Поиск

Компания Apple продолжает активно работать над технологиями для самоуправляемых автомобилей. Накануне стало известно о поданной «яблочным гигантом» заявки на патент, описывающий методы, с помощью которых автопилот сможет определять, куда необходимо ехать. В документе говорится о так называемых «сигналах о намерениях», поэтому использование джойстика или электронного руля для выбора требуемого направления является в нём не главным пунктом. Куда больше внимания разработчики уделили «косвенным» способам задать маршрут. Например, если на подъезде к крупному торговому центру пользователь скажет машине, что хочет купить некоторые растения для своего сада, то встроенный в неё навигатор поймёт, что необходимо припарковаться возле вывески со словами «садоводство» или «садовые принадлежности». Ещё один способ — жесты. Он предполагает, что наряду с голосовой командой «припарковаться там» владелец укажет в ту сторону рукой со смартфоном в ней. С помощью встроенного в телефон акселерометра машина определит направление, а функция распознавания объектов поможет ей найти место стоянки. Если рядом расположенных подходящих мест обнаружится несколько, то система уточнит, в каком именно нужно остановиться. Управление жестами будет доступно и в том случае, если пользователь находится снаружи автомобиля. Это может пригодиться, когда парковка производится в стеснённых пространствах. В таком случае проще выйти из салона и подавать команды «с улицы». Кроме того, навигатор самоуправляемого транспортного средства будет хранить историю поездок и на её основании выбирать маршрут. Так, если водитель указывает на пересечение двух улиц, на одной из которых находится кофейня, куда он раньше уже заезжал, и при этом сообщает, что хотел бы выпить кофе, то автомобиль повезёт его именно туда. Важную роль разработчики отводят и выпадающим меню на экране мультимедийно-навигационной системы. С их помощью навигатор способен уточнять информацию о маршруте. Например, при команде «Поехали в офис» может быть предложен выбор места остановки — непосредственно офисное здание, конференц-центр или расположенное рядом кафе. Совсем не обязательно, что Apple будет сама выпускать автопилотируемые автомобили с запатентованными ею технологиями. Она может с успехом продавать права на свои разработки другим автопроизводителям, благо компаний, работающих над самоуправляемым транспортом, становится всё больше.

У виртуального ассистента Alexa от Amazon скоро появится новый набор функций. Об этом во время открытия World Wide Web Conference во Франции сообщил Рухи Сарикая (Ruhi Sarikaya), руководитель группы Alexa Brain. Среди новых функций Сарикая упомянул возможность вести контекстуальную беседу, автоматический запуск Alexa Skills и запоминание информации. На сегодняшний день владельцы колонок Echo перед каждой обращённой к ассистенту фразой должны сказать «Алекса». При обработке запросов также не учитывается предыдущий контекст. После выхода обновлений колонка научится обработать серию запросов, поступивших один за другим. Например пользователь сможет сказать: «Алекса, какая сейчас погода за окном, — затем, прослушав ответ, можно сделать уточнение, — а что будет вечером?». В 2015 году Amazon выпустила набор программирования Alexa Skills Kit, с помощью которого разработчики могут расширять функции Alexa. Например, существуют Alexa Skills, которые быстро вызывают такси, подбирают идеальную еду для выбранной марки вина или напоминают о том, что пора выгулять питомца. Скоро Alexa научится устанавливать «скиллы» автоматически в ходе взаимодействия с пользователем. Функция запоминания данных заработает как хранилище информации и сложная система напоминания. Например, Alexa сможет напомнить о годовщине свадьбы в определённый день через 3 месяца, либо о пяти последних вещах, которые пользователь попросил ассистента запомнить. Первыми доступ к новым функциям получат жители США, но постепенно они распространятся и на остальной мир.

Выступающие на конференции Neural Information Processing Systems специалисты в области искусственного интеллекта заявили, что перестали понимать принцип принятия решений, которым руководствуется ИИ, — сообщает Quartz. По мнению экспертов, принимать как должное действия ИИ без понимания его логики — довольно легкомысленно, ведь чтобы люди приняли модели машинного обучения, им нужно знать, чем именно руководствуется ИИ, решая, как именно ему следует поступить в конкретной ситуации. Часто решения, принятые ИИ, бывают предвзятыми, кроме того, его ассоциативное «мышление» тоже зачастую бывает не столь идеальным, в результате чего ИИ проводит неправильные аналогии. Такие ошибки могут дорого обойтись, если ИИ будет руководить сложными проектами, такими, к примеру, как полёт на Марс — в этом случае неверный поступок искусственного интеллекта может не только уничтожить дорогостоящее оборудование, но и повлечь за собой смерти людей. Поэтому, перед тем, как позволить ИИ самостоятельно принимать важные решения, необходимо сначала изучить принципы, которыми он руководствуется, — поясняет Мэтра Рагху, специалист по ИИ из Google. На конференции она представила доклад, в котором описала процесс отслеживания действий отдельных частей нейросети. Отсматривая их по частям, можно понять логику ИИ, а затем, в случае чего, её и подкорректировать. Анализируя миллионы операций, она смогла выявить отдельные искусственные «нейроны», которые концентрировались на неверных представлениях, а затем отключить их, сделав ИИ более сговорчивым и правильным. Это чем-то похоже на то, как учитель подаёт какой-то материал, а затем просит ученика пересказать своими словами, что именно он понял из лекции, — поясняет Кири Вагстафф ИИ-эксперт из NASA. Судя по результатам этого исследования, верно понять действия искусственного интеллекта не так уж и сложно. Главное — решить проблему до того, как станет слишком поздно.

Компания Google объявила о том, что система Google Translate теперь использует искусственный интеллект для перевода текстов с русского и на русский язык. Об этом сообщил в своем блоге Барак Туровский, ведущий разработчик системы перевода Google. "В ноябре прошлого года наши пользователи из Турции, Бразилии и Японии заметили, что Google Translate начал заметно лучше понимать их языки. Это произошло благодаря тому, что мы начали использовать глубинные нейронные сети для перевода целых предложений, а не отдельных слов, сразу для восьми языков мира. Сегодня к ним присоединяются хинди, русский и вьетнамский, а через несколько недель – множество других языков", — заявил инженер. В последние несколько лет компания Google начала активно развивать и использовать различные формы искусственного интеллекта для поиска информации в сети, обработки фотографий и их каталогизации и множества других целей, где классические алгоритмы обработки данных не работают. Ярким примером этого подхода стала система искусственного интеллекта AlphaGo, которая в прошлом году открыто обыграла чемпионов мира и Европы по го и анонимно победила сотни топ-игроков в онлайн-системах этой древнекитайской игры. Большая часть этих разработок основывается на так называемых глубинных, или сверточных нейросетях. Они представляют собой каскады или многослойные структуры из нескольких десятков или сотен более простых нейросетей. Каждая из них обрабатывает не исходные данные, а продукты анализа, полученные сетью, расположенной выше, что позволяет упрощать очень сложные проблемы и решать их при помощи относительно скромных вычислительных ресурсов. Нечто похожее происходит и при использовании искусственного разума для перевода с одного языка на другой. Когда система Google Translate "читает" переводимый текст, то она не пытается перевести его по фразам или отдельным словам, а ищет ответ целиком, используя данные, накопленные при анализе текстов, переведенных человеком. Это, как объясняют разработчики алгоритма GNMT, позволяет избежать проблем с редкими или неправильно написанными словами, которые обычно смущают классические системы машинного перевода. По оценкам программистов, переход на нейросети снизил уровень ошибок в переводах Google Translate на 60%. Подобная система, как показывают внутренние тесты Google, позволяет добиться почти человеческого качества перевода для некоторых пар языков, таких как французский и английский или английский и испанский. Кроме того, искусственный интеллект сделал автоматический перевод с самых сложных языков, таких как китайский, понятным для читателя.