Искусственный интеллект примеры программ

Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле. Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.

Semantris

Когда вы в последний раз играли в тетрис?

Это забавный и интерактивный проект, который позволяет играть в словесные ассоциации с искусственным интеллектом. Недавно созданная командой Google-AI, Semantris сосредоточена на обработке простой человеческой речи и дифференцировании логических связей между словами. Это аналог тетриса, но вместо блоков в нём слова. Игра имеет два режима работы: Blocks и Arcade.

В первом режиме ИИ устанавливает слово и просит вас найти наиболее близкое к нему сочетание, например, «спать» и «кровать». Затем он сравнивает отношение между вашим ответом и исходным словом с другими словами из списка. Чем больше совпадений с другими словами, тем больше очков вы получите. Правильное слово между блоками приводит к удалению этого блока. Второй режим реализован как простая игра в ассоциации на время с набором очков.

Нейронная сеть — это класс вычислительной системы. В данном приложении она устанавливает значение отдельных слов и находит семантически похожие. Она создана из очень простых узлов обработки, сформированных в сеть. Нейронные сети выполнены по образу биологических систем, наподобие мозга, но на много порядков менее сложные. Они представляют собой системы распознавания шаблонов и более полезны для задач распознавания образов.

Google, используя Semantris, обучает векторные модели для нейронных сетей и тестирует искусственный интеллект.

This Person Does Not Exist

Эта девушка выглядит красиво, но её не существует. Это просто ещё одно творение ИИ. Не пытайтесь найти кого-либо из созданных людей в сети, несмотря на то, что некоторые могут быть очень красивыми.

22–24 ноября, Москва, от 0 до 25 000 ₽

Вероятно, многие уже слышали о таком сервисе. Это первый проект в своем роде и неудивительно, что он стал вирусным. Здесь можно создавать поддельные образы за секунду. Всё, что нужно — это зайти на сайт и обновить страницу.

Автор проекта — инженер Uber Филипп Ван. Он использовал алгоритм (первоначально написанный в Nvidia), чтобы сделать гиперреалистичные портреты. Этот алгоритм известен как генеративно-состязательная сеть (GAN). Все изображения генерируются на основе обширной библиотеки. Система последовательно использует две нейронные сети: одна создаёт картинку, а другая оценивает её реализм.

Первоначально Ван использовал это как способ убедить нескольких друзей присоединиться к нему в независимом исследовании ИИ. После он решил, что широкая аудитория может извлечь выгоду из потенциала GAN. Ван также утверждал, как важно информировать людей о том, что этот тип технологий может быть как революционным, так и опасным.

Так началось это…

После запуска проекта с лицами другие разработчики использовали его код (находящийся в открытом доступе на Github) для других сайтов вроде thiscatdoesnotexist.com и thesecatsdonotexist.com, чтобы создавать несуществующих котов. Они выглядят довольно реалистично, но вы можете заметить некоторые странные фрагменты. Иногда это выглядит очень жутко.

AutoDraw

Это фиксирующий ваши каракули инструмент для получения идеального изображения.

Ещё один захватывающий и развлекательный сервис, а для кого-то очень полезный. Он помогает превращать небрежные наброски в чёткие изображения.

Вы можете нарисовать любой объект, который хотите. Просто начертите несколько линий и ИИ предскажет, что именно вы хотели изобразить. Он может легко распознать грубые наброски, будь то цветок, торт или смайлик. Он подготавливает заранее нарисованные альтернативные эскизы, созданные художниками, для замены ваших рисунков.

В основе этого сервиса лежит ИИ и машинное обучение. AutoDraw использует нейронные сети для сравнения изображений с обширной базой данных и выбора наиболее похожих вариантов. Чем больше деталей вы добавите, тем лучше и надёжнее будут рекомендации.

Cyborg Writer

Этот экспериментальный текстовый редактор может добавить продолжение к словам и высказываниям, которые вы напишете. Просто введите любые слова, а искусственная нейронная сеть завершит ваше предложение так, будто бы оно было написано Шекспиром, Верховным судом США, Тупаком Шакуром или кем-то ещё.

Вся система основана на обученной модели. Она используется для прогнозирования наиболее подходящего ответа на введённый текст.

Иногда варианты Cyborg Writer далеки от смысла введённого текста. Но создатели не обещали безупречную точность с самого начала и назвали его экспериментальным проектом. Возможно, сервис со временем станет более продвинутым. А пока он вполне подойдёт, чтобы просто поиграться и посмотреть какой вариант ответа ИИ подберёт для вас.

