Искусственный интеллект возможности техники и когнитивной науки доклад
Обновлено: 05.07.2024
Искусственный интеллект является частью общего стремления когнитивной психологии понять мышление.
В когнитивной психологии происходили ожесточенные споры о моделировании человеческого мышления машинами. Одну сторону этого спора представляют те ревнители искусственного интеллекта, которые не только верят, что машины способны точно копировать человеческое познание, но и считают, что наиболее сложные интеллектуальные процессы могут выполняться только машинами. Это надо понимать так, что компьютеры должны непосредственно участвовать в повседневном принятии решений людьми. С другой стороны, находятся те, кто полагает искусственный интеллект интеллектуально извращенным понятием и считает, что люди, верящие в "мыслящие машины", " это материалистические идолопоклонники. Они полагают, что человеческое мышление " это чисто человеческий процесс; наверно, его можно частично синтезировать в машине, но дублировать с помощью искусственного интеллекта программ его не удастся никогда.
Более функциональный подход, помещающий искусственный интеллект на когнитивную почву, предложил Ирл Хант. Он поставил вопрос: "Какого рода компьютером является человек?" Исходя из того, что между обработкой информации человеком и компьютерной системой действительно существует аналогия, Хант предпринял грандиозную задачу описать компьютерную систему, которая "мыслит как человек". Фундаментальное положение его системы, названной им моделью распределенной памяти, гласит, что мозг имеет несколько зон памяти, назначение которых " регулировать поток информации из окружения так, чтобы информация могла кодироваться в терминах прошлого опыта. В основной структуре этой модели информация из окружения проходит через ряд буферных памятей и поступает в КП, или сознательную память.
Таким образом, модель Ханта может служить руководством по конструированию моделей переработки информации у человека, причем для имитации конкретных когнитивных функций проектируются конкретные компьютерные программы.
Компьютерные программы, которым не удается точно смоделировать человеческое познание (и часто это так и есть) могут иметь большее значение для определения единственно человеческих свойств человеческого познания, чем некоторые преуспевающие программы.
Между искусственным интеллектом и когнитивной психологией установились своего рода симбиотические отношения, где каждый выигрывает от развития другого, поскольку для того, чтобы искусственным способом воссоздать точную копию человеческого восприятия, памяти, языка и мышления, нужно знать, как эти процессы происходят у человека. И в то же время развитие искусственного интеллекта создает новые возможности для понимания человеческого познания.
Презентация на тему: " Искусственный интеллект и когнитивная наука Поспеловские чтения 29-30 ноября 2011." — Транскрипт:
1 Искусственный интеллект и когнитивная наука Поспеловские чтения ноября 2011
2 Когнитивная наука Когнитивистика (когнитивная наука) (лат. cognitio познание) междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта.
3 Цель когнитивной науки Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитивистику возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Наблюдаемый сейчас прогресс в когнитивистике позволит описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность. Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободному общению с человеком
4 Сильный и слабый ИИ В философии искусственного интеллекта (ИИ) спор сильного ИИ (Джон Сёрль) против слабого ИИ протекает вокруг гипотезы о том, что некоторые формы искусственного интеллекта могут действительно обосновывать и решать проблемы. Теория сильного ИИ предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и не обязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому. Теория слабого ИИ такую возможность отвергает.
5 Составляющие когнитивистики Искусственный интеллект Когнитивная психология Когнитивная лингвистика Когнитивная этология Математическая логика Неврология Нейробиология Нейрофизиология Философия сознания К когнитивным наукам также относят экспериментальную психологию познания, нейронауку, когнитивную антропологию, когнитивную географию.
6 Когнитивная наука Область междисциплинарных исследований познания, понимаемого как совокупность процессов приобретения, хранения, преобразования и использования знаний живыми и искусственными системами. Аппаратными и программными средствами для когнитивной науки, общими для всех ее областей, являются методы матмоделирования на основе биоморфных нейронных сетей. В отличие от классических нейросетей используются нейросети рекуррентные, модулярные, асссихронные, с немонотонной активационной функцией и т.д. и нейроморфный искусственный интеллект.
7 Схема модулярной сети
8 8 Десятилетие мозга 8 " ( )
9 Десятилетие сознания Десятилетие мозга ( ) Десятилетие сознания ( ?)
