Как сделать искусственный интеллект дома
Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство
На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains Валерия Турова, который изучил профессию «Программист Java», 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. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.
Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться 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 практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.
Стадия 3. Развитие
Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:
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:
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 Numpy. 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:
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. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?
В остальном же ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно, совершенный искусственный разум опасен для человечества?
Спасибо GeekBrains за представленный материал.
Как создают искусственный интеллект: от кода до робота
Программирование искусственного интеллекта – мечта многих начинающих программистов. Мы собрали самую важную информацию, чтобы рассказать, как создают искусственный интеллект. Никаких скучных терминов — только факты.
Что скрывается за словосочетанием «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence), знает далеко не каждый. Большинство людей, вероятно, представляют себе ИИ как компьютер, который был запрограммирован на то, чтобы «думать» самостоятельно, принимать разумные решения и реагировать на раздражители. Эта идея не совсем верна. Никакой компьютер и никакая машина не могут действительно думать — потому что это требует наличия сознания, которого нет у «бездушной машины». Компьютер может делать только то, что скажет ему человек.
Кратко о программировании AI
Программирование искусственного интеллекта заключается не в обучении компьютера тому, как думать. Скорее, он будет запрограммирован так, чтобы обучаться и самостоятельно решать конкретные проблемы на основе своего опыта. Но и здесь речь идет не о собственном мышлении, а о подражании. Это также относится к решениям, которые принимает AI. Искусственный интеллект может взвешивать варианты, а затем делать выбор. Однако его выбор всегда будет исходить из тех параметров, которые были запрограммированы ранее.
Таким образом, искусственный интеллект может делать только то, что было предопределено для компьютера, но лучше, точнее и быстрее, чем человек. Кстати, если вы хотите научиться программировать, обратите внимание на нашу статью с советами для начинающих программистов.
Использование искусственного интеллекта
Искусственный интеллект уже используется во многих областях, например в сложных компьютерных играх и поисковых системах. При программировании AI важную роль играет комплекс дисциплин, а не только информатика или математика. Большое значение имеют философия, психология, неврология и лингвистика.
Искусственный интеллект разделяется на нейронный и символический (сильный и слабый). Первый пытается имитировать структуры и функции человеческого мозга. Последний ориентируется на соответствующую проблему и результат.
В повседневной жизни, например, искусственный интеллект программируется и используется в робототехнике. Он служит для управления производственными процессами или просто выполняет бытовые задачи. Искусственный интеллект также используется для визуализации. Самый популярный пример — распознавание лиц или отпечатков пальцев.
Еще один шаг в создании искусственного интеллекта — это системы, основанные на знаниях. Тогда в программу вводятся данные, связанные с программированием. Это позволяет искусственному интеллекту логично и самостоятельно давать ответы на заданные вопросы. Однако и эти «самостоятельные ответы» основаны только на тех знаниях, которыми изначально наделен искусственный интеллект.
Практический геймдизайн: создание ИИ для своей игры
Некоторое время назад мне понадобилось разобраться в создании ИИ для игр, и вот, что я успел выяснить.
Когда мне понадобиться разработать ИИ, я последовательно пройду следующие пункты:
Сегодня мы поговорим о первом из них.
Подумайте, кого вы обычно называете умными людьми. Мое мнение такое:
Во-первых, умный человек должен обладать хорошим уровнем осознания. Он умеет анализировать мир и происходящее в нем, и делать правильные выводы.
Но просто получить информацию недостаточно, нужно отреагировать. Принять правильное решение. Чем решение эффективнее, тем оно умнее.
Тут перед нами возникает первая проблема и вопрос в создании ИИ.
Но поскольку это сравнительные качества, нам нужен достойный соперник для их подтверждения. Никто не хочет быть умнее, чем табуретка, или сильнее младенца.
Вы сейчас разрабатываете игру? Вы знаете, какие навыки требуются для нее? Если нет, то самое время подумать об этом.
Поскольку мы говорим о шутерах, предлагаю выделить следующие навыки:
Про принятие решений давайте скажем чуть больше.
Может быть не очевидно, но принимать решения нужно в любой игре. Посмотрите на этот график.
Он гласит, что решения, которые мы принимаем в играх, отличаются по двум критериям: их сложность, и скорость, с которой их нужно принять.
Или вот сложнее: вы бежали к двери в Black Ops 4, а из нее, у вас перед носом, выскочил другой игрок. Нужно определить, что выгоднее: открывать огонь, или шагнуть ему на встречу, и вломить прикладом. Это зависит от кучи факторов: расстояние между вами, его здоровье, направление движения. Сама по себе задача простая, но необходимость решить ее за доли секунды, усложняет ее кардинально.
После того, как мы определились с навыками, пора внедрить в ИИ поведение, которое заставит игрока их использовать.
Давайте рассмотрим как это сделать на примитивном примере.
По этой ссылке можно скачать прототип top-down шутера.
Кнопки 1-8 включают разные настройки поведения, которые иллюстрируют определенный уровень проработанности ИИ.
Запускайте прототип, и
На этой фазе у игрока и противника отключен урон, поэтому игры как таковой нет. Здесь нельзя ни выиграть, ни проиграть.
Поторопитесь открыть огонь! Теперь вы можете наносить урон своими выстрелами, как и ИИ-оппонент. Но игры все еще нет.
Чтобы погибнуть, нужно постараться. Специально подождать, пока противник нанесет вам урон, а потом вступить в бой. Иначе он погибает первым, благодаря пониженным характеристикам.
На этой фазе противник получает почти двойное повышение урона. Стреляйте как можете, но вы все равно будете умирать раз за разом.
Это и есть тот момент, когда интерактивное, но бессмысленное действо превращается в игру. Игрок спрашивает: что мне сделать, чтобы победить? Мы должны дать ему ответ.
Обратите внимание на появившиеся красные полоски, отражающие сектор стрельбы противника.
В этой фазе мы отключили мгновенное наведение на цель, и установили скорость прицеливания.
Начинайте двигаться по кругу вокруг противника. Вы увидите, что его прицел немного не успевает за вами. К чему это приводит?
Игра вынуждает вас использовать навык управления. Это и есть ответ на вопрос игрока, который указывает ему правильное поведение.
Управление усложняется. Теперь центр круга, по которому нужно двигаться, все время меняется.
Давайте снова выключим нанесение урона, чтобы спокойно посмотреть на ситуацию.
На этой фазе вместо одного противника, появляются сразу пять. Но на геймплей это кардинально не влияет. Поскольку противники держатся поблизости, и перемещаются в примерно одинаковой области, игроку не нужно менять свое поведение.
А что если научить их работать в группе?
На этой фазе каждому противнику назначается своя позиция, вокруг игрока. Боты медленно, но неумолимо окружают протагониста, и игрок попадает под перекрестный огонь.
Ранее в фазе 4 мы допустили ошибку. Мы позволили игроку «ломать» наш ИИ.
Такое происходит, когда поведение бота недостаточно проработано, и может быть эксплуатированно игроком.
В фазе 3 алгоритм прицеливания работает так: есть направление в котором расположен игрок, и есть текущее направление прицела. Текущее направление сдвигается к игроку со скоростью 0.7 градусов в кадр.
В фазе 8 скорость прицеливания подвешена на «резинку». Теперь она тем больше, чем больше разница между текущим направлением прицела, и направлением на игрока.
Если бы мы задались целью довести этот прототип до ума, совершенствовать поведение ботов можно было очень долго. Всегда стоит думать о том, каким способом можно сломать поведение вашего ИИ, и предотвращать это.
Вы получили основу для начала разработки своего ИИ. Попробуйте пройти те же шаги, что и я в этой статье
В следующих статьях мы поговорим о том, зачем ИИ человекоподобность, и как ее реализовать, как написать алгоритм, для придуманного ИИ, и как его детализировать.
Как создать искусственный интеллект? История вторая. Алгоритмы интеллектуального поиска и хранения информации
В серии статей мы рассказываем о новых подходах в Искусственном Интеллекте, моделировании личности и обработке BIG Data, которые недоступны для большинства специалистов по ИИ и общественности. Ценность этой информации в том, что она вся проверена на практике и большинство теоретических наработок реализованы в прикладных проектах.
Все вы без исключения пользуетесь современными поисковыми системами, которые хорошо справляются с поиском ссылок по ключевым словам. Но можно ли считать эти технологии поиском информации, умеют ли они отвечать на ваши вопросы в разных контекстах, могут ли они размышлять, воображать на основе сотен, тысяч источников на разных языках?
