Как написать самообучающуюся программу

Простейшие самообучающиеся алгоритмы на языке «Автор»

К сожалению, все самообучающиеся алгоритмы достаточно сложны и объёмны. Логика самообучения алгоритма по-прежнему остаётся задачей программиста. Но, не смотря на это, я приведу пример классической задачи на самообучение.
Задача состоит в том, чтоб дать ответ, является ли заданное число простым. На первый взгляд ничего особенного. Но проблема заключается в том, что для того, чтобы дать правильный ответ, нужно найти заданное число в ряде простых чисел. Другого способа просто не существует. А этот ряд бесконечный. Разумеется, мы можем задать в памяти только ограниченный отрезок ряда, и получается, что как не крути, а заданное число может превышать ограничение. Конечно, вы скажите, что ряд легко продолжить. Да, вы абсолютно правы. Но с точки зрения оптимизации работы программы, по времени, неудобно каждый раз вычислять одно и тоже, а лучше сохранять массив простых чисел, каждый раз при дополнении его. Собственно в этом и заключается мера обучения этой классической задачи. С точки зрения классического программирования нам нужно организовать хранилище для содержания массива известных простых чисел, например в отдельном файле, или в базе данных. Но опираясь на возможность языка «Автор» вносить изменения программ в собственный код можно сделать такое хранилище прямо внутри кода программы.

Вся задача заключается в вызове функции «isProsto(n)» с заданным числом для анализа. Собственно в переменной «m» и содержится наше хранилище. Для замены команды в схеме алгоритма используется функция «f.setComand(pos,«m=<2,3>»);» которую нужно вызвать от объекта функции. Первым параметром нужно указать идентификатор узла с командой в граф-схеме алгоритма, которую(команду) следует заменить, а вторым объект команды (дерева операторов). Вторым параметром может быть и строка текста, которая неявно преобразится (распарсится). Для того, чтоб получить идентификатор узла воспользуемся тем фактом, что массив/хранилище находится на первом узле от начала алгоритма функции. Функция «f.Root()» вернёт идентификатор первого и последнего узла схемы, так сказать узел началоконца алгоритма. Из него(узла) можно перейти на, гарантировано, один, первый узел. А вот поднимаясь вверх из первого и последнего узла («f.Up(pos)») возможно получить множество (массив идентификаторов) узлов, которыми заканчивается алгоритм. Дело в том, что в конце алгоритма может располагаться условный оператор с ветвлением, ведущим в узел началоконца.
Посмотрим, во что превратилась наша функция после запуска программы.

В языке «Автор» также есть возможность использования меток, по которым можно найти идентификаторы соответствующих им узлов в схеме алгоритма. Каждая метка содержит номер, который должен быть уникальный в приделах функции.
Рассмотрим следующую задачу. В программах бывает так, что нужно выполнить какие-то сложные вычисления с константами, которые занимают время, и которые достаточно сделать только один раз, скажем при написании программы, чтоб не тратить время каждый раз при новом запуске на одни и те же вычисления. Посмотрим, как можно использовать возможность языка, трансформировать скрипт, для решения этой задачи.

В данном случае, программа, конечно же, выдаст на экран «2». Но посмотрим, как выглядит файл дубликат кода, из которого интерпретатор будит брать код программы, уже после первого запуска.

Конечно же, всё можно организовать и по другому, в зависимости от сложности задачи. Я просто хотел продемонстрировать перспективы, которые открываются с возможностью программ изменять собственный код.
Также в языке есть особая системная функция «Spirit();», которая само удаляется при первом своём исполнении. Она принимает имя функции и аргументы к ней. Так что получается, что указанная функция вызовется только однажды и от этого не останется никаких следов.

Эта программа выведет на экран «k=200» и вот во что превратится.

Источник статьи: http://habr.com/ru/post/277145/

Примеры лучших программ с искусственным интеллектом (ИИ)

На фоне постоянных новостей о прибыльном машинном обучении много ли реальных примеров искусственного интеллекта вы знаете?. Столько побед приписывают самообучающимся алгоритмам, что уже и непонятно, где реально работающие инструменты, а где вымысел гуманитариев. Мы решили немного приоткрыть завесу тайны.

