Category: it

лев

Френдмарафон

Мой старый френдмарафон перевалил за 5000 комментариев и теперь для комментирования требуется ввод капчи, а это неудобно. Поэтому я открываю новый френдмарафон, но можете также искать новых друзей и в моем старом френдмарафоне, ведь там много пользователей ЖЖ оставили свои комментарии.



Приглашаю всех принять участие в моем френдмарафоне. Можете написать в комментариях немного о себе, о том, чем интересуетесь, о чем Вы пишите и что любите и кого ищите!

Для наибольшей эффективности данного марафона просьба делать репосты, перепосты, оставлять в своих журналах и сообществах ссылки.



Так как этот пост верхний, то здесь я для более легкой навигации по моему блогу напишу содержание его:
май
июнь
июль
август
сентябрь
октябрь
ноябрь
декабрь


Смотрите также:
Заработок в интернете примерно 10% в месяц

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

Искусственный интеллект AlphaZero сможет управлять квантовым компьютером



Искусственный интеллект AlphaZero сможет управлять квантовым компьютером. Об этом говорится в исследовании ученых из Орхусского университета в Дании.

Несколько лет назад группа ученых представила искусственный интеллект AlphaZero, который всего за 4 часа научился обыгрывать в шахматы лучшие нейросети, годами изучавшие человеческий опыт игры. Теперь ученые начали использовать этот же алгоритм для управления квантовым компьютером.

Квантовый компьютер сможет решить некоторые проблемы, которые не могут быть решены с помощью современных классических компьютеров, даже если мы объединим все эти компьютеры в мире в один. При этом сейчас практически не создавались полностью рабочие квантовые компьютеры, которые имели бы квантовое превосходство по сравнению с обычными суперкомпьютерами.

В Орхусском университете исследовательская группа под руководством профессора Джейкоба Шерсона использовала алгоритм AlphaZero для обучения управлению квантовой системой. При этом особенность AlphaZero в том, что система обучалась абсолютно самостоятельно без какой-либо человеческой экспертизы.

Исследовательская группа в Орхусском университете с помощью компьютерного моделирования продемонстрировала широкую применимость AlphaZero. Алгоритм применили к трем различным задачам в сфере управления квантовым компьютером.

«Когда мы проанализировали данные AlphaZero, мы увидели, что алгоритм научился использовать основную симметрию проблемы, которую мы изначально не рассматривали. Это был удивительный опыт».
Ведущий аспирант университета Могенс Далгаард


Разработчики выложили код алгоритма для управления квантовыми сетями в открытый доступ. По словам ученых, через несколько часов после публикации кода с ними связались представители крупнейших технологических компаний и квантовых лабораторий, и предложили совместное сотрудничество.

собака

Новый алгоритм обучается через вознаграждения



Новый алгоритм обучается решать задачи с помощи системы вознаграждения. Он поможет биологам понять, как мотивация и психическое здоровье влияет на решения человека.

Исследователи отмечают, что им только предстоит выяснить механизмы, которые позволяют животным учиться с помощи системы вознаграждения. Ученые надеются, что если имитировать поведение в рамках развития искусственного интеллекта, то они смогут более детально выяснить и механизмы мозга человека.

DeepMind, дочерняя компания Alphabet’s, предложила новую теорию о механизмах вознаграждения в нашем мозгу. Эта гипотеза, подкрепленная первоначальными экспериментальными выводами, могла бы не только улучшить наше понимание психического здоровья и мотивации, ученые отмечают, что она также могла бы подтвердить нынешнее направление исследований ИИ для создания интеллекта, похожего на человеческий.

Усиливающее обучение учит комплексным, новым задачам через положительные и отрицательные обратные связи. Алгоритм начинает усваивать задание, случайным образом предсказывая, какое действие может принести ему вознаграждение. Затем он совершает действие, наблюдает за реальной наградой и корректирует свое предсказание, основываясь на пределе погрешности.

После миллиарда предположений алгоритм сводит ошибки предсказания к нулю, и в этот момент он точно знает, какие действия нужно предпринять, чтобы максимизировать свою награду и тем самым может эффективно выполнять задания.

собака

Alphabet стал четвертой триллионной компанией в США



Главные технологические компании США стоят более $5 трлн, а в «клубе четырех запятых» пополнение — материнская компания Google Alphabet. Как и в случае с другими триллионными компаниями — Microsoft и Amazon — важнейшим драйвером роста стало направление облачных услуг.

Компании с капитализацией выше триллиона долларов в США называют «клубом четырех запятых» — эти знаки используют, чтобы отделять каждые три разряда числа. По итогам торгов в четверг в клубе пополнение: Alphabet стала четвертой такой компанией после Apple, Microsoft и Amazon. «Цена» последней, впрочем, с тех пор упала ниже заветной отметки — до примерно $930 млрд, отмечает CNBC.

Если добавить к капитализации вышеупомянутых компаний Fаcebook (около $620 млрд), которую также обычно называют в ряду главных ИТ-гигантов Америки, общая цена составит $5,2 трлн — это около 17% «емкости» индекса S&P500. Пять лет назад эти компании «занимали» лишь 11% индекса, включающего 500 главных публичных компаний США.