Talk to Books

Ещё одно приложение на базе ИИ от Google AI. Оно наглядно демонстрирует на что способна эта инновационная технология. Talk to Books даёт ответы на вопросы через цитаты из книг. В отличие от стандартного поиска этот сервис не боится даже самых абстрактных вопросов, например, «в чём смысл жизни?» или «что значит быть человеком?». Так что вы можете рассчитывать на честные ответы даже на самые необычные вопросы. Взгляните на результат по запросу: “что такое Ктулху?”:

Этот сервис использует векторное обучение языку для поиска книг с контекстно-релевантными ответами на вопросы. Всё это работает без соответствия ключевым словам. Моделирование языка векторных слов сопоставляет синонимы, антонимы, связанные термины, контекстные подсказки и другие естественные способы использования языка для нахождения соотношений между утверждениями.

В базе данных проекта содержится около 100 000 работ. Механизм рекомендаций пытается найти наиболее подходящие выдержки по смыслу. Также вы можете отфильтровать по категориям книги и выбрать только те жанры, которые захотите.

Quick, Draw!

По словам самих создателей эта игра создана с помощью машинного обучения. Вы рисуете, а нейронная сеть пытается угадать, что вы изобразили. Это не всегда работает, но чем больше вы практикуетесь, тем больше сеть будет учиться. Пока что этот ресурс обучен на примерах нескольких сотен рисунков и разработчики надеются добавить больше эскизов в будущем. Приложение сделано как пример того, что обучение ИИ можно использовать в увлекательной игровой форме.

Вам будет предложено нарисовать 6 разных предметов за ограниченное время. Пока вы рисуете и добавляете всё больше деталей, нейронная сеть пытается угадать, что вы пытались изобразить.

В конце будут подведены итоги, какие из предметов были угаданы. Кликнув на любой из них, можно посмотреть на основе каких рисунков было проведено обучение сети по каждому предмету.

ИИ-приложения для смартфона

Replika

Replika — это приложение, которое поможет вам расширить ваше общение.

Виртуальные помощники на базе ИИ есть везде. Siri может установить будильник, а Alexa вызовет Uber. Но по-настоящему поговорить по душам не с кем. Replika соответствует именно этой идее. Это искусственный интеллект, который сканирует ваши социальные сети и задаёт очень много вопросов о вас. Replika наивна и любопытна, как ребёнок, но это только на первый взгляд. Приложение обучается, поэтому многое зависит от вас. Каждый ответ будет сохранён в памяти и может быть использован позже. Таким образом, вы можете создать свою личную копию себя, а затем вступать с ней в диалог.

Jarvis Artificial Intelligent

Jarvis был создан Марком Цукербергом, который в свою очередь был вдохновлён виртуальным помощником из замечательного фильма «Железный человек». Jarvis может контролировать свет и температуру, выбирать музыку и настраивать системы безопасности в вашем доме. Этот виртуальный помощник постоянно учится распознавать голоса и лица. Все эти функции доступны с помощью мобильного приложения. Честно говоря, приложение ещё следует доработать, но его определённо стоит попробовать.

Youper

Youper — это бесплатный и удобный помощник на базе искусственного интеллекта, который поможет решить ваши проблемы. Он подойдёт в качестве приложения для фитнеса, которое также содержит когнитивно-поведенческую терапию (КПТ), медитацию и терапию «Принятия и обязательств (ответственности)». Вместе с этим вы можете использовать его как приложение для растяжки. Youper старается заботиться о вас, давая различные советы по здоровью.

И в заключение

Искусственный интеллект — это не только простая программа, отвечающая на шаблонные вопросы. Это мощный инструмент, помогающий автоматизировать работу во многих отраслях. Доступность ИИ является поводом для радости. Такие технологии можно легко использовать с помощью многих мобильных приложений. Определённо стоит узнать об этом больше и следить за развитием событий в сфере новых технологических тенденций.

