Аппаратно-программный комплекс имитации мышления

Нужна РФ собственная компьютерная архитектура и ПО?

  • Нет, американское рулит.

    Голосов: 0 0.0%
  • Китай станет лидером, не сегодня так завтра.

    Голосов: 0 0.0%

  • Всего проголосовало
    15
Регистрация
15.03.2017
Сообщения
82
Репутация
0
Баллы
0
Лайки
22
Пол
мужской
Разрабатывается система (аппаратно-программный комплекс) имитации мышления (сокращённо СИМ). В качестве первоочередной задачи решено сконцентрироваться на собеседнике для одиноких людей, преимущественно престарелых и инвалидов. (Стариков становится всё больше и не всегда у них есть возможность общаться с детьми и внуками, при постоянной потребности в этом.) Первоначально закладывается расширение проекта, включая возможность построения систем управления автономным транспортом и гибкими автоматическими производственными линиями. В перспективе планируется использовать наработки проекта для создания контролируемого искусственного разума.

Идёт процесс разработки. Постепенно идёт реализация следующих пунктов:

  • Создана с нуля логическая база, равная по возможностям «нечёткой логике», но почти такая простая, как бинарная. Практически это тритичная логика (больше, меньше или равно) с четвёртым значением, которое можно, в зависимости от контекста интерпретировать как «неизвестно» или «безразлично». Продуманны все обычные логические операции для обработки квадров (пар бит). Для расширения значений, при необходимости, используются целочисленные коэффициенты, оценивающие достоверность информации и степень соотношения. Квадрологика, в первую очередь используется для кодирования имён Образов.
  • Продумана комбинированная параллельно-последовательная архитектура, с организацией вычислений в виде смешанного потока данных и команд, основанная на обычном ПК и плате ускорителе логики (возможно создание отдельного устройства, подключаемого к ноутбуку или планшету). На первоначальном этапе, обычный или планшетный компьютер, будет использоваться для организации ассоциативной памяти, при помощи быстрой ключ-значения СУБД и обеспечения ввода вывода. Ускоритель логики должен изготавливаться на основе микросхем программируемой логики (FPGA), в которых будут размещаться массивы из квадро (двухбитных) микроядер и сумматоров для коэффициентов, коммутируемых сверхдлинными управляющими словами, формирующими облака решений.
  • Разработана система говорящих имён для Образов (объектов и действий), основанная на множестве признаков, присущих тому или иному Образу. Фактически это новый язык программирования – Язык Образов. Всё в мире, это объекты и действия, имеющие свои уникальные наборы признаков и входящие в состав коллекций (моделей окружения). Каждый Образ имеет эмоциональную окраску в виде списка дополнительных признаков, сумма эмоциональных свойств Образов в коллекциях составляет эмоциональную картину, обеспечивающую общую оценку состояния системы и обратную связь на действия по её изменению.
  • В разработке Web интерфейс конструктора образов. Программы для первоначального наполнения и редактирования базы Образов. Формирования базы знаний СИМа, в том числе и на автоматической основе. Изначально весь проект не связан с особенностями какого либо отдельного естественного языка. Для связи с окружением Язык Образов будет переводится в любой естественный язык.
Более подробно, с ходом разработки, вы можете ознакомится на сайте проекта.
 
Последнее редактирование:
Регистрация
12.02.2017
Сообщения
6 478
Репутация
73
Баллы
0
Адрес
СССР
Лайки
2169
Пол
мужской
имитации мышления
А как понимается само мышление человека? Ведь для его эмитации надо иметь хотя бы прообраз его в своих мыслях. Вот, к примеру, слуховой аппарат - как звуковая информация даже может только передаваться в мозг, если частота нейронов много меньше самой высокой частоты воспринимаемой ухом, не говоря уже об одновременном пропускании информации и сумме разных частот?
Ясно что уже на уровне ушных нейронов идёт некая обрабока-кодирование, но какое оно может быть? Ведь нейрон весьма не сложный элемент логики мозга, ну, по крайней мере, так, как мы его знаем.
 
Последнее редактирование:
Регистрация
04.03.2017
Сообщения
516
Репутация
0
Баллы
0
Адрес
Пермь
Пол
мужской
Так. Я - одинокий инвалид. Как-нибудь попроще: чем это мне грозит?
 
Регистрация
15.03.2017
Сообщения
82
Репутация
0
Баллы
0
Лайки
22
Пол
мужской
А как понимается само мышление человека? Ведь для его эмитации надо иметь хотя бы прообраз его в своих мыслях. Вот, к примеру, слуховой аппарат - как звуковая информация даже может только передаваться в мозг, если частота нейронов много меньше самой высокой частоты воспринимаемой ухом, не говоря уже об одновременном пропускании информации и сумме разных частот?
Ясно что уже на уровне ушных нейронов идёт некая обрабока-кодирование, но какое оно может быть? Ведь нейрон весьма не сложный элемент логики мозга, ну, по крайней мере, так, как мы его знаем.
Мышление и обработка сенсорной информации это разные процессы. В живом организме и в системах с элементами ИИ разные части отвечают за них. Вы правы, что первичная обработка идёт непосредственно в органах слуха, зрения и обоняния. Робототехнические системы также имеют разные блоки отвечающие за предварительную обработку информации.

На счёт того, как я понимаю мышление, то это, если коротко, процесс моделирования окружения, при возможности изменять (рассматривая) состояние моделей во времени, возвращаясь назад в прошлое и предполагая как может изменится окружение в будущем.

Так. Я - одинокий инвалид. Как-нибудь попроще: чем это мне грозит?
СИМ собеседник в процессе разработки. Возможно, в ближайшем будущем, появится, доступная через интернет, сетевая версия, которая будет подстраиваться персонально для каждого пользователя. В перспективе создание автономных устройств (обеспечивающих прежде всего хранение личных данных локально) с мехатроникой для отображения жестов и мимики.
 
Регистрация
04.03.2017
Сообщения
516
Репутация
0
Баллы
0
Адрес
Пермь
Пол
мужской
СИМ собеседник в процессе разработки. Возможно, в ближайшем будущем, появится, доступная через интернет, сетевая версия, которая будет подстраиваться персонально для каждого пользователя. В перспективе создание автономных устройств (обеспечивающих прежде всего хранение личных данных локально) с мехатроникой для отображения жестов и мимики.
А подвох в чём?
 
Регистрация
12.02.2017
Сообщения
6 478
Репутация
73
Баллы
0
Адрес
СССР
Лайки
2169
Пол
мужской
На счёт того, как я понимаю мышление, то это, если коротко, процесс моделирования окружения, при возможности изменять (рассматривая) состояние моделей во времени, возвращаясь назад в прошлое и предполагая как может изменится окружение в будущем.
Моделирование, но на основе чего? Какая концепция в основе? Ведь научная основа картины нашего мира работает как то иначе, чем наш мозг. К примеру, в шахматы копьютер играет много(гораздо больше чем человек) запоминая и много ходов просчитывая(тоже гораздо больше человека), а человек играет принимая решения не имея такой базы, но делая довольно глубоко разумные(для победы) ходы.
Есть ли задумки реализации асоциативного мышления? Ведь человек часто приходит к какому-то решению по совершенно на первый взгляд не связанному с этим решением импульсом восприятия, сторонний звук, кадр видео и т.п. наталкивают на решение, скажем, в квантовой физике.
 
Регистрация
12.02.2017
Сообщения
2 532
Репутация
0
Баллы
6
Адрес
Россия
Лайки
1941
Пол
мужской
Награды
pero
@PavelZX,

1. Российская компания Яндекс уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах. В настоящий момент работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями – запросы переформулируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык и т.д.

В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять – это одинаковый смысл содержимого.

Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводится изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

Совсем недавно компания Яндекс выпустила обновленную версию своего браузера, в котором технологии искусственного интеллекта позволяют персонализировать поиск в соответствии с интересами пользователя. Новый сервис получил название Дзэн.

Дзэн не только учитывает то, чем традиционно интересуются пользователи, но и анализирует их текущие предпочтения. Например, если человека заинтересуется анатомией, то материалов, связанных с этой темой, в его новостной ленте станет значительно больше. При этом, Дзен не ограничивается лишь любимыми сайтами и предпочтениями пользователя. Пользователю могут предлагаться материалы из совершенно незнакомых источников, если Дзен посчитает, что они могут его заинтересовать.

Достаточно интересным является применение технологий искусственного интеллекта в сервисе Яндекс.Аудитории. Данный сервис позволяет компаниям найти в Интернете целевых клиентов с целью более эффективного таргетирования рекламных объявлений. Достаточно загрузить в сервис список клиентов с телефонами и/или e-mail адресами, и система, сканируя социальные сети с помощью искусственного интеллекта, находит этих людей в сети Интернет. Далее можно разбить клиентов по целевым группам и персонализировать для них через Яндекс.Директ рекламные объявления. Например, можно ненавязчиво предлагать целевой аудитории новый товар, или в конце концов склонить пользователей к покупке товара, которым они уже интересовались ранее.

2. Российская компания ABBYY является признанные мировым лидеров в области интеллектуальной обработки данных и лингвистики. Компания разработала решения, позволяющие с помощью технологий искусственного интеллекта распознавать текстовые данные, работать с печатными документами и файлами в формате PDF, самостоятельно осуществлять ввод данных в информационные системы компаний, производить корпоративный семантический поиск, а также находить переводы незнакомых слов и фраз.

«Занимаясь такой темой, как искусственный интеллект, нужно не просто сделать умную машину. А нужно создать что-то полезное. Мы своими технологиями стараемся всегда помогать людям, облегчать им жизнь, повышать эффективность процессов – это цель, ради которой мы трудимся», - Дмитрий Шушкин, заместитель генерального директора ABBYY в интервью CNews, март 2015.

Одним из главных достижений ABBYY является система Compreno, позволяющая анализировать и понимать текст на естественном языке. Над созданием данной системы специалисты компании работали около 10 лет. Стоимость проекта составила более $80 млн. Принцип работы Compreno представлены на следующем рисунке.

Этапы работы ABBYY Compreno. Источник: ABBYY

1 Этап. Лексико-морфологический анализ. На первом этапе анализируемый текст делится на абзацы, предложения и слова. Для каждого слова определяется часть речи и морфологические характеристики (род, число, падеж и т.д.


2 Этап. Синтаксический анализ. В тексте выделяются предложения. Для каждого предложения определяется структура и принцип организации связи слов.

3 Этап. Семантический анализ. Определяется значение каждого слова и строится семантическая структура предложения, исходя из установленных на прошлом этапе связей.

4 Этап. Прагматический уровень анализа. На этом этапе накладывается прагматический слой анализа текста, применяются онтологии (терминология для конкретной предметной области анализа) и правила извлечения нужных объектов.

В результате, на выходе системы получается универсальный и структурированный набор данных, что позволяет ABBYY Compreno решать задачи по анализу и извлечению важной информации, «умному» поиску и классификации данных.

Технологии компании ABBYY используются по всему миру. Все решения лицензируются крупнейшими международными ИТ-компаниями, такими как EPSON, Fujitsu, Samsung, Panasonic, Sharp, Acer, KnowledgeLake, Microsoft и другие. Заказчиками ABBYY являются российские и международные компании из банковской, энергетической, нефтегазовой, телекоммуникационной и других отраслей, а также из государственного сектора.
Развивать свои решения компания планирует не только на российском рынке, но и на международном.


3. Российская компания VisionLabs была основана в 2012 году и является резидентом IT-кластера «Сколково». Компания специализируется на решениях, позволяющих распознавать лица клиентов в самых быстрорастущих сегментах рынка: банковский сектор и ритейл. Массачусетский университет включил VisionLabs в тройку лучших мировых систем в области распознавания лиц для коммерческих целей.


Высокоточные алгоритмы распознавания образов были получены в результате использования нейронных сверточных сетей, обученных с помощью методов глубокого обучения и многомиллионных массивов данных, что, по словам представителей компании, является существенным преимуществом выпускаемого продукта. Малый размер ключа извлекаемого из фотоизображения позволяет проводить сравнения 500 миллионов ключей менее чем за 1 секунду.

Платформа распознавания лиц VisionLabs LUNA - флагманский продукт компании. LUNA позволяет в режиме реального времени анализировать колоссальные объемы фото- и видеоданных с целью определения в них лиц людей и сравнения их с многомиллионными базами данных. На базе данной технологии также создан облачный сервис FACE_IS, который может связывать клиентов с предшествующей историей их покупок и помогать выстраивать взаимодействие с брендом. Решения компании являются plug’&’play, по умолчанию имеют интеграцию с большинством баз данных, CRM и BI-систем, и не требуют от пользователей замены оборудования, так как интегрируются в их существующую IT- инфраструктуру.

В 2014 году компания VisionLabs заключила эксклюзивный контракт с Бюро кредитных историй «Эквифакс» в России по запуску системы распознавания лиц на межбанковском уровне. Система используется в рамках сервиса противодействия кредитному мошенничеству. К данному сервису на базе решения VisionLabs подключено уже более 20 крупнейших банков в России. Крупнейшим реализованным проектом в РФ является проект c «Почта Банк», в СНГ - с Kaspi Bank.

Среди партнеров VisionLabs такие известные компании, как ABBYY, SAS, SAP и Intel. В начале лета компания совместно с Facebook и Google запустила для разработчиков открытую платформу, позволяющую разрабатывать различные решения в области компьютерного зрения: Torch | Deep Fun with OpenCV and Torch При этом текущий объем инвестиций позволяет компании уверенно смотреть в будущее.

«В июле 2016 г. мы закрыли раунд А, сумма сделки составила 350 млн руб. Венчурный фонд Sistema Venture Capital приобрел 25% VisionLabs при оценке компании 1,4 млрд руб. Инвестиции будут направлены на развитие собственной уникальной технологии анализа и распознавания лиц, реализацию нескольких проектов национального масштаба и масштабирование на международных рынках», - отметил Алексей Нехаев, со-основатель и Исполнительный директор VisionLabs.
 
Регистрация
12.02.2017
Сообщения
2 532
Репутация
0
Баллы
6
Адрес
Россия
Лайки
1941
Пол
мужской
Награды
pero
@PavelZX,
4. Российская компания N-Tech.Lab была основана в 2015 году и занимается распознаванием лиц с помощью нейронных сетей. В декабре 2015 года алгоритм FaceN занял первое место в мировом чемпионате по распознаванию лиц The MegaFace, сумев обойти разработчиков Google. Задание заключалось в том, чтобы выделить в миллионной базе фотографий изображения одних и тех же людей.

По словам представителей компании, разработанный алгоритм позволяет распознавать фотографии даже лучше человека. Помимо традиционных инвариантных признаков (величина глаз, размер губ и т.д.), система находит такие инвариантные признаки, который человеческий глаз выделить не способен.

В феврале компания запустила новый проект Findface, который, используя алгоритм FaceN, позволяет находить по фотографии профили пользователей в социальной сети «Вконтакте». Приложение доступно бесплатно, однако предусмотрена версия для премиум-клиентов. Она обладает боле расширенным функционалом и стоит от 149 до 459 рублей в месяц.

В ближайшем будущем компания планирует выйти со своим алгоритмом на рынок b2b – в первую очередь в сферу розничной торговли, безопасности и финансов.

5. Специалисты Российской компании Мивар заложили в основу своих исследований принципиально новую теоретическую базу, и преодолели ограничения, наложенные на разработчиков искусственного интеллекта одной из «задач тысячелетия» – P=NP. Ранее считалось, что логический вывод относится к классу полнопереборных задач. В рамках миварной теории, специалисты Мивар смогли не только снять эти ограничения, но и стали способны решать логические задачи, содержащие несколько миллионов правил, причем, на обычном ноутбуке или бытовом компьютере. Традиционные подходы к созданию искусственного интеллекта такого не позволяют. Это дает возможность создавать более мощные и совершенные системы, перейти в работе с текстами и изображениями от уровня формальных признаков на семантический уровень. И вообще начать полноценно работать не только с данными, но и со знаниями.
 
Регистрация
12.02.2017
Сообщения
2 532
Репутация
0
Баллы
6
Адрес
Россия
Лайки
1941
Пол
мужской
Награды
pero
Вот такие вот в России разработки по ИИ.... так что мы не отстаём!
 
Регистрация
11.02.2017
Сообщения
4 656
Репутация
43
Баллы
0
Лайки
1600
Пол
мужской
Сегодня рулит и на ближайшие лет 100 рулить будет - КОГНИТОЛОГИЯ.
Можешь её в конец нарисованного ряда "анализов" поставить.
 
Регистрация
12.02.2017
Сообщения
6 478
Репутация
73
Баллы
0
Адрес
СССР
Лайки
2169
Пол
мужской
@PavelZX,

1. Российская компания Яндекс уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах. В настоящий момент работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями – запросы переформулируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык и т.д.

В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять – это одинаковый смысл содержимого.

Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводится изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

Совсем недавно компания Яндекс выпустила обновленную версию своего браузера, в котором технологии искусственного интеллекта позволяют персонализировать поиск в соответствии с интересами пользователя. Новый сервис получил название Дзэн.

Дзэн не только учитывает то, чем традиционно интересуются пользователи, но и анализирует их текущие предпочтения. Например, если человека заинтересуется анатомией, то материалов, связанных с этой темой, в его новостной ленте станет значительно больше. При этом, Дзен не ограничивается лишь любимыми сайтами и предпочтениями пользователя. Пользователю могут предлагаться материалы из совершенно незнакомых источников, если Дзен посчитает, что они могут его заинтересовать.

Достаточно интересным является применение технологий искусственного интеллекта в сервисе Яндекс.Аудитории. Данный сервис позволяет компаниям найти в Интернете целевых клиентов с целью более эффективного таргетирования рекламных объявлений. Достаточно загрузить в сервис список клиентов с телефонами и/или e-mail адресами, и система, сканируя социальные сети с помощью искусственного интеллекта, находит этих людей в сети Интернет. Далее можно разбить клиентов по целевым группам и персонализировать для них через Яндекс.Директ рекламные объявления. Например, можно ненавязчиво предлагать целевой аудитории новый товар, или в конце концов склонить пользователей к покупке товара, которым они уже интересовались ранее.

2. Российская компания ABBYY является признанные мировым лидеров в области интеллектуальной обработки данных и лингвистики. Компания разработала решения, позволяющие с помощью технологий искусственного интеллекта распознавать текстовые данные, работать с печатными документами и файлами в формате PDF, самостоятельно осуществлять ввод данных в информационные системы компаний, производить корпоративный семантический поиск, а также находить переводы незнакомых слов и фраз.

«Занимаясь такой темой, как искусственный интеллект, нужно не просто сделать умную машину. А нужно создать что-то полезное. Мы своими технологиями стараемся всегда помогать людям, облегчать им жизнь, повышать эффективность процессов – это цель, ради которой мы трудимся», - Дмитрий Шушкин, заместитель генерального директора ABBYY в интервью CNews, март 2015.

Одним из главных достижений ABBYY является система Compreno, позволяющая анализировать и понимать текст на естественном языке. Над созданием данной системы специалисты компании работали около 10 лет. Стоимость проекта составила более $80 млн. Принцип работы Compreno представлены на следующем рисунке.

Этапы работы ABBYY Compreno. Источник: ABBYY

1 Этап. Лексико-морфологический анализ. На первом этапе анализируемый текст делится на абзацы, предложения и слова. Для каждого слова определяется часть речи и морфологические характеристики (род, число, падеж и т.д.


2 Этап. Синтаксический анализ. В тексте выделяются предложения. Для каждого предложения определяется структура и принцип организации связи слов.

3 Этап. Семантический анализ. Определяется значение каждого слова и строится семантическая структура предложения, исходя из установленных на прошлом этапе связей.

4 Этап. Прагматический уровень анализа. На этом этапе накладывается прагматический слой анализа текста, применяются онтологии (терминология для конкретной предметной области анализа) и правила извлечения нужных объектов.

В результате, на выходе системы получается универсальный и структурированный набор данных, что позволяет ABBYY Compreno решать задачи по анализу и извлечению важной информации, «умному» поиску и классификации данных.

Технологии компании ABBYY используются по всему миру. Все решения лицензируются крупнейшими международными ИТ-компаниями, такими как EPSON, Fujitsu, Samsung, Panasonic, Sharp, Acer, KnowledgeLake, Microsoft и другие. Заказчиками ABBYY являются российские и международные компании из банковской, энергетической, нефтегазовой, телекоммуникационной и других отраслей, а также из государственного сектора.
Развивать свои решения компания планирует не только на российском рынке, но и на международном.


3. Российская компания VisionLabs была основана в 2012 году и является резидентом IT-кластера «Сколково». Компания специализируется на решениях, позволяющих распознавать лица клиентов в самых быстрорастущих сегментах рынка: банковский сектор и ритейл. Массачусетский университет включил VisionLabs в тройку лучших мировых систем в области распознавания лиц для коммерческих целей.


Высокоточные алгоритмы распознавания образов были получены в результате использования нейронных сверточных сетей, обученных с помощью методов глубокого обучения и многомиллионных массивов данных, что, по словам представителей компании, является существенным преимуществом выпускаемого продукта. Малый размер ключа извлекаемого из фотоизображения позволяет проводить сравнения 500 миллионов ключей менее чем за 1 секунду.

Платформа распознавания лиц VisionLabs LUNA - флагманский продукт компании. LUNA позволяет в режиме реального времени анализировать колоссальные объемы фото- и видеоданных с целью определения в них лиц людей и сравнения их с многомиллионными базами данных. На базе данной технологии также создан облачный сервис FACE_IS, который может связывать клиентов с предшествующей историей их покупок и помогать выстраивать взаимодействие с брендом. Решения компании являются plug’&’play, по умолчанию имеют интеграцию с большинством баз данных, CRM и BI-систем, и не требуют от пользователей замены оборудования, так как интегрируются в их существующую IT- инфраструктуру.

В 2014 году компания VisionLabs заключила эксклюзивный контракт с Бюро кредитных историй «Эквифакс» в России по запуску системы распознавания лиц на межбанковском уровне. Система используется в рамках сервиса противодействия кредитному мошенничеству. К данному сервису на базе решения VisionLabs подключено уже более 20 крупнейших банков в России. Крупнейшим реализованным проектом в РФ является проект c «Почта Банк», в СНГ - с Kaspi Bank.

Среди партнеров VisionLabs такие известные компании, как ABBYY, SAS, SAP и Intel. В начале лета компания совместно с Facebook и Google запустила для разработчиков открытую платформу, позволяющую разрабатывать различные решения в области компьютерного зрения: Torch | Deep Fun with OpenCV and Torch При этом текущий объем инвестиций позволяет компании уверенно смотреть в будущее.

«В июле 2016 г. мы закрыли раунд А, сумма сделки составила 350 млн руб. Венчурный фонд Sistema Venture Capital приобрел 25% VisionLabs при оценке компании 1,4 млрд руб. Инвестиции будут направлены на развитие собственной уникальной технологии анализа и распознавания лиц, реализацию нескольких проектов национального масштаба и масштабирование на международных рынках», - отметил Алексей Нехаев, со-основатель и Исполнительный директор VisionLabs.
И куда не сунься всё для торгашей и ростовщиков, будто это самое главное продать и на ком-то нажиться.
 

Dev

Форум
Регистрация
09.02.2017
Сообщения
5 731
Репутация
558
Баллы
0
Лайки
4720
Пол
мужской
5. Специалисты Российской компании Мивар заложили в основу своих исследований принципиально новую теоретическую базу, и преодолели ограничения, наложенные на разработчиков искусственного интеллекта одной из «задач тысячелетия» – P=NP. Ранее считалось, что логический вывод относится к классу полнопереборных задач. В рамках миварной теории, специалисты Мивар смогли не только снять эти ограничения, но и стали способны решать логические задачи, содержащие несколько миллионов правил, причем, на обычном ноутбуке или бытовом компьютере. Традиционные подходы к созданию искусственного интеллекта такого не позволяют. Это дает возможность создавать более мощные и совершенные системы, перейти в работе с текстами и изображениями от уровня формальных признаков на семантический уровень. И вообще начать полноценно работать не только с данными, но и со знаниями.
что-то тут намудрили они... Я не ставлю под сомнение это, но текст явно писала выпускница ПТУ, с красивой фигурой! дoволен
Из-за этого все запутала наглухо!
Дай источник @StanS,
 
Регистрация
11.02.2017
Сообщения
4 656
Репутация
43
Баллы
0
Лайки
1600
Пол
мужской
КОГНИТОЛОГИЯ - это наука о чувственном различении смыслов в знаниях, то есть, о смыслах.
 
Регистрация
05.03.2017
Сообщения
850
Репутация
0
Баллы
0
Пол
мужской
имитации мышления

Чьего мышления?
 
Регистрация
12.02.2017
Сообщения
2 532
Репутация
0
Баллы
6
Адрес
Россия
Лайки
1941
Пол
мужской
Награды
pero
что-то тут намудрили они...
Текст пришлось покоцать безбожно, т.к. какой-то умник ограничил возможность постить сообщения длиннее 10000 символов... и я сначала решил подогнать под 10000 , но система форумная ни в какую пропускать не хотела.... пришлось вообще разбить на два.... может глюк хз.
Искусственный интеллект в России. Достижения и основные направления развития | iot.ru | iot.ru Новости Интернета вещей

и ещё от сюда хотел добавить но учитывая вышеизложенную проблему не решился
Компания «Мивар» разработала систему управления робототехникой
 
Регистрация
05.03.2017
Сообщения
850
Репутация
0
Баллы
0
Пол
мужской
А чем обычный 8 битник с гарвардской архитектурой и линейной программой на RTOS не полноценная модель мышления?
 
Регистрация
12.02.2017
Сообщения
2 532
Репутация
0
Баллы
6
Адрес
Россия
Лайки
1941
Пол
мужской
Награды
pero
КОГНИТОЛОГИЯ - это наука о чувственном различении смыслов в знаниях, то есть, о смыслах.
так я же приводил инфу по Яндексу:

Российская
компания Яндекс уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах. В настоящий момент работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями – запросы переформулируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык и т.д.

В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять – это одинаковый смысл содержимого.

Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводится изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.
 
Регистрация
09.02.2017
Сообщения
6 616
Репутация
0
Баллы
0
Пол
мужской
А как понимается само мышление человека? Ведь для его эмитации надо иметь хотя бы прообраз его в своих мыслях. Вот, к примеру, слуховой аппарат - как звуковая информация даже может только передаваться в мозг, если частота нейронов много меньше самой высокой частоты воспринимаемой ухом, не говоря уже об одновременном пропускании информации и сумме разных частот?
Ясно что уже на уровне ушных нейронов идёт некая обрабока-кодирование, но какое оно может быть? Ведь нейрон весьма не сложный элемент логики мозга, ну, по крайней мере, так, как мы его знаем.
20килогерц? Я вас умоляю - откуда такие данные о том что данные частоты не могут обрабатываться ГМ? Видимо вы воспринимаете мозг как комп на самом деле это скорее аналоговое устройство
 
Регистрация
09.02.2017
Сообщения
6 616
Репутация
0
Баллы
0
Пол
мужской
Ни
Так. Я - одинокий инвалид. Как-нибудь попроще: чем это мне грозит?
Ничем - молодежь воспринимает за разум способность четырёх колёсной тележки самостоятельно объехать препятствие хотя это ни разу не так
 
Регистрация
15.03.2017
Сообщения
82
Репутация
0
Баллы
0
Лайки
22
Пол
мужской
Специалисты Российской компании Мивар
Это шарлатаны.

Работы по распознаванию речи и изображений в России ведутся, да и вполне успешно, но фактически используются методы разработанные за рубежом. Потом это всё-таки только отдельные элементы искусственного интеллекта, имеющие косвенное отношение к автономным системам управления, принятия решений.

Мозг высших животных и человека также имеет отдельные центры, отвечающие за предварительную обработку сенсорной информации, к которую, прежде всего входит то, что мы видим и слышим, в них идёт распознавание звуков (их сочетаний) и изображений. Но помимо распознавания, необходима организация, непосредственно моделирования окружения, построение микромоделей. Эмпирический и математический (когда это возможно) просчёт взаимодействия элементов в этих моделях, во времени, в прошлом и будущем, а в некотором случае и в настоящем, когда информация о происходящем неполная.

На основе данных, об анализе окружения, прежде всего за счёт введения отношений, основанных на свойствах объектов, не имеющих взаимосвязи с сенсорным восприятием (здесь прямая аналогия с внутренними чувствами высших животных и человека), система искусственного разума должна самостоятельно принимать решения, формировать списки задач, разбивая их на различные действия, на основе глобальных целей жизнедеятельности. В первую очередь это касается самообучения, развитие самой по себе системы, в противовес существующим ныне методикам построения уникальных систем управления.

Мной разработан новый язык программирования, который как раз предназначен для построения таких аппаратно-программных комплексов, способных развиваться и принимать решения самостоятельно.

Да и читайте очередную статью на сайте Среда проектирования искусственного разума — CAI-World
 
Последнее редактирование:
Сверху Снизу