DRAKON.SU

Текущее время: Воскресенье, 22 Апрель, 2018 17:01

Часовой пояс: UTC + 3 часа




Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 2 ] 
Автор Сообщение
СообщениеДобавлено: Воскресенье, 12 Февраль, 2017 11:26 

Зарегистрирован: Воскресенье, 24 Февраль, 2008 15:32
Сообщения: 3622
Откуда: Москва
Язык ДРАКОН, когнитивная графика
и когнитивные технологии


Графика языка ДРАКОН является когнитивной графикой
Вот цитата из Википедии
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0 ... 0%BA%D0%B0

Цитата:
Когнитивная графика

Когнитивная графика — это совокупность приемов и методов образного представления условий задачи, которое позволяет либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения.


Методы когнитивной графики используются в искусственном интеллекте в системах, способных превращать текстовые описания задач в их образные представления, и при генерации текстовых описаний картин, возникающих во входных и выходных блоках интеллектуальных систем, а также в человеко-машинных системах, предназначенных для решения сложных, плохо формализуемых задач.

Профессор Д. А. Поспелов сформулировал три основных задачи когнитивной компьютерной графики:

1. создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление,

2. визуализация тех человеческих знаний, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания,

3. поиск путей перехода от наблюдаемых образов-картин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин.

Система линейных уравнений {\displaystyle {\begin{cases}x+2y=8\\3x-2y=32\end{cases}}} {\displaystyle {\begin{cases}x+2y=8\\3x-2y=32\end{cases}}} , например, может быть решена без привлечения математического аппарата.

Введём систему координат и построим два графика, уравнениями которых являются выражения, входящие в систему. Решение системы задается точкой пересечения прямых.

Литература

Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика / ред. Поспелов Д.А.. — М: Наука, 1991. — С. 192.


Цитата:
Когнитивные технологии

Информационные технологии, специально ориентированные на развитие интеллектуальных способностей человека. Характерным примером такой технологии является когнитивная компьютерная графика, позволяющая в пространственной форме представлять на экране компьютера не только различные геометрические фигуры, но и различные математические формулы. Такие представления развивают пространственное воображение человека и его ассоциативное мышление [110].

Примером когнитивной технологии является Интербилдинг — компьютерная технология диагностики, тренинга и мониторинга развития интеллектуальных способностей человека [116]

Цитата:
Генеральный директор Cognitive Technologies, член-корр. РАН Владимир Львович Арлазаров так формулирует основную цель компании на ближайшие годы:
«Организовывать информацию, необходимую для бизнеса таким образом, чтобы она была максимально доступной и полезной».


Цитата:
Когнитивные технологии в бизнесе

Сотрудники корпорации Microsoft написали для vc.ru колонку о том, как различные компании применяют когнитивные технологии в своём бизнесе. Авторы рассказали о реальных кейсах применения таких технологий и дали несколько рекомендаций тем, кто подумывает о внедрении алгоритмов искусственного интеллекта в своём проекте.

Понятие когнитивных технологий в широком смысле подразумевает частичное повторение функций человеческого мозга, ответственных за обработку и анализ информации, поступающей из внешнего мира. Сегодня этот термин чаще всего ассоциируется с различными приложениями, работающими на их основе: Prisma, Vinci, MSQRD, Microsoft Pix, FindFace.

Но, помимо этого, когнитивные технологии применяются в различных областях жизни: начиная от постановки медицинских диагнозов и заканчивая промо-сайтами по случаю выхода фильма.

Искусственный интеллект в медицине

Согласно исследованиям Deloitte, за последние два года более $1 млрд венчурных инвестиций были выделены на развитие когнитивных технологий, которые являются частью этого масштабного направления.

В Кремниевой долине этот тренд также не обошли стороной. Его яркий представитель — медицинский стартап MedWhat, разрабатывающий приложение для установки предварительного диагноза на основе технологий искусственного интеллекта.

Его история началась четыре года назад, когда исследователь медицинского факультета Стэнфордского университета Артуро Девеса решил основать свой стартап, чтобы решить проблемы с некачественным медицинским обслуживанием и его высокой стоимостью. В тот момент он принимал активное участие в запуске StartX, Стэнфордского бизнес-инкубатора, и в 2013 году приложение MedWhat было представлено на демо-дне, а в 2014 году команда получила первые инвестиции в размере $560 тысяч.

