Машинное обучение. Часть 2

В прошлой статье мы рассмотрели общую идею машинного обучения и определили обучение с учителем и без него. Теперь мы введем еще несколько новых понятий и рассмотрим классические задачи машинного обучения.

Введем несколько новых определений.

Модель в машинном обучении это класс алгоритмов, решающих поставленную задачу.

Переобучение это явление, при котором алгоритм слишком приспособлен для данных, на которых он обучался. Переобучение имеет место при выборе слишком сложных моделей.

Недообучение это явление, обратное переобучению, при котором алгоритм не полностью использует предоставленные ему для обучения данные. Недообучение имеет место при

Искусственный интеллект в футурологии и научной фантастике

Разберемся с помощью «Википедии» в понятиях. Футурология — прогнозирование будущего или путем экстраполяции (т.е. распространения выявленных закономерностей развития изучаемого предмета на будущее), или предсказанием будущих тенденций. Этот термин исключает предсказание будущего сверхъестественными способами или легко предсказуемые варианты развития событий. Научная фантастика основывается на фантастических допущениях, не выходящих за рамки научного восприятия действительности. Произведения, основанные на ненаучных допущениях, относятся к таким жанрам, как мистика, фэнтези и др.

Действие научной фантастики часто происходит в будущем, что роднит этот жанр с футурологией. Некоторых писателей, пишущих в жанре научной фантастики, причисляют к футурологам (например, Артур Кларк, Станислав Лем) и наоборот, футурологи пишут научно-фантастические книги. Предсказания футурологов не всегда бывают успешными. Они часто экстраполируют современные технологические тенденции, полагая, что они будут развиваться теми же темпами в будущем, однако технический прогресс в реальности имеет собственные пути и темпы развития. Например, многие футурологи 1950-х предполагали, что в наши дни космический туризм будет иметь место (что оправдывается), но не предсказали бума персональных компьютеров.
Но есть и другие примеры удивительно точного взгляда на будущее. В 2011 году нашли статью американского инженера и успешного, как оказалось, предсказателя Джона Уоткинса,

Введение в машинное обучение. Просто о сложном

Кратчайшая история искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, как научная область активно развивается с начала XIX века. Наибольшая активность в области происходила в 60-х и 70-х годах. В то время казалось, что ИИ это близкое будущее, что, в общем, не удивительно, т.к направление прогрессировало невероятно быстро. Компьютеры все чаще обыгрывали лучших шахматистов, а на исследования в области ИИ выделялись огромные деньги. Однако, к 1973 году стало понятно, что не все так хорошо, как кажется. В этом году был опубликован так называемый отчет Лайтхилла — документ «Искусственный интеллект: Общий обзор», дающий крайне пессимистические прогнозы для основных направлений отрасли. Документ предвещал наступление т.н. «зимы искусственного интеллекта».

Основными причинами «Зимы ИИ» стали:

1. Проблема комбинаторного взрыва (Резкий рост временной сложности алгоритма при увеличении размера входных данных).
2. Низкая производительность компьютеров (Более высокая производительность могла бы частично решить первую проблему).
3. Проблема представлений знаний «здравого мысла» (Например, задача формализации процесса распознавания речи человеком не решена до сих пор).
4. Парадокс Моравеца (Для компьютера многие задачи, очевидные с человеческой точки зрения, становятся сложными и наоборот).

Однако, уже имеющиеся достижения в области искусственного интеллекта не могли просто пропасть или заморозиться в ожидании лучших времен. Потеря перспективности ИИ

НОАМ ХОМСКИ: ГДЕ ОШИБСЯ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Автор предисловия и вопросов интервью - Ярден Кац, Массачусетский технологический институт.  Оригинал статьи опубликован в The Atlantic, ноябрь 2012.


Если расположить по порядку самые сложные интеллектуальные задачи, стоящие перед цивилизацией, то самая трудная заключается в «расшифровке» самих себя – в понимании внутреннего устройства человеческого мозга, и как оно закодировано в нашем геноме. Разнородные области знания, пытающиеся решить эту задачу – от философии и психологии до информатики и нейронаук – так и не смогли договориться о едином верном подходе.

