Thực đơn
trang chủMạng xã hội

Viết II. Cách tạo ra trí tuệ nhân tạo cảm xúc

Câu hỏi chính dành cho nhà phát triển là chọn ngôn ngữ nào để tạo AI? Chúng ta sẽ xem xét các ngôn ngữ phổ biến được sử dụng để tạo ra AI.

Chỉ cần tên "trí tuệ nhân tạo" có thể gây nhầm lẫn và gieo rắc nhiều nỗi sợ hãi cho cả người bình thường và lập trình viên tầm thường. Nhiệm vụ thực sự phức tạp và những ví dụ đẹp mắt được minh họa là kết quả của hàng nghìn dòng mã. Với tất cả sự sáng tạo này trí tuệ nhân tạo có thể trở thành một nhiệm vụ rất thực tế và trong một số trường hợp, thậm chí còn đơn giản. Nhiều dự án yêu cầu kiến ​​thức nâng cao về AI cũng như ngôn ngữ lập trình.

LISP

Tổ tiên của các ngôn ngữ lập trình mà trí tuệ nhân tạo bắt đầu được tạo ra là LISP. LISP nổi bật bởi tính linh hoạt trong sử dụng và dễ dàng mở rộng chức năng. Việc có khả năng tạo nguyên mẫu và thiết lập macro nhanh chóng đã tiết kiệm rất nhiều thời gian và mang lại rất nhiều lợi ích cho AI.

LISPđã trở thành một ngôn ngữ phổ quát có thể giải quyết tốt các nhiệm vụ tương đối khó và dễ. Nó có một hệ thống chất lượng cao và tiên tiến hướng đối tượng, điều này cho phép chúng tôi đảm nhận một trong những vị trí dẫn đầu trong việc phát triển AI.

Java

Ưu điểm lớn nhất của ngôn ngữ là tính linh hoạt của nó, trong số những ưu điểm khác:

  • tính minh bạch của việc sử dụng và viết mã;
  • khả năng dễ dàng chuyển chương trình;
  • hỗ trợ dự án dễ dàng.

Đối với người mới bắt đầu, một lợi thế quan trọng của Java là có rất nhiều bài học trực tuyến miễn phí. Học Java thoải mái và thuận tiện nhất có thể đối với hầu hết sinh viên và người mới bắt đầu.

Trong số các tính năng của ngôn ngữ cần nhấn mạnh:

  • dễ dàng gỡ lỗi;
  • tương tác chất lượng cao giữa hệ thống tài nguyên máy khách và máy chủ;
  • dễ dàng xử lý các dự án quy mô lớn.

Khi tạo dự án bằng Java, người dùng sẽ phải đối mặt với giao diện hấp dẫn và dễ tiếp cận hơn, giao diện này luôn thu hút người xem.

Prolog

Tùy chọn này đề cập đến các ngôn ngữ tương tác hoạt động bằng hệ thống ký hiệu. Nó được sử dụng phổ biến trong các dự án đòi hỏi khả năng logic cao. Ngôn ngữ này có framework mạnh mẽ và thân thiện với người dùng, được sử dụng rộng rãi trong lập trình loại không phải số. Dựa trên Prolog bằng chứng về các định lý thường được tạo ra, sự tương tác với ngôn ngữ dễ hiểu của con người được thực hiện và được sử dụng để tạo ra các hệ thống đánh giá của chuyên gia.

Prolog đề cập đến các loại ngôn ngữ khai báo sử dụng hình thức hoặc nghĩa bóng " Suy nghĩ" AI đã đạt được danh tiếng tốt trong số các nhà phát triển nhờ các loại công việc cản trở tối ưu, thuật toán phân tích tích hợp, tính không xác định, v.v. Mọi thứ có thể tóm tắt như thế này: Prolog- một nền tảng đa chức năng để lập trình AI.

Python

Nó được sử dụng tích cực trong lập trình do cú pháp rõ ràng và cấu trúc ngữ pháp chặt chẽ, hợp lý của chương trình. Thiết kế thân thiện với người dùng cũng đóng một vai trò quan trọng.

Nó sử dụng nhiều thuật toán có cấu trúc, vô số khung gỡ lỗi và tối ưu hóa sự tương tác giữa mã hóa cấp thấp và cấp cao. Tất cả những ưu điểm trên mang lại ảnh hưởng cần thiết trong lĩnh vực tạo ra trí tuệ nhân tạo.

