Общие вопросы программирования ИИ

Программирование ИИ - обширная тема, поэтому предлагаю обсудить частные вопросы, дввигаясь от простого к сложному. Это не срочно, тренировка для ума.
В интрернете можно найти много информации на тему ИИ, например, "Когда будет создан первый искусственный интеллект - Лайфхакер".
Меня заинтересовала микрозадача, поставленная в конце статьи.
И в заключение — еще один вопрос к Cleverbot.
"Человек: Было 1 яблоко, 1 помидор, 1 огурец и 1 груша. Сколько всего фруктов?
Cleverbot: Десять часов вечера".

1. Ждать предложения с вопросом.
2. семантический анализ вопроса:
Сколько - назовите количество
Сколько всего - назовите общее количество (объектов, предметов)
фруктов - объект, предмет, данное для поиска в классификаторе.
3. Семантический анализ предыдущего текста. Поиск фруктов.
Слово Фруктов, фрукты не найдены.
4.Семантический и логический анализ текста, предложения:
Было - дано, в прошедшем времени
1 яблоко - цифра кол-во + наименование объекта
Что такое яблоко? поиск в классификаторе объектов.
Яблоко - фрукт, подробная иформация, определение, внешний вид, картинка, дерево- яблоня, размеры, вес, сорта, внешний вид (оптом).
1 помидор - цифра кол-во + наименование объекта
Что такое помидор? поиск в классификаторе объектов.
Помидор - овощь.
...
Посчитать общее количество фруктов = найти общую сумму фруктов
=2
Ответить на вопрос.
Всего 2 фрукта.
или Показать эрудицию и задать уточняющие вопросы.
Когда это было? Если год назад, то ничего уже нет, съели или испортилось. В этом случае всего 0 фруктов.

 

Могут задать абсурдный вопрос.
Было 2 книги, 1 карандаш, 1 ручка, 1 резинка. Сколько всего фруктов?
Или другая задача.
Что ты видишь на экране ( столе и тд )?
Задача распознавания предметов, объектов, их классификация, подсчет, ответ на вопрос. Обычно человек решает задачу след. образом.
Пытается распознать, посчитать, если не может, то говорит прередметы без уточнения кол-ва.
Я вижу книги, 1 ручку, 1 карандаш и еще один предмет.

 

Семантический анализ сводится к расщеплению текста по словарю. Ответ на вопрос сколько фруктов просто кодируется как задача "о чтении". Такая задача решается свёрточными сетями. Хотя как по мне без ГА тут не обойтись.

 

А почему они так любят Лисп, для ИИ? Почему не на Си пишут?

 

Ребёнок плачет! Объясните чем Лисп лучше чем Си!?

 

Лисп изначально задумывался как язык нового поколения, и язык для создания ИИ, с элементами вышеупомянутого функционального программирования. Чем лучше? Может чем-то и лучше, но нафиг никому не сдался, большинство программистов в эти дебри не лезут, у них более приземленные задачи.

 

Это просто рекламный лозунг. Такой же как «каждая домохозяйка сможет писать программы на бесике», «Си это высокоуровневый ассемблер», «паскаль язык для обучения программирования».
Так вот в Лиспе нет ничего для ИИ. Разве что наличие картежий - это помесь массива со структурой.

А так ИИ пишется на Python, Си++, да на OpenCL, CUDA.

 

Всё ребёнок успокоился. Теперь он
сможет запрограммировать терминатора.

 

Вообще-то я немного ошибся. В любом вопросе содержится половина ответа. Было... Сколько было...? Ключевое слово здесь "было", от которого начинается анализ информации. Я привел только один шаблон решения задачи. Таких шаблонов может быть очень много. На первом этапе их можно задать жестко в программе. На 2-м этапе кто-нибудь сделает обобщение шаблонов и напишет алгоритм добавления нового шаблона.
... человек увидел новый объект, он добавляется в память с почти пустым описателем. Выставляется задача его классификации, которая будет висеть в подсознании, пока человек не получит ответ на вопрос "что это?" или "как называется?". Таких задачи могут обрабатываться в бесконечном цикле или полностью удаляться.

 

Распознание лиц, автономеров. Зачем искать лица или номера по всему изображени, что делают алгоритмы.
Скорее всего надо искать округлое светлое пятно или светлый прямоугольник, для быстрого поиска.
... нейросеть тренируют на лицах в фас, поэтому не распознает в профиль или в по-оборота.
скорее всего мозг человека отслеживает распознанный объект во время всех фаз поворотов, и если он не распознается, то выполняет повторное обучение нейросети, те создает новый навбор параметров.
... ЦНС активно использует симметрию для достраивания объектов.
... возбуждение в нейронах распространяется равномерно во все стороны, если возбудились одни участки, то возбуждение передается на соседние.
обработка цветных пятен, для получения выгнутых округлых форм.
заполняются засвеченные или затемненные участки цветного пятна.

 

Зачем? НС давно решают такие задачи сами. Есть данные на входе есть данные на выходе нужно найти внутреннюю функцию.
Не нравится НС возьмите теорию графов, алгоритм поиска паросочетания.

Потому что мы не знаем где лицо находится.

Это медленно. Быстрее искать прямоугольник, что и делается в алгоритмах распознавания лиц, см каскады Хара.

Необязательно.

Это у вас чушь ...

Искусственные НС применяют для этого.

 

Никто не пробовал искать по другому.
Я знаком с OpenCV и даже заменил окружность на прямоугольник в примере распознавания лиц.
Лица распознаются там, где их нет. В интернете есть ролики с аннимацией процесса поискаи распознавания автомобильных номеров.
Все программисты зациклены на этом методе поиска, к-й требует много ресурсов.
Этот метод распознавания используется тогда, когда человек "считает ворон" или "ищет лица в облаках".

Про симметрию, не чушь.
Покажу на примере, есть окружность часть которой закрыа посторонним предметом.
Есть признак наличия окружности (отношение площадей окружности и описанного квадрата), работает на любой части окружности.
Вычисляется центр окружности: касательные в двух точках и 2 перпендикуляра от них дают центр окружности.
Дальше окружность достраивается любым методом или симметричным поворотом относительно оси симметрии.
2. Часть окружности в тени. определяется ось симметрии, светлая часть поворачивается на 180 гр и определяется средняя яркость или цвет для 2 частей. Яркость усредняется не в окрестностях некоторой точки, а между точками равноудаленными от оси симметрии.

НС - модное направление. У человека правое и левое полушарие, левое полушарие оперирует логикой и векторным распознаванием графических символов как ФайнРидер.

 

без этого фаела ветка будет неполной

 

Каждый взрослый человек программирует интеллект своих детей, часто результат не известен.
OpenCog — проект создания ИР (AGI) / Хабр https://habr.com/post/160255/

 

Никаких ИИ сейчас в паблике нет.
Все что вы читаете на хабрах не более чем желтая пресса, где из мухи раздувают слона.
По факту все над чем работу с ИИ называется OCR, а все достижения сводятся к OCR в режиме реалтайма и нарезка картинки на слои для повышения эффективности работы OCR.
ИИ это совсем другая отрасль. Нейросети сами по себе лишь "один из" элементов OCR, где более важную роль выполняют алгоритмы декомпозиции. Сами нейросети х...та в текущей реализации, и вот почему - биологический нейрон обладает совсем иными свойствами например "Один нейрон может иметь связи со многими (до 20 тысяч) другими нейронами. ", если вы возьмете один компьютерный нейрон и добавите в него 20 тысяч связей, то вы получите нефиговый такой размер в памяти. Ну и далее пойдем по списку отличий и выявим, что для полноценной симуляции настоящих нейронов потребуется куда больше ресурсов, а то что есть сейчас это лишь некое подобие нейронов.

Давайте вообще перестанем использовать термин "нейросеть", нет там никаких нейронов, это обыкновенная матрица в несколько слоев на алгоритмах с обратной связью. Сейчас широко используется подмена понятий, например "новости hi tech" по факту "обзор товаров индустрии развлечений", примерно так. Тема настоящиего ИИ должна начинаться с изучении антропологии мозга и механизмов мышления, например читая книги по нейромаркетингу намного больше идей ИИ приходит в голову, чем от литературы по ИИ, а все потому, что там полноценно изучают механизмы мышления и тратят миллиарды на исследование по промыванию мозгов.

Думаю стоит начать с имитации рептильного мозга, следующим уровнем абстракции будет имитация эмоционального мозга. Все это перенести на виртуальную плоскость, типа 3d игрули, создать небольшой зоопарк из виртуальных особей с вот таким вот мышлением, пускай максимально примитивно, даже в 2d. Добавлять в этот мир различные факторы, правила и программить взаимодействие с этим миром. Будет какой-никакой ИИ, который адаптируется к условиях и принимает самостоятельно решения.

Просто электронный мир далек от биологического и не имея квантовых компов даже не стоит дергаться.

 

Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника:Теория и практика, 1992
"Блеск и строгость аргументации Минского, а также его престиж породили
огромное доверие к книге – ее выводы были неуязвимы. Разочарованные исследователи
оставили поле исследований ради более обещающих областей, а правительства
перераспределили свои субсидии, и искусственные нейронные сети были забыты почти
на два десятилетия."

--- Сообщение объединено, Oct 7, 2018 ---

Я насчитал 3 независимых направления развития ИИ: семантическое ядро ИИ (собственно сам ИИ), распознавание образов и распознавание/синтез речи. Можно добавить направление ассоциативной памяти и тд. Могут развиваться не зависимо др. от друга. 2 посл. направления - это расширенный интерфейс ввода/вывода для "семантического ядра" ИИ.

 

Лучший пост в треде. От ОП-поста отбил себе ладонью все лицо.

 

_DEN_, TrashGen, парни, у вас что-то случилось в жизни? или наоборот ничего не получилось? Правильно, заройте эту тему и поставьте себе огромный плюс к самоуважению.

 

trsoft, твой пост напомнил мне меня, когда я 20+ лет назад, дорвавшись до фидо, постил что-то в духе "посоны, а давайте хакнем весь инторнет!!1"

 

#10 #11
https://meduza.io/feature/2017/09/0...fotografii-i-preduprezhdayut-eto-ochen-opasno