Meet the algorithm that can learn “everything about anything”

[nedo]

Sumar: Cercetatori de la Institutul Allen pentru AI(Artificial Intelligence/Inteligenta Artificiala) au construit un sistem capabil sa se invete multiplele fatele ale unui grup extins de concepte prin cautarea si analizarea motoarelor de cautare folosind un program de procesare al limbajului natural si technici de recunoastere vizuala.

Cele mai recente avansari in cercetarea inteligentei artificiale sunt uimitoare, multumita in parte abundentei de date disponibile pe internet. Am discutat cum procesul de "invatare adanca(deep learning) ajuta la creearea unor sisteme capabile de auto-educare si rezultate foarte exacte pentru sarcini precum analiza sentimentelor si recunoastere faciala dar si modele ce pot rezolva probleme de geometrie si algebra, prevedea daca o stiva de farfurii se va rasturna si (de la echipa ce a creeat Google's word2vec) intelege un intreg paragraf de text

(Multumim lui Oneasum, un comentator fregvent, pentru ca ne-a atras atentia asupra acestor proiecte

Unul din proiectele mai interesante este un sistem numit LEVAN care este prescurtare de la Learn EVerything about Anything(invata tot despre orice), si a fost creeat de catre un grup de cercetatori de la "Institutul Allen pentru Inteligenta Artificiala" din cadrul Universitatii din Washington.Unul din ei, Carlos Guestrin, este de asemenea si co-fondator si CEO unui start-up pe domeniul stiinta datelor, numit GraphLab. Ceea ce este foarte interesant la LEVAN este ca nu este nici supervizat de catre oameni, dar nici nu este ne-supervizat(ca multe systeme de invatare adanca), ci, ceea ce creeatori lui numesc "supervizat de catre internet(webly supervised)".

Asta inseamna ca, in esenta, LEVEN foloseste paginile web de pe internet, pentru a invata tot ceea ce are nevoe sa stie. El cauta in "Google Books Ngrams" pentru a invata prase comune asociate cu un anumit concept, apoi cauta acele fraze in depozitele de imagini cum ar fii Google Images, Bing si Flickr. De exemplu, LEVEN stie acum ca "box categoria grea", "ring de box" si "Ali boxeaza" fac toate parte din conceptul mai larg numit "box" si stie cum arata fiecare din ele.

Si mai impresionant este faptul ca deoarece LEVEN foloseste atat text cat si referinte vizuale pentru a se invata concepte, este capabil sa invete si cand cuvinte sau fraze au acelasi inteles. Deci in timp ce, de exemplu, ar putea invata ca "Mohandas Gandhi" si "Mahatma Gandhi" sunt ambele sub concepte ale conceptului "Gandhi", el va invata de asemenea, dupa analizarea unui numar suficient de imagini, ca sunt aceeasi persoana.

Pana acum, LEVAN a dezvoltat modele pentru 150 de concepte diferite si mai mult de 50.000 de sub concepte, si a adnotat mai mult de 10 milioane de imagini cu informatii despre ce contin si ce se intampla in imaginile respective. Site-ul proiectului permite explorarea rezultatelor fiecarui concept si downloadarea acestoc modele.

Conform unei prezentari recente a unuia din creeatori sai LEVAN a fost gandit pentru a rula bine pe serviciul cloud web al Amazon - inca un semn despre cat de repede se dezvolta domeniul AI. Cunostintele de Stiinta a Calculatoarelor si matematicii sunt in continuare unul din obstacolele accesibilitatii AI-urilor, dar acestea pot fi partial rezolvate prin SDK-uri, API-uri si alte metode de abstractizare a complexitatii. Totusi antrenarea modelelor AI poate necesita o cantitate mare de putere de procesare, ceva ce este diponibil cu usurinta pentru firmele precum Facebook si Google, dar pentru usery de zi cu zi ar putea fi mutate in the cloud.

Sursa in engleza.

Toate linkurile din interiorul acestui post fac trimitere catre pagini in limba engleza.

Edited May 27, 2014 by nedo

[Che]

Cum as putea sa invat programare AI de la zero la avansat -> expert ?

Cartile de AI mi se par prea avansate si complicate si nu stiu, dar cred ca presupun ca nu te iau de la zero ci ca trebuie deja sa stii cam 30-40% deja din ceea ce te invata ele.

Eu as vrea ceva de la zero, adica asta face asa, asta asa, asta formeaza asa etc. totul pas cu pas.

[nedo]

Din pacate programarea inteligentelor artificiale nu o poti invata fara sa stii in prealabil foarte multa matematica si sa ai o baza solida de algorimica, deoarece multe din transformari, reguli, procese, au la baza relatii matematice destul de complexe. Si eu vroiam sa fac asta, mereu mi-am dorit sa imi scriu propria retea neurala, dar cand m-am uitat printr-o retea neurala simpla, nu am inteles mare lucru.

Deci daca poti, invata matematica, si algoritmica, dupa asta o sa poti sa te apuci si de AI.