10 3D визуальная лаборатория сканирования мозга человека
12 Нейроморфный искусственный интеллект Машины Фон- Неймана Нероморфные машины Сложность машин [log] Уровень мозга человека Заря новой парадигмы простые cсложные Сложность среды [log] Цель программы КортексМодель кортекса 15 ватт10 10 ватт I литр4x литров Проблема По сравнению с биологическими системами интеллектуальные машины менее эффективны в миллионы раз Чтобы увеличить эффективность интеллектуальных машин, их надо совмещать с биологическими системами. Цель Развить нейроморфные машины до биологического уровня.
13 Компьютерное моделирование верхнего слоя колонки Маунткастла (neocortical columns) (узловые структуры содержащие от 10 до 70 тысяч нейронов) мозга крысы. Здесь возбуждённые нейроны подсвечены розовым, голубыми и желтыми цветами (проект Blue Brain).
15 Конвергенция управления знаниями, искусственного интеллекта и когнитивной науки
16 Когнитивная экономика Когнитивная экономика является одним из перспективных направлений развития экономики и прикладной когнитивной науки. Структурно, методологически и технологически когнитивная экономика связана с методами искусственного интеллекта и управления знаниями в экономике. Сама по себе когнитивная экономика, как сфера исследований и человеческой деятельности, включает в себя три основные области.
17 Когнитивная экономика Управление знаниями в экономике Когнитивные технологии в экономике Интеллектуальные системы в экономике
18 Управление знаниями в экономике & когнитивные технологии в экономике & интеллектуальные системы в экономике На пересечении областей управления знаниями в экономике, когнитивных технологий в экономике и интеллектуальных систем в экономике лежат системы бизнес-аналитики для экономики знаний на основе интеллектуальных систем поддержки принятия решений, использующие когнитивные методы анализа сознания людей, вовлеченных в эти процессы, а также тестирование качества ЛПР по их мозговой активности, для параметрической настройки интеллектуальных систем поддержки принятия решений. С этой областью также связаны работы по интеграции моделей прогноза и оценивания неструктурированных ситуаций
19 Когнитивная экономика Поведенческая экономика Экспериментальная экономика Экономическая психология Нейроэкономика
20 Нечеткая целевая иерархия Цель Динамика изменения достижимости цели Нечеткая когнитивная карта ситуации
21 Интегрированная модель (ГИИС)
22 Цель Мониторинг Целевая иерархия Нечеткая когнитивная карта ситуации
23 Когнитивные сети поддержки принятия решений 1 Когнитивный подход, в узком смысле этого понятия, объединяет исследования, общим признаком которых является использование формальных моделей когнитивных карт того или иного вида, т.е. превращает когнитивный подход в формальную нормативную теорию практически без взаимосвязи с ментальным пространством человека – ментальной моделью. Мы рассмотрим более широкую интерпретацию – когнитивные сети поддержки принятия решений (КСППР), с возможностью адаптации к ментальной модели.
24 Виды КСППР В ряде направлений и школ, применяющих практически те же формальные модели и методы, для создания ментальных моделей не применяется понятие когнитивной карты. Вместо него используются знаковые графы, сетевые модели, графах причин и следствий, каузальные сети. Очень близким по смыслу к когнитивным картам являются байесовcкие сети, сети доверия, аналитические сети Саати, когнитивные иерархические сети, сети решений, нечеткие сети Петри, сети концептов, семантические сети, фреймы, схемы, сценарии. Широко используются методы обучения.
25 Уровни КСППР КСППР являются основой систем бизнес-аналитики, использующих интеллектуальные системы с настройкой на сознание и логику эксперта и состоят из когнитивной и аналитической части, причем нижний уровень - когнитивный, предоставляет информацию для обработки верхним, аналитическим, уровнем. Когнитивный уровень помогает использовать когнитивные способности человека, возможности комплексного восприятия ситуации и его ментальные модели для управления процессом принятия решений в сложных ситуациях. Аналитический уровень позволяет оценивать ситуацию и использовать эту оценку для принятия решений.
26 Система 1 и Система 2 Эти два уровня (когнитивный и аналитический) соответствуют двум типам когнитивных процессов, которые в работах Канемана были рассмотрены, как Система 1 и Система 2. Операции в рамках Системы 1 протекают быстро, автоматически, без усилий, они ассоциативны, зачастую эмоционально окрашены и управляются привычками, поэтому их сложно контролировать и модифицировать. Операции Системы 2 происходят медленнее, последовательно, с интеллектуальными усилиями и намеренным контролем; они также относительно гибки и потенциально подвержены влиянию правил
27 Когнитивные технологии СППР С увеличением важности когнитивных аспектов в процессе принятия решений особенное внимание уделяется таким когнитивным способностям человека, как оценка ситуации и ментальным моделям и их роли в управлении процессом поддержки принятия решения в сложных ситуациях. При этом к существующей схеме BI добавляется модель когнитивно-ориентированного процесса поддержки принятия решения. Мы предлагаем использовать в ней модели КСППР.
