Как создать искусственный интеллект на компьютере

Обновлено: 06.07.2024

Материал подготовили эксперты компании Hey Machine Learning.

Машинное обучение и искусственный интеллект определённо являются технологическим прорывом. Приложения для подстановки лиц и их состаривания. Голосовые помощники, способные забронировать столик или заказать билет.

Решения, распознающие мерцательную аритмию и сердечный приступ. И это лишь то, что произошло буквально недавно. Популярность ИИ-технологий растёт, а значит, растёт и спрос на них. Это приводит к увеличению всего сообщества разработчиков и к появлению фреймворков ИИ, упрощающих обучение и работу.

Давайте разберёмся, что такое фреймворк. Фреймворк — это набор инструментов и стандартных реализаций для обеспечения более быстрой разработки какого-либо программного продукта. Его часто путают с библиотекой, которая же, в свою очередь, является набором стандартных реализаций, функций и структур данных, облегчающих решение какой-либо задачи.

Если перейти во вселенную метафор, то фреймворк — это как мастерская, в которой вы можете сесть и, например, собрать автомобиль или стул. Тогда с этой точки зрения библиотека — молоток.

Мы в Hey Machine Learning работаем с ИИ-фреймворками ежедневно, поэтому решили написать для вас статью о десяти самых известных из них. На основе собственного использования выделили их положительные и отрицательные стороны, а также добавили информацию о самом эффективном их применении. В первую часть обзора вошли Tensorflow, PyTorch, Keras, Darknet и XGBoost.

Статистика по фреймворкам с официальных аккаунтов на GitHub

TensorFlow — это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она была разработана командой Google Brain как продолжение закрытой системы машинного обучения DistBelief, однако в ноябре 2015 года компания передумала и открыла фреймворк для свободного доступа.

Как и большинство фреймворков глубокого обучения, TensorFlow имеет API на Python поверх механизма C и C ++, что ускоряет его работу.

TensorFlow имеет гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Это позволяет исследователям использовать самые современные МО-технологии, а разработчикам — создавать и развёртывать приложения на базе машинного обучения.

Платформа предоставляет интуитивно понятные высокоуровневые API-интерфейсы, например Keras, с быстрым выполнением, что обеспечивает немедленную итерацию модели и простую отладку. За счёт мультиплатформенности решение позволяет обучать и разворачивать модели в облаке и локально, независимо от используемого пользователем языка.

Если вам необходимо запустить модель машинного обучения на смартфоне или IoT-устройстве, то вам пригодится среда глубокого обучения с открытым исходным кодом TensorFlow Lite. Когда нужно создать и обучить МО-модель на JavaScript, а после развернуть её в браузере или на Node.js, то можно воспользоваться библиотекой TensorFlow.js.

Стоит отметить, что фреймворк постоянно развивается за счёт открытого исходного кода и огромного сообщества энтузиастов. Также за счёт его популярности есть множество уже решённых задач, что существенно упрощает жизнь новоиспечённым разработчикам.

Однако фреймворк не лишён недостатков. Компания Google известна своей любовью к созданию собственных стандартов, что коснулось и фреймворка. Например, если во время работы с TensorFlow в коде вылетает ошибка, то фреймворк не покажет пользователю конкретную строчку, спровоцировавшую её.

Почему так? Это связано с особенностью API TensorFlow, где все операции выполняются через класс tf.Session. В программировании есть две основные парадигмы — императивная и декларативная. В TensorFlow используется второй подход.

Рассмотрим очень грубый пример:

Если думаете, что c = 6, то спешу вас огорчить. На самом деле оно равно:

Это значит, что из-за декларативного подхода, вы не умножаете 2 * 3, а объявляете операцию, которая умножает 2 * 3.

Чтоб получить 6, необходимо выполнить операцию умножения чисел через сессию:

Теперь рассмотрим пример посложнее: сделаем вход не константным и будем использовать поэлементное умножение матриц.

Возьмём матрицы разных размеров, что должно привести к ошибке, потому что нельзя поэлементно умножить две матрицы разной формы.