Большинству людей искусственный интеллект (ИИ) может показаться чем то из области фантастики, но вы можете быть удивлены, узнав, что вы уже пользуетесь устройствами с искусственным разумом! ИИ имеет огромное влияние на нашу жизнь, и его влияние растет с каждым днем! Вот 10 примеров искусственного интеллекта, которыми мы пользуемся каждый день

Виртуальные личные помощники

Siri, Kortana и другие интеллектуальные цифровые, персональные помощники на различных платформах (iOS, Android и Windows). Они помогают найти полезную информацию, о который вы у них просите используя естественный человеческий язык. ИИ в таких приложениях собирают информацию на ваших вопросах и используют ее, чтобы лучше понимать вашу речь и выводить результаты с учетом ваших предпочтений. Microsoft утверждает, что Cortana постоянно получает информацию о своих пользователях и в конечном итоге она будет способна предвидеть потребности своих клиентов. Виртуальные личные помощники обрабатывают огромное количество данных из различных источников, чтобы узнать больше о пользователях и стать более эффективными помощниками в поиске и обработки информации.

Видеоигры

Один из примеров использования искусственного интеллекта, с которым большинство людей вероятно знакомы, это видеоигры, которые уже давно используют ИИ. Сложность и эффективность ИИ в видеоиграх возросло в геометрической прогрессии в течении последних нескольких десятилетий, в результате чего видеоигровые персонажи способны вести себя совершенно непредсказуемым образом. Видеоигры активно используют ИИ для своих персонажей, которые могут анализировать окружающую среду для поиска объектов и взаимодействия с ними. Они способны укрываться, исследовать звуки, использовать фланговые маневры, общаться с другими персонажами и т.д.

Автомобили с искусственным интеллектом (самоуправляемые автомобили)

Автономные автомобили становятся все ближе к реальности. В этом году Google сообщила об алгоритме, способном научиться водить машину точно так же , как это делает человек: через опыт. Идея заключается в том, что в конечном итоге автомобиль будет способен смотреть на дорогу и принимать решения, основываясь на том, что он видит.

Предложение товаров

Крупные ритейлеры, как Target и Amazon, зарабатывают много денег благодаря способности их магазинов предвидеть ваши потребности. Эта способность реализуется различными способами: купоны, скидки, таргентинговая реклама ит.д. Как вы уже догадались это очень спорное использование ИИ так как заставляет многих людей переживать по поводу возможных нарушений неприкосновенности частной жизни.

Обнаружение мошенничества

Вы когда-нибудь получали сообщение о том что вы сделали какую-либо покупку по вашей кредитной карте, хотя вы не совершали никаких покупок? Многие банки отправляют эти сообщения, если считают, что существует вероятность мошенничества с вашим аккаунтом и хотят убедиться, что вы одобряете покупку, прежде чем перечислить деньги в другую компанию. Часто для наблюдения такого рода мошенничества используется ИИ. После достаточного обучения, система будет в состоянии обнаружить мошеннические транзакции на основе тех признаков, которые он узнал посредством обучения.

Онлайн поддержка клиентов

Многие сайты сейчас предлагают клиента пообщаться с представителем службы поддержки в то время как они просматривают товары на сайте, но не на каждом сайте на самом деле отвечают живые люди! Во многих случаях вы общаетесь с ИИ. Многие из этих чат ботов мало чем отличаются от автоответчиков, но некоторые из них действительно способны извлекать знания из сайта и предоставлять их клиентам, когда они попросят об этом.

Новостные порталы

Знаете ли вы, что программы с ИИ способны писать новости ? ИИ способен писать простые истории, такие как, финансовые сводки, спортивные репортажи и т.д. Конечно такая система все же нуждается в помощи человека, но это всего лишь вопрос времени и в ближайшем будущем ИИ будет способен писать полноценные статьи.

Видеонаблюдение

Контролировать большое количество видеокамер одному человеку очень сложное и порой скучное занятие. Именно поэтому были разработаны компьютеры с ИИ для мониторинга этих камер. Алгоритм мониторинга принимает входные данные с камер видеонаблюдения и определяет есть ли опасность или нет. Если он «видит» опасность, то оповещает сотрудников безопасности об этом.

Рекомендации фильмов и музыки

Конечно эти системы довольно просты по сравнению с другими интеллектуальными системами, но в то же время они выполняют довольно-таки полезную задачу: предлагают музыку и фильмы основываясь на ваших интересах. Путем наблюдения за вашими действиями они обучаются и в конечном итоге дают вам рекомендации того, что вас заинтересует. Большая часть этих функций зависит от человека. Например, если вам нравится «рок» и вы указали в своем профиле эту характеристику, то стало быть вам нравятся и другие песни которые включают в себя эту характеристику. Это лежит в основе многих рекомендаций, и хотя это не футуристическая разработка, но она делает очень хорошую работу, помогает нам находить новую музыку и фильмы.

