективы машинного обучения интересны и военным. При этом пока не существует общепринятых универсальных инструментов для создания интеллектуальных систем. Из-за этого приходится постоянно изобретать велосипеды, раз за разом реализовывать похожие как две капли воды алгоритмы, строить с нуля архитектуру.

Совокупность подходов и парадигм, используемых в машинном обучении, получила название "вероятностное программирование". Инструменты, библиотеки и языки программирования для него пока не покидают стен университетов, и список их достаточно короток. DARPA намерено изменить эту ситуацию.

Среди целей программы — радикальное уменьшение трудоёмкости создания систем машинного обучения, снижение порога вхождения в программирование интеллектуальных

22 марта 2013

Рэй Курцвейл рассказал о первых двух месяцах работы в Google


С декабря 2012 года в компании Google работает знаменитый изобретатель и футуролог Рэй Курцвейл. Это именно тот человек, который дал научное обоснование технологической сингулярности — взрывному научно-техническому процессу, который начнётся после появления мощного искусственного интеллекта (превосходящего человеческий) и киборгизации людей. Согласно закону Мура и экстраполяции, это должно случится примерно в 2045 году.

Google прямой дорогой идёт к технологической сингулярности. По крайней мере, именно Google вместе с НАСА стали главными спонсорами междисциплинарного Университета сингулярности, созданного в 2009 году, да и исследования Google в области роботехники и искусственного интеллекта хорошо соответствуют тому будущему, о котором говорит Курцвейл.

В этом смысле очень интересно, чем конкретно занимается на новом месте работы знаменитый футуролог, который номинально получил должность технического директора в области машинного обучения и обработки естественного языка. Недавно опубликовано его интервью по итогам первых двух месяцев работы.

Раньше Курцвейл уже рассказывал, что его пригласил в компанию лично Ларри Пейдж с долговременной целью создания компьютеров, которые понимают человеческую речь и способны «думать как люди». Другими словами, он должен помогать в разработке сильного искусственного интеллекта.

Сейчас Рэй рассказал чуть подробнее, как его пригласили в компанию. Он говорит, что встретился с Ларри Пейджем в июле насчёт своей новой книги «Как создать разум» (How To

21 марта 2013

Власти крупнейших стран вкладывают миллиарды в искусственный разум


США и Евросоюз форсируют исследования работы мозга: правительства и крупнейшие корпорации организуют мегапроекты конструирования искусственного мозга и «нейроморфных компьютеров». Речь идет о гигантских финансовых вложениях. Кроме «Генома человека», в биологии не было проектов такого масштаба. Мы решили разобраться, на что они надеются и получим ли мы в обозримой перспективе искусственный разум
Одиночный нейрон. Эта трехмерная модель построена в рамках проекта Blue Brain
Одиночный нейрон. Эта трехмерная модель построена в рамках проекта Blue Brain
Фото: ©EPFL/Blue Brain Project
Человеческий мозг — самое сложное устройство в известной нам части мироздания. Каким волшебством этот розовый комок слизи рождает сознание, разум и весь субъективный мир? Как химические реакции могут определять наши душевные порывы? Как взаимодействие атомов может переходить в любовь и ненависть? Нет более интригующей тайны.
Со времен Декарта эта загадка вводила философов в ступор. Философов сменили исследователи — оптимистичные экспериментаторы, ищущие техническое решение любой проблемы. 1990-е годы были объявлены научным сообществом США и Европы «десятилетием мозга», но тайна осталась нераскрытой, хотя над ней в последние годы жизни с энтузиазмом бился даже великий Фрэнсис Крик, расшифровавший код ДНК. Методы изучения мозговой активности даже близко не соответствовали уровню сложности мозга — это все равно что изучать компьютер по его гудению, вертя в руках его детали.
В 2005 году журнал Science, отмечая 125-летие, опросил ведущих ученых мира о главных проблемах, которые науке предстоит решить в ближайшие четверть века. Первые места заняли два вопроса: «Из чего состоит Вселенная?» и «Какова биологическая основа сознания?».
Прошло еще восемь лет, и настало время новой попытки, гораздо более масштабной, чем все предыдущие. После столетия экспериментов и совершенствования методов наука о мозге приступает к решительному штурму этой проблемы.

