Исследователь теории экономического роста Роберт Солоу однажды сказал: «вы можете видеть роботов везде, кроме статистики производительности». Это высказывание выглядит противоречивым, однако рост производительности стабильно замедляется от года к году. Безработица близка к рекордным минимумам, а занятость высока. Все это противоречит тому, что можно было бы ожидать, если бы революция роботов действительно случилась.

Однако нельзя отрицать замечательных успехов в различных областях искусственного интеллекта. Самым обсуждаемым примером является беспилотный автомобиль. Эта технология прошла долгий путь за короткое время, первые соревнования автономных машин (Darpa Grand Challenge) прошли в 2004 году. Конкурс стал отправной точкой для коммерческих проектов. Всего лишь 13 лет спустя автономные автомобили стали повседневной темой обсуждения в мире.

Все это делает парадокс высокой занятости и низкой производительности еще более озадачивающим. Однако есть несколько обоснований.

Подробнее о них по ссылке https://goo.gl/h7VXMq

#podcast

Законодательство в сфере высоких технологий пройдет проверку уже в ближайшем будущем, когда на дорогах начнут массово появляться беспилотные автомобили, пациентов будут диагностировать цифровые врачи, а роботы будут ухаживать за пожилыми людьми. Деликатность ситуации с законами кроется в соблюдении баланса между контролем и развитием.

Чтобы обсудить эти вопросы и узнать, как обстоят дела с законами о роботах в России, мы поговорили с учредителем АНО «ПравоРоботов», членом экспертного совета по цифровой экономике ГосДумы РФ Никитой Куликовым.

Ссылка на я.дзен https://goo.gl/S2KWM9

The Robot Podcast 002 - беседа с Никитой Куликовым, учредителем АНО "ПравоРоботов", членом экспертного совета по цифровой экономике ГосДумы РФ.

Зоотерапия стоит на вооружении у врачей для лечения амнезии. При этом лечении животные оказывают нужный терапевтический эффект в восстановлении пациента. Но сами по себе животные часто требуют ухода, не говоря уже о том, что их нужно кормить несколько раз в день, выгуливать и отводить к ветеринару. Поэтому появилась логичная идея использовать в подобной терапии вместо животных роботов.

Роботы Honda Asimo, Fujitsu HOAP-3 и NAO похожи на людей, что и облегчает их взаимодействие с окружающими. В исследовании, опубликованном в Journal of Pysical Agents, рассказывается о положительном опыте терапии с использованием этих роботов. Ученые проводили лечебные сеансы 4 типов:

— Включали музыку, которая как-то связана с прошлым этих пациентов. Например, играла музыка из детства, направленная на то, чтобы стимулировать эмоции.

— Физиотерапевтические процедуры: роботы показывали упражнения, а пациенты повторяли их, прямо как на уроках физкультуры в школе.

— Логико-языковые упражнения включали в себя вопросы, которые стимулировали когнитивные способности пациентов.

Возможно, вы слышали о завоевавшем популярность роботе Паро в виде пушистого детёныша гренландского тюленя и роботе-собаке Aibo. Помимо того, что эти роботы очень мило выглядят, они помогают пациентам. У людей, которые играли и контактировали с этими роботами, увеличивалась активность нейронов головного мозга. Но эти модели не практичны: так как их система закрыта, учёные и врачи не могут вводить в программу новые алгоритмы процедур и сеансов лечения.

Подробнее https://goo.gl/pm7KGn

В последнее время классическая рентгенография вытесняется цифровой, а к обработке оцифрованных данных привлекают системы искусственного интеллекта. Их преимущество в том, что они учатся выполнять анализ изображений гораздо быстрее человека. Врач физически не сможет изучить миллион снимков за всю свою жизнь, а нейросеть справится с таким объёмом за полгода-год.

В основе созданного в Стэнфорде ИИ под названием CheXNet лежит свёрточная нейросеть (CNN). Она содержит 121 слой и относится к так называемым глубоким нейронным сетям. Её ключевое отличие от более простых CNN состоит в том, что она способна обучатся с минимальным участием человека и, следовательно, исключительно быстро.

В любой нейросети первый слой – входной. Он принимает на вход какой-либо сигнал (в данном случае – оцифрованную рентгенограмму). Второй и последующий слои выполняют преобразования сигнала, выделение признаков и их анализ. Самый последний слой всегда служит для вывода. Он формирует на выходе какой-либо результат в заданном виде. У CheXNet это расшифровка рентгенограммы с указанием типа, локализации патологического процесса и оценкой его выраженности.

Уже сейчас CheXNet может помочь практикующим врачам, представляя анализы рентгенограмм в более информативном виде. На их основе он создаёт "тепловую карту" грудной клетки, на которой условными цветами выделяет зоны патологических процессов. Каждому соответствует свой цвет, и чем сильнее он выражены, тем более яркой будет выглядеть поражённая область.

Подробнее и с картинками https://goo.gl/ZZWSid

Подключайтесь к онлайн текстовой трансляции с Роботикс Экспо 2017 @roboview.

Я уже тут, и делюсь самым интересным, на мой взгляд.

На выставке познакомился с Павлом Фроловым (продюсер АО РОББО). РОББО – это международная школа робототехники, программирования и 3D-печати.

29 ноября Павел проводит бесплатный вебинар о внедрении в систему образования свободного аппаратного и программного обеспечения. Вебинар заинтересует в первую очередь педагогов и руководителей образовательных организаций.

Ссылка на регистрацию https://goo.gl/vc11Da

Кружки РОББО открываются по франшизе. Предпринимателям на заметку https://goo.gl/4xDdKs

Павел Фролов, кстати, сразу во время нашего знакомства добавился к нам в чат @robotics_chat. Можете смело задавать ему вопросы.

