Category: технологии

Category was added automatically. Read all entries about "технологии".

физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

Искусственный интеллект и машинное обучение. Урок Цифры.

Уроки по искусственному интеллекту подготовлены экспертами Сбербанка и Благотворительного Фонда Сбербанка «Вклад в будущее». Он позволит в доступной форме объяснить ученикам, как работает технология искусственного интеллекта, и познакомить с профессией исследователя данных (Data Scientist).


Искусственный интеллект (ИИ) одно из приоритетных направлений исследования в области Computer Science (Компьютерных наук)

Репетитор по математике и информатике.
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

Искусственный интеллект учится распознавать эмоции

Что произойдет когда ИИ научится распознавать эмоции?

Сегодня ни для кого из нас не секрет, что компьютеры медленно, но верно учатся считывать эмоции. Представьте, что за вашей привычной деятельностью наблюдает искусственный интеллект. Не будет ли такое будущее нарушать личные границы, лишая приватности? При этом, совершенно не исключено, что развитие ИИ приведет к золотому веку сострадательных, умных и полезных машин. Как бы там ни было, прогресс не остановить, а потому многие ученые убеждены, что каждому из нас необходимо понимать по какому принципу обучается, создается и развивается искусственный интеллект.



Поппи Крам, главный научный сотрудник Dolby Labs и профессор Стэнфордского университета, использует современные датчики и ИИ для захвата эмоциональных сигналов. В своей работе Крам использует различные технологии — от термодатчиков, которые отслеживают кровоток, до мониторов определяющих частоту дыхания и камер, которые отслеживают микроскопическое распознавание лиц. Если это звучит немного пугающе, вероятно, так и должно быть. Тем не менее, уже сегодня огромное количество человек по всему миру используют девайсы, доступ к которым можно получить благодаря технологии по распознаванию лиц. И это никого не пугает. Возможно, причина кроется в том, что сегодня мы все больше доверяем алгоритмам, которые работают неожиданным образом. Даже ученые, которые создают эти алгоритмы, иногда уклоняются от ответственности, рассматривая искусственный интеллект как нечто, находящееся вне их контроля.

Как следует относится к новинкам в области ИИ?

Уже сегодня ИИ способен выявлять болезни, отвечать на запросы, делать бизнес-прогнозы и даже давать советы о том, как бороться с изменением климата. Но то, что называют «эмоциональным искусственным интеллектом» может появиться намного раньше, чем мы думаем. Все потому, что сегодня развитие ИИ, способного распознавать эмоции, направлено на помощь самым разным компаниям. Это необходимо для предоставления разного рода услуг, в том числе личного характера. Например, если клиент не доволен работой обслуживающего персонала, система способна вычислить его и сообщить о недовольстве сотрудникам. Но как относиться к тому, что ИИ будет распознавать ваши эмоции при помощи камеры на ноутбуке? Данные о вашем состоянии могут быть переданы рекламодателям и в результате вы будете получать соответствующую рекламу. Для компаний, это безусловно, большой плюс, но как насчет пользователей? Возможно, вы удивитесь, но результаты исследования, опубликованные в журнале Gartner гласят, что большинство пользователей не против того, чтобы ИИ распознавал их эмоции. Тем временем, существует мнение, что американский математик и террорист, больше известный как Унабомбер, оказался прав, предупреждая людей об опасности технологического прогресса.



Джарон Ланье, научный сотрудник Microsoft и автор таких книг как “Мы не гаджеты” и “Кому принадлежит будущее”, считает что сегодня люди бывают настолько восхищены преимуществами технологий, что не учитывает их возможных недостатков. Как пишет издание Wired, Ланье указывает на то, как многие люди приветствовали голосовых помощников в своих домах и семьях, не обращая внимания на их влияние на детей и доступ к персональным данным. По мнению Ланье, основная ошибка, которую сегодня склонны совершать многие, заключается в том, что мы думаем о машинах как о живых организмах. Конечно, есть и обратная сторона, позволяющая использовать в нашей жизни полезные технологии. Так, алгоритмы ИИ и голосовые помощники, способные распознавать эмоции, могут принести существенную пользу в работу службы здравоохранения.