Такой бодрый марш показывает не только опережающие темпы развития в ИТ, но и четкую оценку рынком перспектив антимонопольных расследований или угроз политиков, призывающих разделить гигантов.

В глазах трейдеров Facebook, несмотря на регулярные скандалы с данными польователей, — следующий главный кандидат на вступление в «клуб четырех запятых».

Росту акций Alphabet способствовали несколько событий. Главным объявлением декабря стал уход с руководящих постов создателей Google — Ларри Пейджа и Сергея Брина. А главных финансовых драйверов два. Первый — стабилизация доходов рекламного подразделения, одной из главных опор бизнеса Google. (Другие — поиск, YouTube и Android). Второй драйвер — бурный рост подразделения облачных вычислений для бизнеса. Хотя Google и уступает на этом направлении Amazon и Microsoft, с начала 2018 года по июль 2019 квартальные доходы этого подразделения удвоились — с $1 млрд до $2 млрд.

Alphabet отчитается о доходах за четвертый квартал 2019 и весь год 3 февраля 2020.

собака

Искусственный интеллект поможет расшифровать язык животных



С помощью современных алгоритмов ученые могут расшифровывать языки, на которых никто не говорит уже много лет. Вскоре похожие принципы позволят узнать, как общаются животные.

Нынешние алгоритмы уже неплохо понимают, как устроен человеческий язык. С их помощью можно даже расшифровывать мертвые языки, на которых никто не говорит уже несколько тысяч лет. Например, недавно специалисты Массачусетского технологического института и Google с успехом применили искусственный интеллект для изучения критского линейного письма Б и угаритского письма.

В основе подобных исследований лежит анализ имеющихся текстов. Алгоритм определяет, как часто определенные слова встречаются рядом, и выстраивает систему взаимоотношений между ними в векторном пространстве.

Ряд понятий можно представить в виду суммы векторов других слов. Например, «королева» = «король» — «мужчина» + «женщина». В свою очередь, предложения записываются в виде набора из большего числа векторов.

Возможно, отмечает Wired, сходным правилам подчиняется и общение животных. В таком случае можно будет применить для его анализа те же алгоритмы, что и к древним языкам.

Хотя идея «языка животных» может показаться наивной, такие высокоорганизованные существа, как киты и слоны, несомненно, обладают определенными способностями к сложному мышлению. Логично ожидать, что и их общение окажется таким же сложным. Возможно, искусственный интеллект однажды поможет нам понять, о чем они говорят — и даже присоединиться к разговору.

собака

ИИ научился восстанавливать фото, снятые под водой



Ученые из Китая научили ИИ восстанавливать фото, снятые под водой. Они отметили, что их модель правильно восстанавливает цвета и тона изображений без разрушения исходной структуры входящего изображения.

Исследователи отметили, что фото, снятые под водой, часто выглядят размытыми и искаженными. Причины этого — плохое освещение и обратное рассеивание, которые влияют на видимость. Чтобы исправить это, ученые из Харбинского инженерного университета разработали алгоритм машинного обучения, который восстанавливает естественный цвет на фото и уменьшает искажения. Ученые отмечают, что их ИИ способен обрабатывать до 125 кадров в секунду.

Они использовали генеративно-состязательную сеть (GAN) — модель ИИ, построенную на комбинации из двух нейронных сетей. Одна из них генерирует образцы как в пазле, а вторая — отбирает детали для них из нескольких сотен снимков.

Группа смогла восстановить 3733 снимка, которые были сделаны на разных глубинах. В основном, это кадры исследователей с морскими огурцами, ежами и другими организмами, которые живут в скрытых частях океана. Ученые рассказали, что ИИ, в основном, обучался на открытом наборе данных — например, архиве NY Depth, который в общей сложности содержит тысячи подводных фотографий.

После обучения исследователи сравнили результаты своего подхода с исходными данными. Они отметили, что их модель правильно восстанавливает цвета и тона изображений без разрушения исходной структуры входящего изображения. Модель в 85% случаев восстанавливает цвет, сохраняя при этом правильную яркость и контрастность — задача, с которой не справляются большинство ИИ-конкурентов.

собака

Нейроморфный процессор для ускорения систем с искусственным интеллектом разработают в России

Цифровой прототип нейроморфного процессора уже прошел тестирование



Специалисты компании «Мотив», участника рынка Нейронет Национальной технологической инициативы, создадут первый в России нейроморфный процессор для аппаратного ускорения работы систем с искусственным интеллектом. Партнером в разработке процессора выступает «Лаборатория Касперского», сообщает пресс-служба отраслевого союза «Нейронет».

Нейроморфные процессоры – класс вычислителей, которые используются для аппаратного ускорения работы систем искусственного интеллекта и могут применяться в системах технического зрения и распознавания речи. Области применения таких чипов распространяются на приборы интернета вещей, сферы робототехники, беспилотного транспорта, систем киберфизической безопасности и интеллектуальной обработки больших данных.