⁣Спешу поделиться ссылкой на бесплатный видео-курс с тестами https://ulearn.me/Course/AIML (распространяется по лицензии CC BY 3.0).

Смотреть можно без регистрации (видео можно смотреть на ютуб-канале https://goo.gl/NMG9uA)


Выборочно посмотрел разные разделы и убедился, что лектор объясняет понятным языком. К каждому видео есть слайды (ссылка под видео). Скорей всего, возникнут трудности, если вы не в ладах с математикой. Но кого это остановит? Уверен только не вас, друзья.

Ниже привожу ссылки на главы этого обширного курса и на отдельные части глав с примерами использования, а где-то с исходными кодами:

- История искусственного интеллекта

- Логика высказываний
Включает:
Устройство экспертных систем
Применение экспертных систем

- Логика предикатов
Включает в себя:
Пруверы и их применение (о том как через прувер доказали теорему замыкания Роббинса, которую не могли доказать 60 лет)

- Нечеткие множества
Включает в себя:
Пример отошений и отображений (лектор использует отсылку к магии, нежити и единорогам)

- Нечеткие вывод и арифметика

- Нечеткое управление
Включает в себя:
Исходные коды программ

- Персептроны
Включает в себя:
Исходные коды программ

- Метод обратного распространения ошибки
Включает в себя:
Метод градиентного спуска
Методы ускорения обучения

- Задача регрессии
Включает в себя:
Задача регрессии для калибровки манипулятора (интересный пример использования решения задачи регрессии для робота, который играет с человеком в шашки)

- Классификация и распознавание образов
Включает в себя:
Анализ и визуализация данных с помощью карты Кохонена

- Разное о нейронных сетях
Включает в себя:
Реализация нейронных сетей

- Генетические алгоритмы
Включает в себя:
Исходные коды программ

- Применение генетических алгоритмов
Включает в себя:
Об одной прикладной задаче (определение качества бензина)

Подкинули ссылку на stackoverflow со списком книг и курсов по машинному обучению и нейросетям.

Спасибо добрым людям за такую шикарную подборку https://goo.gl/HSBu3j

16 ноября в Пекине открылась международная конференция Baidu World. В этом году она прошла под девизом "Bring AI to Life", а основной темой выступлений стало повседневное использование систем искусственного интеллекта. Основатель и генеральный директор Baidu Робин Ли продемонстрировал три новинки в этой области - домашних роботов серии Raven. За счёт разноцветных пластиковых модулей роботы похожи на детский конструктор, но внешность игрушки скрывает мощный ИИ с развитыми интерактивными функциями.

В апреле 2017 года вышла DuerOS v.2.0, в которой была значительно улучшена система диалога. Это главное отличие Raven от других подобных устройств. Интересует вас погода сейчас или прогноз на завтра? Вызвать ли такси до запрошенного адреса? Проще говоря, DuerOS уточнит задание прежде, чем его выполнять, и предложит разные варианты.

Вдобавок, эта система действует на упреждение. К примеру, она может приглушить музыку пока вы беседуете с кем-то, или напомнить про оплату счёта, чтобы самой не лишится доступа в интернет. Если же вы хотите узнать время какого-то запланированного события, то она поинтересуется, нужно ли создать напоминание о нём. Иногда такая инициатива может раздражать, но ИИ быстро адаптируется к привычкам конкретного пользователя и становится действительно персональным помощником.

Подробнее https://goo.gl/Mp8dMB

29 ноября на Международной выставке роботов в Токио (IRE-2017) компания Toyota представит гуманоидного робота третьего поколения T-HR3. Это новейший представитель семейства Partner Robot, полностью контролируемый через систему виртуальной реальности.

Отдавать команды T-HR3 исключительно просто: он точно повторяет движения оператора, как в фильме "Аватар". Для этого человек облачается в шлем (HTC Vive) и перчатки виртуальной реальности. Так он контролирует движения кистей робота и видит словно его глазами.

Общая масса управляющей системы составляет 170 кг, а самого робота – 75 кг. При росте 154 см с ним удобно взаимодействовать другим людям. Связь между роботом и оператором осуществляется через помехозащищённый канал.

Созданная в Toyota система копирующих манипуляторов с силовой обратной связью получила название MMS (Master Maneuvering System). На стороне оператора она состоит из 29 модулей (Torque Servo Modules), разработанных при участии Tamagawa Seiki и Nidec Copal Electronics.

Подробнее https://goo.gl/fDBLz7

T-HR3 от Toyota

​Искусственный интеллект научили избегать безвыходных ситуаций
https://goo.gl/WDHSsb

В Китае робот Xiaoyi прошёл экзамен на получение лицензии врача.

Экзамен NMLE (National Medical Licensing Examination), который сдавал робот, состоит из двух основных частей:

1) оценка практических навыков - cосредотачивается на способностях анализировать и решать проблемы, опираясь на знаниях о пациенте: анамнезе, объективном исследовании, инструментальных и лабораторных анализах.

2) оценка теоретических знаний - включает в себя вопросы по предметам, необходимым в практике врача.

Xiaoyi умен, однако внешне он похож на робота Pepper. Скорее всего, именно поэтому робота обещали использовать как консультирующую систему, а не самостоятельного доктора. По словам Liu Qingfeng'a, председателя iFlytek: "Он не предназначен для того, чтобы заменить докторов. Напротив, робот должен способствовать лучшему сотрудничеству между людьми и машинами для повышения эффективности".

Подробнее https://goo.gl/Cdv9PS