Репетитор Краснообск

Статьи на тему: искусственный интеллект и эмоции


физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

Искусственный интеллект научился предсказывать тактильные ощущения на глаз

Василий Сычёв

Исследователи из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) научили нейросеть по внешнему виду объекта предсказывать тактильные ощущения, которые могут возникнуть от прикосновения к нему, и наоборот. Как пишет The Next Web, вкратце о своей работе исследователи рассказали на конференции CVPR-2019, стартовавшей в Лонг-Бич в Калифорнии 16 июня.



Несмотря на активное развитие систем машинного зрения и осязания, современные роботы все еще ограничены в своем взаимодействии с окружающим миром. Предполагается, что обучение машин предсказывать тактильные ощущения от взаимодействия с предметами или предсказывать их внешний вид на основе таких ощущений, позволит роботам быстрее, безопаснее и точнее манипулировать объектами.

Для обучения нейросети исследователи из MIT CSAIL использовали промышленного робота Kuka, манипулятор которого был оснащен тактильной системой GelSight. Она представляет собой сенсор с камерой, многоцветной светодиодной подсветкой и гелевым слоем.

При взаимодействии с объектами гелевый слой деформируется. Эти деформации подсвечиваются светодиодами и регистрируются камерой. Впоследствии на основании нескольких кадров деформации система составляет трехмерную модель части объекта, с которой контактировала система GelSight.

При обучении робот Kuka касался различных объектов, собирая данные о тактильных ощущениях от таких касаний. Одновременно велась видеозапись таких прикосновений. В общей сложности робот Kuka перетрогал 200 различных бытовых предметов. Общее количество касаний составило 12 тысяч.

Затем на основе полученных записей исследователи составили базу данных, содержащую 3 миллиона кадров с видеозаписей, сопоставленных с тактильными данными. Базу данных исследователи назвали VisGel. Эта база в дальнейшем и использовалась для обучения нейросети.

В марте текущего года американские инженеры представили алгоритм, под управлением которого роботизированный манипулятор способен распознавать незнакомые объекты, классифицировать их основные составные части и взаимодействовать с ними. Например, робот способен распознать кружку, определить ее ручку и повесить кружку на сушилку.

Репетитор по информатике

физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

Искусственный интеллект способен распознавать человеческие эмоции лучше, чем это делают люди.

Наступает время эмоционального искусственного интеллекта



В опубликованном в январе 2018 года отчете аналитики Gartner утверждают, что уже в ближайшие четыре года устройства «будут знать о вашем эмоциональном состоянии больше, чем члены вашей семьи».

Глубинное обучение помогло улучшить анализ эмоционального состояния и дополнить основные эмоции – счастье, удивление, гнев, печаль, страх и отвращение – еще двадцатью более тонкими оттенками, к которым относятся, например, благоговейный трепет, радостное удивление и ненависть. (Психологи говорят о том, что у людей проявляются 27 различных эмоций.)

В Университете штата Огайо разработана программа, позволяющая по фотографии и выражению лица распознавать 21 эмоцию. И вот что поражает: по заверениям исследователей, их система выявляет эмоции лучше человека.

Для внедрения эмоциональных интерфейсов на предприятии есть по крайней мере две причины: важная и очень веская.

Сначала о важной.

Эмпатия стимулирует бизнес

«Экономика эмпатии» – это денежная или деловая ценность, создаваемая искусственным интеллектом, который обнаруживает и имитирует человеческие эмоции, возможность, трансформирующая клиентское обслуживание, виртуальных помощников, роботов, безопасность на предприятиях, здравоохранение и транспорт.

Робот Forpheus, созданный японской компанией Omron Automation и продемонстрированный в январе на выставке потребительской электроники CES, играет в пинг-понг. В арсенал его навыков игры в настольный теннис входит способность читать язык тела, анализируя таким образом настроение соперника и уровень его мастерства.

Впрочем, основным предназначением этого робота является не пинг-понг, а промышленные машины, которые, работая «в гармонии» с людьми, повышают тем самым производительность труда и уровень безопасности. Читая язык тела фабричных рабочих, промышленные роботы прогнозируют направление и характер их перемещений.

Другим крупным и очевидным направлением применения технологий распознавания эмоций являются автомобили и грузовики. Используя биометрические датчики и камеры на приборной панели, в сиденьях и ремнях безопасности, бортовые средства искусственного интеллекта распознают у водителя состояние стресса или усталости. Автомобили, распознающие эмоции, способны уменьшить количество дорожно-транспортных происшествий и удешевить страховку. Компания Ford, например, в сотрудничестве с ЕС занимается разработкой подобной системы.

Создатели технологий распознавания эмоций не ограничиваются анализом фотографий, видео и разговорного языка.

Решение IBM Watson поддерживает функцию «анализатора тона», которая выявляет эмоции и даже сарказм при письменном общении.

Несмотря на то, что приложения эмоционального искусственного интеллекта очень широко применяются на предприятиях, впервые они были использованы в потребительской сфере и общественной жизни.

Недавно в Facebook зарегистрировали патенты на «фильтры селфи, распознающие эмоции». Идея заключается в выборе для селфи подходящей «маски» на основе выявленных на фотографии эмоций. Например, если человек на фотографии кажется грустным, в качестве фильтра по умолчанию используются мультяшные слезинки. А человек, который выглядит счастливым, получает фильтр «счастливого панды».

В видеоигре Nevermind биологическая обратная связь позволяет распознать настроение игрока и подстроить соответствующим образом уровень сложности. Игра становится тем сложнее, чем более испуганным выглядит игрок. (Здесь используется технология, разработанная компанией Affectiva.)

Все это тривиальные приложения, но они помогут обществу привыкнуть к идее программного обеспечения, распознающего эмоции.

А для людей, живущих в Китае, первое столкновение с искусственным интеллектом происходит уже в школе. В марте классные аудитории в китайских школах начали оснащаться видеокамерами, которые используют искусственный интеллект для распознавания эмоционального состояния учеников. (Кроме того, система отслеживает, что делают дети в каждый конкретный момент.) Учащиеся ранжируются даже по тому, насколько они сосредоточены. Нужно не просто внимательно смотреть и слушать, но еще и демонстрировать свою сосредоточенность.

Эмоции и эмпатия во многих отношениях стимулируют бизнес. Это то, что касается важной причины применения таких технологий.

А теперь о веской причине.

Эмоции необходимы для общения

Искусственный интеллект и роботы – это машины, а люди – нет.

Согласно распространенному заблуждению, содержание наших слов есть суть человеческого общения. На самом же деле, люди общаются при помощи не только слов, но и интонации голоса, выражения лица, жестов и языка тела.

Вот почему общение по электронной почте чревато недопониманием. Без невербальных сигналов существенная часть смысла теряется.

В богатой истории вычислительной техники общая тенденция такова: по мере того, как компьютеры становятся все более мощными, существенная часть этой вычислительной мощности тратится на повышение качества взаимодействия между машиной и пользователем.

Когда-то давно в качестве интерфейса использовались переключатели, перфокарты и перфоленты. Общаться на двоичном языке компьютеров человеку было тяжело. Затем произошел довольно быстрый переход от командной строки к графическому интерфейсу и далее к интерфейсу голосовому. С каждым последующим этапом машине становится все тяжелее поддерживать интерфейс, упрощающий взаимодействие для человека.

Проблема в том, что сегодняшние голосовые интерфейсы не удовлетворяют существующие потребности, поскольку оперируют исключительно словами, а не невербальными сигналами. Когда вы разговариваете с голосовым помощником, произнесенные вами слова преобразуются в текст, и именно текст затем анализируется. В будущем для понимания смысла и контекста анализироваться будут как текст, так и голосовая интонация.

Главное преимущество эмоционального искусственного интеллекта заключается в том, что взаимодействие между человеком и машиной все чаще происходит как на вербальном, так и на невербальном уровне, что способствует улучшению понимания с обеих сторон.

Наиболее интересной сферой применения средств распознавания и имитации эмоций могли бы стать наши повседневные виртуальные помощники. В новых версиях Siri, Google Assistant, Alexa и Cortana взаимодействие будет интерпретироваться по-другому, на основе эмоций пользователя.

Камера iPhone X и функции Face ID открывают путь к высококачественному распознаванию эмоций смартфонами. Теперь целая отрасль быстро продвигается вперед в деле создания телефонов с эмпатией.

Ведущий производитель телефонов в Китае, компания Huawei (у которой, по ее данным, в настоящее время насчитывается 110 млн пользователей), работает над модернизацией существующего виртуального помощника и его оснащением средствами искусственного интеллекта, умеющими распознавать эмоции пользователя.

Все крупные поставщики виртуальных помощников – Apple, Amazon, Google, Samsung – стараются улучшить голосовое взаимодействие за счет использования датчиков эмоций и имитаторов с искусственным интеллектом.

Суть в том, что эмоциональные машины улучшают конечный результат. Они добиваются этого самыми разными способами, но наиболее важным из них является улучшение взаимодействия между людьми и системами, поддерживающими бизнес.



Репетитор. Математика, физика, информатика
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

Искусственный интеллект научился распознавать причины плача младенца

Искусственный интеллект научился переводить с младенческого на взрослый

Умная радионяня не просто сообщает родителям, что малыш плачет. Она ещё и определяет причину горьких слёз.

С помощью системы машинного обучения компьютер начал распознавать в младенческих агуканьях некоторое содержание. На данном этапе точно определяется 5 основных сигналов:

  • голод

  • сон

  • полный подгузник

  • недостаток внимания

  • общий дискомфорт

Роботу, конечно, пока еще далеко до мамы, но папе будет полезен.

Репетитор по математике, информатике, физике


Краснообск
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

Искусственный интеллект обыграл человека в покер, что дальше?

Владимир Кузнецов

Искусственный интеллект вновь победил человека. В этот раз искусственный интеллект одержал верх в покер. И в этом, кажется, нет ничего удивительного, ведь в этой игре искусственный разум оказывался первым и раньше. Однако сейчас все иначе: машина победила сразу пятерых игроков в «Техасский холдем» и при этом была нацелена на максимально высокий выигрыш.

Почему искусственный интеллект смог обыграть человека

Разработка прибыльного алгоритма для игры в покер одновременно с несколькими игроками (а в теории и за несколькими столами одновременно) — задача куда более сложная, чем научить искусственный интеллект играть в шахматы или го. В основном это от того, что в покере дается лишь очень ограниченная информация о том, что происходит за покерным столом. То есть, если в тех же шахматах компьютер «видит» всю картину целиком, включая расположения фигур противника, в покере искусственный интеллект знает лишь то, какие карты у него на руках и какие выложены на стол. Также можно, что называется, «посчитать карты», предугадав, какие из них уже «ушли», что позволит предсказать возможные комбинации. Но это все равно сложнее, чем анализировать «открытое» шахматное поле.

Как искусственный интеллект научился играть в покер

Для начала разработчики заставили искусственный интеллект играть против самого себя и методом проб и ошибок подбирать наиболее подходящую тактику. Это, в общем то, стандартный способ обучения.

Но на этом тренировка искусственного интеллекта не закончилась. Программисты придумали способ работы искусственного интеллекта, который позволил ему играть крайне эффективно. Вместо того, чтобы пытаться предсказать, как его противники будут вести себя до конца игры, искусственный интеллект был спроектирован так, чтобы «смотреть» только на два или три хода вперед. Это позволило пустить ресурсы системы на более полезные действия. Например, на развитие возможности блефовать.

Разработчики «продемонстрировали возможность создания искусственного интеллекта, способного сделать выводы и принять стратегические решения на основе неполной информации, то, чем считалось ранее, обладали только люди. Компьютер не сможет выиграть в покер, если он не сможет эффективно блефовать. Создание искусственного интеллекта, способного на такое, является огромным шагом в области информационных технологий. Вполне вероятно, что благодаря таким способностям ваш смартфон в недалеком будущем сможет сам выторговать у продавца самую выгодную цену на новый автомобиль. Кроме того, система способна и к самообучению.

Исследователи объявили, что не будут выкладывать алгоритм и все, что было связано с его разработкой, в свободный доступ. При этом наработки, полученные во время недавнего эксперимента, очень важны: они позволят, например, выявлять финансовые махинации на рынке ценных бумаг, помогут автоматическим системам регулировки трафика и будут полезны даже при разработке более эффективных автопилотов.

Репетитор по информатике