Каковы некоторые впечатляющие алгоритмы или программное обеспечение в мире ИИ?

Мне всегда нравилась идея ИИ и эволюционные алгоритмы. К сожалению, как мы все знаем, поле развилось не так быстро, как ожидалось в первые дни.

Я ищу несколько примеров, которые имеют "вау" фактор:

  • Самонаправленные обучающие системы, адаптированные неожиданными способами.

  • Игровые агенты, которые были особенно динамичными и создавали неожиданные стратегии

  • Символические системы представления, которые фактически произвели какой-то осмысленный и проницательный вывод

  • Интересное поведение, возникающее во многих системах агентов.

Пусть не входит в семантику того, что определяет AI. Если он выглядит или звучит как ИИ, пусть слышит об этом.

Сначала я расскажу об истории с 1997 года.

р. Адриан Томпсон пытается использовать генетические алгоритмы для создания схемы распознавания голоса в FPGA. После нескольких тысяч поколений ему удается отличить устройства от "стоп" и "идти" голосовыми командами. Он исследует структуру устройства и обнаруживает, что некоторые активные логические вентили отключены от остальной части схемы. Когда он отключает эти якобы бесполезные ворота, цепь перестает работать...


Изменить

Можем ли мы попытаться сохранить обсуждение методов/алгоритмов, которые произвели что-то впечатляющее? Я могу google, если я хочу прочитать о тысячах технологий AI, которые находятся на ранних стадиях, но демонстрируя обещание.

Ответ 1

Я построил эволюционный алгоритм для пополнения розничного инвентаря в продукте, предназначенном для огромных питомников растений (и есть некоторые действительно большие, умные - 200 млн. компаний).

Это была самая крутая вещь, над которой я когда-либо работал. Используя три года исторических данных, он хрустел и развивался в течение недели подряд, пока я был в отпуске.

Конечные результаты были как положительными, так и причудливыми. На самом деле, я был уверен, что он был сломан в первую очередь.

Алгоритм игнорировал продажи за предыдущие несколько недель, давая им вес 0 для всех индикаторов (что не согласуется с тем, как работают эти ребята в данный момент), сейчас они считают ту же неделю в предыдущем году, а также фактором в последних тенденциях).

В конце концов я понял, что происходит. С показателями, с которыми организм должен был работать, со временем было более эффективно смотреть на ту же часть предыдущего месяца и игнорировать последние тенденции.

Поэтому вместо того, чтобы смотреть на последние несколько дней, он смотрел на ту же неделю в предыдущем месяце, потому что были некоторые тонкие, но устойчивые тенденции, которые повторяются каждые 30 дней. И они были более надежными, чем более изменчивые повседневные тенденции.

И результат был значительным и воспроизводимым повышением эффективности.

К сожалению, я был так взволнован этим, что рассказал об этом клиенту, и они отменили проект. Этот первый запуск был чрезвычайно перспективным, но его трудно было продать как доказательство, даже если вы могли бы свернуть почти любые данные за последние три года и увидеть, что алгоритм значительно улучшил эффективность. EA - это не сложно, но люди сначала находят их запутанными, и идея сделать что-то настолько загадочное было просто слишком много, чтобы усвоить.

Большая вынос для меня заключалась в том, что если я когда-нибудь создам нечто, что кажется слишком волшебным, я должен отговориться об этом, пока не смогу составить хорошую презентацию.:)

Ответ 2

Несколько раз назад я нашел эту серию статей: Проектирование Emergent AI.

Автор этих статей создал игру "AI War: Fleet command", в которой появился появившийся ИИ. Возможно, вы найдете это интересным.

Ответ 3

Немного за пределами традиционного царства ИИ - HTM (иерархическая временная память), разработанная в Numenta. Эта технология все еще находится на ранних стадиях, но показывает promises в целевых областях "WOW factor".

Ответ 4

До сих пор наиболее впечатляющим аспектом ИИ было соотношение promises к поставкам. На мой взгляд, единственный действительно жизнеспособный подход к компьютерному интеллекту - это моделирование нейронных сетей, потому что все вещи в реальном мире, которые мы считаем "умными" (люди, шимпанзе, собаки, тараканы и т.д.), Обладают вариантами одной и той же базовой системы управления: большой беспорядок нейронов, подключенных к устройствам ввода и вывода.

Удивительно, но, несмотря на эту очевидную истину, поле Computer Science, которое называет себя "нейронными сетями", в значительной степени отказалось от попытки моделирования реальных биологических нейронов и нейронных структур. Я не мог рассказать вам, почему это так, хотя я подозреваю, что программисты вообще не любят выходить за пределы своих зон комфорта и изучать темы за пределами Информатики.

Единственный недостаток этого в том, что Terminator все еще просто фильм.

Ответ 5

Одна из самых интересных вещей в ИИ для меня - очень старая дискуссия, начатая Родни Брукс о его поведенческой архитектуре под названием архитектура subsumption.

Он полностью отказывается от всех видов символического представления и всегда говорит: возьмите мир как свою модель. Это избавляет робота от создания неправильного взгляда на мир и всех сложных проблем при исправлении модели.

Он опубликовал много интересных книг и был одним из первых людей в воплощенном познавательном подходе, который в настоящее время много используется в исследованиях.

Интересный материал для чтения можно найти на http://people.csail.mit.edu/brooks/index.html. Некоторые из его более поздних публикаций становятся очень философскими, но более ранние описания роботов и их поведение, вытекающие из простого набора правил и действий, заслуживают внимания.

Ответ 6

Отъезд http://www.wolframalpha.com/ (вероятно, больше под вычислительными знаниями)

Ответ 7

Я нашел последние исследования эволюции и сотрудничества между роботами очень интригующими. Эта запись в блоге дает хорошее резюме эксперимента и его результатов. Наиболее интересным для меня было наблюдаемое поведение как мученика AI, так и "злого" AI.

Ответ 8

Я не думаю, что есть определенный, объективный ответ на ваш вопрос, поэтому вот мой личный фаворит.

learnfun и playfun

"learnfun and playfun: общий способ автоматизации игр NES" (с исходным кодом и другой информацией)

Вот ссылка youtube, если другой предыдущий умрет. Это также было показано на Vsauce.

"Вместо того, чтобы проиграть и получить" игру ", она просто приостановила игру. Навсегда. [...] Единственный победный ход - не играть".

Из опубликованной статьи

Ответ 9

Существует амбициозная библиотека Java с открытым исходным кодом, называемая CIlib, которая предоставляет множество методов вычислительной разведки. В настоящее время он используется на университетском уровне исследовательской группой для продвижения своих собственных исследований.

Ответ 10

Возможно, вы зададите неполный вопрос. Вы говорите "какие большие ответы", но, как и путеводитель по автостопом по галактике, когда лучший компьютер дает "42" в качестве ответа, вы хотите знать, в чем вопрос.

Есть несколько "лучших вопросов", которые приводят отличные ответы. Некоторые действительно полезные ответы - это вещи, которые выглядят мирскими. " проблема коммивояжера означает много денег или денег для FedEx. Алгоритм Дейкстры управляет пакетами пакетов в Интернете.

законы De'Morgans тоже довольно круты - они позволяют минимизировать ворота в компьютерных чипах для выполнения той же работы. Они автоматизированы и работают над миллиардами ворот в компьютерных чипах. Это, вероятно, затрагивает до трети триллиона долларов в создании стоимости на основе компьютерного оборудования в год. Я не говорю, что с ними делают люди, я просто говорю "им".

Это может показаться обыденным, но они мне очень нравятся.

Мне также нравится эволюционная антенна. Я почти уверен, что, когда Муск говорит, что ИИ представляет собой экзистенциальную угрозу, он имеет в виду силу эволюционных алгоритмов. На одном из марсоходов Марса существует гораздо более современная версия, и люди не могут ее изобретать (в одиночку), но они могут создавать компьютеры, которые могут.