Умный дом

Многие домашние устройства теперь могу узнавать ваши модели поведения и помочь вам сэкономить деньги путем изменения настроек термостата или других приспособлений в целях повышения удобства и экономии энергии. Например термостат, которые знает, когда вы дома и соответственно регулирует температуру и способен сэкономить вам деньги на отопление когда вы не находитесь дома. Также ИИ используется в освещении.

Искусственный интеллект — это не будущее, искусственный интеллект — это настоящее.

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) применяются повсеместно уже почти с десяток лет. Это дало нам много интеллектуальных продуктов, которые мы активно используем в повседневной жизни. Однако они еще очень далеки, чтобы называться «интеллектом» и имеют большой потенциал для улучшения.

Так, все, чего мы достигли до сегодняшнего дня — это библиотеки для разработки ИИ, которые в основном требуют контролируемого обучения. Тем не менее такие технологические гиганты, как Microsoft, Facebook и Google, работают над созданием программ, которые будут работать поверх существующих библиотек разработки ИИ, чтобы дать им кроссплатформенность и поддержку самообучения.

Для разработки самообучающегося ИИ будут использоваться большие данные (англ. big data), квантовые вычисления, распределенные вычисления и связь 5G.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это искусственно созданная система, основной целью которой является воспроизведение некоторых или всех черт человеческого интеллекта, а именно — планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, оперирование данными и их использование, восприятие, контроль и манипулирование объектами и, в меньшей степени, социальный интеллект и креативность.

Как мы знаем, человеческое мышление базируется на взаимодействии нейронов мозга, связи которых изменяются под влиянием жизненного опыта.

Аналогично, алгоритмы ИИ были разработаны на основе нейронных сетей, которые позволяют компьютерам обретать новые навыки, как это делают люди.

Нет необходимости программировать всю логику ИИ вручную, поскольку компьютер способен оптимизировать программу и самостоятельно подстраиваться для корректного выполнения необходимых действий.

На какой технологии основаны современные системы ИИ?

Существует несколько основных, базовых направлений в разработке ИИ, но на текущий момент, наиболее эффективны алгоритмы на основе CNN (сверточная нейронная сеть) и RNN (рекуррентная нейронная сеть).

CNN — это однонаправленная (без обратных связей) многослойная сеть, которая отлично подходит для работы с такими данными, как изображения и видео, где данные размещены в виде сетки пикселей. В свою очередь RNN хорошо справляется с последовательными данными, такими как текст и аудио.

CNN называется «сетью прямой связи», а RNN называется «сетью обратной связи».

Слух, возможность говорить, зрение и прогнозирующая интуиция базируются на использовании обеих сетей (CNN и RNN), а также технологии обработки естественного языка (NLP), которые дополняют друг друга. Подобные технологии используются в Alexa, Siri, Google Now, Cortana и других интеллектуальных голосовых помощниках.

Какие программы используются для создания ИИ?

Существуют десятки фреймворков для разработки ИИ, но в этот список включены только самые выдающиеся.

KERAS

Это библиотека нейронных сетей на основе Python с открытым исходным кодом, которая может работать под управлением Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), Tensorflow и многих других сред.

KERAS лучше всего подходит новичкам.

TENSORFLOW

Tensorflow является наиболее выдающейся средой для разработки искусственного интеллекта, которая использует методы машинного обучения, такие как нейронные сети.

Tensorflow был разработан командой Google Brain, именно этот фреймворк в ответе за автозавершение фраз в текстовое поле поисковой системы Google, а также ИИ приложений Google.

SONNET

Созданная командой Google DeepMind, Sonnet — это библиотека, работающая поверх TensorFlow для построения сложных нейронных сетей глубокого обучения. SONNET лучше всего подходит для исследований и разработок в области искусственного интеллекта и является очень сложной для новичков.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Ранее известный как CNTK, Microsoft Cognitive Toolkit нацелен обучить алгоритмы мыслить как человеческий мозг. Он обладает скоростью, масштабируемостью, качеством и совместимостью с C ++ и Python. Microsoft использует его для функций AI в Skype, Cortana и Bing.

Microsoft CNTK позволяет пользователям комбинировать популярные модели глубокого обучения, такие как DNN, CNN и RNN.

PYTORCH

Pytorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, основанная на Torch, которая использует технологии обработки естественного языка (NLP).

DL4J (Deeplearning4j)

Deeplearning4j — это библиотека с открытым исходным кодом для разработки ИИ с использованием методов глубокого обучения. Написана специально для Java и JVM (Java Virtual Machine).

DL4J работает на базе собственной библиотеки числовых вычислений и может работать как на CPU, так и на GPU.

Есть еще много различных сред для разработки искусственного интеллекта. Коротко лишь отметим ONNX, платформу глубокого обучения, которая совместно разработана Facebook и Microsoft, а также перечислим несколько других: H2O, DSSTNE, Theano, DeepDetect, ConvNetJS, ACT-R, Caffe и CaffeOnSpark.

MXNET

Apache MXNET — это программная среда с глубоким обучением для развертывания нейронных сетей. Она имеет масштабируемую модель обучения, которая поддерживает несколько языков программирования для разработки AI: Go, R, Scala, Perl, C ++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, и является проектом с открытым исходным кодом.

MXNET используется для развертывания нейронных сетей в службах общего хостинга, таких как AWS и Microsoft Azure.

Где используется искусственный интеллект?

Интеллектуальные системы применяются в разных областях и сферах. Их можно найти в голосовых помощниках, в торговых роботах, военных разработках и так далее. Давайте пробежимся по наиболее важным.

Голосовые помощники

Голосовые помощники, основанные на базе искусственного интеллекта, такие как Siri, Google Now, Alexa, Bixby и Cortana. Они слушают, что говорит пользователь, чтобы преобразовать речь в машиночитаемый вектор, после чего выдается вектор ответа, который произносится голосовым помощником с помощью Natural Language Processing (NLP).

Умные помощники

Autodesk Eva является отличным примером интеллектуального помощника, который использует CNN и NLP для взаимодействия с клиентами в режиме реального времени.

Умный помощник, смоделированный в 3D, может вести диалог с клиентом в режиме реального времени и имитировать соответствующие выражение лица.

Беспилотные автомобили

Беспилотные автомобили используют радар, LIDAR (детектор света и определитель дистанции), GPS и камеру для создания трехмерных моделей приближающихся транспортных средств. Все эти данные объединяются для определения местоположения транспортного средства с очень высокой точностью. Водителем выступает ИИ, который анализирует всю поступающую информацию с датчиков.

Распознавание лиц

Разработка искусственного интеллекта на основе CNN сделала возможным внедрение системы распознавания лиц.

Недавно в Китае начали использовать систему распознавания лиц с помощью камер видеонаблюдения по всему городу, налагая штраф за нарушение правил дорожного движения. Магазины Alibaba в Китае используют распознавание лиц и изображений для выставления счета.

Балансировка нагрузки

Балансировка нагрузки на дороги, транспортные системы, серверы и так далее.

Языковые переводчики

Гугл переводчик является хорошим примером. Он имеет два модуля: кодировщик и декодер. Кодировщик берет входные предложения из речи или текста, а затем переводит их в вектор, который является одинаковым форматом для входных данных со всех языков.

Модуль декодера принимает этот вектор в качестве входных данных, а затем генерирует текст или речь на целевом языке. Распознавание языка происходит с помощью RNN, вывод речи выполняется с помощью NLP.

Поиск и анализ изображений

Поиск и анализ изображений используется для проверки плагиата,
поиска людей, для SEO целей, поиска оскорбительного контента в социальных сетях.

Оптимизация для достижения наилучших результатов

Модули Deepmind были обучены игре в шахматы, Go, Dota 2, Starfield 2.

Эти модули наиграли игр на сотни лет всего за несколько недель обучения, что привело AI к победе над лучшими игроками в мире.

Конечно, это не все сферы применения ИИ. По мере развития технологий и способностей ИИ, сфера применения интеллектуальных систем будет только расширяться.

Если тенденция развития технологий сохранится или ускорится, боюсь, что мы успеем застать эпоху, когда компьютеры станут умнее людей, и все службы, системы и средства будут подключены к централизованной системе под управлением искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект придумает и создаст инновационный портал, где фиксированные дриоды будут расщеплять волокна синхрофазатропов в стадии турбовакуляторной абсорбции и абсорбации. Генератором идеи выступает регенерирующее звено катализаторов ядра и сверхчувствительных частиц этих дриодов. Аморфное расщепление волокон приведет к энергии будущего