28 Ментальные модели в системах бизнес-интеллекта. КСППР – база эталонов и ментальных моделей (Li Niu, 2009)
- Для учеников 1-11 классов и дошкольников
- Бесплатные сертификаты учителям и участникам
Описание презентации по отдельным слайдам:
Искусственный интеллект и когнитивная наука
Поспеловские чтения
29-30 ноября 2011
Когнитивная наука
Когнитивистика (когнитивная наука) (лат. cognitio — познание) — междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта.
Цель когнитивной науки
Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитивистику возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Наблюдаемый сейчас прогресс в когнитивистике позволит описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность. Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободному общению с человеком
Сильный и слабый ИИ
В философии искусственного интеллекта (ИИ) спор сильного ИИ (Джон Сёрль) против слабого ИИ протекает вокруг гипотезы о том, что некоторые формы искусственного интеллекта могут действительно обосновывать и решать проблемы. Теория сильного ИИ предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и не обязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому. Теория слабого ИИ такую возможность отвергает.
Составляющие когнитивистики
Искусственный интеллект
Когнитивная психология
Когнитивная лингвистика
Когнитивная этология
Математическая логика
Неврология
Нейробиология
Нейрофизиология
Философия сознания
К когнитивным наукам также относят экспериментальную психологию познания, нейронауку, когнитивную антропологию, когнитивную географию.
Когнитивная наука
Область междисциплинарных исследований познания, понимаемого как совокупность процессов приобретения, хранения, преобразования и использования знаний живыми и искусственными системами.
Аппаратными и программными средствами для когнитивной науки, общими для всех ее областей, являются методы матмоделирования на основе биоморфных нейронных сетей. В отличие от классических нейросетей используются нейросети рекуррентные, модулярные, асссихронные, с немонотонной активационной функцией и т.д. и нейроморфный искусственный интеллект.
Схема модулярной сети
8
Десятилетие мозга
8
"
Десятилетие мозга
(1990-2000)
Десятилетие мозга
(1990-2000)
Десятилетие сознания
(2010-2020?)
3D визуальная лаборатория сканирования мозга человека
Интеграция нано, био, инфо и когнотехнологий
« Из четырех НБИК областей когнитивная наука является наименее зрелой, но по этой же причине она несет и наибольшие обещания.
Нейроморфный искусственный интеллект
Машины Фон-Неймана
Нероморфные машины
Сложность машин
[log]
Уровень мозга человека
Заря новой парадигмы
“простые”
“cсложные”
Сложность среды
[log]
Цель программы
Проблема
По сравнению с биологическими системами интеллектуальные машины менее эффективны в миллионы раз
Чтобы увеличить эффективность интеллектуальных машин, их надо совмещать с биологическими системами.
Цель
Развить нейроморфные машины до биологического уровня.
Компьютерное моделирование верхнего слоя колонки Маунткастла (neocortical columns) (узловые структуры содержащие от 10 до 70 тысяч нейронов) мозга крысы. Здесь возбуждённые нейроны подсвечены розовым, голубыми и желтыми цветами (проект Blue Brain).
Конвергенция управления знаниями, искусственного интеллекта и когнитивной науки
Когнитивная экономика
Когнитивная экономика является одним из перспективных направлений развития экономики и прикладной когнитивной науки. Структурно, методологически и технологически когнитивная экономика связана с методами искусственного интеллекта и управления знаниями в экономике. Сама по себе когнитивная экономика, как сфера исследований и человеческой деятельности, включает в себя три основные области.