Lịch sử phát triển AI

Màn biểu diễn truyền thống bắt đầu trí tuệ nhân tạođã trở thành dự án UNIMATE, nhìn thế giới trong 1961. Trong buổi thuyết trình, một robot lần đầu tiên đã được sản xuất và bắt đầu được sản xuất ở quy mô công nghiệp. Robot được sử dụng trên dây chuyền sản xuất trong mối lo ngại " Động cơ chung" Val và các biến từ môi trường trình biên dịch mã đã được sử dụng để tạo. Tôi thích ngôn ngữ này do sự hiện diện của các cụm từ đơn giản, sự phản ánh của các lệnh trên màn hình và sự hiện diện của các hướng dẫn không yêu cầu giải thích thêm.

4 năm sau ( 1965) trí tuệ nhân tạo "Dendral" được ra mắt. Nhiệm vụ của hệ thống là xác định cấu trúc phân tử và nguyên tử của các hợp chất có nguồn gốc hữu cơ. Đã được sử dụng để viết LISP.

« Weizenbaum“Năm 1966, ông khởi động dự án Eliza, dự án lần đầu tiên liên quan đến việc thực hiện cuộc trò chuyện với robot. Mô hình nổi tiếng nhất là "Bác sĩ", cho phép bạn trả lời các câu hỏi dưới hình thức một nhà trị liệu tâm lý. Để thực hiện dự án, cần phải so sánh một số ví dụ về thành tựu kỹ thuật của thời đại họ. Eliza lần đầu tiên nhìn thấy thế giới trên SPLIP, nhưng Weizenbaum được thành lập để sàng lọc danh sách. Một lát sau, dự án được thiết kế lại cho nền tảng khác - LISP.

Loại robot di động đầu tiên là " Sheki", nó cũng dựa trên LISP. Logic của nhà thiết kế được xây dựng dựa trên việc giải quyết các nhiệm vụ và chuyển động được giao; để tương tác, nâng lên và hạ xuống cũng như bật và tắt đèn đều được sử dụng. Bằng cách sử dụng " Sheki“Có thể mở, đóng, di chuyển, v.v. Robot thậm chí còn có thể di chuyển với tốc độ tương đương với tốc độ đi bộ bình tĩnh của một người - 5 km/h.

Cuối cùng 15 năm Vô số phát minh đã được trình bày: “ Phủ kín"(robot bảo vệ)," động vật ăn thịt"(máy bay không người lái)," AIBO" (chó), " ASIMO"từ Honda và nhiều hãng khác. Xu hướng phát triển theo hướng này là điều đáng mong đợi trong tương lai gần và xa.

Mặc dù các lập trình viên có thể kiếm tiền bằng cách lập trình, nhưng AI hiện tại không phải là AI, bất kể giấy gói kẹo nào được treo trên chúng. Tùy chọn tôi đề xuất có thể giải quyết vấn đề này.

Theo kết quả nghiên cứu của mình, tôi đã ngừng sử dụng cụm từ “trí tuệ nhân tạo” quá mơ hồ cho bản thân và đi đến một công thức khác: một thuật toán để học tập, nghiên cứu và ứng dụng độc lập các kết quả tìm được để giải quyết mọi vấn đề có thể xảy ra.

AI là gì, đã có nhiều bài viết về điều này. Tôi đặt ra câu hỏi theo cách khác, không phải “AI là gì”, mà là “tại sao lại cần AI?” Tôi cần nó để kiếm thật nhiều tiền, sau đó để máy tính làm mọi thứ cho tôi mà bản thân tôi không muốn làm, sau đó chế tạo một con tàu vũ trụ và bay tới các vì sao.

Vì vậy, ở đây tôi sẽ mô tả cách làm cho máy tính đáp ứng được mong muốn của chúng ta. Nếu bạn muốn thấy ở đây một mô tả hoặc đề cập đến cách thức hoạt động của ý thức, sự tự nhận thức là gì, ý nghĩa của việc suy nghĩ hay lý trí, thì đây không phải là ở đây. Suy nghĩ không phải về máy tính. Máy tính tính toán, tính toán và thực hiện các chương trình. Vì vậy, hãy suy nghĩ về cách tạo một chương trình có thể tính toán chuỗi hành động cần thiết để hiện thực hóa mong muốn của chúng ta.