«Новая космическая гонка»

В февральском обращении к согражданам Барак Обама заявил: «Настало время выйти на уровень научных исследований и разработок, невиданный с момента пика космической гонки». Оказалось, предпринятые правительством США сокращения госбюджета не коснутся передовых научных разработок: «Сейчас не время потрошить инвестиции в науку и инновации». Напротив, президент США предлагает «инвестировать в великие идеи» и раскошелиться на нацпроект, подобный «Геному

19 марта 2013

Основатель и генеральный директор Dell Майкл Делл о перспективах искусственного интеллекта

Майкл Делл

Майкл Делл, основатель и генеральный директор Dell сказал в своем интервью



Вопрос - Современные программы используют возможности ПК не на 100%. Что станет следующим прорывом в использовании компьютера? Автоматический перевод с одного языка на другой в реальном времени? Искусственный интеллект?

Ответ Майкла Делла: Я считаю, им станет управление компьютером с помощью естественного языка, а также автоматическое взаимодействие между различными машинами. По-прежнему остается множество возможностей в области пользовательского интерфейса. Вы знаете, многие сейчас работают в этих областях. Во времена перевода инфраструктуры со старых рельсов на виртуальные вычисления и облачные технологии компании пытаются увеличить отдачу с тех вычислительных мощностей, которыми они располагают. Это само по себе огромная возможность — существует переизбыток этих мощностей. Мы выпускаем системы, цель которых — помочь клиентам оптимизировать эффективность.

Источник и полное интервью 


Подземелья андроидов

Пентагон создаст робота для выполнения опасных задач.




Управление перспективных исследовательских проектов Пентагона (DARPA) запустило очередную программу по созданию роботов. На сей раз военному ведомству США понадобились дроиды, способные заменить человека в опасных зонах, в том числе при ликвидации последствий техногенных аварий и стихийных бедствий. Роботы должны уметь передвигаться по неровной поверхности, лазать по лестницам, орудовать инструментами и управлять машинами.

Новая программа Пентагона получила название DARPA Robotics Challenge (DRC). Согласно документам, опубликованным на сайте госзакупок США, программа создается в рамках стратегического плана американского министерства обороны по содействию в ликвидации последствий стихийных бедствий, эвакуации населения, а также решении гуманитарных и иных задач.

По замыслу американских военных, создаваемый робот должен полностью заменить человека (хотя вовсе не обязан быть андроидом, то есть человекоподобной машиной), в том числе при ликвидации последствий аварий на ядерных, нефте- и горнодобывающих объектах. В качестве примеров приводят аварию на японской АЭС Фукусима-1, утечку нефти на скважине Deepwater Horizon в Мексиканском заливе, а также обрушение шахты в чилийском Копиапо. Планируется также, что наличие такого робота в распоряжении Пентагона поможет укрепить инфраструктуру перед лицом возможной террористической угрозы.

Робот должен уметь свободно передвигаться по неровной поверхности и обломкам, использовать обычный и электрический инструмент, управлять транспортными средствами. Самим дроидом планируется управлять дистанционно, причем с учетом возможных помех и обрывов связи. Машина должна быть достаточно самостоятельной даже на тот случай, если на

16 марта 2013

Кому нужны экспертные системы


Что такое экспертная система (ЭС)? Все слышали этот термин, он часто воспринимается как устаревший, немодный, далекий от мэйнстрима и в науке, и в технике. «Это очень специальная область программирования, не имеющая широкого применения». ЭС проходят в институте и потом благополучно забывают.