Основатели решили усовершенствовать приложение и внедрить в него когнитивную технологию голосового поиска. В феврале 2016 года стартап стал одним из десяти участников Microsoft Accelerator Seattle.


Приложение MedWhat способно не только собирать и структурировать медицинскую информацию из открытых источников, но и анализировать данные о каждом пациенте и его историю болезни. Именно этот итерационный процесс в приложении даёт ему значительное преимущество перед конкурентами.

«В будущем врач станет продуктом искусственного интеллекта. Мы хотим, чтобы медицинские знания были доступны всем, и в этом нам могут помочь "облачные" технологии», — комментирует Артуро Девеса.

Сейчас пользователь может получить советы по лечению как с помощью текстового запроса, так и с помощью голосовой команды. При этом приложение может ответить как помощью текста, так и с помощью его звукового воспроизведения. Изначально необходимо ввести некоторые данные о себе: пол, возраст, анамнез. После чего клиент получит общие рекомендации. В случае, если он введет симптомы, которые будут свидетельствовать о возможности серьёзного заболевания, MedWhat посоветует обратиться к врачу.

Приложение также способно интегрироваться с фитнес-браслетом и отображать информацию о нагрузках, сне, ходьбе и пульсе.

Биометрия в банках

Биометрическая аутентификация вместо стандартного введения паролей становится трендом последних нескольких лет. Ещё в начале 2016 года в газете The Wall Street Journal опубликовали статью о том, что в будущем технологии цифровой безопасности будут обходиться без паролей.

«С рациональной точки зрения и с учётом соотношения затрат и выгод, пользователям проще игнорировать многие рекомендации по безопасности, — говорит научный сотрудник Microsoft Кормак Херли. — Потому что сопутствующие неудобства не компенсируются за счёт преимуществ».

На самом деле ещё в 2015 году банк Wells Fargo разрешил эти стандартные противоречия между безопасностью клиентов и удобством использования приложения мобильного банка нестандартным способом: вместо обычных паролей в приложении теперь можно использовать биометрические данные.


Механизм мультимодальной биометрической аутентификации пользователей базируется на решении VoiceKey.OnePass, разработанном российской компанией ЦРТ («Центр речевых технологий»). В нём сочетается возможность распознавания лица и голосовая биометрия. Пользователь должен произнести цифры, появляющиеся на экране устройства в нужном порядке, чтобы система верифицировала его.

Помимо повышения уровня безопасности технология помогает решать сразу несколько проблем клиентов и банков:

Люди часто забывают пароли от банковских приложений, что минимизирует их использование. В среднем, около 20−30% обращений в службы поддержки связано со сменой паролей, по оценкам Gartner.
При подтверждении входа в мобильный банк с помощью смартфона получать пароль в SMS неудобно, так как необходимо покинуть приложение, запомнить пароль, вернуться обратно и ввести его.
«В первые пятнадцать лет существования интернета пароли были эффективным средством защиты, но сейчас нам требуется другое решение», — комментирует вице-президент Wells Fargo Сесил Уотсон.

Именно благодаря этому проекту Wells Fargo получила в середине 2016 года премию Most Innovative Feature Award, которую вручают в рамках Barlow Research's 2016 Monarch Innovation Awards.

На российском рынке также существуют примеры внедрения когнитивных технологий в банковской сфере — например, кейс VisionLabs и «Лето Банка». В отделениях банка установлено более 40 тысяч камер и используется система распознавания лиц клиентов — VisionLabs Luna. Она в режиме реального времени выбирает из видеопотока лучший снимок лица каждого клиента и обрабатывает его. Решение позволяет распознавать эмоции клиентов, выявлять наиболее лояльных из них, контролировать работу персонала, а также противодействовать мошенничеству.

Другие кейсы применения когнитивных технологий

Помимо приведенных выше кейсов, существует множество сценариев применения когнитивных технологий в различных областях. Ниже — примеры уже реализованных проектов.

Игры, искусство и развлечения

Маркетинговое агентство Campfire разработало сайт, на котором можно погрузиться в мир телесериала «Изгой» о молодом мужчине, пытающемся всю жизнь понять, почему с ним происходят сверхъестественные вещи. С помощью когнитивных технологий и камеры устройства можно видеть происходящее, открывая или закрывая глаза.

Eyevapor позволяет в режиме реального времени взаимодействовать с 3D-анимацией и создавать интерактивный перфоманс.
Echoes of the Tsunami — проект, вызывающий глубокие эмоции. Он создан в память о жертвах цунами, которые произошли 26 декабря 2004 года в Южной и Юго-Восточной Азии. Открывая глаза, вы будете видеть пострадавшие побережья в момент, когда море было спокойным, закрывая глаза — слышать, что происходило в момент природного катаклизма.