Nhiệm vụ của chúng ta được đưa vào máy tính dưới hình thức nào - thông qua bàn phím, qua micrô hoặc từ các cảm biến được cấy vào não - điều này không quan trọng, đây chỉ là vấn đề thứ yếu. Nếu chúng ta có thể buộc máy tính thực hiện các mong muốn được viết bằng văn bản, thì chúng ta có thể đặt cho nó một nhiệm vụ để nó tạo ra một chương trình cũng đáp ứng các mong muốn nhưng thông qua micrô. Phân tích hình ảnh cũng không cần thiết.

Tuyên bố rằng để AI được tạo ra có thể nhận dạng hình ảnh và âm thanh, các thuật toán như vậy ban đầu phải được đưa vào nó, cũng giống như tuyên bố rằng mọi người tạo ra chúng đều biết ngay từ khi sinh ra các chương trình đó hoạt động như thế nào.

Chúng ta hãy xây dựng các tiên đề:
1. Mọi thứ trên thế giới đều có thể được tính toán theo một số quy luật. (về lỗi sau)
2. Tính toán theo quy tắc là sự phụ thuộc rõ ràng của kết quả vào dữ liệu ban đầu.
3. Có thể tìm thấy bất kỳ sự phụ thuộc rõ ràng nào theo thống kê.
Và bây giờ là các tuyên bố:
4. Có chức năng chuyển mô tả văn bản thành quy tắc - để bạn không phải tìm kiếm những kiến ​​thức đã tìm thấy từ lâu.
5. Có chức năng chuyển vấn đề thành giải pháp (đây là sự thỏa mãn mong muốn của chúng ta).
6. Quy tắc dự đoán dữ liệu tùy ý bao gồm tất cả các quy tắc và chức năng khác.

Hãy dịch nó sang ngôn ngữ lập trình viên:
1. Mọi thứ trên thế giới đều có thể được tính toán bằng một số thuật toán.
2. Thuật toán luôn cho kết quả như nhau khi lặp lại dữ liệu gốc.
3. Nếu có nhiều ví dụ về dữ liệu nguồn và kết quả cho chúng, với thời gian tìm kiếm vô hạn, bạn có thể tìm thấy toàn bộ tập hợp các thuật toán có thể triển khai sự phụ thuộc của dữ liệu nguồn và kết quả này.
4. Có các thuật toán để chuyển đổi mô tả văn bản thành thuật toán (hoặc bất kỳ dữ liệu thông tin nào khác) - để không phải tìm kiếm các thuật toán được yêu cầu theo thống kê, nếu ai đó đã tìm và mô tả chúng.
5. Có thể tạo một chương trình đáp ứng mong muốn của chúng ta, dưới dạng văn bản hoặc giọng nói, miễn là những mong muốn này được hiện thực hóa về mặt vật lý và trong khung thời gian cần thiết.
6. Nếu bạn quản lý để tạo một chương trình có thể dự đoán và học cách dự đoán khi có dữ liệu mới, thì sau một khoảng thời gian vô hạn, chương trình đó sẽ bao gồm tất cả các thuật toán có thể có trong thế giới của chúng ta. Chà, nếu thời gian không phải là vô hạn để sử dụng thực tế và có một số lỗi, nó có thể buộc phải thực hiện các thuật toán của chương trình ở bước 5 hoặc bất kỳ thuật toán nào khác.

Và một điều nữa, IMHO:
7. Không có cách nào khác để học hoàn toàn độc lập và độc lập với một người, ngoại trừ việc tìm kiếm các quy tắc bằng vũ lực và kiểm tra thống kê chúng để dự đoán. Và bạn chỉ cần học cách sử dụng thuộc tính này. Đặc tính này là một phần trong cách thức hoạt động của não.

Những gì cần phải được dự đoán. Từ khi sinh ra, bộ não con người bắt đầu tiếp nhận một luồng thông tin - từ mắt, tai, xúc giác, v.v. Và mọi quyết định đều được đưa ra dựa trên dữ liệu nhận được trước đó. Bằng cách tương tự, chúng tôi tạo một chương trình có đầu vào thông tin mới một byte mỗi lần - luồng đầu vào theo từng byte. Mọi thứ nhận được trước đó đều được trình bày dưới dạng một danh sách liên tục. Từ 0 đến 255 thông tin bên ngoài sẽ được nhận và trên 255 chúng tôi sẽ sử dụng các điểm đánh dấu kiểm soát đặc biệt. Những thứ kia. Đầu vào cho phép bạn viết, chẳng hạn, kích thước số lên tới 0xFFFF. Và chính luồng này, hay đúng hơn là lượng thông tin được bổ sung tiếp theo, mà chúng ta cần học cách dự đoán, dựa trên dữ liệu nhận được trước đó. Những thứ kia. chương trình phải cố gắng đoán số tiếp theo sẽ được thêm vào là gì.