Они появились в конце 60-х годов как самое многообещающее, практичное направление развития науки об искусственном интеллекте. Несмотря на множество интересных разработок, ЭС не только не получили широкого распространения, но нет даже ни одной коммерчески успешной разработки.

Если анализировать концепции этого направления информатики – ЭС, становится ясно, что, хотя направление не получило заметного развития, проблемы здесь лежат в самой основе развития компьютеров.

Когда появились первые электронный вычислительные машины (ЭВМ), их называли электронным мозгом и с опаской ожидали скорого прихода машин, заменяющих человека. Машин стало много, их мощность возросла в миллионы раз, но человека они заменить не смогли. Появление «электронного мозга» в ближайшие годы не прогнозируется, несмотря на то, что уже прошло более 60 лет со времени появления первых вычислительных машин.

Одна из основных причин слабого развития ЭС – алгоритмическая парадигма мышления разработчиков прикладных программ. Эта парадигма настолько глубоко проникла во все, что касается компьютеров, что мы этого не замечаем.  Кажется, все замечательно – человек дает команды (нажимает мышкой нужные кнопки на экране) – машина исполняет, чего еще желать? Если же копнуть глубже – какие команды отдает человек? Вместо того, чтобы давать машине задание – сказать ЧТО надо сделать, что хочет пользователь, человек дает инструкции – КАК делать, какую последовательность операций выполнить машине, чтобы получить нужный

14 марта 2013

Европейские разработчики создали облачную платформу для роботов


Исследователи из пяти европейских университетов разработали первую реально функционирующую облачную платформу для роботов. Платформа позволяет роботам напрямую подключаться к интернету и использовать удаленные вычислительные мощности, возможности хранения и другие преимущества удаленных современных ИТ-инфраструктур, наподобие таких, какими располагают Google, Facebook или Amazon.

Разработчики говорят, что с созданием платформы RoboEarth Cloud Engine они продолжают создавать решения из сферы "интернет для роботов". Новая платформа фактически расширяет ранее реализованные технологии и позволяет роботам использовать интернет как глобальную базу знаний и данных для осуществления текущей деятельности и завершения работы над сложными задачами.

Созданная платформа относится к классу PaaS (Platform as a Service) и позволяет роботам работать с картами, навигацией, обрабатывать голосовые команды людей и проводить другие сложные операции. Разработчики из Федерального института технологий Цюриха в Швейцарии говорят, что их платформа особенно эффективна в случае с мобильными роботами, а также роботами, функционирующими в группах.

На практике, платформа могла бы использоваться для координации роботизированного производства, координации военных беспилотников или бортовых компьютеров автомобилей. "Выбранный нами подход позволяет перенести значительную часть вычислений из каждого конкретного робота в облако, что позволяет повысить эффективность и снизить стоимость разработки машин. Особенно это становится эффективным сейчас, когда в руки

13 марта 2013

Искусственный интеллект объявил войну языковым границам

Многие сталкивались с глупостью автоматических переводчиков: адекватно понять русский под силу не каждому компьютеру. Но на подходе - искусственный интеллект, принципиально новая система осмысления текстов, в том числе - переводов с иностранного.

12 марта 2013

Занимательная жизнь умных машин

Институт «Стрелка» выпустил в русском переводе книгу Дональда Нормана «Дизайн вещей будущего», впервые изданную в 2007 году. Автор — специалист по искусственному интеллекту, и речь в книге идёт об «умной» технике и возможных путях её эволюции.

Название (слева — титульный лист книги) может ввести в заблуждение русского читателя, так как в нашем языке значение слова «дизайн» уже, чем в английском, где оно может означать проектирование в чисто инженерном смысле. Профессор Дональд Норман — один из основоположников «конгнитивной науки» — дисциплины, объединяющей психологию, лингвистику, нейробиологию и науку об искусственном интеллекте. Он не только преподаёт, но и сам участвовал в разработке многих автоматизированных систем: работал в нескольких компаниях, среди которых были Apple и Hewlett-Packard. В 1998 году он вместе с Якобом Нильсеном основал бюро, консультирующее производителей «интеллектуальной» техники.