Теперь даём на вход вектор из двух элементов и из трёх.

validArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [2] vs. [3] [[node mul_3 (defined at <ipython-input-66-0b219961c4c2>:4) = Mul[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](_arg_Placeholder_3_0_0/_7, _arg_Placeholder_4_0_1/_9)]] [[<> = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_7_mul_3", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]Ничего непонятно, но очень интересно.

Всё потому, что ошибка — внутри сессии.

Конечно, есть способы обезопасить себя от подобного, однако, например, в PyTorch такое вообще не возможно.

Ещё одна проблема TensorFlow, которую следует выделить, — фреймворк всегда забирает всю видеопамять. Если вы хотите его ограничить, то необходимо создавать файл конфигурации и явно указывать, что можно брать. Также фреймворк можно ограничить напрямую, например, позволить взять не больше 50% видеопамяти.

Из-за подобного поведения с памятью могут возникнуть проблемы в работе. Предположим, что в одном проекте множество различных моделей, одни из которых написаны на PyTorch, а другие — на TensorFlow. Если изначально мы создадим TensorFlow-модель и не ограничим её, то она использует всю видеопамять при том, что ей необходимо всего 0,5 ГБ, и в итоге на PyTorch-модели попросту не хватит места.

Отличный фреймворк для создания нейронных сетей, которые будут работать в продакшене.
Берёт на себя оптимизацию ресурсов для вычислений.
Огромное комьюнити.
За счёт популярности выше вероятность, что проблему, подобную вашей, уже решили.

Сложен в использовании и освоении.
Недружелюбный.
Необходимо постоянно контролировать используемую видеопамять.
Имеет свои стандарты.
Плохая документация.
У вас всегда есть пять способов решить задачу, но три из них deprecated, один не работает, а тот, который работает, — не задокументирован.

Проекты, которые используют фреймворк TensorFlow:

— система распознавания речи. — модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении. — предобученная нейронная сеть, используемая для решения задач обработки естественного языка.

PyTorch — это среда машинного обучения на языке Python с открытым исходным кодом, обеспечивающая тензорные вычисления с GPU-ускорением. Она была разработана компанией Facebook и представлена в октябре 2016 года, а открыта для сторонних разработчиков — в январе 2017 года. Фреймворк подходит для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.

Фреймворк предлагает динамические графы вычислений, которые позволяют обрабатывать ввод и вывод переменной длины, что полезно, например, при работе с рекуррентными нейронными сетями. Если коротко, то за счёт этого инженеры и исследователи могут менять поведение сети «налету».

За счёт глубокой интеграции фреймворка с кодом C++ разработчики могут программировать на C и C++ с помощью API-расширения на основе FFI для Python.

В отличие от TensorFlow, PyTorch менее гибок в поддержке различных платформ. Также в нём нет родных инструментов для визуализации данных, но есть сторонний аналог, называемый tensorboardX.

Однако, снова же, в отличие от TensorFlow, если при работе с PyTorch вылетает ошибка, то это конкретная недоработка в коде и система выделит вам именно ту строчку, которая её спровоцировала.

Также при развёртке сетей на GPU PyTorch самостоятельно займёт только необходимую видеопамять.

Имеет множество модульных элементов, которые легко комбинировать.
Легко писать собственные типы слоев и работать на GPU.
Имеет широкий выбор предварительно обученных моделей.

Вам придётся самостоятельно писать тренировочный код.
Плохая документация, то и дело будут попадаться функции и методы, документация которых существует исключительно на форумах сообщества и получена эмпирическим путём.

Проекты, которые используют фреймворк PyTorch:

— библиотека для обработки устной и письменной речи. — генеративная нейросеть для подмены деталей и свойств видеопотока. — алгоритм, который превращает пользовательские наброски в фотографии.

Keras — открытая среда глубокого обучения, написанная на Python. Она была разработана инженером из Google Франсуа Шолле и представлена в марте 2015 года.

Фреймворк нацелен на оперативную работу с нейросетями и является компактным, модульным и расширяемым. Подходит для небольших проектов, так как создать что-то масштабное на нём сложно и он явно будет проигрывать в производительности нейросетей тому же TensorFlow.

