Массовую роботизацию останавливают сейчас только недостаточно мощные мозги роботов. Более-менее качественные конечности уже разработаны, в качестве источника энергии на худой конец сгодятся и обыкновенные автомобильные аккумуляторы. Проблема только в том, чтобы сделать роботов достаточно смышлёными для того, чтобы их труд окупался.
За последние пару лет однако мы некоторой тревогой могли наблюдать настоящий прорыв в области искусственного интеллекта. Роботы становятся с каждым месяцем всё умнее, переходя от уровня кошки примерно к уровню обезьяны. Скоро уже, пожалуй, можно будет ожидать появления двуногих роботов-строителей, способных штукатурить, красить и штробить и, вообще, выполнять под надзором прораба отделочные работы.
Вот несколько свежих новостей на эту тему:
1. На видео к статье робота учат ходить подобно человеку, переваливаясь с ноги на ногу. Этот алгоритм пригодится и для тренировки реальных роботов, и для более реалистичной анимации персонажей в компьютерных играх:
https://nplus1.ru/news/2017/08/01/trial-and-error
2. Facebook выпустила огромный набор данных по партиям в "Старкрафт", на его основе можно обучать роботов этой игре. Особенно интересно будет посмотреть на уровень игры робота, которому поставят искусственные задержки, чтобы эмулировать медленную человеческую реакцию. Если такой робот сможет обыгрывать лучших игроков, это будет впечатляюще:
https://nplus1.ru/news/2017/08/08/stardata
3. Другая новость о Facebook, про роботов, которые изобрели собственный язык, весьма желтушна, хоть и обсуждаема. Любому программисту ясно, что речь идёт не о новом языке роботов, а о банальном техническом сбое:
http://telegra.ph/Facebook-vs-AI-08-01
4. Нейросети всё шире и шире входят в нашу жизнь, их вот-вот начнут встраивать во все программы подряд. Исследовательница Жанель Шейн, например, использует нейросети для всего подряд, вплоть до выдумывания названий для крафтового пива:
https://nplus1.ru/news/2017/08/04/friday-science
Это, кстати, отличная идея для стартапа: качественный онлайн-генератор названий и никнеймов будет пользоваться спросом.
5. И, напоследок, приложение, которое ставится на смартфон, и которое умеет определять по фотографии вид гриба. Вот тут автор (из Челябинска) рассказывает про этот проект:
https://pikabu.ru/story/chelyabinskie_shkolniki_napisali_prilozhenie_kotoroe_raspoznaet_rasteniya_po_fotografii_5234063
Пока что нейросеть не особо глубокая, однако если довести её до ума, неопытные грибники будут в восторге.
Это были новости за последнюю неделю-полторы. Роботов, как видите, пытаются сделать умными с разных сторон, и результаты, что важно, мы уже видим. Пожалуй, появление в магазинах робота-разнорабочего уже не за горами.
Комментарии
Описание наподобие этого применимо ко всем самообучающимся алгоритмам. :)
(Оффтопично замечу, что более того: есть алгоритм классификации, который напрямую реализует эту метафору. Буквально. Посмотрите "машина с опорным вектором" или "support vector machine".
Там множество всех параметров для классификации представляются как координаты точки в некоем многомерном фазовом пространстве. Затем берётся пространство бОльшей размерности, в котором это - гиперплоскость, и гиперплоскость пересекается настраиваемой гиперкривой, которая рассекает её на классы (ну, как плоскость, пересечённая шаром даёт круг, вот всё что внутри круга на плоскости - относится к одному классу, а что снаружи - к другому). Красота в том, что методами дифгема это можно провернуть очень просто вычислительно, и настройку, и - особенно - классификацию.
Это самый быстрый и вычислительно малоёмкий способ классификации. Изначально изобретён для советских военных и исполнялся на "Аргонах" - 36 бит разрядности и 120 000 операций в секунду. В реальном времени. Ничто не может сравниться с настроенной SVM по скорости. :))
К вам вопрос: https://aftershock.news/?q=node/547744 Насколько такая концепция разума может быть правильной, и насколько она подлежит моделированию?
Простите... я не могу обсуждать разум. Я просто не знаю, что это такое.
А вы подумайте о нем, как о алгоритме формирующим проекцию будущего из имеющегося опыта и нейронной сети принимающей решения на основании сформированной проекции. Ну примерно как то так. И одновременно таких сетей множество. Если проекция ответствует фактическим обстоятельствам происходит закрепление. Вот и спрашиваю, можно такое смоделировать.