Алгоритмы, по которым станут работать «умные» вещи в будущем, создаются сейчас. Причём в тот момент, когда к исследованию проявляет интерес производитель, оно погружается во мрак коммерческой тайны. Мы могли бы представить себе, какие машины будут окружать нас через 30-40 лет, побывав в лабораториях и на конференциях современных исследователей, чьи имена читатель найдёт на страницах книги. Однако, есть трудность: мы бы вряд ли поняли их профессиональный язык. Но литературный язык Дональда Нормана – легкий, почти разговорный. Книга читается на одном дыхании и с интересом, что почти невероятно для текста об алгоритмах автоматизированных систем.

Автор мыслит образами и «рисует» читателю множество «картинок», иногда поражающих воображение. Например, то место, где он описывает, что автомобили будущего, полностью автоматизированные и обменивающиеся данными по беспроводной связи, будут двигаться по дороге как рой, и им не будут нужны ни дорожная разметка, ни светофоры: каждая машина получает точные сведения о координатах соседних машин и мгновенно обрабатывает их, поэтому два встречных роя проходят друг сквозь друга без столкновений. По той же причине и пешеход безопасно пройдёт сквозь самый быстрый и плотный поток автомобилей, хватило бы только смелости.


Дональд Норман рассказывает о проблемах своей науки с помощью выразительных метафор, которые «условны, но работают»: предлагает относиться к машинам как животным, описывает взаимодействие человека и машины как общение и симбиоз. Сейчас, по его словам, между механизмами и людьми возник кризис непонимания. Механизмы всё изощрённей, мотивы их действий всё меньше и меньше понятны человеку, они становятся непредсказуемы и из-за этого опасны; но «общаться» с людьми они пока не научились. Поэтому мы не можем вступить с ними в спор, указать на их ошибки, спросить, почему они поступили так, а не иначе. Дальнейшая эволюция «умных» машин будет заключаться в развитии систем обратной связи и

11 марта 2013

Роботов приспособили к жизни в мире людей с помощью "интернет-мозга"


Европейские ученые запустили "интернет-мозг" Rapyuta, который поможет роботам ориентироваться в мире людей. Этот "интернет-мозг" представляет собой общедоступную информационную базу, содержащую описание объектов, с которыми роботы могут столкнуться в реальном мире. Кроме того, Rapyuta может взять на себя часть вычислений, которые должны производить сами роботы. "Интернет-мозг" создан в рамках масштабного европейского проекта RoboEarth.

По данным ученых, роботы, вместо того, чтобы формировать идиосинкратическую базу знаний, будут просто обращаться к Rapyuta при попадании в неоднозначную ситуацию, не предусмотренную программой или столкновении с неизвестными для них объектами. Благодаря тому, что Rapyuta может частично производить вычисления за роботов, конструкцию последних можно значительно упростить, а значит сделать их дешевле.

В Швейцарском федеральном технологическом институте в Цюрихе полагают, что Rapyuta будет востребована у производителей беспилотных летательных аппаратов или автономных автомобилей (типа Google Driverless Car). Повсеместному подключению роботов планеты Земля к "интернет-мозгу" будет способствовать дальнейшее развитие возможностей беспроводной связи, позволяющей обмениваться данными с большой скоростью.

Ученые полагают, что без Rapyuta разработчикам роботов придется ограничиться только жестко определенными зонами деятельности. Например, роботы будут всегда работать только на производственных линиях. С подключением к "интернет-мозгу" машины могут освоиться в

08 марта 2013

Новый раздел на блоге - программное обеспечение по ИИ

На блоге открыт новый раздел - отдельная страница по программному обеспечению по направлению искусственного интеллекта.

