Исследователи Томского государственного университета совместно с коллегами из Болгарии, Германии, Белоруссии, Украины, и Казахстана создали искусственный носитель естественного интеллекта – физическую модель, способную к самообучению, сообщает пресс-служба вуза.

Ученые построили математическую и компьютерную модели мозга человека, а затем сконструировали радиоэлектронный прибор, обрабатывающий информацию.

В настоящее время идет работа по созданию основной системы робототехнического комплекса, представляющий собой интеллектуальный центр управления.

В конечном итоге искусственный мозг должен стать аналогом биологической модели. В этой физической модели, как и в головном мозге человека, происходит образование новых нейронных связей и затухание уже имеющихся. У человека это является процессом забывания.

Данная физическая модель уже способна к самообучению и накоплению жизненного опыта, она воспринимает внешние раздражители, методом проб и ошибок пытается найти решение, которое поможет избежать влияния этого раздражителя.

По словам исследователей, возможности использования созданного ими искусственного интеллекта, практически безграничны. Существующая разработка уже может помочь медикам в исследовании и лечении различных видов амнезий, а также болезней Альцгеймера и Паркинсона, причиной развития которых чаще всего является нарушение нейронных связей, либо угасание деятельности нейронов.

Помимо этого искусственный носитель естественного интеллекта может встраиваться в умные робототехнические комплексы и нейрокомпьютеры.

С будущего года в одном из магазинов электроники сети Yamada Denki в Японии начнет работу созданный в компании SoftBank робот Pepper. На выставке в Токио представители IBM попытались продемонстрировать, как он будет взаимодействовать с клиентами, используя при этом систему искусственного интеллекта Watson. В систему были внесены данные о находящихся в продаже телевизорах и другая полезная информация. Однако работа самого важного элемента — системы распознавания речи и изображений — оказалась далека от совершенства. Шум на выставке часто мешал роботу расшифровать сказанное сотрудниками IBM, игравшими роли покупателей. Когда же сотрудник компании Cocoro SB, разработавшей систему эмоций робота, попробовал продемонстрировать возможности распознавания изображений, показав роботу конфету, кусок мыла и тюбик зубной пасты и назвав эти объекты, робот при проверке перепутал конфету с мылом. Очевидно, считают разработчики, нейронной сети не хватило данных для обучения. В течение дня работа системы постепенно улучшалась, и, хотя робот сначала принял диктофон за тюбик пасты, после демонстрации его в трех проекциях правильный ответ нашелся.

«Запретить автономное оружие прежде чем начнется новая гонка вооружений» — этот призыв содержится в открытом письме, обнародованном на проходящей в Буэнос-Айресе Международной конференции по искусственному интеллекту. Среди подписавшихся — Стивен Хокинг, Элон Маск и сооснователь Apple Стив Возняк, а всего подписи поставили больше 1800 человек.

Составители письма уверены, что создание оружия, без участия человека выбирающего и уничтожающего цели, приведет к новой глобальной гонке вооружений, которая может начаться уже через несколько лет, учитывая нынешнее состояние исследований в области искусственного интеллекта.

Некоторые считают, что автономное оружие станет третьей революцией после изобретения пороха и атомной бомбы. Например, армада боевых квадрокоптеров могла бы отыскивать и уничтожать людей, отвечающих заданному набору критериев. В письме отмечается, что у автономного оружия есть свои плюсы — если машины будут воевать с машинами, будет меньше человеческих жертв, но в то же время «снизятся пороги, мешающие начинать войны».

«Автономное оружие станет автоматом Калашникова завтрашнего дня», — говорится в письме: такие вооружения можно будет легко и недорого выпускать массово, и они «неизбежно окажутся на черном рынке и в руках террористов и военных диктаторов».

В рамках европейского проекта What-If Machine разрабатывается система искусственного интеллекта, генерирующая сюжетные линии и оценивающая, насколько они могут быть интересными людям.

Сюжеты создаются с использованием базы фактов, позаимствованных из WWW. Программа генерирует идеи, инвертируя или искажая факты из базы. Результаты могут быть нелепыми, к примеру «женщина просыпается в парке и обнаруживает, что превратилась в кошку, но при этом сохранила умение ездить на велосипеде». «Самокритике» систему учат с помощью краудсорсинга — исследователи интересуются у людей, насколько им нравятся генерируемые идеи. Обрабатывая отклики, система начинает все лучше понимать человеческие предпочтения.

У проекта есть целый ряд побочных. Исследователи из Мадридского университета Комплутенсе на основе минисюжетов автоматически создают полноценные, которые могли бы послужить основой киносценариев, а в Дублинском университетском колледже пытаются обучить компьютер генерировать метафоры и ироничные высказывания путем инвертирования и противопоставления стереотипов. Есть проекты по созданию с помощью WHIM сюжетов видеоигр и музыкальных спектаклей. Рассматривается также идея помощника для модераторов научных дискуссий, который бы подсказывал им неожиданные вопросы для участников.

Как сообщило издание Financial Times, в среду вечером на автомобильном концерне Volkswagen в Германии произошел трагический инцидент: промышленный робот, захватив рабочего манипулятором, расплющил его о металлическую заготовку. Позднее пострадавший, получшивший тяжелые травмы, скончался в больнице.

Как заявили в пресс-службе автоконцерна, причиной трагедии, вероятно, стала человеческая ошибка. Рабочий, настраивавший робота, находился внутри «клетки безопасности», которая по правилам должна окружать роботизированные механизмы металлобработки.

Как утверждают в Volkswagen, речь идет о роботах предыдущего поколения. Более современные устройства обладают облегченной конструкцией и их можно эксплуатировать на конвейерных линиях рядом с людьми вне мелаллических клеток безопасности.

В Facebook разрабатывают алгоритм, способный распознавать на фотографиях людей даже если они отвернулись или их лица заслоняют препятствия. В этих случаях система будет руководствоваться сведениями о других характерных чертах — прическе, форме тела, языке телодвижений, стиле одежды и т. п.

Как указывают в Facebook, у людей много индивидуальных особенностей: человека можно узнать даже если смотреть на него сзади. К примеру, Марк Цукерберг легко узнаваем по серой футболке, отметил Янн Лекун, руководитель Facebook по системам искусственного интеллекта.

Исследователи из Facebook проверили свой новый алгоритм узнавания людей на 40 тыс. снимков из Flickr. Некоторых изображенных на них хорошо видно, а кто-то отвернулся от камеры. Уровень точности распознавания составил 83%.

Новый алгоритм планируется встроить в недавно появившуюся на Facebook функцию Moments. Она автоматически создает коллекции фотографий с учетом даты и места съемки, параллельно отмечая распознанных «друзей» по Facebook.

Кому-то может не понравиться, что теперь Facebook сможет отметить его на фото даже с закрытым лицом, но Лекун утверждает, что новый алгоритм может принести пользу беспокоящимся о приватности, позволив им выяснять, когда их фотографии появились где-то в Интернете.

В том, что машины становятся более функциональными и дешевыми и в некоторых случаях способны заменять людей, нет ничего нового, считают аналитики. Появление новых технологий ликвидирует рабочие места, но в то же время способствует развитию новых отраслей с новыми рабочими местами. В ближайшие годы машинам будет поручаться принятие все более важных решений, и это вызовет у многих страх потери контроля над машинами. Но приобретение машинами разума и самосознания все еще находится в области научной фантастики, отмечают аналитики. Даже с новым поколением систем искусственного интеллекта, способных обучаться и изменять способ действий для более эффективного достижения целей, люди имеют возможность сохранения контроля.

Автономность машин повысится и благодаря резкому увеличению числа датчиков, собирающих информацию как о реальном, так и о виртуальном мире. Это тоже происходит без непосредственного контроля со стороны человека. Более того, у людей, как правило, нет возможности отключить постоянно идущий сбор информации. Риск репутационного ущерба из-за неконтролируемого и неправомерного сбора информации может быть существенным, указывают аналитики. Руководителям ИТ-служб необходимо повышать грамотность сотрудников в этих вопросах и добиваться введения в компании соответствующих процедур и мер контроля.

Объединенная приборостроительная корпорация, входящая в «Ростех», объявила о старте масштабного исследовательского проекта в области искусственного интеллекта и семантического анализа данных с участием более 30 российских компаний, образовательных и научных организаций, сообщает ТАСС со ссылкой на директора департамента инновационного развития ОПК Александра Калинина.

Среди участников проекта — Высшая школа экономики, Вычислительный центр РАН, Научно-исследовательский и испытательный центр биометрической техники МГТУ им. Баумана, Научно-техническое общество нефтяников и газовиков им. Губкина, Тихоокеанский госуниверситет, Ярославский государственный университет, Волгоградский государственный технический университет, Центральный НИИ экономики, информатики и систем управления, редакции нескольких федеральных СМИ, ряд других организаций, государственных и частных компаний, работающих в сфере информационных услуг, разработки ПО, энергетики, юриспруденции.

Российская система семантического анализа данных базируется на последних достижениях в области машинного обучения и технологий Больших Данных. Такая система способна без участия человека решать самые серьезные аналитические и прикладные задачи в разных сферах деятельности — в бизнесе, госуправлении, силовых ведомствах, здравоохранении, образовании, науке.

Главные конкуренты России в области создания искусственного интеллекта на государственном уровне — США и Китай, на корпоративном — Google, Facebook, Apple и Baidu, масштабно инвестирующие в подобные проекты. В США это направление финансируются из бюджетов DARPA, IARPA, In-Q-Tel и еще около 20 специализированных венчурных фондов. В России же такие технологии только начинают развиваться, процесс их создания набирает обороты.

Президент России Владимир Путин на очередном заседании Наблюдательного совета Агентства стратегических инициатив обсудит варианты поддержки перспективных рынков новых технологий, сообщает пресс-служба Кремля.

Руководство АСИ предложит к обсуждению варианты поддержки девяти перспективных рынков новых технологий, которые через 15-20 лет могут иметь объем от 100 млрд долл. и выше, но на данном этапе эти рынки либо отсутствуют в России как таковые, либо развиты недостаточно.

Речь идет о рынке искусственного интеллекта и систем управления Большими Данными, новых источников энергии, рынках беспилотных летательных аппаратов, систем управления морским транспортом без экипажа и автотранспортом без водителя, а также о рынках системы персонализированной медицины, децентрализованных финансовых и энергетических систем, искусственных компонентов сознания и безопасности.

В случае положительного решения по тому или иному направлению, «дорожные карты» по развитию новых технологических рынков лягут в основу будущей государственной политики в области инноваций.