Эволюционное глубокое обучение с подкреплением может помочь преодолеть ограничения других подходов, а результаты работы, возможно, сильно повлияют на ИИ и робототехнику. Созданные в сложной виртуальной среде агенты развивают не только способность к обучению, но и физическую конструкцию. Несмотря на аналогию с эволюцией и природой, в сфере ИИ большой акцент сделан на создании отдельных элементов интеллекта и на их объединении. Подход дал отличные результаты, но ограничил гибкость агентов ИИ в присущих даже простейшим формам жизни навыках. Тело и мозг животных развиваются вместе. Чтобы появились необходимые в окружающей среде конечности, органы и нервная система, виды пережили бесчисленные мутации. При этом все виды на Земле произошли от первой формы жизни, которая появилась на Земле несколько миллиардов лет назад. Давление отбора среды по-разному направило развитие потомков этих первых живых существ.
Архив рубрики: Инновации
Так ли автономны современные беспилотные автомобили: шесть уровней автоматизации вождения
Давайте разберемся, насколько близко мы подошли к созданию действительно беспилотных автомобилей. Мама, смотри! Сам едет!» Научная фантастика показала нам бесчисленное количество примеров беспилотных автомобилей. Когда можно ожидать их появления? (изображение предоставлено NHTSA). В детстве я был большим поклонником телесериала Knight Rider. Понятно, что очень быстро движущийся и выполняющий разные трюки Pontiac Trans Am всегда будет привлекать молодых людей во всем мире, но то, что автомобиль K.I.T.T. мог говорить и думать, — это куда круче. Это был полностью автономный автомобиль, который — помимо склонности к невозмутимому сарказму — был способен принимать собственные решения, вести беседы и ездить самостоятельно. Я становлюсь старше, но время от времени с ностальгией просматриваю отрывки из сериала и понимаю, что идея автономного автомобиля все еще жива (в отличие от рыбки Дэвида Хассельхоффа).
Рассказ профессионала о биоинформатике: инновации вокруг нас
Биоинформатика — чрезвычайно любопытная область научного знания, так как в ней соединяются задачи, формулируемые в биологических терминах, и методы, привычные для специалистов по алгоритмам, обработке больших данных и машинному обучению. Таким образом, биоинформатика — это один из примеров, когда IT может прийти на помощь при изучении реального мира. Недавно я побывал в гостях у Михаила Сергеевича Гельфа́нда в Институте проблем передачи информации. Мы поговорили о том, что такое биоинформатика, о её интересных приложениях, о том, чем могут быть полезны IT-специалисты в биоинформатике и что им для этого нужно выучить. Под катом этой статьи вы найдете полную расшифровку нашего разговора, а видео можно посмотреть на YouTube. Что такое биоинформатика? Рассказывает Михаил Гельфанд: Биоинформатика — это способ заниматься биологией при помощи компьютера. По большому счёту, это не наука, а просто набор приёмов. В этом же смысле наукой не является, например, электронная микроскопия.
Искусственный интеллект при поиске новых идей для бизнеса: основные направления
Как искусственный интеллект (ИИ) и его родственная технология, машинное обучение (МО), помогают находить бизнес-идеи, скрытые в больших данных? Опрошенные порталом Enterprisers Project эксперты рассказывают о преимуществах, которыми ИИ и МО наделило аналитические инструменты. Термин «большие данные» — не новый, но свое истинное значение он начал приобретать всего лишь за последние несколько лет, когда начали бурно развиваться такие технологии, как Интернет вещей, облачные сервисы, периферийные вычисления и ряд других. Именно они способствуют скачкообразному росту объема данных. Еще десять лет назад это считалось серьезной проблемой, но теперь организации, которые экспериментируют и внедряют МО и другие виды ИИ-технологий, рассматривают большие данные как благо для бизнеса. «ИИ и МО дают нам новые возможности, чтобы по-новому раскрыть ценность больших данных, а также найти новые варианты применения с учетом появления новых типов данных, — говорит старший цифровой стратег Anexinet Гленн Грубер.
Оптические иллюзии когнитивного восприятия и инновации. Часть 2
Сотни лет исследователи обсуждали, какие неизвестные процессы в глазах, мозге или за пределами человеческого тела вызывают иллюзии. Поскольку измерить такого рода физиологические реакции очень непросто, до недавнего времени невозможно было досконально изучить корреляции между иллюзиями и их физиологическими предшественниками. В последние годы благодаря технологическому прогрессу мы значительно продвинулись в исследованиях, и даже раскрыли несколько нейронных механизмов формирования оптических иллюзий (подробнее смотрите в первой части). Впереди еще больше открытий, в чем мы сегодня убедимся — для некоторых зрительных иллюзий до сих пор не предложено подтвержденного и правильно описанного научного объяснения.
Оптические иллюзии когнитивного восприятия и инновации. Часть 1
На иллюстрации выше вы видите диаграмму когнитивных искажений — систематических отклонений в восприятии реальности. Полную версию картинки на русском языке вы можете посмотреть тут, а по этой ссылке найдете оригинальные данные в JSON-формате. 175 увлекательных когнитивных багов появились не на пустом месте — у каждого есть первопричина, хотя в некоторых случаях ученые не до конца определились с источником возникновения ошибки восприятия. Обычно искажению предшествуют переизбыток информации, сложность понимания, необходимость быстрого реагирования или ограничения нашей памяти. Но наиболее частой причиной являются особенности человеческого мышления. Один из самых интересных видов ошибок — оптические иллюзии. Сегодня поговорим именно об этом, поскольку визуальные иллюзии лучше всего демонстрируют способы создания мозгом внутри себя ощущение реальности. Изучая эти механизмы, мы лучше пониманием, как сделать неотличимый от физического виртуальный мир.