Разрабатываемый нейроморфный процессор «Алтай» будет широко применяться для эффективного исполнения нейронных сетей в разных классах интеллектуальных устройств.
Collapse )
собака

Российский рынок чат-ботов в 2020 году вырастет до 4,2 млрд рублей



Точками роста станут компании сферы ритейла и сервисных отраслей

Отраслевой союз «Нейронет» Национальной технологической инициативы представил прогноз о трехкратном увеличении отечественного рынка чат-ботов. Как отмечается в аналитическом исследовании отраслевого союза «Нейронет», в 2020 году объем рынка чат-ботов увеличится до 4,2 млрд рублей, сообщает портал TechFusion.

В 2019 году также было зафиксировано трехкратное увеличение этого сегмента. «Рынок чат-ботов продолжает бурно расти второй год подряд. В 2019 году его объем растет в 3 раза, до 1,5 млрд рублей. В прошлом году рынок рос в основном за счёт банков. финансовых и страховых компаний, а в 2019 году технология широко распространилась в ритейле, ресторанном бизнесе и сфере доставки еды», – рассказал исполнительный директор Отраслевого союза «Нейронет» Александр Семенов на площадке конференции «Баркемп» в ноябре.

В 2020 году точками роста также станут компании сферы ритейла и сервисных отраслей.

По словам Александра Семенова, интерес ритейлеров к нейротехнологиям связан с ростом объема онлайн-покупок. «Помимо чат-ботов, в ритейле активно развиваются технологии, которые помогут продавцам и маркетологам в условиях снижения офлайн-продаж: например, анализ предпочтений покупателей с помощью компьютерного зрения», – добавил он.

Александр Семенов отметил, что грамотное использование чат-ботов помогает снизить затраты фонда оплаты труда на 20%. «Полностью заменить операторов call-центров в обозримом будущем не получится, но снизить штат сотрудников в 2-3 раза вполне реально», – считает он.
Collapse )
собака

Система искусственного интеллекта для Minecraft: МФТИ победила в международном конкурсе MineRL



Сотрудники лаборатории когнитивных динамических систем МФТИ стали победителями соревнования MineRL. Они предложили новый метод обучения с подкреплением на основе демонстраций, с помощью которого можно быстро и эффективно решать иерархические задачи в среде Minecraft: поиск ресурсов и создание новых инструментов. Использовать разработанные алгоритмы можно будет при создании автономных мобильных роботов и роботов-манипуляторов. Конкурс прошел в рамках международной конференции по нейросетевым технологиям Neural Information Processing Systems-2019.

Обучение с подкреплением — один из перспективных методов искусственного интеллекта, который демонстрирует поразительные успехи в игровых и робототехнических задачах, но требует большого количества вычислительных ресурсов и времени обучения. Сотрудники и стажеры лаборатории когнитивных динамических систем МФТИ и Института проблем искусственного интеллекта ФИЦ ИУ РАН — Алексей Скрынник, Эрмек Айтыгулов, Алексей Староверов, Кирилл Аксенов, Василий Давыдов и Александр Панов — предложили новый подход с использованием механизма забывания некорректных экспертных демонстраций решения поставленной задачи.

«Команда лаборатории достигла отличного результата, достойно представив Физтех и Россию на международной конференции. Игровая среда Minecraft, в которой мы смогли продемонстрировать интеллектуальное поведение агента, реализует большое разнообразие разных типов взаимодействия человека со сложной, непредсказуемой внешней средой. В этом плане она является отличным симулятором, приближенным к реальности, и для нее намного сложнее разрабатывать методы обучения поведения, чем для таких сред как Go, Dota или Starcraft. Предложенный нами метод открывает новые пути для применения обучения с подкреплением уже в прикладных задачах, таких как беспилотный транспорт и роботы-манипуляторы», — сказал заведующий лабораторией когнитивных динамических систем Центра когнитивного моделирования Александр Панов.

Соревнование длилось пять месяцев, всего было два раунда. В первом команда Физтеха заняла третье место, во втором — обошла девять финалистов и заняла первое место с существенным отрывом. В конкурсе участвовали более 40 команд со всего мира.
Collapse )
собака

Свидетельства о рождении и справки об отсутствии судимости начали выдавать через блокчейн

В начале декабря 2019 года правительство китайского города Шэньчжэнь запустило блокчейн-платформу, которая позволяет гражданам подавать заявки на получение различных справок и свидетельств через приложение. При этом предоставлять оригиналы бумажных документов не требуется.

Платформа, разработанная компанией Ping An Smart City, позволит проводить онлайн- и оффлайн-лицензирование, получение различных разрешений, выдачу справок об отсутствии судимости и свидетельства о рождении, а также многих других документов. Кроме того, блокчейн позволит предприятиям и частным лицам направлять других лиц для получения лицензии от своего имени в определенное время, при определенных условиях и в конкретных случаях использования. Система автоматически проверяет учетные данные обеих сторон - заявителя и корпорации, авторизующейся в приложении.


Шэньчжэнь запустило блокчейн-платформу, которая позволяет гражданам подавать заявки на получение различных справок и свидетельств через приложение
Collapse )