В 1956 году ученый-кибернетик Джон Маккарти придумал термин «искусственный интеллект» (ИИ) для описания исследования человеческого разума путем реализации основных его особенностей в компьютере. Конструирование умной системы с помощью аппаратных средств вместо «биологических аппаратных средств», состоящих из клеток и тканей, стало бы высшим проявлением разума, и имело бы очевидное практическое применение при создании умных устройств и даже роботов.

Однако некоторых коллег Маккарти из других научных областей больше интересовало то, как разум (интеллект) реализуется в людях и млекопитающих. Ноам Хомски со своими коллегами работал над наукой о мышлении и процессах познания. Эта область направлена на исследование образов и правил, лежащих в основе наших умственных и познавательных способностей. Хомски и его коллеги вынуждены были опровергать господствующую в то время теории об основной

Сцилла и Харибда искусственного интеллекта

Подобно герою «Одиссеи» Гомера, человечество на своем пути движется от одной опасности к другой. Причем ту угрозу, о которой пойдет речь здесь, обойти стороной никак нельзя. Но опасность эта двояка. Так что единственно верный маршрут – умудриться пройти ее посередине.

Речь, конечно же, идет об очень быстро прогрессирующих ныне компьютерных подсистемах, обобщенно именуемых «искусственным интеллектом» или кратко ИИ.
Те две гигантские опасности ИИ, что поджидают нас в недалеком будущем и в потенциале способны привести к исчезновению человека как биологического вида, условно можно называть «угроза Терминатора» и «технологическая сингулярность».

Поскольку остановить прогресс развития роботов и компьютерных систем в целом при любом реалистичном сценарии развития человечества не представляется возможным, обойти эти проблемы стороной нам никак не удастся. Проблема очевидна и ее надо решать.
О том, что делается на данном направлении сегодня, и пойдет речь.
Но начало истории, однако, будет не очень серьезным – дабы не нагнетать...

«Кофе-машину еще лет 30 назад назвали бы роботом»

Интервью с основателем российской робототехнической компании Дмитрием Гришиным.

Дмитрий Гришин, основатель компании Grishin Robotics и председатель совета директоров Mail.Ru Group

© РИА Новости. Григорий Сысоев

Председатель совета директоров Mail.Ru Group Дмитрий Гришин, уверен, что революционный технологический прорыв человечество совершит именно в области робототехники. Именно поэтому он основал фонд Grishin Robotics и инвестировал в первый в мире онлайн-магазин приложений для роботов. По прогнозам Гришина, очень скоро в робототехнике произойдет «взрыв», который радикально изменит наше представление о мире.


- Почему вы переключились с интернета на робототехнику?  Ведь финансовая отдача от нее будет нескоро…

— Еще в студенческие времена, когда я учился в МГТУ им. Баумана, у меня начало появляться понимание того, как много всего в мире можно автоматизировать и упростить, как высокотехнологичные устройства могут быть полезны для улучшения жизни человека. Но, к

Для изучения искусственного интеллекта живые клетки мозга пересаживают роботам

Люди уже больше полувека ломают голову над тем, что такое интеллект. Изобретатель компьютера Алан Тьюринг предложил его операциональное определение, о котором (а также об истории развития искусственного интеллекта) рассказывает Михаил Бурцев.

Михаил Бурцев - кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Института прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН, старший научный сотрудник НИИ Нормальной физиологии им П.К. Анохина РАМН, руководитель Лаборатории нейроинтеллекта и нейроморфных систем НБИКC-Центра (НИЦ «Курчатовский институт»). Перед вами - краткое содержание его беседы с Дмитрием Ицковичем, Борисом Долгиным и Анатолием Кузичевым, состоявшейся в рамках программы «Наука 2.0» (совместного проекта портала «Полит.ру» и «Вести.FM»).

Проблема определения интеллекта очень сложна, и люди уже лет 60-70 ломают голову над тем, как же его определить. Одна из самых ранних попыток, которая оказалась одной из наиболее удачных, принадлежит Алану Тьюрингу, одному из изобретателей современных