Когда-нибудь, вероятно, ИИ обеспечит всем нам светлое будущее, а пока это не более, чем набор продвинутого ПО.

В этой статье мы собрали лучший в мире софт с AI-составляющей (по мнению сообщества softwaretestinghelp.com).

Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта

Основные функции такого ПО включают машинное обучение, распознавание речи и голоса, виртуальный помощник. Для определения лучших представителей ИИ был отобран ряд основных критериев.

Распространённость.
Простота внедрения.
Эффективность в использовании.
Перспектива дальнейшего развития.

ИИ в сочетании с машинным обучением используется для предоставления пользователям необходимой эффективности и упрощения (в том числе удешевления) бизнес-процессов.

Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта

Google Cloud Machine Learning Engine

Тип: машинное обучение
Платформа: GCP Console
Суперфича: тренировка алгоритмов на ваших данных с управлением
Цена вопроса: $0,49 за час «обучения»

Azure Machine Learning Studio

Тип: машинное обучение
Платформа: браузерная
Суперфича: модель внедряется в качестве удобного веб-сервиса
Цена вопроса: бесплатно

TensorFlow

Официальный сайт: tensorflow.org

Тип: машинное обучение
Платформа: компьютеры, кластеры, Android/iOS, CPU/GPU/TPU
Суперфича: широкий охват от новичков в ИТ до экспертов
Цена вопроса: бесплатно

H2O AI

Официальный сайт: h2o.ai

Тип: машинное обучение
Платформа: распределение в памяти, программирование R&Python
Суперфича: имеется функциональность AutoML
Цена вопроса: бесплатно

Cortana

Тип: виртуальный ассистент
Платформа: Windows, Android/iOS, Xbox OS
Суперфича: управление «умным домом» и платформой
Цена вопроса: бесплатно

IBM Watson

Официальный сайт: ibm.com/watson

Тип: система вопросов-ответов
Платформа: SUSE Linux Ent.Server 11, OS Apache Hadoop fmw
Суперфича: море извлечённых алгоритмов из небольших данных
Цена вопроса: бесплатно

Salesforce Einstein

Тип: CRM-система
Платформа: облачная система
Суперфича: автоматические управление данными и их подготовка
Цена вопроса: индивидуальный прайс

Infosys Nia

Тип: машинное обучение, чатбот
Платформа: компьютеры на Windows/Mac, веб
Суперфича: позволяет собирать данные и автоматизировать процессы
Цена вопроса: индивидуальный прайс

Amazon Alexa

Тип: виртуальный ассистент
Платформа: Fire OS, Android/iOS
Суперфича: управляет «умным домом»
Цена вопроса: бесплатно в сервисах Amazon

Google Assistant

Официальный сайт: assistant.google.com

Тип: виртуальный ассистент
Платформа: Android/iOS, KaiOS
Суперфича: двусторонний разговор с управлением сервисами
Цена вопроса: бесплатно

Всё указанное — лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта. Софт уже доступен на рынке и готов к внедрению в вашей компании в Москве.

Azure Machine Learning Studio и H2O будут наиболее простыми инструментами в бизнесе. Изучите свои возможности.

Виртуальный помощник Google Assistant доступен на русском языке, в отличие от Alexa и Cortana. Все они одинаково хорошо помогают в рутинных задачах и делах — присмотритесь к ним для автоматизации звонков, календаря и так далее.

Был ли у вас опыт работы в ПО, где присутствуют алгоритмы искусственного интеллекта? Доверяете ли вы подобным решениям автоматизации или предпочли бы машинам живых сотрудников? Мы с удовольствием подскажем и поможем с выбором программных решений для предпринимателей и руководителей производств.

Источник статьи: http://www.zeluslugi.ru/info-czentr/stati/primery-iskusstvennogo-intellekta-programmy

Как создать искусственный интеллект?

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является. математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.

В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от Валерия Турова, где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию – желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.