Когнитивная экономика
Управление знаниями в экономике
Когнитивные технологии в экономике
Интеллектуальные системы в экономике
Управление знаниями в
экономике & когнитивные технологии в экономике & интеллектуальные системы в экономике
На пересечении областей управления знаниями в экономике, когнитивных технологий в экономике и интеллектуальных систем в экономике лежат системы бизнес-аналитики для экономики знаний на основе интеллектуальных систем поддержки принятия решений, использующие когнитивные методы анализа сознания людей, вовлеченных в эти процессы, а также тестирование качества ЛПР по их мозговой активности, для параметрической настройки интеллектуальных систем поддержки принятия решений. С этой областью также связаны работы по интеграции моделей прогноза и оценивания неструктурированных ситуаций
Гетеродоксальная эконономика
Когнитивная
экономика
Поведенческая
экономика
Экспериментальная экономика
Экономическая психология
Нейроэкономика
Методы моделирования ситуации
Нечеткая целевая иерархия
Цель
Динамика изменения достижимости цели
Нечеткая когнитивная
карта ситуации
Интегрированная модель (ГИИС)
Мониторинг
Целевая
иерархия
Нечеткая когнитивная
карта ситуации
Когнитивные сети поддержки принятия решений 1
Когнитивный подход, в узком смысле этого понятия, объединяет исследования, общим признаком которых является использование формальных моделей когнитивных карт того или иного вида, т.е. превращает когнитивный подход в формальную нормативную теорию практически без взаимосвязи с ментальным пространством человека – ментальной моделью. Мы рассмотрим более широкую интерпретацию – когнитивные сети поддержки принятия решений (КСППР), с возможностью адаптации к ментальной модели.
Виды КСППР
В ряде направлений и школ, применяющих практически те же формальные модели и методы, для создания ментальных моделей не применяется понятие когнитивной карты. Вместо него используются знаковые графы, сетевые модели, графах причин и следствий, каузальные сети. Очень близким по смыслу к когнитивным картам являются байесовcкие сети, сети доверия, аналитические сети Саати, когнитивные иерархические сети, сети решений, нечеткие сети Петри, сети концептов, семантические сети, фреймы, схемы, сценарии. Широко используются методы обучения.
Уровни КСППР
КСППР являются основой систем бизнес-аналитики, использующих интеллектуальные системы с настройкой на сознание и логику эксперта и состоят из когнитивной и аналитической части, причем нижний уровень - когнитивный, предоставляет информацию для обработки верхним, аналитическим, уровнем. Когнитивный уровень помогает использовать когнитивные способности человека, возможности комплексного восприятия ситуации и его ментальные модели для управления процессом принятия решений в сложных ситуациях. Аналитический уровень позволяет оценивать ситуацию и использовать эту оценку для принятия решений.
Система 1 и Система 2
Эти два уровня (когнитивный и аналитический) соответствуют двум типам когнитивных процессов, которые в работах Канемана были рассмотрены, как Система 1 и Система 2. Операции в рамках Системы 1 протекают быстро, автоматически, без усилий, они ассоциативны, зачастую эмоционально окрашены и управляются привычками, поэтому их сложно контролировать и модифицировать. Операции Системы 2 происходят медленнее, последовательно, с интеллектуальными усилиями и намеренным контролем; они также относительно гибки и потенциально подвержены влиянию правил
Когнитивные технологии СППР
С увеличением важности когнитивных аспектов в процессе принятия решений особенное внимание уделяется таким когнитивным способностям человека, как оценка ситуации и ментальным моделям и их роли в управлении процессом поддержки принятия решения в сложных ситуациях. При этом к существующей схеме BI добавляется модель когнитивно-ориентированного процесса поддержки принятия решения. Мы предлагаем использовать в ней модели КСППР.
Ментальные модели в системах бизнес-интеллекта.
КСППР – база эталонов и ментальных моделей (Li Niu, 2009)
С наукой о данных тесно взаимодействует такая наука, как когнитивистика (cognitive science), или наука о познании, а также такой наиболее интересный в данном случае для нас ее раздел, как теория искусственного интеллекта (artificial intelligence).
Cognitive Science — это междисциплинарное научное направление, изучающее механизмы познания и мышления. Когнитивистика объединяет, в частности, теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику, невербальную коммуникацию и теорию искусственного интеллекта.
Наука о познании возникла как ответ бихевиоризму, в попытке найти новый подход к пониманию человеческого сознания. Помимо непосредственно психологии, у истоков оказалось сразу несколько научных дисциплин: искусственный интеллект (Джон Маккарти), лингвистика (Ноам Хомский), а также философия (Джерри А. Фодор).
На пике развития кибернетики и появления первых компьютеров идея аналогии человеческого разума и вычислительной машины начала набирать силу и во многом заложила основные теории когнитивизма. Процесс мышления сравнивался с работой компьютера, который получает стимулы из окружающего мира и генерирует информацию, которая доступна для наблюдения. Помимо символов как результатов контакта разума с внешним миром, объектом исследований стали мыслительные образы (или представления).