В проекте Eye Click Donation, используя глаза и движения головы, можно ощутить на себе, как живут люди с прогрессирующими нейродегенеративными заболеваниями, и пожертвовать средства на их лечение.

Маркетинг и продажи

ModiFace позволяет женщинам создавать свой образ и подбирать макияж в режиме онлайн. В том числе, они разработали проект виртуальной реальности для косметического бренда Slate NYC.

Сервис EmoVu CloudSync позволяет отслеживать уровень эмоциональной вовлеченности в видеоролики компаний. Их клиенты — Nestle, Unilever, YouTube, Fox и многие другие компании.

Совместный проект Mars и Affectiva для выявления эмоций потенциальных покупателей и предсказания вероятности покупки.

Ключевая мысль, которой можно руководствоваться, заключается в том, что когнитивные технологии повторяют особенности работы мозга человека и способны частично, а в дальнейшем возможно и полностью заменить его когнитивные функции.

Приведённые выше примеры — это лишь малая часть того, на что способны современные когнитивные технологии. Поэтому именно сейчас самое время использовать преимущества этого тренда для развития компании.


Вернуться к началу
 Профиль  
 
СообщениеДобавлено: Воскресенье, 12 Февраль, 2017 12:50 

Зарегистрирован: Воскресенье, 24 Февраль, 2008 15:32
Сообщения: 3622
Откуда: Москва
http://www.computerra.ru/78397/ibm-syna ... computing/
Цитата:
Джон Келли пишет, что современные люди сталкиваются с постоянным ростом объёмов информации. Если раньше казалось, что это благо, помогающее развитию общества, то сейчас стало вполне очевидно: чем больше данных, тем больше проблем.

Мы попросту не успеваем вникнуть в интересующие нас вопросы как следует. Поэтому люди часто принимают необдуманные решения, ознакомившись только с одной точкой зрения. За недостатком времени анализ новых данных откладывается, а затем они вспоминаются уже как проверенная информация.

Директор может разгрузить себя, поручив большую часть обработки данных секретарю, ассистентам и даже целому штату аналитиков. Обычным людям всё сложнее противостоять давлению инфосреды. Когнитивные компьютерные технологии способны помочь в будущем как руководителям крупных компаний, так и обывателям. Умный поиск, семантический анализ, распознавание образов, прокладка маршрута с учётом пробок и оценка состояния водителя в фоне — это всё только начало.

Среди действующих когнитивных систем наиболее известен суперкомпьютер IBM Watson с программой искусственного интеллекта, созданной под руководством Дэвида Феруччи в рамках проекта DeepQA. Этот суперкомпьютер обыграл в 2011 году двух чемпионов в викторине Jeopardy. В ролике ниже приводятся пояснения о работе его алгоритма и необычной структуре использованной базы данных.

Как и в случае с победившим Каспарова суперкомпьютером Deep Blue, для IBM это была лишь демонстрация возможностей. Реальная область практических применений будет совершенно иной.
Специалисты компании рассчитывают в ближайшие двадцать лет создать компактную или даже носимую систему, имитирующую работу миллиардов нейронов и триллионов синапсов. Применений для неё найдётся масса — как в гражданском, так и в военном секторе.

Общественности говорят в основном о медицинских аспектах применения. К примеру, указывается, что с помощью такого электронного ассистента слабовидящие люди смогут не только лучше ориентироваться, но и жить более полноценной жизнью. У здорового человека мозг обрабатывает терабайты графических данных ежедневно, и заменить функции зрительной коры не сможет ни один носимый компьютер классической архитектуры.

Основная проблема целой отрасли в том, что архитектура компьютеров и базовые подходы к программированию сформировались в ту пору, когда на ЭВМ решали довольно узкий круг прикладных математических задач. Они были вычислительно сложными, а их постановкой занимался штат опытных программистов.

От современных компьютеров требуется гораздо больше. Всевозможные «умные устройства» должны большей частью самостоятельно получать и успевать обрабатывать массу разнородных данных. Результат требуется выдавать через дружественный интерфейс, чтобы помочь человеку в его повседневной жизни или просто развлечь его.
Для этого компьютерная техника должна постоянно развиваться в направлении «очеловечивания» и всё больше опираться на алгоритмы самообучения. Иными словами – как можно точнее копировать суть работы мозга, сохраняя запредельную скорость обработки числовых данных.
Компания IBM при поддержке Корнеллского университета и DARPA уже многие годы разрабатывает такой искусственный мозг. До сих пор в научном мире нет единого мнения о многих аспектах функционирования неокортекса. Поэтому задача не состоит в том, чтобы воссоздать на массиве транзисторов работу коры головного мозга в деталях. Скорее есть понятное желание сотворить на базе компьютерных технологий нечто работающее похожим образом. Требуется не более быстрый автомат, а гибкая вычислительная система, хотя бы частично проявляющая свойства мышления живых организмов.

Значимых успехов в этой области удалось достичь в прошлом году: тогда с помощью второго по мощности суперкомпьютера из списка Топ-500 сымитировали работу ста триллионов синапсов. Конечно, эмуляция происходила с большой долей условности, а скорость обработки сигналов была оценена в полторы тысячи раз ниже, чем у реальной группы нейронов.

Более быстрая и точная имитация работы всего нескольких нейронов по-прежнему требует десятков тысяч процессорных ядер.
В IBM Research стараются научить компьютеры не просто считать быстрее, но и проявлять отдельные элементы мыслительного процесса. По мнению исследователей, компьютеры будущего не должны слепо следовать алгоритму, как это было до сих пор. Они станут учитывать множество второстепенных факторов, свой прошлый опыт и будут даже немного колебаться в принятии решений — совсем как человек.

Агентство перспективных оборонных научно-исследовательских разработок США щедро финансирует связанную с этой инициативой программу SyNAPSE (Системы нейроморфной адаптивной масштабируемой пластичной электроники). Её главная цель — обеспечить компьютеры теми способностями, которые у человека пока ещё развиты лучше.

Особенно это касается восприятия, умения принимать решения в условиях жёсткого дефицита достоверных данных и придумывать нестандартные выходы из ситуаций, в которых не приходилось бывать прежде.
Интерес DARPA вполне понятен.

Сегодня управляемые операторами БПЛА уже показали свою эффективность. Осталось убрать операторов и связанные с ними задержки в передаче управляющих команд, чтобы Пентагон получил более совершенные и самодостаточные образцы боевой авиации.

В IBM Research убеждены, что так называемые когнитивные вычислительные системы найдут самое широкое применение и вскоре полностью изменят наши представления о компьютерной технике, которая до сих пор базируется на архитектуре фон Неймана.

Впервые о проекте открыто заговорили в 2008 году. Через год коллектив IBM Research отчитался о завершении подготовительного этапа — так называемой «фазы 0», на которой был сформулирован план исследований и решены общие вопросы.

К 2011 году был завершён первый этап проекта, заключавшийся в разработке фундаментальной архитектуры вычислительных блоков, эмулирующих работу нейронов. Ключевым требованием была масштабируемость архитектуры, поскольку от отдельных групп нейронов по мере роста доступной вычислительной мощности требовалось переходить к имитации работы целых отделов коры головного мозга.

Сегодня коллектив IBM Research говорит о новых успехах. Команде удалось провести объёмное исследование под названием «крупномасштабное корковое моделирование». Оно было сфокусировано на таких особенностях работы мозга, как сверхнизкий уровень энергопотребления и высочайшая плотность хранения данных. По результатам длительного эксперимента был создан новый алгоритм, позволяющий моделировать работу мозга более точно и ценой меньших затрат.

На его основе под руководством ведущего специалиста Дхармендра Модха был разработан язык программирования, ориентированный на создание приложений для когнитивных вычислений. Дальнейший этап — создание полноценной среды разработчика, поддерживающей весь цикл программирования — от проектирования до отладки и развертывания нового поколения приложений, способных частично имитировать свойства мозга. В конце неделе IBM представит свои разработки на Международной совместной конференции по нейронным сетям в Далласе.


Вернуться к началу
 Профиль  
 
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 2 ] 

Часовой пояс: UTC + 3 часа


Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: Google [Bot] и гости: 1


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Вся информация, размещаемая участниками на конференции (тексты сообщений, вложения и пр.) © 2008-2018, участники конференции «DRAKON.SU», если специально не оговорено иное.
Администрация не несет ответственности за мнения, стиль и достоверность высказываний участников, равно как и за безопасность материалов, предоставляемых участниками во вложениях.
Powered by phpBB® Forum Software © phpBB Group
Русская поддержка phpBB