Keras работает поверх TensorFlow, CNTK и Theano и предоставляет интуитивно понятный API, который, по мнению наших инженеров, пока что является лучшим в своём роде.

Фреймворк содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, а также множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом.

Deeplearning4j использует Keras в качестве своего Python API и позволяет импортировать модели из Keras, а также через Keras из Theano и TensorFlow.

Удобен в использовании.
Лёгок в освоении.
Быстроразвивающийся фреймворк.
Хорошая документация.
Встроен в TF.

Проекты, которые используют фреймворк Keras:

— модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении — алгоритм для распознавания лиц в режиме реального времени и классификации эмоций и пола. — нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени.

Darknet — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на языке C с использованием программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA. Он быстрый, лёгкий и удобный в использовании. Также Darknet поддерживает вычисления на базе CPU и GPU.

Обученные веса Darknet хранит в формате, который может быть распознан с помощью разных методов на различных платформах. Однако это может стать проблемой, если вы решите натренировать модель на одном сверхмощном оборудовании, а затем использовать её на другом.

Так как фреймворк написан на C и не имеет другого API, то в случае, когда требования платформы или собственные предпочтения заставят обратиться к другому языку программирования, вам придётся дополнительно заморочиться над его интеграцией. К тому же он распространяется только в формате исходного кода, и процесс компиляции на некоторых платформах может быть несколько проблематичным.

Фреймворк не рекомендуется использовать для сложных проектов, разве что вам необходимо создать сверхбыстрый детектор объектов.

Кроме задач с обнаружением больше нигде не используется.
Не рекомендуется для больших проектов.
Плохая документация.

Проекты, которые используют фреймворк Darknet:

— нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени. — компактная нейронная сеть для обнаружения объектов.

XGBoost — это фреймворк с открытым исходным кодом, который предлагает систему градиентного бустинга для C++, Java, Python, R, Julia. Он разработан для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности.

Этот фреймворк относится не к глубокому обучению, как все вышепредставленные, а к классическому.

Изначально это был исследовательский проект Тяньцзи Чена и Карлоса Гестрина в составе Distributed [Deep] Machine Learning Community, но позже он был расширен и представлен публике на конференции SIGKDD в 2016 году, где произвёл фурор.

После своей презентации фреймворк лидировал в соревнованиях Kaggle и до сих пор остаётся фаворитом для решения большинства задач на платформе.

XGBoost фокусируется на скорости вычислений и производительности модели и подходит для решения задач регрессии, классификации и упорядочивания. Если данные можно представить в виде таблицы, то точность и производительность будут существенно выше, чем у DeepLearning-решений. Любимый инструмент Data Scientist-ов.

Фреймворк совместим с операционными системами Windows, Linux и OS X, а также поддерживает кластеры AWS, Azure и Yarn, хорошо работает с Flink, Spark.

Очень быстрый и удобный инструмент для тренировки моделей типа «дерево решений».
Точный.
Отлично подходит для проверки гипотез.

Так всё же, какой фреймворк к какой задаче лучше всего применить?

TensorFlow хорош для продвинутых проектов, таких как создание многослойных нейронных сетей. Может использоваться для распознавания речи, лиц, объектов и изображений, а также для работы с текстом.

PyTorch подойдёт в случае, когда вам необходимо обучить модели быстро и эффективно. Удобный для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.

Keras подходит для быстрого прототипирования. Хорош в кейсах, связанных с переводом, распознаванием изображений и речи.

Darknet подходит для небольших проектов. Хорошо работает в задачах обнаружения.

XGBoost может использоваться для решения задач регрессии, классификации, упорядочивания и пользовательских задач на предсказание.

Мы надеемся, что наша статья о топ-10 фреймворках для искусственного интеллекта расскажет вам что-то новое и полезное, а также поможет подобрать наиболее подходящее решение для вашего проекта.

Поверхностно, keras это надстройка над tf. А не отдельный фреймворк. Это как jquery для js.

только js это не фреймворк

Полностью согласен. Тока хотел тоже самое написать:)

Теоретически вы правы, однако на практике дела обстоят немного иначе.

Термин «фреймворк» является достаточно расплывчатым и может означать много разных вещей в зависимости от контекста. Фреймворком может называться всё, что используется при разработке приложений: библиотека, набор из множества библиотек, набор сценариев или любое программное обеспечение, необходимое для создания приложения.

Например, в Mac OS X фреймворк - это просто библиотеки, упакованные в пакет.

Keras действительно является надстройкой и, кстати, не толькоTensorFlow, но и CNTK и Theano. Он может считаться фреймворком, так как используется для создания полноценных решений типа Mask R-CNN и face_classification.

Также, когда дело касается решения задач распознавания изображений и машинного перевода, Keras всегда рассматривают как альтернативу TensorFlow и PyTorch, так как он удобен в использовании, лёгок в освоении и имеет хорошую документацию.

Хотите знать, как сделать искусственный интеллект искусственным? Прокрутите вниз, чтобы найти лучшие инструменты для создания искусственного интеллекта.

Выбор персонала для создания искусственного интеллекта:

Runway ML – простой инструмент без кода, который упрощает творческие эксперименты с моделями машинного обучения. Наш общий персонал выбирает.

Природа кода – эта интерактивная книга научит вас программировать генеративное искусство. Последняя глава представляет собой исключительное введение в искусство искусственного интеллекта с реальными примерами кода.

GANBreeder – скрестите два изображения, чтобы создать новые, используя GANBreeder. (Обратите внимание, что GANbreeder был переименован в ArtBreeder с несколькими моделями AI для управления фотографиями).

Magenta – исследовательский проект с открытым исходным кодом, изучающий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. (Требуются навыки программирования).

Обработка – гибкий программный блокнот и язык для обучения программированию в контексте изобразительного искусства. Включает p5js (обработка для JavaScript) и Processing.py (обработка для Python). [Обработка не использует ИИ, но является отличным инструментом для генеративного визуального искусства].

ml5.js – ml5.js нацелен на то, чтобы сделать машинное обучение доступным для широкой аудитории художников, творческих программистов и студентов через Интернет.

Лучшие ноутбуки для машинного обучения. Нас так часто спрашивают об этом, что мы написали целый пост, в котором сравнивали одни из лучших ноутбуков для глубокого обучения.

Изображения / картинки, созданные AI:

Deep Dream Generator – стилизуйте свои изображения с помощью улучшенных версий Google Deep Dream с Deep Dream Generator.

DeepArt.io – загрузите фотографию и примените различные художественные стили с помощью этого генератора изображений AI или превратите изображение в собственный портрет AI (также посмотрите DreamScope).

Visionist: загружайте и применяйте стили AI Art к своим фотографиям, включая абстрактные фильтры, вырезанные портреты и многое другое (iOS. Сделано в 3DTOPO Inc.).

GoArt – Создавайте фотоэффекты AI, которые делают ваши фотографии похожими на известные портретные картины с помощью этого генератора изображений AI. (Интернет, Android и iOS. Сделано Fotor).

Deep Angel – автоматическое удаление объектов или людей с изображений. (Интернет. Сделано в Массачусетском технологическом институте).

Google Deep Dream – репозиторий GitHub для реализации Google Deep Dream.

GANBreeder – объединяйте изображения вместе для создания новых изображений, создавайте гибридные порталы ИИ и создавайте новые дикие формы, которые раньше никогда не видели. (GANbreeder теперь называется ArtBreeder).

Рисование AI / Рисование AI:

AutoDraw – превратите свой эскиз в картинку с помощью этого компьютерного инструмента рисования AI.

AI Painter – превратите свои фотографии в картины с искусственным интеллектом или создайте абстрактное искусство с помощью этого генератора рисования нейронной сети.

Зарисовка! – Игра, в которой нейронная сеть пытается угадать, что вы рисуете. Рисуйте вместе с искусственным интеллектом и нейронными сетями с этим приложением Google Draw.

Sketch-RNN Demos – Рисуйте вместе с нейронной сетью.

Cartoonify – превратите свой портрет в нарисованный на компьютере мультяшный рисунок.

Наборы данных:

Слова и письмо:

GPT-2 – ведущая компьютерная языковая модель, созданная OpenAI.

Semantris – игры с ассоциациями слов, основанные на семантическом поиске.

Рукописный ввод с помощью нейронной сети – поиграйте с нейронной сетью, которая создает почерк в зависимости от вашего стиля письма.

Музыка / звук, созданный AI:

Magenta Studio – коллекция музыкальных плагинов, созданных на основе инструментов и моделей Magenta с открытым исходным кодом.

AI Duet – играйте на пианино, которое реагирует на вас.

NSynth Sound Maker – создавайте свои собственные гибридные звуки и инструменты.

MuseNet – создавайте 4-минутные музыкальные композиции с 10 инструментами и комбинируйте стили от кантри до Моцарта с помощью MuseNet (также доступно на GitHub).

Определение высоты звука – используйте предварительно обученную модель определения высоты звука, чтобы оценить высоту звука звукового файла через компьютерный микрофон.

Движение / танец, генерируемые ИИ:

– эксперименты PoseNet, проведенные с одним из самых знаменитых художников Америки.

Голос, генерируемый AI:

Набросок речи – Превратите реальное время = речь в анимированные рисунки.

Переводчик вещей – сфотографируйте что-нибудь, чтобы услышать, как это сказать на другом языке.

Визуализация данных, созданных AI:

Атласы активации – создайте доступный для изучения атлас функций, которые сеть изучила.

Что видят нейронные сети – визуализация слоев в нейронной сети Джина Когана. Также см. Визуализация функций с помощью Distill.

Визуализация многомерного пространства – визуализируйте, как работает машинное обучение.

t-SNE – Создавайте убедительные двумерные «карты» из данных с сотнями или даже тысячами измерений.

Учусь:

– Обучайте машину с помощью камеры, живите в браузере без кода.

Типография:

FontJoy – создавайте комбинации шрифтов с помощью глубокого обучения.

Карта шрифтов – выявляйте новые отношения между шрифтами с помощью машинного обучения.

GANs:

Зоопарк GAN – список названных GAN, обновляемый нерегулярно.

GANS Awesome Applications – Кураторский список GAN и демонстраций.

Библиотеки машинного обучения:

TensorFlow.js – библиотека для разработки и обучения моделей машинного обучения на JavaScript.

scikit-learn – один из самых популярных инструментов для интеллектуального анализа и анализа данных. Построен на NumPy, SciPy и matplotlib. Открытый исходный код, коммерческое использование (лицензия BSD).

Рекомендуемая литература: «Художник в машине»

Наш друг Артур Миллер считается авторитетом на стыке технологий и искусства. Недавно он опубликовал фантастическую книгу, в которой рассказывается, как художники используют ИИ. Чтобы углубиться и узнать больше, вы можете приобрести его на Amazon здесь:

Заключительные мысли:

Я думаю, что в наш век высоких технологий и повсеместной компьютеризации многие из вас задумывались о том, почему мы до сих пор не ведем с компьютером полноценного диалога? Да, есть Siri, Cortana, Google, но они созданы для решения конкретных задач и не слишком приспособлены даже для имитации живого общения. Более "продвинутые юзеры" вспомнят о нейронных цепях. Их можно запрограммировать на абсолютно любой набор действий, в том числе и на общение, но в домашних условиях, увы, это пока невозможно.

Я хочу рассказать о самом простом из известных мне способе сделать из своего ПК (или ПК, телефона, телевизора и всего дома - возможности ограничены только вашей фантазией) полноценного ассистента, наделенного подобием интеллекта и понимающего вашу речь.

Для этого нам понадобится, в первую очередь, программа, способная распознавать нашу речь, отвечать тоже голосом и при этом исполнять заданные команды.

Чтобы мои слова не казались рекламой конкретной программы, сразу замечу, что используемое мною ПО не является самым мощным, дешевым, лучшим и т.д. Это самая простая в освоении программа, которая прекрасно подойдет новичкам, поэтому речь пойдет именно о ней. Но я рекомендую, когда набьете руку, постепенно переходить на другие, более глубокие и функциональные программы, например, EventGhost.

Итак, для начала нам понадобится программа VoxCommando, микрофон и свободное время.