Ну так вроде решили эти проблемы при создании АльфаГо. Конечно по количеству использованных мощностей это та ещё бандура и жрёт электричество как не в себя. 2000 процессоров это не шутки. Но основным успехом считается то что программа само обучалась, причём и на своих ошибках в том числе и сама дописывала алгоритм. Поэтому и смогла победить со счётом 4:1. Стивен Хокинг после этого сразу отметился, мол надо с ИИ поосторожней, а то недалеко до беды. Скайнет грядёт и всё такое.
Там был алгоритм Монте-Карло, насколько помню. Именно благодаря ему было получено преимущество над человеком. Но это совсем не нейронная сеть. Это математика намного занимательней.
Тут ключевой момент самообучение и написание алгоритма без участия человека. По большому счёту, программеры только проверяли не накосячил ли испытуемый в написании кода. Исправляли небольшие ошибки. А всё остальное программа сделала сама. Правда Альфа допустила 2 грубые ошибки ЕМНИП, но их оперативно поправили и проблема не повторялась.
Насколько читал, ошибки были именно по причине использования Монте-Карло. Как бы это совсем оригинальный подход, и честно говоря сам алгоритм вызывает стопор, как это вообще может работать.
ну так создавая нейросеть нужно быть готовым к вывихам логики. Учёные попытались скопировать принцип работы мозга до конца не понимая, как же он всё таки работает. А теперь удивляются почему схожие проблемы вылезают в нейросетях ))) Работать не должно а работает ))) Чудеса )))
Размышление на близкую тему: https://aftershock.news/?q=node/547744
Математика в AlphaGo была простая как пробка.
И плюс еще --- организаторы изначально поставили человека и комп в заведомо "неравные" условия
https://aftershock.news/?q=comment/4136409#comment-4136409
Вот алгоритм Монте-Карло меня и заинтересовал.
К вам тоже вопрос: Можно ли считать правильным представление о разуме, как системе формирующей будущую действительность, как проекцию опыта, и принимающую решения на основании этой проекции в соответствии с предпочтениями индивидуума, с закреплением успешных решений через внесением их в опыт. Иначе система формирующая представление о будущем как совокупность понятий и идей, где каждое из понятий представляет собой многомерную фигуру как проекцию вероятности, выбор пересекающихся многомерных фигур или их соотношения как версии будущего, принятие решения как поиск соотношения проекций будущего с понятиями в реальности, опять в форме вероятности, (или поиск алгоритма получения подобия) и закрепление как внесение изменений в понятийный аппарат.
И возможно ли моделирование такой системы?
Метод. Метод Монте-Карло, а не отдельный алгоритм.
Применяется метод Монте-Карло в случаях, когда велика неопределенность в постановках задач - нет каких-то эвристик, нет накопленных данных о динамических параметрах какого-либо процесса, неизвестны частоты распределения каких-либо событий, ...
То есть, численные математики (матфизики, матмодельщики, ...) применяют этот метод в достаточно "плохих" случаях. У метода есть ряд неустранимых, врожденных недостатков:
1) Высокая вычислительная сложность (кол-во операций)
2) Плохие сходимости
3) Невысокие точности при применении (следств. 2))
4) Проблема генерация независимых случайных величин: нет датчиков "случайных" чисел - есть лишь псевдослучайные. Даже онлайн казино на этом иногда ловили.
Т.е., когда малоэффективные "брутальные" методы Монте-Карло начинают применять в задачах "искусственного интеллекта", то дело плохо - и как раз с пониманием особенностей и входных статданных моделируемых процессов.
Вопросы, включающие термин "разум" - не совсем корректные по постановке. Этим "адаптивным свойством" обладают практически все живые организмы, включая безоболочечные простейшие вирусы.
Может Вы имели ввиду "сознание" ?
Да. Я играю в го, и когда компьютер победил чемпиона, я понял, что мне надо пересматривать свои взгляды на искусственный интеллект.
Теперь вам нужно пересматривать снова, поскольку в основе программы был алгоритм Монте-Карло. А это не только не алгоритм, но и совсем не нейронная сеть. Хоть и нейронная сеть там тоже была.
А еще комп умеет складывать числа быстро. Только интеллект тут не при чем, это алгоритм, тупой обсчет и вычислительные мощности. Что же поделать, что ряд игр эксплуатирует неспособность человека быстро считать, потому и были интересными.
Читая вас, можно подумать интеллект это некая мистическая сущность недостижимая для машины. Но в том и вопрос, что это совсем не так. Интеллект, это именно совокупность не понимаемых нами пока закономерностей. Но вполне себе познаваемая. И нейронные сети, как инструмент, вполне себе средство познания. И в этом направлении мы значительно продвинулись.
Но соглашусь, что изначально любая машина Тьюринга имеет ограничения. Но суть в том, что с развитием нейронных сетей, они придуманы не вчера, появилась возможность эти ограничения обойти. Теперь это совсем не "счетная машина".
Нет, не появились. Не вижу никаких оснований считать, что они вышли за рамки машины Тьюринга.
Вышли. Но доказывать не буду.
Просто приведите пример задачи, которую решила нейросеть и не способен решить конечный автомат?
Сам поиск Google, переводчик Google.
Все это конкретные алгоритмы, написанные людьми, и которым есть эквивалент для конечных автоматов.
https://geektimes.ru/post/286668/
Алекс, ты не современный - это будет пост-модерн нейросеть.
На анимациях все замечательно, но в реальности, всё еще печально:
С 1.30 робот бостон дайнемикс свалился со сцены.
Баги -- это нормально для новой технологии. Первые автомобили тоже часто ломались. Тем более, что "Бостон Динамикс" не были заточены под практику, они довольно странно тратили деньги.
Какие баги? Ему просто запрограммировали некорректный маршрут в приделах шоуплощадки. Все это шоу для быдла и только дебилы думают что робот придумывает что-то сам. Главное под эту умную тему осваивать замечательные бюджеты.
Не туда смотрите (как и автор статьи, впрочем). Человекоподобные роботы - это развлекушка, не более.
Развитие техники уже давно показало, что как только какая-то задача переходит от человека к машине, она начинает выполняться совсем иначе, а машина ничуть не похожа на человека ни внешне, ни в действиях. Конечно, складская программа управляющая робоскладом, машина, укладывающая коробки заказов в контейнер или там робот для разделки мяса выглядят вовсе не круто (или вообще никак)... Но человека они заменяют со свистом. В областях, где раньше нужен был человек.
Эээ, Я?
Вот копия моей статьи на МаксПарке:
http://maxpark.com/community/4489/content/2227000
Правда без ссылки на оригинал...
https://aftershock.news/?q=node/38589&full
Ну, тогда непонятно, почему Вы как возражение на тезис "роботы умнеют" приводите фейлы развлекушных няшек-ногоступов. Они прикольные, они вызывают хайп и ощущения у публики, но да, просто гусеничная машина с пулемётом может быть и умнее, и толковее. И не просто может быть, а уже есть.
Статья от 13 года.
А фейлы не няшек намного трагичнее: https://geektimes.ru/post/252870/
актеры в кино! Никто не заметит разницы! Всё равно современные актёры многие с каменной рожей текст зачитывают - биороботы да и только!
Зачем такие сложности?
А для генерации самого персонажа полно и сейчас программ.
Для актёров в кино давно уже не нужно физическое воплощение. Много дешевле и результативнее генерировать сразу конечный продукт - изображение. Шварцнеггер в последних "Терминаторах" играл вовсе не все сцены. Ему платили больше за право использовать его рожу, чем за саму рожу с гримасами как таковую - её-то как раз можно нарисовать в любом потребном виде, хоть молодую, хоть с робоглазом.
Согласен. Об этом уже давно есть фильм "Симона". Там актриса полностью софтовая, виртуальная.
Ну тогда такие человекоподобные роботы остаются только для ублажения богатых извращенцев
Совершенно согласен. Помню давнишнее видео, где еще в 19 веке показывали человекообразного робота, собранного на шестеренках, который играл на пианино. Он только шевелил пальцами и ему надо было правильно пододвинуть инструмент, чтобы он сыграл одну единственную мелодию. В общем, технология на уровне музыкальной шкатулки или шарманки.
А посмотрите на современный mp3 плеер. Принципиально другая технология, другой внешний вид. Возможности превышают человеческие многократно.
Вся эта антропоморфность - забава начального этапа. Реальный продукт будет строиться и функционировать совсем иных принципах.
Подозреваю, что при роботизации, например, промышленного предприятия нельзя будет даже сказать где здесь робот. Весь завод это и будет единый искусственный «организм», самообучающийся и адаптируйющийся к изменяемым условиям. Сам себя будет диагностировать и ремонтировать и даже зап.части сам для себя будет производить.
А если ещё учесть, что таких заводов будет много и все они между собой будут напрямую взаимодействовать, динамически перераспределяя энергию и ресурсы... в общем, люди и деньги станут реально не нужны. Как работник человек окажется самым слабым звеном, тормозящим всю схему.
Вообще-то уже реализуется реальная роботизация: https://www.youtube.com/watch?v=QC6w4s-kqQQ
И это даже не замена человека, это замена техпроцесса на процесс, где вообще нет человека.
https://www.youtube.com/watch?v=tojKajx3oBE
Роботы хороши работают сколько хочешь, но они в случае пожара или их водичкой полили, пропало напряжение будут в отключке.
Человек чем выгоден - не требует ухода и обслуживания, а это дорогие вещи. Человек сам ищет де жить, платит за лечение.
Роботы проигрывают во первых в том что их надо обслуживать, если тяжелая нагрузка, то надо менять чаще и все выигрыши в деньгах уйдут на выше сказанное, а что нужно капиталисту - заработать, а это прибавочная стоимость, которую можно иметь только на эксплуатации человека. Так что роботы красивая жизнь, но дорогая даже для капиталистов.
измените мастшаб восприятия - чем выше автоматизация (роботизация) труда (производства), тем дебильнее в этом конвейере человеческий труд. неизбежно в обозримом будущем дешевле заменять сложные пограничные конвейерные процедуры китайским/индийским персоналом.
Вот именно бизнес все равно будет искать дешевую человеческую силу, которая не заменит труд роботов. Люди подешевле нужны для обслуживания и ремонта роботов
Что-то сейчас не очень много желающих использовать логарифмическую линейку в ложных расчетах. Все как-то за компьютерами сидят.
Есть целый ряд задач, которые роботы выполняют лучше и быстрее любого человека. Разумеется о 100% замене никто не говорит. Функции оператора и администратора останутся за человеком. Ну и ряд других задач, где требуется творческий подход и тонкое взаимодействие с другими людьми.
Человек в производственной цепочке станет слабом звеном. Он будет тормозить весь процесс. Его если и оставят, то только из жалости (по лимитам о проценте роботизации производства и наложенным социальным ограничениям на производителей).
Самого главного, что не уберут капиталиста который владеет ими. А это человек
Что-то вы первой же фразой фигню написали. Поинтересуйтесь стоимостью более-менее качественных конечностей. Полным полно применений где мозги практически не нужны, но упирается в стоимость и стоимость обслуживания конечностей.
Самые качественные конечности - у промышленных роботов. Их стоимостью - тоже можете поинтересоваться.
Фриц по роботам упоролся, бывает.
Ждем-с, когда роботы заменят блогеров
пока слабовата связь железа с ИИ-мозгами, поэтому и спотыкания неизбежны, но достижения в развитии ИИ отрицать неразумно, так что следует немного подождать достойный результат. изобретение нового вида коммуникаций между объектами ИИ тоже не "желтушная" новость, а реальные результаты деятельности ИИs, вышедших из-под контроля человека по причине отсутствия с его (человека) стороны ограничений в ПО (на уровне ТЗ) в сочетании с багами тех же алгоритмов.))
не идеализируя, надо реально смотреть на такого рода события/достижения, как действительные достижения в развитии ИИ, но и фантазировать не надо - цифровизируя мир, не следует забывать, что живем мы в аналоговом мире - муху воспроизвести еще не один десяток лет потребуется - скорость распознавания, обработки результатов и расчет безопасной траектории в _реальном_ времени - та еще задача, какой CPU у нее, intel core Iкоторый? а ядер сколько? ) а в железе это сколько будет весить? ))
А мне кажется пока железом никто и не запаривается. В смысле уровень знаний о методологии построения ИИ, пока не дорос до постановки ТЗ железячникам. Я имею ввиду построить кремневый чип "размером с холодильник". В котором будет аналог нейросети. Технологически возможно. А практически никто не закажет такой чип ибо наработок пока не хватает, чем учить как учить, какую топологию строить, обратная связь опять же. Вот и используют существующую инфраструктуру.
P.s согласно вики размер нейрона от 3 до 130 мкм и их там 85—86 миллиардов. При существующих тех процессах в 14нм и числе на кристалле в 1,3 трлн транзисторов...
Это где столько !? В 4-ядерных микропроцессорах Intel, например, в тыщу раз меньше
Опечатка прошу прошения конечно же миллиарда.
Страницы