Занимательная манга. Искусственный интеллект

ПРЕДИСЛОВИЕ
СОДЕРЖАНИЕ
Глава 1. ЧТО ТАКОЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ?
1.1. Когда появился искусственный
интеллект?
Человеческий интеллект? Искусственный
интеллект?
Кто из них человек? Тест Тьюринга
Одинокий искусственный интеллект?
Разница между человеком и искусственным
интеллектом
Следом за возможностями компьютеров
История ИИ (Дартмутский семинар)
История ИИ (первый бум ИИ)
История ИИ (второй бум ИИ)
И вот сейчас третий бум ИИ!
1.2. Это искусственный интеллект?
Разница между искусственным интеллектом и
роботом
Исследование роботов? Исследование
искусственного интеллекта?
Так нужно ли искусственному интеллекту тело?
Искусственный интеллект 1-го уровня
Искусственный интеллект 2-го уровня
Искусственный интеллект 3-го уровня
Искусственный интеллект 4-го уровня, слабый
искусственный интеллект
Искусственный интеллект 5-го уровня, сильный
искусственный интеллект
1.3. Искусственный интеллект превосходит
человека?
Что такое сингулярность?
Сингулярность опасна? Или не опасна?
Как создать сильный искусственный интеллект?
Возможна ли гибель человечества из-за ИИ?
Как изменится наше будущее с искусственным
интеллектом?
Профессии, которые исчезнут в будущем?!
Профессии, которые останутся в будущем?!
Глава 2. ЧТО ЛЕГКО, А ЧТО ТРУДНО ВВЕСТИ В
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
2.1. Что легко ввести в искусственный
интеллект
Любую информацию из веба можно ввести
Данные в цифровом формате из 0 и 1
Разные типы данных (текстовые, движущиеся
изображения, звуковые)
Введение визуальной информации в компьютер
Эволюция цифровой камеры
С ростом количества пикселей возможности камер
превысят возможности человека?!
Данные, используемые во всем мире
Кампания по распознаванию образов, ILSVRC
Ввод в компьютер аудиоинформации
Распознавание речи с использованием двух
микрофонов
Несколько микрофонов
Как преобразовать голос в текст?
Акустическая модель, языковая модель
2.2. Что трудно ввести в искусственный
интеллект
Трудно понять смысл
Что такое семантическая сеть?
Можно ли дать ответ, не понимая смысла?!
Что такое латентно-семантический анализ?
Причины прекращения проекта Todai robot project
Чтобы стать умным, нужны все пять чувств?
Вкус для искусственного интеллекта?
Обоняние для искусственного интеллекта?
Что будет с запахами в дальнейшем?
Осязание для искусственного интеллекта
Реализовать осязание трудно!
Глава 3. КАК ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
ОБУЧАЕТСЯ, ИСПОЛЬЗУЯ ИНФОРМАЦИЮ?
3.1. Что такое машинное обучение?
Хочу обучить машину (компьютер)!
Что такое обучение с учителем?
Задача классификации "Выявление спама в почте"
Задача регрессии "Прогнозирование значений"
Найдем идеальную линию (функцию)!
Не допускайте переобучения!
Что такое обучение без учителя?
Попробуем выделить группы!
Метод классификации k-средних (k-means)
Обучение с подкреплением, метод кнута и пряника
3.2. Что такое нейронная сеть?
Мозг состоит из нейронов
Устройство искусственного нейрона
Веса, важность и надежность
Правило обучения Хебба
Что такое перцептрон?
Нельзя разделить одной линией (линейно)!
Метод обратного распространения ошибки
Чтобы уменьшить ошибку, настраиваем веса!
Если увеличить количество слоев... не доходит
до конца?
Преимущества метода опорных векторов
Компромисс между переобучением и обобщением
3.3. Что такого выдающегося в глубоком
обучении?
День, когда глубокое обучение получило
всеобщую известность
Самостоятельно определяет количество
признаков!
В глубоком обучении не менее четырех слоев
Автокодировщик, вход и выход одинаковы?
Почему вход и выход одинаковы?
Все ближе к человеку?
Методики глубокого обучения
3.4. Топ-3 искусственного интеллекта. Что
такое генетический алгоритм?
Топ-3 ИИ по пунктам
В основе теория эволюции Дарвина
Применение генетического алгоритма
Глава 4. ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
4.1. Развитие ИИ на примере его практического
применения в играх
История развития ИИ в области игр
Человек vs ИИ. Шахматы
Человек vs ИИ. Сёги
Человек vs ИИ. Го
4.2. Примеры практического применения ИИ
для изображений, вызвавшие третий бум
искусственного интеллекта
Коты от Google
Эволюция распознавания изображений
Применение в медицине (лаборатория Сёно-сэнсэй)
Применение в медицине (выявление меланомы)
Применение в медицине (обнаружение рака)
Увеличение точности диагнозов
Насколько автоматизированные?
4.3. Применение нашумевшего ИИ
для автоматизированного вождения
Что нужно для реализации автоматизированного
вождения?
Процедура обучения автоматизированному
вождению
Что нужно для оценки местоположения и ситуации
Расследование причин в случае аварии
4.4. Примеры практического использования
разговорного ИИ
Что нужно, чтобы вести диалог с компьютером
Обладающий знаниями разговорный ИИ
Не обладающий знаниями разговорный ИИ
Три типа техники для генерации разговора
Как сделать разговор естественным?
4.5. Применение генетического алгоритма для
ономатопеи
Близкая людским сердцам ономатопея
Система, создающая ономатопею
Близкая людским сердцам ономатопея
Что происходит в процессе оптимизации
Устройство системы генерации ономатопеи
Получившаяся ономатопея
4.6. Примеры практического использования ИИ
в искусстве
ИИ в искусстве. Новеллы
Проекты ИИ для создания новелл
ИИ в искусстве. Картины
ИИ в искусстве. Музыка
ЗАКЛЮЧЕНИЕ