В когнитивной науке используются два стандартных вычислительных подхода к моделированию когнитивных систем: символицизм (классический подход) и коннекционизм (более поздний подход). Символицизм основывается на предположении о том, что человеческое мышление подобно мышлению компьютера с центральным процессором, последовательно обрабатывающего единицы символьной информации.
Нисходящий (Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.
Восходящий (Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.
И тут на помощь приходит первый, нисходящий подход: как оказалось, наши собственные структуры мозга часто чрезвычайно избыточны. В силу чего, например, сегодня достаточно сложная функция распознавания лиц может быть реализована в рамках очень скромной нейросети, которая доступна даже для недорогих любительских фотокамер, — математика помогла в этом случае построить эффективную и простую нейросеть, которая заменяет сложные структуры человеческого мозга.
Мы живем в мире современных высоких технологий. И понятие искусственный интеллект уже ни для кого не является чем-то необычным и сверхъестественным. Но не все люди понимают, что такое искусственный интеллект, какие задачи он выполняет, в каких сферах применяется. В данном материале мы предоставим свежие данные о наиболее интересных и важных для человечества достижениях ИИ.
Искусственный интеллект — это многозначный термин. Наиболее точно суть этого понятия отображает такое определение: искусственный интеллект — способность технических и программных систем в ходе самообучения создавать и решать задачи различной сложности. Конкретная программа или робот способны самостоятельно производить расчеты, делать логические выводы на основе предоставленных данных, поддерживать беседу и даже шутить.
Область высоких технологий постоянно развивается. Каждый год возможности ИИ совершенствуются. Мы рассмотрим только самые интересные и необычные способности искусственного разума, применяемые в разных сферах жизни.
Революция в сфере протезирования
Протезирование — замена недостающей или плохо работающей части тела на искусственный аналог. Совсем недавно протезы выполняли лишь простые функции, при этом их возможности были ограничены — им недоставало точности, регулирования силы взаимодействия с окружающими предметами.
Именно над этим начали активно работать швейцарские ученые. Они используют систему машинного обучения для сбора данных о сигналах, посылаемых в мозг мышцами во время выполнения движений людьми с настоящими конечностями. Эти данные обрабатываются ИИ, определяя нужный тип захвата при конкретном движении. Такой протез дает возможность совместно контролировать движения и человеком, и искусственным интеллектом.
Еще одна разработка в сфере протезирования, совершенная учеными из Университета штата Северная Каролина, — тренировка роботизированных протезов с использованием ИИ. Его суть — обучение взаимодействия протеза с человеческим мозгом. В перспективе человек сможет плавно ходить, садиться и даже бегать без автоматической настройки протеза.
Усовершенствование стратегического мышления
Не так давно робот с ИИ AlphaGo, разработанный британской компанией DeepMind, совершил невероятное — одержал победу в логической игре го у профессионального игрока. Позже усовершенствованная нейронная сеть научилась играть в видеоигры на уровне человека. Но долгое время ИИ не удавалось одержать победу над чемпионами в стратегической игре StarCraft.
В 2018 году умный робот AlphaStar от DeepMind в прямом эфире победил чемпиона из Польши, выступающего под ником MaNa в StarCraft II с разгромным счетом 5:0. До этого он долгое время обучался на записях игр между людьми, потом тренировался игре со своими клонами в виртуальной лиге. В результате умная программа обнаружила стратегии, которые были не замечены профессиональным игрокам.
Paint эпохи искусственного интеллекта
Многие дизайнеры, редакторы и обычные пользователи используют программу Paint. Сейчас нейронные сети умеют не только улучшать фотографии, но и рисовать картины с нуля.
В 2019 году американская корпорация, производитель графических процессоров и видеоадаптеров NVIDIA Research предоставила свой новый проект — искусственный интеллект GauGAN. Эта система способна создавать пейзажи на основе схематических рисунков, добавляя тени и отражения самых мелких деталей картины. Еще одна способность программы — изменение на созданной картинке времен года. При этом она не только копирует текстуры фотографий, но и создает новые образы (как настоящие художники).
Названа нейронная сеть в честь великого художника Поля Гогена. Она призвана облегчить работу ландшафтных дизайнеров и разработчиков видеоигр.
