Как написать самообучающуюся программу


SOINN — самообучающийся алгоритм для роботов

Пост №1. Что такое SOINN

SOINN – это самоорганизующаяся инкрементная нейронная сеть. Структура и алгоритм такой нейронной сети повидимому хорошо себя зарекомендовал в японской лаборатории Hasegawa (сайт — haselab.info), потому что он в итоге был взят за основу и дальнейшее развитие алгоритмов искусственного интеллекта шло путем небольших модификаций и надстроек к сети SOINN. Базовая сеть SOINN состоит из двух слоев. Сеть получает входной вектор и на первом слое после обучения создает узел (нейрон) – определяющий класс для входных данных. Если входной вектор похож на существующий класс (мера похожести определяется настройками алгоритма обучения) то два самых похожих нейрона первого слоя объединяются связью, либо если входной вектор не похож не на один существующей класс, то в первом слое создается новый нейрон, определяющий текущий класс. Очень похожие нейроны первого слоя, объединенные связью, определяются как один класс. Первый слой является входным слоем для второго слоя, и по аналогичному алгоритму, с небольшим исключением, создаются классы во втором слое. На основе SOINN созданы такие сети, как (далее представлены название сети и описание сети от ее создателей): ESOINN — расширение нейронной сети SOINN обучается в онлайн режиме без стороннего вмешательства и без постановки задачи обучения. Это улучшенный вариант сети SOINN для on-line неконтролируемой классификации и топологии обучения. 1 – эта сеть состоит из одного слоя в отличие от двух слоев в SOINN; 2 – ее кластеры с высокой плотностью перекрытия; 3 – она использует меньшее количество параметров, чем SOINN; и 4 – она более стабильна, чем SOINN. Эксперименты на демо данных и реальных данных также показывают, что ESOINN работает лучше, чем SOINN.

ASC классификатор данных на основе SOINN. Она автоматически определяет количество опытных образцов и усваивает новую информацию, не удаляя при этом уже запомненную информацию. Она устойчива к зашумленным данным, классификация проходит очень быстро. В эксперименте, мы используем как демо данные так и реальные наборы данных для иллюстрации ASC. Кроме того, мы сравниваем ASC с другими результатами на основе классификаторов с учетом его классификации ошибок, сжатия и скорости классификации. Результаты показывают, что ASC имеет лучшую производительность и это очень эффективный классификатор ( Ссылка на оригинал ).

GAM — общая ассоциативная память (GAM) это система, которая сочетает в себе функции другого типа ассоциативной памяти (AM). GAM-это сеть, состоящая из трех слоев: входной слой, слой памяти и ассоциативный слой. Входной слой принимает входные вектора. Слой памяти сохраняет входные данные в похожие классы. Ассоциативный слой строит ассоциативные связи между классами. GAM можете хранить и вызывать двоичную или не двоичную информацию, строить ассоциации многие-ко-многим, хранить и вспоминать, как статические данные, так и временную последовательность информации. Может вспоминать информацию даже если имеет неполные входные данные или зашумленные данные. Эксперименты с использованием двоичных данных в режиме реального времени получая статичные данные и данные временных последовательностей показывают, что GAM является эффективной системой. В экспериментах с использованием человекоподобных роботов демонстрирует, что GAM может решать реальные задачи и строить связи между структурами данных с различными размерами ( Ссылка на оригинал ).

Новинка STAR-SOINN(STAtistical Recognition — Self-Organizing and Incremental Neural Networks) — для построения умного робота, мы должны развивать психическую систему автономного робота, которая последовательно и быстро учится у человека, его среды и Интернета. Поэтому мы предлагаем сеть STAR-SOINN — это ультрабыстрая, мультимодальная сеть обучающаяся в режиме реального времени и обладающая возможностью дополнительно обучатся через интернет. Мы провели эксперименты для оценки этого метода обучения и сравнили результаты с другими методами обучения. Результат показывает, что точность распознавания выше, чем система, которая просто добавляет условия. Кроме того, предлагаемый способ может работать очень быстро (примерно на 1 сек для изучения объекта, 25 миллисекунд, для узнавания объкта). Алгоритм смог выявить атрибуты «неизвестных» объектов путем поиска атрибутивной информации известных объектов. Наконец, мы решили, что эта система потенциально становится базовой технологией для будущих роботов.

SOIAM – модификация SOINN для ассоциативной памяти. SOINN-PBR – модификация SOINN для создания правил с помощью условий если –> тогда (if-then) AMD (Autonomous Mental Development) – робот с помощью этого алгоритма учиться решать различные задачи.

Блок схемы алгоритма SOINN можно посмотреть здесь

Ссылка на журнал в формате pdf, где дается описание нескольких разновидностей сетей SOINN на английском и где я делал пометки на русском (журнал я запаковал в архив rar, исходный размер журнала 20 мб (читать онлайн), размер архива 13 мб (скачать архив).

Ссылка на еще один журнал в формате pdf, где дается описание нескольких разновидностей сетей SOINN на английском и где я делал пометки на русском (журнал я запаковал в архив rar, исходный размер журнала 4мб (читать онлайн), размер архива 2,5мб (скачать архив).

В русскоязычном интернете про сеть SOINN есть только пару статей о том, что робот работая по этому алгоритму сам находит решения поставленных задач и если ему не объяснили как решить задачу, то он подключается к интернету и ищет решение там. Но примеров работы алгоритма и кодов я не нашел. Только была одна статья на robocraft где приведен маленький пример работы базового алгоритма сети SOINN в связке с OpenCV. Если кто-то экспериментировал с сетью SOINN было бы интересно посмотреть на код, если возможно. Еще в 2006 году был предложен метод постепенного (возрастающего) обучения, названый самоорганизующейся возрастающей нейронной сетью (SOINN), для того, чтобы попытаться осуществить неконтролируемое обучение (самообучение без учителя). SOINN хорошо справляется с обработкой нестационарных данных в режиме онлайн, сообщает о числе определенных кластеров и представляет топологическую структуру входных данных с учетом вероятности плотности вероятности распределения. Hasagawa, предложивший вариант сети SOINN, сравнивал результаты работы своей сети с GNG сетью (расширяющегося нейронного газа) и результат сети SOINN получался лучше чем у GNG. С сетью SOINN была такие проблемы: 1. В связи с тем что она состояла из двух обрабатывающих слоев, что пользователь должен был принимать участие в работе сети. Пользователь должен был решить, когда остановить обучение первого слоя и когда начать приобретение знаний во втором слое. 2. Если группы имеют высокую плотность, то сеть хорошо справлялась с их распознаванием, но если сеть группы частично перекрывались, то сеть думала что это одна группа и объединяла их вместе. Для решения этих проблем и упрощения архитектуры сети была предложена сеть на основе SOINN с увеличенной самоорганизацией и получила название ESOINN.

Краткий обзор SOINN. Soinn состоит из сети с двумя слоями. Первый слой изучает плотность распределения входных данных и использует узлы и связи между ними для представления результата распределения данных. Второй слой ищет в первом слое данные с наименьшей плотностью распределения определяя для них группы и использует меньше узлов, чем первый слой, для предоставления топологической структуры изучаемых данных. Когда обучение второго слоя закончено, SOINN сообщает о числе найденных групп и относит входные данные к наиболее подходящей для него группе. Первый и второй слои работают по одинаковому алгоритму. Когда на сеть подан входной вектор, она находит самый близкий узел (победитель) и второй самый близкий узел (второй победитель) к входному вектору. Используя пороговые критерии подобия, сеть определяет относиться ли входной вектор к той же самой группе как у победителя и второго победителя. Первый слой SOINN адаптивно обновляет порог подобия для каждого узла в отдельности, потому что критерий распределения входных данных заранее неизвестен. Если некий узел i имеет соседние узлы, тогда порог подобия Ti вычисляется используя максимальное расстояние между этим узлом i и его соседними узлами. ФОРМУЛА 1А

Здесь, Ti (порог подобия) – это дистанция до самого удаленного соседа узла i. Wi — вес узла i, Ws — вес соседнего узла i Если узел i соседних узлов не имеет, тогда порог подобия Ti вычисляется как дистанция между вектором i и самым близким к нему вектором имеющимся в сети. ФОРМУЛА 1Б

Здесь, Wn — вес любого узла сети, кроме узла i В случае если расстояние между входным вектором и победителем или вторым победителем будет больше, чем порог подобия победителя или второго победителя соответственно, тогда входной вектор вставляется в сеть как новый узел и теперь представляет первый узел нового класса. Эту вставку называют вставкой между классами, потому что эта вставка создает поколение нового класса даже если новый класс может быть в будущем классифицирован как какой либо из уже существующих классов. Если входной вектор определен как принадлежащий к одному кластеру как у победителя или второго победителя, и если нет связей соединяющих победителя и второго победителя, тогда соединим победителя и второго победителя с помощью связи и установим возраст этой связи равной нулю; дальше увеличим возраст всех связей соединенных с победителем на 1. Потом обновим вес вектора победителя и его узлов соседей. Мы используем узел i с входными данными чтобы найти узел победитель и в переменной узла — Количество_побед –показываем сколько раз узел i был победителем. Изменим вес победителя по формуле: ФОРМУЛА 1С

где Wwin — вес победителя, Cwin — количество побед победителя, Wi — вес входного вектора Изменим веса всех соседей победителя по формуле: ФОРМУЛА 1Д

где Wswin — вес соседа победителя, Cwin — количество побед победителя, Wi — вес входного вектора Если возраст связи между узлами больше чем предустановленный параметр Максимальный_возраст_связи, тогда удалим эту связь. Когда во время итерационного обучения сети предустановленный параметр-таймер Время_обучения подошел к концу, тогда SOINN понимает что время для обучения закончено, она вставляет новый узел в точку в топологической карте, где накопленная ошибка является самой большой. Отменим вставку узла, если вставка не может уменьшить размер ошибки. Эта вставка называется вставкой в пределах класса потому, что вставка происходит в пределах класса. Также во время этой вставки никакого нового класса создано не будет. Затем SOINN находит узлы, число соседей у которых меньше или равно одному и удаляет такие узлы, основываясь на предположении о том, что такие узлы лежат в области имеющей малую плотность. Такие узлы называются шумовыми узлами (зашумленными узлами). По факту, потому что порог подобия первого слоя SOINN обновляется адаптивно, ошибка накопления будет не высока. Поэтому вставка в пределах класса является мало полезной. Вставка в пределах класса для первого слоя не нужна. После истечения времени итерационного обучения первого слоя, результаты обучения первого слоя подаются в качестве входных данных на второй слой. Второй слой использует такой же алгоритм обучения как и в первом слое. Для второго слоя порог подобия (Ti) является постоянным. Он вычисляется используя расстояние в пределах класса и расстояния между классами. С большим постоянным порогом подобия в отличие от первого слоя, накопленная ошибка для узлов второго слоя будет очень высока, и тут вставка в пределах класса играет большую роль в процессе обучения. С большим постоянным порогом подобия второй слой также может удалить некоторые шумные узлы, которые остаются неудаленными во время обучения первого слоя. Сеть SOINN с двумя слоями имеет следующие недостатки: Трудно выбрать, когда остановить обучение первого слоя и начать обучение второго слоя; Если результаты изучения первого слоя были изменены, все изученные результаты второго слоя будут разрушены, таким образом потребуется переклассификация второго слоя. Второй слой SOINN является неподходящим для постепенного онлайн обучения. Вставка в пределах класса необходима для второго слоя, однако требует много определенных пользователями параметров. SOINN неустойчива – она не может отделить классы с высокой плотностью частично перекрывающих друг друга. Для того чтобы избавиться от вышеупомянутых недостатков, разработчики удалили второй слой SOINN и изменили некоторые методы, чтобы помочь единственному слою получать улучшенные результаты классификации, чем SOINN с двумя слоями. Такая сеть называется ESOINN. ESOINN принимает данные на единственный слой. Для вставки между классами используется тот же алгоритм что и у SOINN. При создании связи между узлами ESOINN добавляет условие нужно ли создавать связь. После истечения таймера Время_обучения, ESOINN отделяет узлы на различные подклассы и удаляет связи, которые лежат в перекрытых областях. ESOINN не использует вставку в пределах класса. Удаление второго слоя делает ESOINN более подходящей для постоянного (возрастающего) онлайн обучения, чем двуслойная SOINN. Это также убирает трудность выбора того, когда нужно заканчивать обучение первого слоя и начинать обучение второго слоя. Отказ от вставки в пределах класса удаляет из сети пять параметров, которые были необходимы для осуществления такой вставки, упрощается понимание алгоритма работы сети.

Алгоритм работы ESOINN

Перекрытие классов (частичное наложение классов друг на друга). Обсудим как определить плотность узла, с помощью какого метода можно найти перекрытие одного класса другим, необходимо ли построить связь между победителем и вторым победителем. Плотность пространственного распределения узлов в перекрытой области ниже, чем в центре класса.

Плотность узлов

Плотность узла определяется локальным аккумулированием числа примеров (входных данных). Если много входных образцов около узла, тогда плотность узла считается высокой, если входных примеров возле узла не много, тогда плотность узла считается низкой. Поэтому, в то время, когда сеть обучается, мы должны считать сколько раз узел был победителем в переменной был_победителем которая и будет показывать плотность этого узла. Определить плотность узла можно таким алгоритмом как SOINN. Здесь появляются следующие проблемы: 1. Будут многочисленные узлы, которые лежат в областях с высокой плотностью. В области с высокой плотностью шанс для узла быть победителем не будет значительно выше чем в области с низкой плотностью. Следовательно мы не можем просто использовать был_победителем узла для того чтобы измерить его плотность. 2. В нарастающих задачах обучения, некоторые узлы, созданные на более ранних стадиях, опять не будут победителями в течение долгого времени. Используя определение был_победителем, такие узлы могут быть оценены как узлы имеющие малую плотность на более поздней стадии обучения.

В ESOINN используется новое определение плотности, помогающее решить проблемы описанные выше. Основная идея такая же как и в локальном накоплении количества входных примеров (данных), но мы определяем «точку» занимающую пространство «чисел» и используем среднее от накопленных точек узла чтобы описать плотность этого узла. В отличие от был_победителем который связывает себя только с одним специальным узлом, здесь рассматривается отношение между узлами, когда мы рассчитываем точку P узла. Сначала мы вычисляем среднюю дистанцию узла i от его соседей.

ФОРМУЛА 1

Где m – число соседей узла i, Wi – вес вектора узла i, Wj – вес вектора соседа узла i Потом рассчитываем ТОЧКУ узла i следующим образом: ФОРМУЛА 2

если узел i является победителем

если узел i не является победителем Из определения ТОЧКИ мы видим, что если средняя дистанция от узла i до его соседей является большой, тогда число узлов в этой области маленькое. Следовательно распределение узлов редкое и плотность в этой области будет низка. Таким образом мы даем низкую ТОЧКУ узлу i. Если средняя дистанция маленькая, то это означает что число узлов в этой области высоко и плотность в этой области будет высокая. Поэтому мы даем высокую ТОЧКУ узлу i. Для одной итерации мы вычисляем только ТОЧКИ для узла i, когда узел i – победитель. ТОЧКИ других узлов в этой итерации равны 0. Поэтому для одной итерации, накопленные ТОЧКИ победителя будут изменены, но накопленные ТОЧКИ других узлов остаются неизменными. Накопление ТОЧЕК Si рассчитывается как сумма ТОЧЕК для узла i в процессе периода его обучения. ФОРМУЛА 3

Здесь sig – это количество входных сигналов в течение одного обучающего периода. n – показывает время периода обучения (которое может быть рассчитано как LT/sig, где LT это среднее итоговое количество входных сигналов). Поэтому мы берем среднюю накопленную ТОЧКУ (плотность) узла i ФОРМУЛА 4

Здесь N представляет число периодов когда накопленные ТОЧКИ Si больше чем 0. Обратите внимание что N не обязательно равен n. Мы не используем n чтобы брать пространство N потому что, для возрастающего обучения в течение некоторого периода обучения, накопленные ТОЧКИ Si будут равны 0. Если мы используем n чтобы рассчитать среднее накопленных ТОЧЕК, то плотность некоторых старых изученных узлов уменьшится. Используя N для того, чтобы рассчитать среднее накопленных ТОЧЕК, даже во время пожизненного обучения плотность старых изученных узлов будут оставаться неизменной если к системе не будут поданы никакие новые сигналы близкие к этим узлам. Однако для некоторых приложений необходимо чтобы очень старая изученная информация была забыта. В таких случаях мы должны использовать n чтобы брать пространство N. Таким образом мы можем изучать новые знания и забывать очень старые знания. Для того чтобы все изученные знания оставались в сети нужно брать N для определения плотности узла.

Поиск перекрывающихся областей между классами.

Относительно определения плотности, самый простой способ для того чтобы найти перекрытые области это искать области с низкой плотностью. Некоторые методы, такие как GCS и SOINN используют эту технику для определения перекрытых областей. Однако эта техника не может гарантировать, что область с низкой плотностью точно является перекрытой областью. Например, для некоторого класса, который следует Гауссовскому распределению, на границе класса плотность будет низкая. Наложение включает некоторые границы перекрытых классов. Поэтому плотность перекрытия должна быть больше чем в неперекрытой граничной области. Чтобы решить эту проблему, ESOINN не использует правило самой низкой плотности, а скорее создает новую технику для того, чтобы найти перекрытую область. В SOINN, после периода обучения, если между классами существует перекрытие, все узлы таких классов соединяют чтобы сформировать один класс. Наша цель найти перекрытую область в сложном классе (который включает много групп), избежать построения новых связей между различными классами и таким образом эффективно отделить перекрытые классы. Чтобы обнаружить перекрытую область, нужно сначала разделить сложный класс на несколько подклассов, используя следующее правило:

Алгоритм 1. Разделение составного класса на подклассы

1. Мы назовем узел вершиной подкласса если узел имеет максимальную локальную плотность. Найдем все вершины в сложном классе и дадим каждой вершине различные метки. 2. Классифицируем все другие узлы с такой же меткой подкласса как и у ихних вершин. 3. Каждый узел лежит в перекрытой области, если соединенные узлы имеют различные метки подклассов. Такой метод кажется разумным, но для фактической задачи он приведет к нескольким проблемам. Например, существуют два класса в которых распределение плотности узлов не является сглаженным а скорее похоже на наличие шума. С алгоритмом 1 эти два класса будут разделены на слишком большое число подклассов и будет обнаружено много перекрытых областей. Нужно сгладить входные данные прежде чем разделять сложный класс на подклассы.

Рисунок 1 На рисунке 1, два несглаженных входных класса. Возьмем подкласс А и подкласс В из рисунка 1. Предположим что плотностью вершины подкласса А является Аmax, а плотностью вершины подкласса В является Вmax. Мы объединяем подклассы А и В в один класс, если выполняется следующее условие: Если ФОРМУЛА 5

Или ФОРМУЛА 6

Здесь победитель и второй победитель лежат в области перекрытия между подклассами А и В. На самом деле L является параметром, который принадлежит [0,1] который может быть рассчитан автоматически с помощью пороговой функции. ФОРМУЛА 7

Здесь является средней плотностью узлов в подклассе. ФОРМУЛА 8

Здесь N – это количество узлов в подклассе А. Таким образом, разделяя составной класс на различные подклассы с последующим их объединением без перекрытия подклассов в один подкласс, можно найти перекрытую область внутри составного класса. После того, как мы нашли перекрытую область, мы удаляем связи между уздами, которые принадлежат к различным подклассам и отделяем перекрывающиеся классы.

Алгоритм 2. Создание связей между узлами

1. Соединим два узла связью, если победитель и второй победитель являются новыми узлами (еще не определено к какому подклассу эти узлы относятся) 2. Соединим два узла связью, если победитель и второй победитель принадлежат одинаковому подклассу. 3. Если победитель принадлежит подклассу А, а второй победитель принадлежит подклассу В. Если формулы 5 и 6 выполняются, соединим эти узлы связью и объединим подклассы А и В. В противном случае не будем соединять эти узлы связью, а если соединение между этими узлами уже существует, тогда удалим его. Используем алгоритм 2, если победитель и второй победитель принадлежат к разным подклассам, ESOINN в таком случае дает этим двум узлам возможность быть соединенными связью. Мы можем сделать так, чтобы ограничить влияние шума во время разделения подклассов и попытаться сгладить колебания подклассов. Подклассы все еще могут быть связаны друг с другом (например подкласс А и подкласс В на рис 1) если два подкласса разделены ошибочно. Алгоритм 2 показывает что результат ESOINN будет более стабильный, чем у сети SOINN потому, что даже с низкой плотностью перекрытия, SOINN временами будет разделять различные классы правильно, а временами будет распознавать различные классы как один класс. Используя метод сглаживания, ESOINN может стабильно разделять такие перекрытые классы. ESOINN также решает проблемы чрезмерного разделения.

Удаление узлов, вызванных шумом

Чтобы удалить узлы вызванные шумом, SOINN удаляет узлы в регионах с очень низкой вероятной плотностью. SOINN использует такую стратегию: если количество входных сигналов сгенерированных до сих пор являются кратными параметру , удалим узлы у которых есть только один соседний узел или соседних узлов нет вообще. Для одномерных входных данных и набором данных с низким шумом, SOINN использует локальное накопление количества сигналов узла-кандидата к удалению, чтобы контролировать поведение удаления. Кроме того в двуслойной структуре сети SOINN, второй слой помогает удалить узлы, вызванные шумом. Для ESOINN мы используем практически такую же технику удаления узлов в результате шуми, что и у SOINN. Если число входных сигналов, сгенерированных до сих пор, является кратным параметру , тогда удалим такие узлы, у которых топологических соседей 2 или меньше двух (

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС

Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами, а также обучаться. С помощью данной программы можно общаться с компьютером, а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Скачать программу искусственного интеллекта ЭЛИС

Описание программы искусственного интеллекта ЭЛИС

Модули программы искусственного интеллекта ЭЛИС

Описание программы искусственного интеллекта ЭЛИС:

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС – Электронно Логически Интеллектуальная Система. Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программу. Это программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами, а также обучаться. Данная система не является ассистентом, так как упор идёт на разработку человекоподобной системы, которая сможет обучаться как ребёнок и вести осознанный диалог.

С помощью данной программы можно общаться с компьютером, а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Система искусственного интеллекта ЭЛИС построена по модульному принципу. Система универсальна и её функционал наращивается с помощью модулей. Модули могут быть различные, от простых, до сложных.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно ведет диалог с человеком.

Она может самостоятельно начать диалог, может делать это несколько раз, что уже отличает её от голосовых асистентов, которые работают по структуре вопрос – ответ. Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно принимает решение после того, что скажет человек, и если не знает, её можно обучить.

При поддержке диалога с пользователем система сама обучается. Система способна запоминать несколько ответов на один или множество вопросов и иметь несколько вопросов на один или множество ответов.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС полностью совместима с платформой Ардуино, поэтому можно управлять любыми устройствами. Можно попросить у системы включить свет, система спросит, где именно включить, но можно попросить включить свет сразу в определённом месте, тогда она не будет переспрашивать.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС также способна запускать сторонние приложения и т.д.

В настоящий момент программа искусственного интеллекта ЭЛИС включает следующие модули:

– модуль «Знания» – модуль поиска информации по  WIKIPEDIA. Система знает любое устройство, предмет и так далее, Спросите например, что такое велосипед или что такое яблоко и система расскажет, что это такое,

– модуль «Новости». Свежие новости на интересы пользователя. Просто спросите, какие новости или расскажи новости, система расскажет и спросит, надо ли рассказать ещё, ответив да, она расскажет ещё,

– модуль «Погода». Погода на сегодня и на завтра по моему городу. Можно узнать температуру, влажность, скорость ветра, будет ли дождь или мороз. Можно спросить, брать ли зонтик сегодня или можно ли одеть сегодня шорты,

– модуль «Калькулятор». С помощью данного модуля, система умеет складывать, вычитать, умножать и делить предметы и т.д. Например спросив, сколько будет два яблока плюс два яблока, система ответит четыре яблока. Модуль в разработке,

– модуль «Будильник». Модуль позволяет устанавливать любое количество будильников. Установив будильник, система Вас разбудит. Просто надо сказать, разбуди меня в 7 утра. Модуль в разработке,

– модуль «Корректировка ответов». Правильная расстановка знаний в базе,

– модуль «Праздники, именины, события». Данный модуль позволяет узнать, кому сегодня день имени или какой сегодня праздник,

– модуль «Тосты». Модуль позволяет системе говорить различные тосты. Надо попросить, скажи тост,

– модуль «Анекдоты». Система знает тысячи анекдотов. Просто попросите её рассказать анекдот, так-же можно попросить рассказать анекдот для взрослых,

– модуль «Стихи». Данный модуль превращает систему в поэта. Просто попросите рассказать стих, так-же можно попросить рассказать стих для взрослых,

– модуль «Афоризмы». Система знает тысячи афоризмов. Просто попросите её сказать афоризм, так-же можно попросить сказать афоризм для взрослых,

– модуль «Управление освещением». С помощью данного модуля, система умеет управлять освещением квартиры или дома. Для этого надо подключить Arduino и Ethernet Shield,

– модуль «Угадывание цифры». Система пытается угадать загаданную цифру. Называет предполагаемую цифру, после надо ей сказать, больше или меньше. Модуль в разработке,

– модуль «Пользователь». Модуль позволяет изменять данные пользователя, имя, город и т.д. Например чтобы поменять имя, надо сказать, запомни меня зовут Олег и она запомнит,

– модуль «Диалог». Анализ диалога. Модуль, который обрабатывает диалог за сутки, анализируя пользователя, обучаясь и т.д.

Примечание: описание технологии на примере программы искусственного интеллекта ЭЛИС.

карта сайта

искусственный интеллект написать программу онлайн программа пишет программы искусственный интеллект программа для андроид для управления компьютером 2016 скачать с торрента программы голосовые скачать программу бесплатно лучшие программы искусственного интеллекта новейшие программы с искусственным интеллектом программа для создания искусственного интеллекта программа виртуальная девушка искусственный интеллект программа голосовой искусственный интеллект для компьютера скачать nai программа искусственного интеллекта для пк скачать торрент для компьютера с голосом 2016 скачать программа использующая искусственный интеллект программы поиска в системах искусственного интеллекта рабочая программа дисциплины теория искусственного интеллекта искусственный интеллект самообучающиеся программы искусственного интеллекта системы искусственного интеллекта рабочая программа скачать программу для создания искусственного интеллекта на компьютер 2017 для windows 7 с голосом скачать программу элис настоящий искусственный интеллект скачать самообучающуюся программу искусственного интеллекта на компьютер

comments powered by HyperComments

Как создать искусственный интеллект?

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от Валерия Турова, где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию – желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является...математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

  • Линейная алгебра;

  • Логика;

  • Теория графов;

  • Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

  1. Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

  2. Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

  3. Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

  • Diffbot;

  • Google Cloud Prediction API;

  • Mallet;

  • Scrapy;

  • Wolfram|Alpha;

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

  • Artificial Intelligence for Games, Ян Миллингтон;

  • Game Programming Patterns, Роберт Найсторм;

  • AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java, Джордж Люгер, Уильям Стбалфилд;

  • Computational Cognitive Neuroscience, Рэнделл О’Рейли, Юко Мунаката;

  • Artificial Intelligence: A Modern Approach, Стюарт Рассел, Питер Норвиг.

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к  мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.

В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Робот с мозгами геймера Самообучаемый компьютерный интеллект научился видеоиграм «с нуля»: The New Yorker — Meduza

В конце февраля 2015 года в научном журнале Nature была опубликована статья об искусственном интеллекте с невероятными способностями к самообучению. Программа, разработанная компанией DeepMind, умеет играть в игры с видеоприставки Atari 2600 и во многих случаях на голову превосходит лучших геймеров. The New Yorker рассказывает, как команде программиста Демиса Хассабиса удалось создать самообучающийся искусственный интеллект, способный без каких-либо исходных данных освоить десятки видеоигр. 

Год назад Хассабис показал программу, которая умела играть в классическую видеоигру Breakout — разновидность «арканоида» для приставок Atari сорокалетней давности. Поначалу искусственный интеллект с трудом отбивал шарик, после часа игры программа играла, как уверенный новичок, а после нескольких сотен партий перестала промахиваться вообще и научилась выбивать все блоки на экране с пяти ударов. Программа Хассабиса получает только информацию о пикселях на экране и счет — ничего о логике игры и ее правилах ей неизвестно. Вскоре после первой демонстрации программы-геймера компанию Хассабиса DeepMind купил Google за 650 миллионов долларов.

Сейчас искусственный интеллект может играть в 49 игр с консоли Atari 2600 — в гоночные симуляторы, драки, симулятор танка и многие другие. В каждую игру разработка DeepMind учится играть с нуля, только лишь анализируя перемещение пикселов по экрану в зависимости от тех или иных действий и изменение счета в игре. У программы нет никаких исходных данных об игре, которую ей предстоит освоить — только технологии самообучения и искусственные нейронные сети. Искусственный интеллект начинает анализировать пиксели, распознавать объекты на экране и одновременно пытается понять логику игры. Для этого программа совершает случайные действия в игре и смотрит, как они влияют на полученные очки. По итогам этих наблюдений искусственный интеллект формирует стратегию поведения. По сути, программа DeepMind обладает теми же качествами, что и хороший геймер — навыком анализировать события на экране, умением учиться на своих ошибках и запрограммированным желанием победить.

Методика DeepMind, как утверждают разработчики, значительно успешнее, чем у других самообучающихся программ. Во многих случаях искусственный интеллект оказывается в разы успешнее геймеров —  к примеру, в игры Boxing, Breakout, Tennis и Pong с разработкой DeepMind соревноваться бессмысленно. Впрочем, не все игры покоряются искусственному интеллекту — в бродилки Montezumaʼs Revenge и Ms. Pac-Man у него получается играть значительно хуже, чем у среднего геймера, однако, по словам Хассабиса, это можно исправить, сделав программу более склонной к риску. Хассабис сам далеко не чужд игровой индустрии — с 1994 года он работал игровым дизайнером и, в частности, приложил руку к симулятору больницы Theme Hospital. 

В дальнейшем DeepMind хотят научить свою разработку играть в стратегии Warcraft и StarCraft, а в отдаленной перспективе — создать искусственный интеллект, который бы совершал действия в новой игре, исходя из опыта уже пройденных игр. Так поступают дети:  научившись играть в Pong, легче освоить Breakout. 

Создание робота, который может научиться играть в приставку, — ни в коем случае не попытка доказать, что компьютер сильнее человека. К тому же, Deep Blue уже доказал это почти 20 лет назад, обыграв в шахматы Гарри Каспарова. В отличие от Deep Blue, разработка DeepMind не заточена под какую-то конкретную игру и работает совершенно по другой технологии, применимой во многих областях. Команда Хассабиса уже начала переговоры с различными компаниями о сотрудничестве — возможно, самообучающийся искусственный интеллект сможет предсказывать погоду или стоимость нефти. 

Искусственный интеллект DeepMind начинает игру как не приученный к туалету щенок. Он запрограммирован, чтобы набирать как можно больше очков, но не представляет, как это сделать. Первые его движения случайны и игнорируют логику игры. За некоторые можно получить награду — очки, за некоторые нет. В основе алгоритма DeepMind — способность анализировать, какие действия позволяли ранее набирать больше очков, и менять свое поведение {англ. яз.).

The New Yorker

Смотрите также