Tất nhiên, có thể có các tùy chọn khác để trình bày dữ liệu, nhưng với mục đích khi nhận được nhiều định dạng khác nhau làm đầu vào, chúng tôi chỉ cần đặt nhiều html khác nhau với các mô tả ở đó trước, đây là cách tối ưu nhất. Mặc dù các điểm đánh dấu có thể được thay thế bằng các chuỗi thoát nhằm mục đích tối ưu hóa nhưng chúng lại ít thuận tiện hơn để giải thích. (Ngoài ra, hãy tưởng tượng rằng mọi thứ đều ở dạng ASCII, không phải UTF).

Vì vậy, trước tiên, ngay từ khi mới sinh ra, chúng tôi đã chuyển tất cả các trang Internet có mô tả vào đó và phân tách chúng bằng một điểm đánh dấu văn bản mới - - để chiếc hộp đen này có thể học được mọi thứ. Tôi sẽ biểu thị các điểm đánh dấu bằng thẻ, nhưng người ta hiểu rằng chúng chỉ đơn giản là một loại số duy nhất nào đó. Sau khi một lượng dữ liệu nhất định đã trôi qua, chúng ta bắt đầu xử lý thông tin đến bằng cách sử dụng các dấu kiểm soát.

Khi nói đến dự báo, ý tôi là một thuật toán không chỉ biết những mẫu nào đã tồn tại mà còn liên tục tìm kiếm những mẫu mới. Và do đó, nếu bạn gửi chuỗi tới đầu vào của một chương trình như vậy
bầu trời màu xanh da trời
cỏ màu xanh lá
trần nhà …
, thì anh ta phải tìm ra cái gì đằng sau điểm đánh dấu theo màu của đối tượng được chỉ định trước đó và tại vị trí dấu chấm lửng, nó dự đoán màu sắc có khả năng xảy ra nhất của trần nhà.

Chúng tôi đã nhắc lại một số ví dụ cho anh ấy để anh ấy hiểu chức năng nào cần được áp dụng trong các thẻ này. Và bản thân màu sắc, tất nhiên, anh ta không nên phát minh ra mà phải biết về nó, đã độc lập nghiên cứu nó bằng cách tính toán các mẫu trong dự báo.

Khi thuật toán yêu cầu một câu trả lời, đầu vào của các bước tiếp theo là dự đoán của bước trước đó. Nhập dự báo tự động (tương tự với từ tự tương quan). Đồng thời, chúng tôi vô hiệu hóa chức năng tìm kiếm các chuỗi mới.

Một ví dụ khác, bạn có thể chỉ ra một câu hỏi sau điểm đánh dấu đầu tiên và câu trả lời ở điểm đánh dấu thứ hai, sau đó nếu thuật toán này cực kỳ thú vị, nó sẽ bắt đầu cung cấp câu trả lời cho ngay cả những câu hỏi phức tạp nhất. Một lần nữa, trong giới hạn của những sự thật đã được nghiên cứu.

Bạn có thể nghĩ ra nhiều thủ thuật khác nhau bằng cách sử dụng các điểm đánh dấu điều khiển được đưa vào đầu vào của cơ chế dự đoán và nhận được bất kỳ chức năng mong muốn nào. Nếu bạn cảm thấy nhàm chán khi đọc về cơ sở lý luận thuật toán cho thuộc tính này, bạn có thể cuộn đến các ví dụ sau bằng dấu kiểm soát.

Hộp đen này bao gồm những gì? Thứ nhất, điều đáng nói là không thể dự đoán một trăm phần trăm luôn và trong mọi tình huống. Mặt khác, nếu kết quả luôn cho ra số 0 thì đây cũng sẽ là một dự đoán. Mặc dù có lỗi hoàn toàn một trăm phần trăm. Bây giờ chúng ta hãy tính xác suất nào, số nào, số nào tiếp theo. Đối với mỗi số, số tiếp theo có khả năng xảy ra nhất sẽ được xác định. Những thứ kia. chúng ta có thể dự đoán nó một chút. Đây là bước đầu tiên của một hành trình rất dài.

