Пределы автоматизации и внедрения роботов

[Olweg]

Богоданные права роботов?

При этом животных, которые, в отличие от роботов, наверняка способны к ощущениям и могут страдать от боли, правами наделять как-то не спешат.

[незлой]

Экспериментальный робот-охранник Knightscope K5 покончил с собой, утопившись в фонтане в одном из бизнес-центров округа Колумбия (США).

[BlackMokona]

https://geektimes.ru/post/291473/

Роботы заменяют работников в магазинах

[Vitaliy]

Экспериментальный робот-охранник Knightscope K5 покончил с собой, утопившись в фонтане в одном из бизнес-центров округа Колумбия (США).

Это он так борется за права роботов. Его починят, но этим он нанес убытки компании зажавшую его зарплату. А за еду... э... за доступ к зарядке он уже работать не хочет.

[BlackMokona]

https://hi-news.ru/technology/razrabotchiki-deepmind-sozdali-ii-s-voobrazheniem.html

Специалисты DeepMind создали новый искусственный интеллект, способный использовать своё воображение для планирования дальнейших действий. Разработчики сообщают, что наделённые воображением программы ИИ «думают» о своих будущих действиях и лучше предугадывают, какие их поступки впоследствии окажутся наиболее правильными.


О «Новом подходе к планированию на основе воображения» создатели программ ИИ, получивших название I2As (Imagination-Augmented Agents), рассказали в статье, опубликованной на сайте DeepMind. По их словам, развитие искусственного интеллекта может получить новый виток, если программы научатся использовать воображение, память и начнут проявлять любопытство.

Работу воображения ИИ проверили с помощью игры Sokoban, в которой игрок должен расставлять ящики в нужные места. Задвинутый не туда ящик переставить уже нельзя, а это значит, что одна неверная попытка приводит к проигрышу. Поэтому новый ИИ сначала внимательно изучал игровое поле, продумывая возможные варианты развития событий, а уже затем, когда все варианты были рассмотрены, делал ход.

[Vitaliy]

Правильные поступки для кого?

[Vitaliy]

Про любопытного робота читал в каком-то советском сборнике коротких рассказов. Там создатель как то проснулся, а робот над ним с ножичком нагнувшись стоит. Ну любопытно же стало железному болвану, что там внутри человека.

[BlackMokona]

Правильные поступки для кого?

Для системы оценки

[Проходящий Кот]

А судьи кто?

[Vitaliy]

Правильные поступки для кого?

Для системы оценки

Кто систему оценки создал, то ее и танцует.

[незлой]

"устав"

в самом самом широком смысле, как плод поколений проб и ошибок.

[Vitaliy]

Искусственный интеллект Facebook научился врать и торговаться

http://www.cnews.ru/news/top/2017-06-15_iskusstvennyj_intellekt_facebook_nauchilsya_vrat

[Olweg]

Умнеет потихоньку

[BlackMokona]

https://hi-news.ru/technology/ii-nachal-samostoyatelno-uchit-anglijskij-po-videoigram.html

Интересный подход к обучению решили использовать разработчики из DeepMind и Университета Карнеги — Меллон. Учить ИИ языкам довольно утомительно, поэтому учёные решили, что будет лучше, если искусственный интеллект будет обучаться базовым принципам использования языка самостоятельно — для этого исследователи поместили две нейронные сети в аркадную игру и заставили их рубиться до посинения, сопоставляя отдельные объекты с разными характеристиками до тех пор, пока они не начнут понимать язык.


Так, программы, пытаясь добиться нужного результата миллионами разных способов, научились ассоциировать определённые слова с объектами и их характеристиками и начали оперировать различными понятиями, такими как «больший» или «меньший», например, и стали различать похожие внешне предметы из игрового окружения. Так, искусственный интеллект смог применить полученные знания в незнакомых ситуациях, встретив в игре колонны и другие предметы одного цвета, но, согласно заданию, шёл именно к колоннам, хотя и не видел их ранее.

«Конечная цель состоит в том, чтобы помочь ИИ перенести полученные в игре знания на другие сферы его деятельности», — говорит Девендра Чаплот, магистр университета Карнеги — Меллон, которая представила доклад о проделанной командой работе.

Видеоигры используются разработчиками из DeepMind и для других целей. С помощью игры Sokoban, например, ИИ учат воображению — перед тем как сделать очередной ход, программа сама просчитывает «в уме» возможные варианты и делает правильный выбор.

[BlackMokona]

Искусственный интеллект и нейронные сети с функцией машинного обучения уже давно умеют обучаться различным навыкам практически без посторонней помощи. Но, по сообщениям издания Techxplore, группе исследователей пришла в голову идея заставить ИИ выступить в роли «наставника», обучая созданные компьютерные модели бегать, ходить, играть в футбол и преодолевать препятствия, основываясь на собственном опыте.


Новый алгоритм получил название DeepLoco, и он может быть использован как альтернативный способ создания анимации движения в играх и фильмах. Сейчас анимирование компьютерных персонажей происходит вручную, либо же посредством переноса заранее записанных движений реальных актеров. DeepLoco же позволяет компьютерным персонажам автоматически перемещаться так, чтобы движения были реалистичными и соответствовали окружению. В ходе процесса обучения персонажи получают опыт методом проб и ошибок, вырабатывая идеальную модель поведения для каждой конкретной ситуации.

К примеру, уже сейчас персонажи научились ходить по узкой тропинке, избегать столкновений с движущимися объектами и даже пинать футбольный мяч. При этом, по словам создателей алгоритма, обучением компьютерных моделей дело не ограничивается. DeepLoco можно использовать также и в обучении двух- и четырехногих роботов. Применение процесса «самостоятельного обучения» может дать возможность научить роботов передвижению без точной ручной настройки. Как говорит автор работы профессор Мишель ван де Панн,

«Мы создаем модели людей, которые учатся двигаться быстро и ловко, ориентируясь на окружение. Мы учим компьютерных персонажей реагировать на обстановку, при этом не указывая вручную необходимые стратегии, например, как держать равновесие или планировать путь через движущиеся препятствия. Все это модель познает самостоятельно».

https://hi-news.ru/technology/ii-obuchaet-kompyuternyx-personazhej-xodit-begat-i-dazhe-igrat-v-futbol.html

[Vitaliy]

А роботы то уже есть

Вся Жизнь Завод! Завод в Китае Как Город! Дискавери документальные фильмы - YouTube

[BlackMokona]

https://hi-news.ru/technology/ii-nauchilsya-prevrashhat-dvuxmernye-izobrazheniya-v-trexmernye-obekty.html

Практически любому человеку не составит труда, глядя на простенький рисунок, построить ассоциативный ряд и понять, что, скажем, двухмерный квадратик с треугольником сверху представляет собой дом, а кружок над ним — это солнце. Компьютеры же таким похвастаться не могут. Однако, как сообщает Sciencemag, группа исследователей создала новый алгоритм, способный распознавать двухмерные образы и переводить их в 3D.


Новый алгоритм уже прошел успешную серию испытаний и получил название SurfNet. В ходе его разработки на первом этапе эксперты «научили» нейронную сеть самостоятельно преобразовывать различные трехмерные изображения самолетов разных типов в их двухмерные аналоги, которые могут быть трансформированы обратно в трехмерную модель. Это позволило разработать базовые принципы преобразования и затем применить их к более сложным изображениям и трехмерным объектам. Такой подход успешно сработал на схематичных изображениях людей, автомобилей и других средств передвижения.

[BlackMokona]

В Китае отключили два чат-бота из-за недостатка патриотизма
Подробнее на ТАСС:
http://tass.ru/obschestvo/4462941

[BlackMokona]

https://geektimes.ru/post/291789/

ИИ научили распознавать сарказм в Twitter по смайликам
Как оказалось, нейросеть научилась определять сарказм гораздо лучше, чем сами специалисты, которые ее разрабатывали. Система правильно определяет сарказм в 82 случаях из ста. Человек, в среднем — в 76 случаях из ста.

[BlackMokona]

https://hi-news.ru/technology/ii-policii-chikago-na-tret-sokratil-kolichestvo-tyazhkix-prestuplenij.html

Полицейское управление города Чикаго начало использовать алгоритм прогнозирования преступлений ещё в начале 2017 года. Для этого опасные районы оборудовали дополнительными камерами и сенсорами, а ещё запустили интеллектуальную программу прогнозирования преступлений, которая, несмотря на то что заступила на службу совсем недавно, уже успела себя хорошо зарекомендовать.


Сайт Engadget сообщает, что использование умного алгоритма позволило существенно сократить количество тяжёлых преступлений, совершаемых в различных районах города. Так, в седьмом районе Чикаго количество перестрелок по сравнению с прошлым годом снизилось на 40 процентов, убийств же стало меньше на 33 процента. Программы, работающие в трёх других районах, справляются хуже, но и там наметился положительный сдвиг — перестрелок и убийств стало меньше в среднем на 25 процентов, что тоже обнадёживает.