Я не буду здесь расписывать инструкцию по установке, русификации и настройке, эта информация, обычно дается вместе с программой. Кто ищет, тот всегда найдет.

Предположим, вы установили, настроили и адаптировали программу под себя. Что дальше?

Вы можете заметить, что программа работает по принципу обработчика событий. Как только происходит событие, которое Вокс способен воспринять, программа может выполнить любое заданное действие. Но, самое главное, она способна отлично понимать русскую речь и так же на русском языке отвечать вам.

С программой так же идет множество плагинов, которые позволяют значительно расширить функционал, а так же подключаться к другим устройствам.

Итак, начнем разбор.

Собеседник, информатор, органайзер.

Первое, чем я бы рекомендовал заняться - это созданием личности своего ассистента. Если задать стиль общения с самого начала, то, во-первых, дальнейшая работа будет интереснее, а во-вторых, выработается единый стиль для всех команд и действий.

Например, мои команды выполняет Алиса (имя выбрано мною). Все ее реплики, так или иначе, намекают на то, что ей не слишком нравится ее работа, но и жаловаться ей не на что, она более-менее счастлива. Да, я всегда помню, что это "понарошку", что я же и прописывал подобные фразы, но работать с личностью приятнее, чем с бездушным автоматом.

Поэтому, советую потренироваться и усвоить базовые принципы работы программы, обучая ее отвечать на вопросы "Кто ты?", "Как дела?" и т.п. Научите ее отвечать на приветствия и прощания. Проявите фантазию и творческий подход.

Не пытайтесь сразу же создавать сложные, многовариативные команды. В дальнейшем вы сможете усовершенствовать их, когда полностью освоите более сложные приемы.

Кроме того, обратите внимание на выбор голоса программы. Сегодня на русском языке существует более трех десятков голосов синтеза речи, как мужских, так и женских. Треть из них - имеют функцию настройки произношения отдельных слов. Думаю, такой ассортимент способен удовлетворить любые вкусы, от футуристическиг робо-голосов, до живых и эмоциональных вокалоидов.

В программе есть интересная функция - анимированная голова, неплохо имитирующая мимику. Полезных функций ненесет, только декоративные. При желании, можно сменить внешность персонажа.

Говорящий компьютер - это забавно, но хочется хотя бы какой-то ощутимой пользы. Не вопрос. Одна из самых полезных и простых функций - это информирование о погоде на сегодня или завтра.

Это возможно, благодаря плагину WUnder, который прекрасно работает в наших широтах, несмотря на свое заграничное происхождение.

Так выглядит окно плагина. Укажите свое местоположение. Программа подскажет вам ближайшие метеостанции, или вы можете выбрать место по карте.

Нажав кнопку "Pick Variables", вы увидите список всех данных, которые можно узнать с помощью плагина. Перетаскивая их в любую из пяти строк, вы можете скомбинировать любой набор информации и в дальнейшем просто вызывать его через команды самого плагина. Разумеется, их можно озвучить, причем в любой форме.

Например, моя Алиса отвечает на вопросы о погоде, выбирая один из шести шаблонов ответа, подставляя в них нужные данные из плагина, а так же различает запросы на сегодня/завтра, дни недели, время дня и проч.

Последнее на сегодня - это органайзер. В данной программе это реализовано через Гугл-Календарь. С помощью соответствующего плагина, вы можете добавлять новые задачи или мероприятия в календарь, проверять расписание/план дня на сегодня, завтра или любой другой день, а так же получать напоминания о том или ином событии заранее.

Это плагин календаря. Не буду останавливаться на настройках - их немного и они все просты. Опишу только механизм работы плагина.

Регулярно, через определенный промежуток времени, программа проверяет ваш календарь и устанавливает таймеры на ближайшие события. Точнее, немного раньше, как вы настроите.

Когда таймер срабатывает (Например, за час до начала мероприятия), Вокс генерирует событие, прикрепляя к нему данные о той записи календаря, которая вызвала это событие.

Вы же можете создать команду, которая будет реагировать на подобные события и напоминать вам о них.

