-
Кибернетика эмоций: можно ли смоделировать чувства
Вопрос о том, способен ли искусственный интеллект действительно чувствовать, давно перестал быть философским. Сегодня ученые всерьез исследуют возможность моделирования эмоций в машинах, пытаясь соединить рациональные алгоритмы с человеческой эмоциональностью. Эта новая область науки получила название «кибернетика эмоций» — дисциплина на стыке нейронаук, психологии и информатики, изучающая, как можно формализовать, воспроизвести и использовать эмоциональные реакции в…
-
Зачем роботам зрение на основе событийных камер
Современные роботы становятся всё более самостоятельными, но для того чтобы эффективно взаимодействовать с окружающим миром, им нужно «видеть». Камеры стали глазами машин, однако классические видеосенсоры имеют серьёзные ограничения. Они фиксируют изображение с определённой частотой кадров, что приводит к избыточной информации и потере быстродействия в динамичных сценах. Решением этой проблемы стали событийные камеры — принципиально новый…
-
Почему роботы-уборщики плохо ориентируются в темноте
Современные роботы-уборщики стали неотъемлемой частью бытовой техники. Они самостоятельно прокладывают маршрут, объезжают мебель, запоминают планировку квартиры и даже возвращаются на базу для подзарядки. Однако многие пользователи замечают, что ночью или при выключенном свете такие устройства начинают вести себя странно: теряют ориентацию, сталкиваются с предметами или бесконечно кружат на одном месте. На первый взгляд это кажется…
-
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…
-
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…
-
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,…
-
Как шум в данных помогает улучшить обучение нейросетей
Искусственный интеллект и особенно нейронные сети всё чаще становятся центральной технологией современной цифровой эпохи. Они управляют рекомендациями на платформах, распознают речь, переводят тексты и анализируют медицинские снимки. Однако за каждой успешной моделью стоит огромный объём данных, а также многочисленные методы, позволяющие сделать обучение более эффективным. Один из таких методов — добавление шума в данные, на…
-
Границы автоматизации: что пока неподвластно машинам
Современные технологии стремительно меняют облик нашей цивилизации. Роботы управляют заводами, искусственный интеллект пишет тексты, диагностирует болезни и даже создает произведения искусства. Кажется, что автоматизация способна заменить человека во всём. Однако, несмотря на огромный прогресс, существует множество сфер, где машины по-прежнему бессильны — не из-за технических ограничений, а из-за самой природы человеческого разума, эмоций и восприятия…