TED 2013: «Что мы будем делать, когда дроиды оставят нас без работы»


Эндрю Макафи, специалист по цифровому бизнесу из MIT, выступил на конференции TED 2013 с лекцией о том, чего нам ждать от наступающей эпохи роботов и окончательной автоматизации. Ничего неожиданного он не сказал. Тем не менее ясно сформулировал подступающие перспективы. Главная проблема будущего, конечно, та же, что у администрации Обамы: где взять работу для людей.



«В мире, который мы создаем сейчас, мы увидим очень много того, что привыкли называть научной фантастикой, но в нем совершенно не видно рабочих мест».

Речь идет о целых сегментах человеческой деятельности, например, робот-водитель отменит шоферов-дальнобойщиков и водителей общественного транспорта. Прокачка Siri до уровня компьютера Watson (который неплохо играет в викторину типа «Своей игры») напрочь убьет весь секретарский и мелкий менеджерский труд, такая программа будет общаться с клиентом лучше большинства аккаунт-менеджеров. Уже существуют R2D2-подобные роботы, которые хозяйничают на складах.  В Японии запустили первый полностью роботизированный завод, на котором в цехах включают свет только когда приходят экскурсии.

В последние 200 лет мы только и слышим рассказы о том, как очередной рывок машинного прогресса обречет широкие массы на нищую безработицу, но ничего подобного пока так и не произошло. В чем отличия сегодняшних изменений? Машина теперь может воспроизводить основные внешние признаки человека. 

«Сейчас машины могут то, что еще сто лет назад никому не снилось в самом страшном

05 марта 2013

Искусственный интеллект диагностирует и лечит лучше врачей

Компьютерная модель «мыслит» как доктор, но действует быстрее и эффективнее благодаря доступности большего объема информации


Технологии, родственные алгоритмам распознавания голоса и выявления мошенничеств с кредитными картами, позволят уменьшить стоимость и улучшить результативность лечения больных почти в полтора раза, — на это указывают результаты исследования, проведенного в Университете Индианы.

Авторы пришли к выводу, что симуляционное моделирование с использованием данных о пациентах и алгоритмов машинного осмысления способно радикально удешевить здравоохранение и улучшить его качество.

Разработанные исследователями компьютерные модели проверяли многочисленные варианты лечения и оперативно перепланировали терапию по мере поступления новой информации. Другими словами, модель способна «думать» как врач, полагают ученые.

Искусственный интеллект в медицине применяется не впервые. В прошлом году в корпорации IBM предложили использовать суперкомпьютер Watson для выбора вариантов лечения рака с помощью базы знаний по доказательной медицине. Решения Watson принимает за считанные секунды. Вначале он был предложен Лос-Анджелесскому онкологическому институту Сэмуэля Осчина, затем суперкомпьютер перевели в онкоцентр Memorial Sloan-Kettering для помощи врачам в диагностике и лечении.

Исследование, проведенное в Университета Индианы, не концентрируется на каком-то отдельном заболевании: предложенная методика будет действенной для любого вида диагностики или болезни, достаточно подключить соответствующую базу знаний. Исследование нацелено на решение трех проблем американского здравоохранения: рост расходов, которые, как ожидается, к 2050 году достигнут 30% ВВП; недостаточное качество обслуживания — в первый визит пациентам верно ставят диагноз и назначают лечение меньше чем в 50% случаев; задержка в 13-17 лет между научными изысканиями и началом

04 марта 2013

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ДРУГИЕ ПРОБЛЕМЫ


Часть очерка "СОЛЯРИС, НИЦШЕ, НЕВОЗМОЖНОЕ БОГОСЛОВИЕ И ДРУГИЕ ГОЛОВОЛОМКИ". 
 