Крупные поисковые компании обладают почти неограниченными ресурсами – у них есть деньги, на них работают самые профессиональные сотрудники, тысячи и даже миллионы серверов обслуживают поисковые запросы.
Так почему же до сих пор вы получаете в качестве ответа ссылки, а не ответ на свой вопрос?
В этой статье мы поговорим о технологиях и алгоритмах, которые изменят ваше представление о поиске и хранении информации.
В предыдущей статье мы ввели основные термины, а именно – интеллект, обучение, воображение, память, образ, информационный поток, информационное поле. Обязательно ознакомьтесь с ней!: geektimes.ru/post/249042.
В основу наших алгоритмов легло ДОПУЩЕНИЕ, что процессы, протекающие во время размышления, имеют электрическую природу. Можно предположить, что когда человек что-то говорит (размышляет в слух), то различные участки головного мозга активизируются, и они активизируются не одновременно, а последовательно. Различные участки головного мозга отвечают за различные этапы «изречения мысли». Можно предположить, что различные «мыслительные аспекты» находятся в зависимости друг от друга.
Размышление (мысль) — это некое изложение последовательности информационных единиц (в т.ч. трансляция образов).
Также мы исходили из того, что любой текст — это некая логическая последовательность, которая была так или иначе порождена человеком во время размышления.
Мы решили взять готовый текст на тему «Как легко бросить курить», и поискать в нем корреляции, но ничего не обнаружили. Мы предположили, что обучение происходит за счет избыточности данных, и взяли уже 500 статей по теме «Как легко бросить курить». Используя различные нелинейные алгоритмы, мы обнаружили сложные корреляции.
В частности, мы нашли точки, в которых «линии приложения размышления» могут быть направлены по разным путям. Эти точки мы называем «точками разворота» или «Мотиваторами». Мы упоминали о «Мотиваторах» в предыдущей статье, для этого использовался более популярный термин из психологии – якорь.
«Мотиватор» – это структурный элемент цепи, имеющий «большое сопротивление» и допускающий изменение последующего направления движения сигнала (мысли) под действием дополнительных факторов (мотивов). Таким образом мотиватор может изменить путь «размышления», если в процессе размышления появится «дополнительный потенциал».
Другое важное свойство «точек разворота»/якорей/мотиваторов – использование их в качестве «точки входа» или «момента мысли». При этом ход мыслей получается непротиворечивым. А если начинать размышление с другого понятия (НЕ из мотиватора), то первое что происходит – это выравнивание до мотиватора. В жизни это проявляется следующим образом. Если вас попросить поразмышлять над чем-то неожиданным для вас, то скорее всего вы начнете свое рассуждение «из далека». Размышляя, вы должны дойти до некоторой точки(до мотиватора), и уже потом продолжить свое размышление в «заданном» направлении.
Для того чтобы обработать и хранить такие информационные структуры, необходимо было создать специальную модель памяти, мы ее спроектировали и назвали «факторной памятью».
«Факторная память» – это структуры для формирования инфополя из неструктурированного инфопотока, а также определения и управления мотиваторами. Другими словами, факторная модель памяти – это память, использующая смысловые представления образа в виде набора характеристик — факторов, и цепочек упорядоченных данных – фактов.
Напоминаем, что с нашей точки зрения интеллект – это способность обучаться и воображать.
Давайте поразмышляем обладает ли описанная модель ядра этими качествами?
Самообучение, цели обучения, критерии обучения в контексте модели ИИ.
Обучение – это преобразование информационных потоков в информационное поле.
У модели есть основной мотив – решить проблему, справится с трудностью, поступающей из вне.
Ее задача распознать образы, которые поступают в виде запроса, создать целостный образ, используя избыточную информацию, находящуюся в Интернете.
Так как перед запросом память модели чиста, то ей необходимо «научится языку» (язык явно не определен), понять смысл (найти сложные корреляции и мотиваторы), сформировать избыточное информационное поле для того чтобы иметь возможность размышлять (создавать информационные цепочки).
Основной технический критерий «наполнения памяти»/«создания информационного поля»/«создания целостного образа» – это оценка энтропии инфополя. Энтропия – это критерий достаточности того, что образ собран, и в тоже время основной критерий недостатка информации.
Обучение не возможно без обратной связи
Обратная связь в модели v 2.3 осуществляется следующим образом – пользователь может скорректировать «точку начала рассуждения» и выбрать направление формирования ответа(размышления) в рамках сформированного инфополя. Модель демонстрирует результат размышления пользователю и ждет коррекционное уточняющее слово (мотиватор).
Воображение в контексте модели ИИ
Воображение мы определяли, как способность достраивать незавершенный образ с одной стороны и способность моделировать ситуацию на произвольных условиях, с другой стороны.
Алгоритм, способен активизируя разные мотиваторы, получать разные цепочки размышлений.
Примеры работы модели ядра v 2.3
«Весной 1999 года Билл Клинтон в своем телевизионном обращении к Америке заявил: «Мы должны думать дважды, когда речь идет о „стрелялках от первого лица“».
Стрельбу они начали уже на автомобильной стоянке, затем бросились внутрь.
По горячим следам в апрельском номере журнала «Личность и социальная психология» за 2000 год появилась статья «Видеоигры и агрессивные мысли, чувства, поведение в лаборатории и в жизни».
Авторы, профессора психологии Крейг Андерсон и Карэн Дил, утверждали: дети видят все больше жестокости в современном мире.
В статье утверждалось, что существует связь между жестокостью компьютерных игр и агрессивным поведением подростков, что может привести к преступлениям и убийствам.
Многие специалисты не согласились с таким мнением, считая, что выводы Андерсона и Дил скорее мнение, чем доказанный научный факт.
Авторитетная газета Франкфуртер Алльгемайне Цайтунг вышла со статьей «Программы для бойни», в которой писалось: «убийца тренировался с помощью компьютерных игр».
Ответственным за выработку мер было назначено Управление по делам молодежи областной администрации.
Целью всех этих мероприятий объявлена борьба с молодежной агрессивностью и пропагандой насилия.
Эти события вызвали реакцию на соседних территориях Украины, где в срочном порядке было принято аналогичное белгородскому постановление о борьбе с пропагандой насилия, и представители правоохранительных органов стали изымать «жестокие компьютерные игры» в клубах.
Жесткие компьютерные игры скорее разряжают психическую энергию, накопленную во время агрессивного самоутверждения подростков в обычной жизни.
При этом повышенная активность и агрессивность подростка по отношению к окружающему миру она дает ему опору для преодоления собственного страха.
Честно признаюсь, я сама когда-то давно очень любила всякие стрелялки, при этом я не замечала за собой агрессии.»
Запрос можно уточнить словом или частью слова. Например, «подрост», «игр», «жесток» и пр., после уточнения размышление изменится.
Мотиваторы информационного поля:
года—играть—закон—
постановление—борьбе—пропагандой—
мозга,—которые—отвечают—
лобных—долей—человека,—
компьютерные—игры—помочь—
компьютерные—игры—родителям—
2) Запрос: «Проблемы искусственного интеллекта».
Контекст, уточнение: «проблем».
Размышление модели:
Иначе говоря, необходимо изучить исторические, научно-технические и гносеологические аспекты проблемы искусственного интеллекта с непосредственным участием диалектико-материалистической философии.
Философия, избравшая в качестве главного вопроса своих научных поисков проблему отношения бытия и сознания, должна более пристально заинтересовываться вопросами, связанными с моделированием, воспроизведением интеллекта.
Проблема искусственного интеллекта имеет непосредственное отношение к основному философскому вопросу: речь идет об искусственном воспроизведении, моделировании человеческого интеллекта.
Кроме того, уже первые работы по искусственному интеллекту показали, что не только область решения задач затрагивается сопоставительными исследованиями, но и проблема мышления в целом.
У разных видов животных мы находим нервные системы разной сложности, и если мы будем постепенно двигаться по такой лестнице усложнения в процессе эволюции, понимая то, какие механизмы отвечали за тот или иной скачек в интеллектуальности животных, то, возможно, это позволит нам быстрее решить проблему понимания интеллекта человека.
Кроме—решения—проблема—
того,—исследования—исследования—
человеческой—деятельности—деятельности—
Кроме—проблема—решения—
области—искусственного—интеллекта.—
проблемы—искусственного—интеллекта—интеллекта—
области—искусственного—области—искусственного—интеллекта.—
3) Запрос: «как найти свой смысл жизни»
Контекст, уточнение: «жизн»
«В своей теории Франкл отдельно останавливается на людях, зависимых от алкоголя и наркотиков, которые не видят не только смысла жизни, но и вообще самой реальной жизни.
В чем смысл жизни определенного человека?
Един ли смыл жизни для всех людей на земле или он уникален для каждого?
А если не получилось насладиться, значит, вы прожили жизнь бессмысленно.
В этой связи на любом жизненном отрезке важно помнить, что наш путь имеет не только начало, но и конец.
Все сделанное в вашей жизни имеет важное значение, ведь о человеке помнят еще долго после его смерти.
Смысл жизни человечества — продолжить эстафету развития от примитивного разума микроорганизмов до сверхразумных существ далёкого будущего.
Но самый интересный вопрос, ответа на который мы никогда не узнаем: смысл жизни вообще.
Счастливые люди такими вопросами не задаются, они просто живут и получают удовольствие от самой жизни, следовательно такие вопросы приходят в голову когда человек несчастлив.
Смысл жизни одинаков для всех живых существ, от микроба до человека: прожить самому и оставить потомство.
А ещё круче — жизнь это просто очень сложная химическая реакция в основном атомов углерода протекающая в природе, независимо от вас.
Цель жизни — в самой жизни, осознавая свою божественную суть!
Вопреки распространенному мнению, жизни людей губит не заниженная самооценка а завышенная, из нее вытекают амбиции, при отсутствии реализации которых человек начинает ощущать страдания.
Смысл жизни у всего живого один: РАЗВИТИЕ через различение добра и зла, пользы от вреда, истинных знаний от заблуждений.
Так как и предназначение у всех в этой жизни свое.
Надо прислушаться к своим чувствам, а не к своим мыслям и понять чем хочется заниматься в жизни.
Для этого надо уйти от бытовой суеты и перестать искать смысл жизни.
Что заложено и в каком направлении в жизни реализовываться.
Найдя свое призвание, начнешь наслаждаться жизнью и каждым моментом.
Но жизнь вернула к первоначальному.»
Производительность алгоритмов
Наши исследования начались более 5 лет назад и проходили на специализированном кластере. После того как определенные закономерности были найдены, необходимо было оптимизировать алгоритмы. Несколько лет потребовалось для того, чтобы «размышление» заработало на обычном серверном железе. Ядро версии 2.3 способно даже размышлять на планшете с процессором Intel Atom.
Модель ядра 2.3 – это одна ячейка памяти (алгоритм «Одноклеточной памяти»), одна информационная структура, обладающая достаточной избыточностью для того чтобы в ее рамках можно было определить образ, и его под разными точками зрения представить. Прототип модели ядра 2.3 мы выложили в интернет для тестирования.
Возможности и развитие алгоритмов DES
Если мы будем использовать память из нескольких ячеек, то мы сможем построить более сложные корреляции, в таких моделях существуют переходы от одной ячейки памяти к другой. Поэтому подобные алгоритмы называются дедуктивными или дедукторами или DES. К сожалению, об этих алгоритмах мало что известно общественности, так как обычно подобные исследования носят закрытый характер.
В качестве инфопотока может выступать любой поток данных: текст, видео, телеметрия, стохастика и пр. Алгоритм способен находить корреляции и выстраивать упорядоченные данные как в хронологии, так и без нее. Иcпользование текстовых данных позволяет достаточно просто получить инфопоток и наглядно продемонстрировать результаты работы алгоритма.
Если вы хотите самостоятельно испытать возможности ядра v2.3, то запросите у нас ссылку через режим диалоги. Мы не выкладываем ссылку в публичный доступ, потому что модель ядра установлена на слабом сервере, и не хотели бы давать прямую рекламу.
Для того чтобы внедрить подобные технологии массово, не достаточно обладать ими, необходимо также менять информационную парадигму, и создавать новые подходы по обработке и хранению информации.
В следующей статье мы порассуждаем о технологиях следующего поколения ядра, это уже многоклеточная модель памяти, позволяющая моделировать некоторые аспекты личности, вести диалог в рамках личностной модели пользователя. Подобные технологии могут быть использованы для создания персонализированных веб-сервисов, приложений, помощников.