Искусственный интеллект

Генеральный директор Института искусственного интеллекта AIRI, профессор РАН Иван Оселедец — о семье, математике и о том, что ждет область искусственного интеллекта в самом ближайшем будущем.

Трудно ли создать машинный сверхинтеллект? Какие сложности возникают при взаимодействии с умными роботами, обсудили с директором центра когнитивного моделирования МФТИ, руководителем научной группы «Нейросимвольная интеграция» в AIRI Александром Пановым.

Авторы воспользовались методом морфологического тегирования, для которого не требуется большой объем обучающих данных.

Алгоритм был разработан с использованием методов комплексного обучения с подкреплением.

Благодаря внедрению новых алгоритмов механизмы с искусственным интеллектом смогут избегать столкновений с человеком, хрупкими предметами и друг другом. Кроме того, разработка позволит роботизированным системам экономить вычислительные ресурсы. 

Они провели теоретическое исследование и компьютерное моделирование новых методов оптимизации, основанных на использовании сравнений значений функции между собой без знания самих значений этой функции и ее производных.

Новый алгоритм машинного обучения позволит роботизированным системам обобщать данные и находить между ними взаимосвязи, что существенно уменьшит расход времени и вычислительных ресурсов на обработку информации.

Он будет представлен в Ванкувере на одной из крупнейших мировых ИИ-конференций.

Ученые продемонстрировали возможность применения нейронной сети PointNext для проведения государственного мониторинга земель.

Разработка ускорит самостоятельное преодоление «умными» машинами полосы препятствий и нахождение оптимального маршрута. Причем вычислительные процессы будут расходовать меньше энергии.