Ánh xạ rõ ràng của dữ liệu đầu vào tới kết quả của thuật toán, điều này tương ứng với định nghĩa toán học của hàm từ, ngoại trừ việc định nghĩa thuật toán không phụ thuộc vào sự chắc chắn về số lượng và vị trí của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Ngoài ra một ví dụ, cho một dấu hiệu nhỏ: màu sắc của vật thể, chúng ta sẽ đặt nhiều dòng trong đó: xanh da trời, xanh cỏ, trắng trần. Đây hóa ra là một chức năng ánh xạ một-một cục bộ nhỏ. Và không quan trọng là trên thực tế, màu sắc thường không giống nhau - sẽ có những bảng khác ở đó. Và bất kỳ cơ sở dữ liệu nào chứa các thuộc tính được lưu trữ của một thứ gì đó đều là một tập hợp các hàm và ánh xạ các mã định danh đối tượng tới các thuộc tính của chúng.

Để đơn giản hóa hơn nữa, trong nhiều trường hợp, thay vì thuật ngữ thuật toán, tôi sẽ sử dụng thuật ngữ hàm, chẳng hạn như hàm một tham số, trừ khi có quy định khác. Và tất cả những đề cập như vậy cần được hiểu là khả năng mở rộng của các thuật toán.

Và tôi sẽ đưa ra một mô tả gần đúng, bởi vì... trên thực tế, tôi vẫn chưa thực hiện được tất cả những điều này... Nhưng tất cả đều hợp lý. Cũng cần lưu ý rằng tất cả các phép tính đều được thực hiện theo hệ số, không đúng hay sai. (có thể ngay cả khi nó được nêu rõ ràng là đúng và sai).

Bất kỳ thuật toán nào, đặc biệt là thuật toán hoạt động trên số nguyên, đều có thể được phân tách thành một tập hợp các điều kiện và chuyển đổi giữa chúng. Các phép toán cộng, nhân, v.v. cũng được phân tách thành các thuật toán con về điều kiện và chuyển tiếp. Và một toán tử kết quả khác. Đây không phải là một tuyên bố trở lại. Toán tử điều kiện lấy một giá trị từ đâu đó và so sánh nó với một giá trị không đổi. Và toán tử kết quả thêm một giá trị không đổi vào đâu đó. Vị trí của lần lấy hoặc lần gấp được tính toán tương ứng với điểm cơ sở hoặc so với các bước thuật toán trước đó.

Struct t_node ( int type; // 0 - điều kiện, 1 - kết quả kết hợp ( struct ( // toán tử điều kiện t_node* source_get; t_value* so_value; t_node* next_if_then; t_node* next_if_else; ); struct ( // toán tử kết quả t_node* dest_set ; giá trị t_giá trị* kết quả_giá trị );
Ngoài đỉnh đầu của tôi, một cái gì đó như thế này. Và từ những yếu tố như vậy thuật toán được xây dựng. Kết quả của tất cả các lý do, sẽ thu được một cấu trúc phức tạp hơn và đây là cách trình bày ban đầu.

Mỗi điểm dự đoán được tính toán bằng cách sử dụng một số hàm. Một hàm có một điều kiện gắn liền với nó để kiểm tra xem hàm đó có áp dụng cho điểm đó hay không. Phép nối chung trả về sai - không áp dụng được hoặc kết quả của phép tính hàm. Và dự báo dòng chảy liên tục là việc kiểm tra tuần tự khả năng ứng dụng của tất cả các chức năng đã được phát minh và tính toán của chúng, nếu đúng. Và cứ thế cho từng điểm.

Ngoài điều kiện áp dụng còn có khoảng cách. Giữa dữ liệu ban đầu và kết quả, khoảng cách này có thể khác nhau, với cùng một chức năng được áp dụng tùy theo điều kiện. (Và từ điều kiện đến điều kiện ban đầu hoặc điều kiện dự đoán cũng có một khoảng cách; chúng ta sẽ ám chỉ nó nhưng bỏ qua nó trong phần giải thích. Và khoảng cách có thể là động).

Với việc tích lũy một số lượng lớn các chức năng, số lượng điều kiện kiểm tra khả năng ứng dụng của các chức năng này sẽ tăng lên. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, các điều kiện này có thể được sắp xếp dưới dạng cây và việc cắt bỏ các tập hợp hàm sẽ xảy ra theo tỷ lệ phụ thuộc logarit.

Khi việc tạo và đo lường ban đầu của hàm diễn ra, thay vì toán tử kết quả, việc phân phối kết quả thực tế sẽ được tích lũy. Sau khi tích lũy số liệu thống kê, chúng tôi thay thế phân bố bằng kết quả có khả năng xảy ra cao nhất và đặt trước hàm bằng một điều kiện, đồng thời kiểm tra điều kiện để có xác suất tối đa của kết quả.

Đây là việc tìm kiếm các sự kiện đơn lẻ về mối tương quan. Sau khi tích lũy được một loạt các đĩa đơn như vậy, chúng tôi cố gắng kết hợp chúng thành các nhóm. Chúng ta xem xét điều kiện chung và khoảng cách chung từ giá trị ban đầu đến kết quả. Ngoài ra, chúng tôi kiểm tra xem trong các điều kiện và khoảng cách như vậy, trong các trường hợp khác khi giá trị ban đầu được lặp lại, kết quả không có sự phân bố rộng rãi. Những thứ kia. trong một số cách sử dụng thường xuyên nhất định, nó rất giống nhau.

Hệ số nhận dạng. (Ở đây có sự đồng nhất hai chiều. Nhưng thường thì nó là một chiều. Tôi sẽ suy nghĩ lại công thức sau.)
Số lượng của mỗi cặp XY được bình phương và tính tổng.
Chia cho: tổng các đại lượng bình phương của mỗi giá trị X cộng với tổng các đại lượng bình phương của Y trừ đi số bị chia.
Những thứ kia. SUM(XY^2) / (SUM(X^2) + SUM(Y^2) - SUM(XY^2)).
Hệ số này nằm trong khoảng từ 0 đến 1.

Và kết quả là điều gì sẽ xảy ra. Sử dụng các sự kiện có tần suất cao, chúng tôi tin rằng trong những điều kiện và khoảng cách này, những sự thật này là rõ ràng. Và những cái hiếm còn lại - nhưng tổng cộng sẽ có nhiều cái hơn những cái thường xuyên - có cùng lỗi như những sự thật thường gặp trong những điều kiện này. Những thứ kia. chúng ta có thể tích lũy cơ sở dự báo dựa trên những sự kiện riêng lẻ gặp phải trong những điều kiện này.

Hãy để có một nền tảng kiến ​​​​thức. Bầu trời thường trong xanh, đâu đó còn thấy rác quý hiếm vùng nhiệt đới có màu xám nâu đỏ thẫm. Và họ nhớ lại, bởi vì... Chúng tôi đã kiểm tra quy tắc - nó đáng tin cậy. Và nguyên tắc không phụ thuộc vào ngôn ngữ, dù là tiếng Trung hay tiếng nước ngoài. Và sau này, sau khi hiểu các quy tắc dịch thuật, sẽ có thể nhận ra rằng một chức năng có thể được tập hợp từ các ngôn ngữ khác nhau. Cần lưu ý rằng cơ sở tri thức cũng có thể được biểu diễn dưới dạng thuật toán - nếu giá trị ban đầu là như vậy và như vậy, thì kết quả là như vậy và như vậy.

Hơn nữa, nhờ liệt kê các quy tắc khác, chúng ta thấy rằng dưới những sự sắp xếp và điều kiện khác nhau, sự đồng nhất đã thấy sẽ xuất hiện. Hơn nữa, bây giờ chúng ta không cần phải thu thập một cơ sở lớn để xác nhận danh tính; chỉ cần thu thập hàng tá dữ kiện riêng lẻ là đủ và thấy rằng trong mười dữ kiện này, ánh xạ xảy ra theo cùng các giá trị như đối với hàm trước đó. Những thứ kia. chức năng tương tự được sử dụng trong các điều kiện khác. Thuộc tính này có nghĩa là trong mô tả chúng ta có thể mô tả cùng một thuộc tính với các biểu thức khác nhau. Và đôi khi thật dễ dàng để liệt kê chúng dưới dạng bảng trên các trang Internet. Và hơn nữa, việc thu thập thông tin về chức năng này có thể được thực hiện cho một số trường hợp sử dụng.