Например, моя Алиса получает информацию за час до мероприятия и говорит мне примерно следующее: "Напоминаю, что через час начинается /название мероприятия/, /описание мероприятия/. Пожалуйста, не заставляйте меня потом упрекать вас в забывчивости или невнимательности." Опять же, все сказанное зависит только от вашей фантазии.

Еще одна функция - проверка планов на день.

По команде "Озвучь список дел на сегодня (завтра, вчера, пятницу и т.д.), Алиса зачитывает все записи календаря на указанный день.

На сегодня все. В следующем посте расскажу о функционале Умного Дома, а так же работе с программой через смартфон.

Если у кого-то возникнут вопросы о работе программы или реализации каких-либо функций, милости прошу в комментарии. Постараюсь ответить на все вопросы по темам этого поста.

Ссылки не даю, ибо не рекламы ради пишется пост.

Алиса, кластерная ядерная бомбардировка по населению Земли, пожалуйста

Забавно, схоронил. Потом попробую - отпишусь. Вика своими руками! Но.. Это же нифига не искусственный интеллект.. Искусственным он был бы, делая то что ты просишь без выполнения заранее заданых алгоритмов..

Организовать помещение и запилить Джарвиса. Забавно конечно, но как-то странно для моей однушки.

Но мне нужен искусственный интеллект, чтобы дочитать этот пост и хоть что-то из него сделать.

На самом деле было бы круто, чтобы у подобной программы была симуляция возможности выбора (ответа или действия, в зависимости от ситуации). Это ведь присуще ИИ. А еще обучить распознавать различные варианты голосовых указаний, например фразы: "я хочу кофе" и "сделай мне кофейку" были восприняты одинаково. В принципе во втором случае сложного ничего нет, просто потратить время на запись возможных вариантов приказа. Была бы классной возможность самообучения через интернет, например несколько пользователей подобных программ записывали обучение своих симуляторов ИИ в какой либо динамически изменяющийся файл, а программа на другом компьютере имела бы доступ к этому файлу и самообучалась.

Сделаю закладку, чтобы почитать потом, что об этом думает Вика. Осталось стать миллиардером и чтоб мандарин тебя похитил!

Есть кстати шикарнейший синтезатор речи - IVONA

натуральнее ее звучания я пока что не встречал

Решил попробовать, но ограничение в 40 команд убивает просто, не могли бы помочь решить данную проблему? Весь гугл перерыл ничего не нашел

Спасибо за статью!

скайнет на коленке без смс и регистрации

А есть такая штука для мака? Ну или будет ли это всё работать через вайнскин?

Супер. Большое спасибо автору. Вопрос: насколько легко переносить с одного устройства на другое, есть ли возможность синхронизировать настройки между разными устройствами?

Всё так не получится скинуть уже готовый и настроенный вариант программы для лиги лени?

Оп, а не было проблем с командами? Сделал все правильно, а прога понимает меня далеко не всегда и не с первого раза. Мик нормальный, проблем с речью нет. В чем может быть беда?

Привет, бро! Очень интересно рассказываешь. Планирую выделить пол него старенький ноут, гига 3 оперативки. Потянет, если только этим будет заниматься?

а более детальное описание настройки? к примеру про настройку "личности"? и про вариативность в ответах?

Подписался, очень интересно почитать про умный дом.

Еще и от разбирающейся в этом девушки.

Видимо я совершенно не умею искать, но не могли бы вы дать линк на "более 30 войспаков"? И если можно ещё один вопрос: в плагине о погоде при нажатии кнопки тест - выдаёт информацию, но при создании команды с макросом WUnder.GetCurrent при выполнении ничего не происходит, в чём может быть причина?

Получается как у медведя игрушечного, которого подарили дочке на день рождения. Он бодро отвечает на вопросы, рассказывает сказки интересуется как дела. Алиса просто более функциональна.

А можно ли её запрограммировать по команде отправлять что либо в сериалпорт? Прикрутить к ней ардуину как устройство вывода.

За день так надоедает говорить, что еще и разговаривать с компьютером совершенно нет желания.

На Линуксе кто-нибудь запустил?

