Исследовательский центр искусственного интеллекта

Исследовательский центр искусственного интеллекта (ИЦИИ) занимается исследованиями и разработкой интеллектуальных программных систем — систем, способных осуществлять автономную рациональную деятельность, обучаться и адаптироваться, планировать и прогнозировать, рассуждать и делать выводы, взаимодействовать на естественном языке и осуществлять визуальное восприятие.

В настоящее время центр специализируется на следующих направлениях:

  • анализ и обработка текстов на естественном языке, информационный поиск и структуризация информации,
  • представление знаний и проектирование онтологий,
  • машинное обучение.

ИЦИИ является структурным подразделением Института программных систем им. А.К.Айламазяна. В 1984 году в институте (до 1986 года филиал Института проблем кибернетики АН СССР) была создана лаборатория Проблем представления знаний под руководством Геннадия Семеновича Осипова. Позднее лаборатория была реорганизована в центр.

Давид Ян, основатель IT-компании ABBYY, анонсировал новый проект Yva – интеллектуальную систему управления эффективностью бизнеса.
Yva – это система управления эффективностью бизнеса и повышения вовлеченности сотрудников, основанную на нейросети. Разработкой проекта Yva будет заниматься еще одна компания Давида Яна — Findo, развивающей одноименный поисковик, а ABBYY выступит дистрибутором решения в России и СНГ. Проект в предварительном режиме стартовал в США и вскоре будет запущен в России, его коммерческий запуск запланирован на сентябрь. Пока Yva работает с английским и русским языками, а в сентябре добавятся японский, китайский и немецкий.

Yva подключается к корпоративной почте, мессенджерам, проводит опросы сотрудников и анализирует данные. В результате он создает рекомендации и предупреждения каждому сотруднику и руководителю, что должно повышать продажи, предупреждать увольнения ключевых сотрудников и обнаруживать другие риски. Кроме того, Yva фиксирует «выгорание» сотрудников, их потерю интереса к работе и предупреждает конфликты между сотрудниками и клиентами. К моменту предварительного запуска Yva будет поддерживать Office 365, G-Suit, Slack и Github, а к концу 2018 года — более 30 источников, включая Jira, Asana, Dynamics, Salesforce, Amo CRM, «Битрикс 24».
На этой неделе три исследователя, возможно, кардинально изменили развитие видеоигр. Они обучили две соперничающих между собой нейронных сети (Generative Adversarial Network, GAN) создавать уровни на примере самой первой игры-шутера DOOM. Эти нейронные сети в итоге стали способны генерировать новые уровни без малейшей помощи со стороны людей.

Исследователи из Корнеллского Университета (Cornell University) обучали нейронные сети, давая им информацию не только о доступных областях на карте, но также сообщали, где находятся различные объекты на ней: сокровища, монстры и другие персонажи.

Одна сеть обучалась только на основе самих карт, а второй сети передавались эти же данные, снабженные дополнительной информацией, извлеченной во время их предварительного анализа. И после того, как сети ознакомились со всеми уровнями DOOM-а, они стали способны генерировать свои собственные уровни. При этом качество и сложность новых уровней были впечатляюще высокими. Система искусственного интеллекта буквально за секунды справлялась с многодневной работой целого коллектива дизайнеров, художников и программистов.

Больше об этом – в статье «DOOM Level Generation using Generative Adversarial Networks».

И в заключение следует отметить, что исследователи не стремились создать новые уровни именно для DOOM-а или другого шутера от первого лица. Эта технология может быть успешно использована и по отношению к компьютерной игре любого другого жанра, в чем можно убедиться, заглянув на страничку проекта на известном сервисе Github. Источник: Slash Gear
На Youtube появилось видео лекции о том, как ИИ распознает лица.

«Распознавание лиц — это задача компьютерного зрения, заключающаяся в верификации или идентификации человека по фотографии лица. Лекция посвящена обнаружению и распознаванию лиц на изображениях с помощью глубоких нейронных сетей. Рассмотрены используемые архитектуры нейронных сетей и целевые функции», – пишут авторы.

Лектор: Евгений Разинков — кандидат физико-математических наук, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения группы компаний «FIX», ассистент кафедры системного анализа и ИТ Казанского федерального университета.

Источник: Youtube.