Пределы автоматизации и внедрения роботов

[Olweg]

https://habr.com/company/pochtoy/blog/432332/

До конца января Walmart собирается установить 360 автономных роботов-поломоек в супермаркеты по всей стране – в дополнение к тем ста агрегатам, которые уже тестируются компанией.

Пока что, мягко говоря, никакой финансовой выгоды от новых машин Walmart не ожидает. Обычный аппарат, в котором сидит человек, стоит почти на порядок дешевле, не считая стоимости разработки. К тому же, пока что на каждого «автономного» робота приходится по два суровых охранника в желтых жилетах, которые следят за его поведением и отваживают любых посетителей, у которых может возникнуть желание на нём покататься.

Кто лучше справляется с очисткой пола, робот или человек? Brain Corp говорит, что ответ очевиден. Машины действуют намного точнее и эффективнее, они не пропускают участков и стабильно выдают один и тот же результат. Плюс, постепенно они научатся проходить наиболее эффективный путь, и даже работать в определенные временные промежутки, не беспокоя посетителей.

Что касается того, что станет с сотнями тысяч американских уборщиков, Евгений Изикевич, основатель Brain Corp и эксперт по вычислительной нейробиологии, надеется, что они «перейдут на другие, более сложные задачи». Скорость движения машины по мытью полов составляет всего 3-4 км/ч, и один обход магазина занимает в среднем пять-шесть часов, так что таланты водителя здесь не так важны, как порядочность, внимательность и эффективность. «А уборщики смогут заняться чем-то более полезным – например, заполнять полки или удалять из лотков испорченные овощи или фрукты».

Но, конечно, вероятнее всего, что таким людям просто постепенно нужно будет начинать искать другую работу. Если эксперимент Walmart будет успешным, каждая машина заменит как минимум трех-четырех человек. А всего, по расчетам McKinsey, к 2030 году из-за роботов место своего труда изменят 400-800 млн человек.

[Olweg]

AlphaZero снова обыграл Stockfish в матче из 1000 партий

Обновленный AlphaZero разгромил Stockfish 8 в новом матче с 1000 партий с результатом: 155 побед, 6 поражений, 839 ничьих.

По словам DeepMind, их механизм машинного обучения также выиграл все матчи против «варианта Stockfish, который использует сильную дебютную книгу». Добавление дебютной книги, похоже, помогло Stockfish, который, наконец, выиграл значительное количество игр, когда AlphaZero играл черным, но недостаточно, чтобы выиграть матч.

Матч в 1000 игр был проведен в начале 2018 года. В матче AlphaZero и Stockfish были даны три часа каждой игры плюс 15-секундный прирост за ход. Этот контроль времени, по-видимому, сделает устаревшим один из самых больших аргументов против резутатов прошлогоднего матча, а именно то, что в 2017 году контроль времени на одну минуту за ход был сильным преимуществом для AlphaZero.

С тремя часами плюс 15-секундный прирост, такой аргумент не имеет смысла, так как это огромное количество игрового времени для любого шахматного движка. В играх с неравным временем, AlphaZero доминировал даже при соотношении времени 10-к-1. Stockfish начал побеждать только при соотношении 30-к-1.

Результаты AlphaZero в партиях с неравным временем показывают, что он не только намного сильнее, чем любой традиционный шахматный движок, но также использует гораздо более эффективный поиск ходов. Согласно DeepMind, AlphaZero использует поиск по дереву Монте-Карло и изучает около 60 000 позиций в секунду, по сравнению с 60 миллионами для Stockfish.

Новая версия AlphaZero обучила себя играть в шахматы, начиная с правил игры, используя методы машинного обучения, чтобы постоянно обновлять свои нейронные сети. По данным DeepMind, для генерации первого набора игр для самостоятельной игры использовалось 5000 TPU (тензорный процессор Google, специализированная интегральная схема для ИИ), а затем 16 TPU использовались для обучения нейронных сетей.

Общее время обучения в шахматах заняло девять часов с нуля. Согласно DeepMind, новый AlphaZero потребовал всего четыре часа обучения, чтобы превзойти Stockfish; за девять часов он намного опередил чемпиона мира среди шахматных движков.

Для самих игр, Stockfish использовал 44 процессора, а AlphaZero использовал одну машину с четырьмя TPU и 44 ядрами процессора.

[ENZO_Saratov]

Ребят, а вообще в перспективе возможно создание супер ИИ, на уровне роботов из сериала "Люди"? Хотя б в теории

[Проходящий Кот]

Физических ограничений нет.

[Nucleosome]

Физических ограничений нет.

невозможность формализировать броуновское движение в сколько-нибудь крупном объёме (гораздо меньшем чем наши мозги) вполне себе да. конечно, если постулировать что мозг цивровой (на что нет никаких оснований кроме желания прихода ИИ, порог реакции нейрона только убирает часть возмущений, но далеко не все) - тогда это не будет ограничемнием, но боюсь, что с тем же успехом можно назвать моделью скрипки Страдивари пустое палено с натянутой верёвочкой...

[Проходящий Кот]

В наших мозгах ИИ появляется, так что и в изготовленных появится, если они будут соответствовать естественным.

[Nucleosome]

В наших мозгах ИИ появляется, так что и в изготовленных появится

ну так-то да, только такой ИИ зачем - мозги есть и так и их копировать?.. (в сторону - может лучше детей рожать и их потом образовывать?) всё-таки если что-то делать, то чего-то с другими способностями...

[Проходящий Кот]

А это уже философия.
Скорее всего будет и так и этак.
И возможен ещё великий Азимовский разлом.

[bob]

Представлен рейтинг сексуальных развлечений и гаджетов будущего. Технологии позволят заменить настоящих партнёров роботами или устраивать интимные свидания на расстоянии. Эксперты составили рейтинг альтернативных сексуальных развлечений с использованием виртуальной реальности.
https://dni24.com/exclusive/199995-predstavlen-reyting-seksualnyh-razvlecheniy-buduschego.html?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop

[morotopitek]

Дуся Кулакова это святое.

[noxx77]

но боюсь, что с тем же успехом можно назвать моделью скрипки Страдивари пустое палено с натянутой верёвочкой...

Смотря какую модель и для чего она Вам нужна. Моделью страдивариуса может быть даже множество закорючек на бумаге, называемых математическими формулами или, т. о. распределение зарядов в травленом полупроводнике. На самом деле, полено с веревкой и какая-нибудь палка со второй веревкой может дать начальное представление о принципе звукоизвлечения на смычковых и да - являться моделью скрипки, что страдивариевой, что любой другой, а это уже позволит сделать следующие экспериментальные приближения.
Далее я предпочёл бы аналогию "чёрного ящика", в котором не важна физическая основа, а имеют значение лишь сигналы - входящие или исходящие.

[ENZO_Saratov]

Дуся Кулакова это святое.

В этом нет ничего плохого

[bob]

Робособственники.
Роботов научили понятию обладания чужими вещами, а также смыслу слов «не трогать чужое». Об этом стало известно в понедельник из статьи американских разработчиков, которые опубликовали препринт на сайте arXiv.org.
https://abnews.ru/2018/12/10/robots-chuzhoe/?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop

[Проходящий Кот]

Травля роботов
 

Война началась

[bob]

Травля роботов
 

Война началась

Гнусавым голосом переводчика:
 -2040 год. Г'оботы опьять пог'аботили г'оботовЪ. 
https://neuronus.com/theory/robo/631-osnovy-robototekhniki.html
https://www.youtube.com/watch?v=8cA-OozA6gQ

[crazy_terraformer]

https://hightech.plus/2018/07/09/ii-moshenniki-vse-chashe-nanimayut-lyudei-chtobi-imitirovat-rabotu-algoritmov

И-мошенники все чаще нанимают людей, чтобы имитировать работу алгоритмов


Популярность искусственного интеллекта породила интересный феномен: различные компании стали использовать людей, которые имитируют работу алгоритмов. Это должно привлечь инвесторов, которых завораживает аббревиатура «ИИ» в названии любого стартапа.


«Выдавать труд людей за работу ботов компании заставляют, прежде всего, технологические проблемы, в частности, недоступность баз больших данных для обучения алгоритмов», — цитирует Guardian Грегори Кобергера, главу компании ReadMe. Он утверждает, что часто сталкивается со случаями использования псевдо-ИИ.

(кликните для показа/скрытия)

Практика создания фальшивого ИИ началась достаточно давно, но широкое распространение получила в последние годы. Еще в 2008 году компанию Spinvox обвинили в том, что за ее системой конвертации голоса в текстовые сообщения не стояло никаких высоких технологий. На самом деле текст набирали низкооплачиваемые сотрудники в колл-центрах в странах третьего мира.

В 2016 году агентство Bloomberg сообщало об использовании труда людей якобы полностью автоматизированными сервисами-планировщиками распорядка дня, такими как X.ai и Clara.

    Сотрудники компаний, «вручную» выполнявшие работу секретарей, жаловались на 12-часовой рабочий день и призывали на самом деле заменить их алгоритмами.

В 2017 году в центре скандала оказалось приложение Expensify, обещавшее автоматизированную систему минимизации текущих расходов. Создатели признались, что часть платежных квитанций обрабатывали и анализировали не алгоритмы, а люди. Это, пожалуй, один из самых вопиющих случаев, который проливает свет на то, как подчас на самом деле устроен современный «ИИ-сервис».

Платежки просто пересылались для обработки на краудсорсинговую интернет-платформу Mechanical Turk, созданную Amazon. На ней за небольшую плату работают сотни тысяч людей со всего мира. Они как раз и выполняют такие рутинные задачи, как обработка платежных поручений.

    Самая печальное, что совершенно посторонние люди под видом ИИ получали доступ к персональной информации, в том числе финансовой.

«Я могла, например, досконально изучить историю оплаты поездок какого-либо конкретного человека на такси Uber», — говорит Рошель ЛаПланте, общественный защитник интересов фрилансеров. Она специально устроилась на работу в Mechanical Turk, чтобы выяснить, какие компании передают туда для обработки персональные данные своих клиентов.

Выдавать людей за алгоритмы не стесняются даже крупные компании, вкладывающие миллиарды в развитие ИИ. Правда, делают это они в основном для обучения настоящих алгоритмов. Так, Facebook тренировала своего голосового помощника «М» с помощью людей. Компания Scale продавала базы данных для обучения ИИ-автопилота робомобилей. Данные вручную вбивали в программы работники компании. Они, например, просматривали записи видеокамер робомобиля и обозначали в программе автопилота образы других машин, пешеходов и иных объектов.

Однако наибольший вред наносит прямое мошенничество — когда стартапы выдают людей за ИИ, пытаясь привлечь финансирование. Эксперты опасаются, что это может подорвать ИИ-индустрию, когда правда выйдет наружу. Инвесторы, сегодня «клюющие» на любое упоминание ИИ в названиях или бизнес-планах стратапов, могут жестоко разочароваться и перекрыть каналы финансирования даже разработчикам реальных передовых алгоритмов.

Есть, впрочем, и обратные примеры — когда ИИ-алгоритмы вполне успешно выдают себя за живых людей. Так, ИИ-помощник Duplex от Google может заменить тех самых операторов колл-центров, которым иногда приходилось брать на себя работу еще не доработанных алгоритмов. Этот бот весьма убедительно имитирует голос и манеру общения живого человека.

[Проходящий Кот]

Этот вариант  использовался очень давно . Например так обманули Наполеона (натурального, не из шестой палаты) в шахматы.

[BlackMokona]

Выдавать людей за алгоритмы не стесняются даже крупные компании, вкладывающие миллиарды в развитие ИИ. Правда, делают это они в основном для обучения настоящих алгоритмов.

Это не выдача людей за алгоритмы , это процесс подготовки информации для обучения ИИ

[Vitaliy]

https://hightech.plus/2018/07/09/ii-moshenniki-vse-chashe-nanimayut-lyudei-chtobi-imitirovat-rabotu-algoritmov

И-мошенники все чаще нанимают людей, чтобы имитировать работу алгоритмов

Вкалывают роб... рабы, а не человек.

Google Assistant, Amazon Alexa и Apple Siri из Южного парка

[crazy_terraformer]

Выдавать людей за алгоритмы не стесняются даже крупные компании, вкладывающие миллиарды в развитие ИИ. Правда, делают это они в основном для обучения настоящих алгоритмов.

Это не выдача людей за алгоритмы , это процесс подготовки информации для обучения ИИ

Энто случай слегка изнасилованного программистами журналиста.