   Проблема контакта имеет непосредственное отношение к другой истории - к искусственному интеллекту. Что должен он представлять собой, что ожидают получить разработчики от его создания? Разумеется, разные проекты вкладывают разный смысл в понятие искусственного интеллекта, но они все подразумевают ту или иную степень сходства с сознанием человека. Однако требование такого сходства выглядит весьма неопределенно, и эту неопределенность создатели пытаются преодолеть, предлагая тот или иной список ожидаемых характеристик, достижение которых должно ознаменовать решение проблемы. Одни характеристики допускают точную и исчерпывающую формулировку, например способность разворачивать суждения в связной логической последовательности, или, скажем, способность "понимать" человеческую речь и переводить ее в язык команд, которую машина затем выполняет. Не вызывает сомнений целесообразность установления таких характеристик, также как не вызывает сомнений и возможность последовательно приблизиться к ним, даже если сама задача и не имеет границ.
 
   Однако требования к искусственному интеллекту заходят дальше. Например, ждут, что он проявит способность принимать самостоятельные решения в сложных ситуациях, в том числе и решения этического плана. А такая задача неизбежно сталкивается с парадоксом, точнее - с несколькими парадоксами. Первый парадокс заключается в том, что решение, которое интеллект должен принять в неопределенной ситуации или в обстоятельствах, впервые возникающих перед ним, и с которыми до него никто никогда не сталкивался, потребует реакции, не предусмотренные существующими стереотипами. Возникнет нужда в новом, оригинальном ходе. Таким образом, от искусственного интеллекта будут ждать то, что не запрограммировано, что не может быть предусмотрено никакой серией алгоритмов. Ясно, что напрямую добиться выработки способности к такой реакции невозможно, эта способность не алгоритмизируема. Более того, ее как задачу и сформулировать не получается, разве только в таких неопределенных терминах, как "поди туда, не знаю куда, принеси то, не знаю что".
 
   Второй парадокс также относится к сфере этики - если интеллект принимает морально нагруженное решение, то будет ли это решение обязательным и окончательным, как решение любого человека в подобной ситуации? Или же это решение должны дополнительно

03 марта 2013

Как бытовые роботы кардинально изменят нашу жизнь за следующие 10 лет

30 лет назад появились персональные компьютеры, 20 лет назад (в США) — интернет, 15 лет назад мобильники, 10 — социальные сети, а за последние пять лет — смартфоны, планшеты и идеология «mobile first». И уже сейчас понятно, что главной «next big thing» будут роботы.

Незадолго до нового года на конференции TechCrunch в Москве мне удалось поговорить о видении будущего робототехники с человеком, который ставит свои личные 25 миллионов долларов на кон — это сооснователь и гендиректор Mail.Ru Group Дмитрий Гришин, который основал прошлым летом фонд Grishin Robotics и вкладывает эти деньги в развитие индустрии.

Венчурное инвестирование обычно предусматривает ожидание возврата на инвестиции, причем в случае с интернет-проектами — довольно скорого. Но формат ваших вложений в эти компании сегодня отличается от общепринятого. Не так давно вы инвестировали в RobotAppStore. Чего вы ждете от них в ближайший год? А в ближайшие пять лет?

[Дмитрий Гришин] Сейчас для меня в первую очередь важно смотреть, как развивается рынок, и анализировать происходящее. Платформа RobotAppStore, с одной стороны — для разработчиков, позволяет им популяризировать приложение и/или заработать на нем денег. C другой стороны — для пользователей, которые купили робота и хотят расширить его функционал. И я наблюдаю за движением по обоим направлениям — и насколько большое число разработчиков их создает, и насколько активно пользователи скачивают приложения, и каковы тенденции роста.

Ну да, например, надоело, что робот просто чистит комнату, хочется, чтобы он сделал что-то еще интересное.

[Дмитрий Гришин] На сайте roboappstore выложено много разных идей, и уже по тому набору приложений, который есть сейчас, видно, что производители роботов даже представить себе не могли такие сценарии использования своих продуктов. Вряд ли разработчики из компании iRobot думали, что их румба может танцевать под музыку, но это выглядит очень фаново, особенно если 10 румб танцует одновременно — из этого люди устраивают настоящее шоу и выкладывают ролики на YouTube. Однако сейчас часть роботов на рынке выходят «закрытыми», т. е. под них вообще невозможно писать приложения сторонним программистам. Такие компании, как robotaspptore, их популяризация, стимулируют компании открывать свои API, и в результате получать больше пользователей и расширенный функционал продуктов. И как это часто бывает в случае даже с Apple — какое-то популярное приложение или функционал, который изначально был написан сторонними разработчиками, впоследствии имплементируется

02 марта 2013

Искусственный интеллект в играх: про него все забыли?


В своем мнении о Crysis 3 я упомянул тупость искусственного интеллекта. А ведь на самом деле в большинстве игр разных жанров ИИ до сих пор находится на уровне начала двухтысячных (а порой и конца 90-х). Неужели ИИ настолько поумнел за последние десять лет, что стремиться ему больше некуда?

Если навскидку вспомнить экшены, где ИИ реализован на высоком уровне, то всплывут Uncharted 2-3, последние части Halo и… F.E.A.R. 2005 года выпуска. Главным образом потому, что враги могут действовать по-разному каждый раз. И то, в F.E.A.R. враги хоть и могли взять игрока в плотное кольцо, зато были бессильны против slo-mo. Однажды с специально проходил игру без режима замедления - совершенно иначе играется.
Главный бич всех ИИ - это неадекватное поведение, какими бы тактическими приемам он не был бы обучен. Скажем, группа вражеских солдат умело прячется за укрытиями, активно перемещается и может зайти за спину. Но! Убить сразу сзади (или просто скрутить нас) они почему-то не могут. Почему-то они со спокойствием на душе ведут огонь вблизи взрывоопасных объектов. И что самое главное, когда уже мы находимся рядом с “красной бочкой”, ИИ этого в упор не замечает. В конце концов, в большинстве экшенов враги могут запросто уронить себе под ноги гранату и взорваться, будто так и было задумано. Ну, или просто встать в угол и долго-долго его рассматривать в прицел автомата… Я уже не говорю про то, как прячутся за укрытиями наши противники. В 90% случаев оставляют части своего тела открытыми - ногу, руку, голову. Неважно что, но оставляют!

И вот на таких, казалось бы, мелочах спотыкаются абсолютно все шутеры и экшены. Такой ИИ - как калькулятор, умеющий вычислять логарифмы, но делающий ошибку в простой операции

01 марта 2013

Суперкомпьютер IBM Watson может стать вашим следующим шеф-поваром или врачом


image


Оснащённый системой искусственного интеллекта суперкомпьютер IBM Watson разбирается не только вдиагностической медицине, но и в создании новых кулинарных рецептов.

Как пишет VentureBeat, Watson уже получил некоторый успех в качестве диагностического ассистента в нескольких американских медицинских центрах, но теперь IBM ищет возможности применения мощных способностей суперкомпьютера и в других сферах.

Среди новых проектов применения Watson — разработка кулинарных рецептов, создание новых фармацевтических препаратов, а также предсказание того, когда промышленным машинам понадобится техническое обслуживание.

Watson может быть полезен во многих отраслях, потому что он способен обрабатывать сумасшедшие объёмы данных и принимать разумные решения о том, что делать с этой информацией. Watson умеет просматривать веб-страницы, социальные сети, медицинские изображения, патентные заявки и многое другое, чтобы найти то, что ему нужно.

Представленность IBM в индустрии больших данных будет только расти, если компании удастся поставить Watson на коммерческие рельсы. IBM утверждает, что уже выполняет работу с данными и аналитику для более 10 тысяч клиентов. Для этого компания нанимает 400 математиков и 9 тысяч экспертов-аналитиков.

По прогнозам IBM, если компания продолжит инвестировать в большие данные, то её доход от этой индустрии к 2015 году достигнет 16 млрд долларов. Watson пока что не приносит компании больших денег, но IBM считает, что проект окупится в будущем.

На видео ниже показано, как Watson диагностирует пациента и назначает ему лечение.