Отслеживание вредных выбросов
Ни для кого не секрет, что многие фабрики и заводы постоянно выбрасывают вредные продукты переработки в атмосферу, загрязняя окружающую среду. Это становится настоящей проблемой, поскольку грозит усилением парникового эффекта и повышением температуры.
В ближайшее время некоммерческая организация WattTime, которая проводит исследования и разрабатывает новые технологии с использованием ИИ, берется вести слежение за уровнем загрязнения воздуха. Для этого будут применяться современные технологии спутниковой визуализации. Полученные изображения смогут обрабатывать системы ИИ, распознавая признаки загрязнения. Так можно будет отследить виновников и принять соответствующие меры.
Полученные данные планируют передавать не только политикам. С ними смогут ознакомиться все желающие, поскольку информация будет находиться в свободном доступе.
Искусственный интеллект помогает искоренить расизм
В США в июле 2019 года ввели в качестве эксперимента программу, которая сможет предотвратить обвинение человека, основанное на расовых предрассудках. Это умное веб-приложение создали программисты и инженеры Стэнфордского университета. Его основная цель — использование алгоритмов машинного обучения для редактирования полицейских отчетов. Теперь, читая материал о подозреваемом, прокурору будут неизвестны данные, прямо или косвенно указывающие на его расовую принадлежность (цвет кожи, глаз, волос, имена родственников, место проживания).
Робот-художник, обладающий ИИ
Одна из последних разработок — человекоподобная художница Ai-Da. Ее создали талантливые инженеры из Британии на базе технологии искусственного интеллекта. Умная машина может двигаться и отвечать на вопросы. В ее глазах имеются специальные датчики, с помощью которых она наблюдает и воспроизводит увиденное на полотне. Ai-Da рисует портреты с натуры, а также создает картины в стиле абстракционизма.
Перчатки для обучения искусственного интеллекта
Перчатки, оснащенные датчиками, которые позволяют роботу определить массу и текстуру предмета, разработаны уже давно. Но стоят они очень дорого.
Ученые Массачусетского технологического института разработали особую перчатку STAG, которая способна собирать данные о тактильных ощущениях живого человека. Она изготовлена из доступных и недорогих материалов, а в ткань встроено около 550 сенсоров. Создание новинки обошлось разработчикам всего в 10 долларов.
Для сбора информации перчатку надевает на руку человек и берет ею разные вещи. Данные передаются самообучающейся нейронной сети. Человек берет в руки определенный предмет, а нейросеть определяет его форму, вес и функциональное назначение. Такой продукт необходим для усовершенствования взаимодействия роботов и протезов с разными предметами.
Компания из Британии DataSparQ разработала систему распознавания лиц, которая поможет работе сотрудников баров. Она имеет несколько функций. В первую очередь, умная программа при помощи алгоритмов ИИ определяет возраст посетителя на предмет возможности продажи ему алкоголя. Также она позволяет выстраивать гостей, ожидающих свой заказ, в порядке очереди. Это повышает уровень удовлетворенности клиента от посещения заведения.
Автономная система управления грузовыми машинами
Технология Automated Follow была разработана еще в 2014 году американской компанией Peloton. Но тогда она отвечала только за езду по ровной дороге, тогда как повороты осуществляли водители. В 2019 компания усовершенствовала свой проект. Теперь для управления колонной грузовиков требуется 1 водитель. Все остальные машины повторяют его движения с помощью умной системы автопилот, установленной в них.
Создание ИИ вакцины от гриппа
Компьютерные программы уже давно используются при разработке лекарств. Но их работа ограничивалась сбором данных и прогнозированием ожидаемых результатов.
Ученые из Австралии (Университет Флиндерса) сделали настоящий прорыв. Они внедрили систему ИИ в программу разработки вакцины для поиска лигандов (химических соединений, обеспечивающих фармацевтическое действие лекарства). Назвали ее SAM (Search Algorithm for Ligands). Машина помогала ученым понять, чем отличаются препараты, которые помогают, от тех, которые не действуют. Далее была разработана программа синтетического химика. Совместно с SAM она подобрала наиболее подходящий препарат, который взаимодействует с иммунной системой. Ученым осталось только протестировать его в лабораторных условиях. В результате тестов стало ясно, что вакцина работает.
Будущее за высокими технологиями. Не так давно созданный искусственный интеллект совершенствуется с каждым годом. Умные нейронные сети создают вакцины, рисуют картины и помогают человечеству во многих других сферах.
Читайте также: