-
Как роботы распознают препятствия в тумане
Туман — один из самых сложных факторов, с которыми сталкиваются робототехнические системы, особенно автономные автомобили, дроны и промышленные машины, работающие на открытом воздухе. Для человека туман снижает видимость, и даже при хорошем зрении мы теряем способность различать объекты на расстоянии. Для роботов ситуация аналогична, только вместо глаз у них — камеры, лидары, радары и другие…
-
Мультимодальные модели: объединение текста, звука и изображения
Современный искусственный интеллект уже давно перестал ограничиваться обработкой текста или изображений по отдельности. Следующим этапом эволюции машинного обучения стало появление мультимодальных моделей — систем, способных воспринимать и анализировать сразу несколько типов данных: текст, звук, изображение, видео, а в перспективе и другие сигналы. Такая интеграция позволяет алгоритмам лучше понимать контекст, делать более точные выводы и взаимодействовать…
-
Как ИИ учится «думать» пошагово
Современные системы искусственного интеллекта уже умеют писать тексты, распознавать изображения и управлять роботами. Однако долгое время им не хватало одного важного качества — способности рассуждать. Машины могли выдавать ответы, но не понимали, как именно они к ним пришли. В последние годы исследователи сосредоточились на развитии у ИИ навыка пошагового мышления — способности анализировать задачу, делить…
-
Алгоритмы оптимизации: Adam, RMSProp и их конкуренты
В машинном обучении и особенно в обучении нейронных сетей центральное место занимает процесс оптимизации. Именно он определяет, как модель будет корректировать свои веса, чтобы минимизировать ошибку предсказания и повысить точность. От выбора оптимизатора зависит, насколько быстро и стабильно сеть обучится, а также сможет ли она избежать застревания в локальных минимумах. Сегодня существует множество алгоритмов оптимизации,…
-
Почему генеративные модели ошибаются в мелочах
Генеративные модели искусственного интеллекта поражают воображение. Они умеют писать тексты, создавать изображения, сочинять музыку и даже проектировать новые молекулы. На первый взгляд, кажется, что их интеллект почти не отличается от человеческого — настолько реалистичными бывают результаты. Однако при более внимательном рассмотрении обнаруживается странная закономерность: такие модели часто ошибаются именно в мелочах. Они могут идеально описать…
-
Как выбрать архитектуру нейросети под конкретную задачу
Выбор архитектуры нейросети — это один из самых важных этапов при создании системы искусственного интеллекта. От того, насколько точно модель соответствует специфике задачи, зависит не только её точность и скорость, но и устойчивость к ошибкам, а также возможность дальнейшего масштабирования. Универсальной схемы, подходящей под любые цели, не существует — разные задачи требуют принципиально разных подходов…
-
Квантовые нейросети: эксперимент или прорыв?
Идея объединения искусственного интеллекта и квантовых технологий звучит как сюжет из научной фантастики, но в последние годы она всё больше становится предметом реальных исследований. Квантовые нейросети обещают совершить революцию в обработке данных, решая задачи, которые традиционные компьютеры выполняют слишком долго или вообще не в состоянии решить. Однако вокруг этой технологии всё ещё много неопределённости —…
-
Как ИИ понимает контекст в текстах
Современные системы искусственного интеллекта уже давно перестали быть просто набором алгоритмов, механически обрабатывающих текст. Сегодняшние языковые модели способны не только различать слова, но и улавливать скрытые смыслы, эмоции и подтексты. Способность понимать контекст — это один из самых сложных и фундаментальных навыков, делающих искусственный интеллект по-настоящему «умным». Чтобы достичь этого уровня понимания, разработчики и исследователи…
-
Почему важно правильно нормировать входные данные
В современном мире искусственного интеллекта и машинного обучения именно данные играют решающую роль. Даже самая сложная нейросеть не сможет показать хорошие результаты, если подаваемая ей информация не подготовлена должным образом. Одним из ключевых этапов этой подготовки является нормализация входных данных — процесс приведения значений признаков к единому масштабу. На первый взгляд это может показаться технической…
-
Методы борьбы с предвзятостью в алгоритмах ИИ
Проблема предвзятости в искусственном интеллекте — одна из самых острых и сложных в современной цифровой науке. Алгоритмы, управляющие рекомендациями, кредитными решениями или даже системами распознавания лиц, всё чаще оказываются под прицелом критики из-за несправедливости и неравного отношения к различным группам пользователей. Причина этого не в злонамеренности технологий, а в том, что ИИ обучается на данных,…