Нейронную сеть научили практически идеально копировать человеческий голос

В прошлом году компания DeepMind, занимающаяся разработками технологий искусственного интеллекта, поделилась деталями о своем новом проекте WaveNet – нейронной сети глубинного обучения, использующейся для синтезации реалистичной человеческой речи. На днях была выпущена усовершенствованная версия этой технологии, которая будет использоваться в качестве основы цифрового мобильного ассистента Google Assistant.

Другой метод носит название параметрического TTS, и его особенностью является использование наборов параметров, с помощью которых компьютер генерирует нужную фразу. Минус метода в том, что чаще всего результат проявляется в виде нереалистичного или так называемого роботизированного звучания.

Пожалуй, самым большим ограничением системы WaveNet являлось то, что для ее работы требовалось наличие огромного объема вычислительной мощности, и даже при выполнении этого условия она не отличалась скоростью работы. Например, для генерации 0,02 секунды звука ей требовалось около 1 секунды времени.

В настоящий момент WaveNet может использоваться для генерации английских и японских голосов через Google Assistant и все платформы, где используется этот цифровой ассистент. Так как система может создавать особый тип голосов в зависимости от того, какой набор образцов был ей предоставлен для обучения, то в скором времени Google, вероятнее всего, внедрит в WaveNet поддержку синтезации реалистичной речи и на других языках, и в том числе с учетом их местных диалектов.

Речевые интерфейсы становятся все более и более распространенными на самых разных платформах, однако их явно выраженная неестественная природа звучания отталкивает многих потенциальных пользователей. Попытки компании DeepMind усовершенствовать эту технологию, безусловно, поспособствуют более широкому распространению таких голосовых систем, а также позволят улучшить пользовательский опыт от их использования.

Программирование искусственного интеллекта – мечта многих начинающих программистов. Мы собрали самую важную информацию, чтобы рассказать, как создают искусственный интеллект. Никаких скучных терминов — только факты.

Что скрывается за словосочетанием «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence), знает далеко не каждый. Большинство людей, вероятно, представляют себе ИИ как компьютер, который был запрограммирован на то, чтобы «думать» самостоятельно, принимать разумные решения и реагировать на раздражители. Эта идея не совсем верна. Никакой компьютер и никакая машина не могут действительно думать — потому что это требует наличия сознания, которого нет у «бездушной машины». Компьютер может делать только то, что скажет ему человек.

Кратко о программировании AI

Программирование искусственного интеллекта заключается не в обучении компьютера тому, как думать. Скорее, он будет запрограммирован так, чтобы обучаться и самостоятельно решать конкретные проблемы на основе своего опыта. Но и здесь речь идет не о собственном мышлении, а о подражании. Это также относится к решениям, которые принимает AI. Искусственный интеллект может взвешивать варианты, а затем делать выбор. Однако его выбор всегда будет исходить из тех параметров, которые были запрограммированы ранее.

Таким образом, искусственный интеллект может делать только то, что было предопределено для компьютера, но лучше, точнее и быстрее, чем человек. Кстати, если вы хотите научиться программировать, обратите внимание на нашу статью с советами для начинающих программистов.

Использование искусственного интеллекта

Искусственный интеллект уже используется во многих областях, например в сложных компьютерных играх и поисковых системах. При программировании AI важную роль играет комплекс дисциплин, а не только информатика или математика. Большое значение имеют философия, психология, неврология и лингвистика.

Искусственный интеллект разделяется на нейронный и символический (сильный и слабый). Первый пытается имитировать структуры и функции человеческого мозга. Последний ориентируется на соответствующую проблему и результат.

В повседневной жизни, например, искусственный интеллект программируется и используется в робототехнике. Он служит для управления производственными процессами или просто выполняет бытовые задачи. Искусственный интеллект также используется для визуализации. Самый популярный пример — распознавание лиц или отпечатков пальцев.

Еще один шаг в создании искусственного интеллекта — это системы, основанные на знаниях. Тогда в программу вводятся данные, связанные с программированием. Это позволяет искусственному интеллекту логично и самостоятельно давать ответы на заданные вопросы. Однако и эти «самостоятельные ответы» основаны только на тех знаниях, которыми изначально наделен искусственный интеллект.

Читайте также: