Команда ученых, философов и инженеров сформировала Centre for the Study of Existential Risk (CSER) в Кембриджском университете в Великобритании. Она будет изучать различные аспекты жизни людей, включая новые технологии, способные привести к вымиранию человечества. Ключевым из них является возможность создания искусственного интеллекта, который имеет теоретический потенциал к уничтожению человечества. Актуально, вспоминая этого робота. Читать далее... [...]

Международная команда ученых из университета Техаса в Далласе (UTD) разработала новый вид искусственных мышц на основе углеродных нанотрубок – пустых цилиндров, созданных из слоя обычного углерода. Несмотря на то, что размер этих нанотрубок в 10 тысяч раз меньше толщины человеческого волоса, они способны поднимать вес, в 100 000 раз превосходящий их собственный, а это означает [...]

О том, что уже пора купить искусственную елку, многие задумываются заранее, а другие вспоминают о такой покупке только лишь за пару дней до Нового года. На сегодняшний день нет дефицита, как было много лет назад, а потому проблема только одна … Читать далее →

В век высоких технологий каждый год лесные красавицы понемногу вытесняются искусственными елками. Поскольку в ежедневном обиходе искусственные елки намного практичнее и удобнее, экологически чище и гораздо наряднее и несколько красивее своих натуральных прототипов. Ни один ребенок и ни один взрослый … Читать далее →

Передо мной предстала задача анализа большого количества информации и выявления закономерностей. И первое, что пришло в голову — построить математическую модель с помощью нейронной сети.

Поскольку данные для анализа формируются в php и мне этот язык сейчас ближе всего, то искалась библиотека с интерфейсом для php. В связи с этим мне порекомендовали FANN (Fast Artificial Neural Network) — открытое программное обеспечение для построения сетей. У этого решения есть апи для 15 языков, так что почти каждый сможет выбрать что-то для себя.

Пример. Распознавание языка текста на странице

Для примера возьмем задачу легкую, но недалекую от нашей реальности и от серьезных задач. Допустим есть 1000 документов, на 3-х разных языках. Пусть это будут французский, английский и польский. Наша задача научить нейронную сеть распознавать язык документа. Для этого мы используем самый простой частотный механизм. Но тем не менее его результаты неплохи. Его суть в том, что у каждого языка с разной частотой в тексте встречаются одни и те же символы. Мы подготавливаем 3 больших куска текста для каждого из языков (английский, французкий, польский), посчитаем для каждого символа частоты. Эти данные мы передадим в нейронную сеть, с указанием какой набор частот принадлежит каждому из языков. Дальше нейронная сеть все сделает сама.

Читать дальше →