Читаем Журнал «Компьютерра» № 3 от 24 января 2006 года полностью

О компанииВы утверждаете, что современная компьютерная архитектура непригодна для создания разумных машин. Однако в то же время вы являетесь сторонником функционализма, и вам, по идее, должно быть все равно, как устроена машина, если на выходе она дает нужный результат. Нет ли здесь противоречия? И можно ли все же использовать современные компьютеры для построения систем ИИ?

– Прошу прощения, если кого-то запутал. Я пытался сказать, что современный «компьютерный» подход к проблеме ИИ бесперспективен, это тупик. Если вы понимаете, как устроен неокортекс, то, конечно, можете эмулировать его с помощью современного железа и специального ПО. Но разработчики систем ИИ, как правило, поступают иначе. Так, говорят они, что тут у нас, компьютерное зрение? Ну давайте-ка сейчас сядем и быстренько запрограммируем это дело с помощью наших алгоритмов[Говорят, Марвин Мински когда-то обещал расправиться с системой компьютерного зрения за одно лето. Лето, как видим, несколько затянулось].

Мы в Numenta сейчас занимаемся проблемой распознавания образов. И вполне успешно. И мы используем стандартное железо, но вместо того, чтобы изобретать алгоритмы компьютерного зрения, мы построили модель запоминающего устройства коры головного мозга. Построенная нами система действительно работает, и я уже демонстрировал наши результаты в нескольких университетах.

Таким образом, за последний год в работе Numenta есть очевидный прогресс?

– Более чем. Я ведь пришел к идее решения проблемы ИИ со стороны биологии. Но когда я писал книгу, у меня еще не было понимания, как это все устроено математически. Я описывал некие структуры, но ничего не говорил о том, как их воссоздать, поскольку в тот момент и сам еще не знал, как это сделать. Но после того как книга была завершена, я и сооснователь Numenta Дилип Джордж (Dileep George; www.stanford.edu/~dil) разработали соответствующие математические модели и доказали их работоспособность. А затем мы основали компанию, чтобы привлечь к нашим разработкам как можно больше людей.

Доказали их работоспособность? Можно чуть поконкретнее?

– Пожалуйста. На сегодняшний день не существует ни одного алгоритма, ни одной системы, которые бы умели опознавать объекты. Вы не можете показать компьютеру картинку и «услышать» в ответ, что на ней изображено. Никто даже близко не подошел к решению этой проблемы.

Что сделали мы? На основе принципов, описанных в моей книге, и математического аппарата, который мы разработали после ее выхода, мы создали систему, научившуюся после определенной тренировки распознавать небольшие – 32х32 пиксела – изображения. Сейчас она умеет распознавать около восьмидесяти разных объектов. У этой системы пока нет практического применения – в конце концов, 32 пиксела это не очень-то много, – но любым другим способом задачу компьютерного зрения до последнего времени решить не удавалось (к тому же она довольно легко масштабируется). Люди, которые видели нашу систему в работе, вообще не могли понять, как мы это сделали.

Собственно, масштабируемость подобных решений и есть одна из задач Numenta. Мы работаем над инструментарием, который позволит создавать большие, хорошо масштабируемые практические приложения на базе технологии иерархической временной памяти (Hierarchical Temporal Memory, HTM). В центре нашего внимания находится инструментарий общего назначения, однако систему компьютерного зрения мы тоже совершенствуем, поскольку это хорошая демонстрация возможностей нашего подхода. Это не единственный тест, проведенный нами для проверки собственной правоты, но он очень эффектен и прекрасно работает.

А когда ожидаются практические приложения?

– Возможно, уже в нынешнем году. Сейчас в компании около десяти человек, а работа сделана процентов на 60–70. Конечно, мы не знаем, с какими проблемами еще придется столкнуться, поэтому точную дату выхода какого-то продукта я не назову. Но уже с февраля мы начинаем работать с несколькими исследовательскими лабораториями. Примерно в то же время к работе подключатся и наши бизнес-партнеры, которые будут создавать на базе нашей технологии собственные системы. Поэтому есть надежда, что о первых результатах вы услышите еще до конца года.

Стало быть, систему распознавания образов вы оставляете за собой?

– Да. Наш инструментарий очень гибок, поэтому партнеры будут применять его для решения собственных задач – например, для обработки информации или создания финансовых приложений. Мы же сосредоточимся на проблеме компьютерного зрения и еще паре направлений.

На чем сейчас работает софтверная модель, построенная в Numenta?

Перейти на страницу:

Похожие книги

Внутреннее устройство Microsoft Windows (гл. 1-4)
Внутреннее устройство Microsoft Windows (гл. 1-4)

Книга посвящена внутреннему устройству и алгоритмам работы основных компонентов операционной системы Microsoft Windows — Windows Server 2003, Windows XP и Windows 2000 — и файловой системы NTFS. Детально рассмотрены системные механизмы: диспетчеризация ловушек и прерываний, DPC, APC, LPC, RPC, синхронизация, системные рабочие потоки, глобальные флаги и др. Также описываются все этапы загрузки операционной системы и завершения ее работы. B четвертом издании книги больше внимания уделяется глубокому анализу и устранению проблем, из-за которых происходит крах операционной системы или из-за которых ее не удается загрузить. Кроме того, рассматриваются детали реализации поддержки аппаратных платформ AMD x64 и Intel IA64. Книга состоит из 14 глав, словаря терминов и предметного указателя. Книга предназначена системным администраторам, разработчикам серьезных приложений и всем, кто хочет понять, как устроена операционная система Windows.Названия всех команд, диалоговых окон и других интерфейсных элементов операционной системы приведены как на английском языке, так и на русском.Версия Fb2 редакции — 1.5. Об ошибках просьба сообщать по адресу — general2008@ukr.net.

Дэвид Соломон , Марк Руссинович

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Компьютерная обработка звука
Компьютерная обработка звука

Возможности современных программ и компьютеров, а также их относительная доступность по цене позволяют выполнять серьезную работу по обработке звукового материала – в том числе и профессиональную – не только на специализированной звуковой рабочей станции в студии звукозаписи, но и на персональном компьютере, в домашней студии.В книге, которую вы держите в руках, рассмотрены основные методы обработки звука при помощи персонального компьютера, совместимого с IBM PC. Приводится подробное описание их использования на примере наиболее распространенных в России программ обработки звука, работающих под управлением операционной системы Microsoft Windows: Sound Forge, WaveLab, SAW Plus 32, Samplitude 2496, Cakewalk Pro Audio, а также программы ведения нотной записи Finale 98.

Александр Петрович Загуменнов

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru.Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Роман Зыков

Карьера, кадры / Прочая компьютерная литература / Книги по IT