Có sự tích lũy các điều kiện và cách sắp xếp khác nhau có thể có liên quan đến các chức năng và người ta cũng có thể cố gắng tìm ra các khuôn mẫu trên chúng. Không hiếm khi các quy tắc lựa chọn tương tự nhau đối với các chức năng khác nhau, chỉ khác nhau ở một số thuộc tính (ví dụ: một từ xác định thuộc tính hoặc tiêu đề trong bảng).

Nói chung, chúng tôi đã tìm thấy rất nhiều hàm một tham số. Và bây giờ, giống như việc hình thành các sự kiện đơn lẻ thành các sự kiện có một tham số, giống như ở đây, chúng ta sẽ cố gắng nhóm các sự kiện có một tham số theo một phần điều kiện và một phần khoảng cách. Phần chung là một điều kiện mới và phần khác biệt là tham số thứ hai của hàm mới - hàm có hai tham số, trong đó tham số đầu tiên sẽ là tham số một tham số.

Nó chỉ ra rằng mỗi tham số mới trong các tham số đa tham số được tìm thấy có cùng độ tuyến tính giống như sự hình thành từ các sự kiện đơn lẻ thành các tham số đơn (tốt, hoặc gần giống nhau). Những thứ kia. việc tìm tham số N tỷ lệ thuận với N. Khi theo đuổi rất nhiều tham số, nó gần như trở thành một mạng lưới thần kinh. (Ai muốn hiểu sẽ hiểu.)

Các hàm chuyển đổi.

Tất nhiên, thật tuyệt vời khi chúng tôi được cung cấp nhiều ví dụ tương ứng, chẳng hạn như những đoạn văn nhỏ dịch từ tiếng Nga sang tiếng Anh. Và bạn có thể bắt đầu cố gắng tìm ra các khuôn mẫu giữa chúng. Nhưng trên thực tế, tất cả đều bị lẫn lộn trong dòng thông tin đầu vào.

Vì vậy, chúng tôi đã lấy một hàm và tìm ra đường dẫn giữa dữ liệu. Thứ hai và thứ ba. Bây giờ hãy xem liệu trong số họ, bất kỳ ai trong số họ, chúng ta có thể tìm thấy một phần chung của các con đường hay không. Hãy thử tìm các cấu trúc X-P1-(P2)-P3-Y. Và sau đó, tìm các cấu trúc tương tự khác, có X-P1 và P3-Y tương tự, nhưng P2 khác. Và sau đó chúng ta có thể kết luận rằng chúng ta đang xử lý một cấu trúc phức tạp, giữa đó có sự phụ thuộc. Và chúng ta sẽ kết hợp tập hợp các quy tắc tìm được trừ phần ở giữa thành các nhóm và gọi chúng là hàm chuyển đổi. Bằng cách này, việc dịch thuật, biên soạn và các thực thể phức tạp khác được hình thành.

Ở đây, hãy lấy một tờ giấy có văn bản tiếng Nga và bản dịch của nó sang một ngôn ngữ xa lạ. Nếu không có phần hướng dẫn thì việc hiểu các quy tắc dịch thuật từ những trang này là vô cùng khó khăn. Nhưng điều đó là có thể. Và cũng giống như cách bạn làm, điều này cần được chính thức hóa thành thuật toán tìm kiếm.

Khi tôi tìm ra các hàm đơn giản, tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu tìm kiếm chuyển đổi cho đến khi tôi có được bản phác thảo và hiểu rằng điều này cũng có thể thực hiện được.

Ngoài việc tìm kiếm thống kê các hàm, bạn còn có thể hình thành chúng từ các mô tả, sử dụng hàm chuyển đổi thành quy tắc - hàm đọc. Số liệu thống kê về việc tạo chức năng đọc ban đầu có thể được tìm thấy rất nhiều trên Internet trong sách giáo khoa - mối tương quan giữa các mô tả và quy tắc áp dụng cho các ví dụ trong các mô tả đó. Những thứ kia. hóa ra thuật toán tìm kiếm phải xem cả dữ liệu nguồn và các quy tắc được áp dụng cho chúng theo cùng một cách, tức là. mọi thứ phải được đặt trong một biểu đồ dữ liệu đồng nhất về các loại quyền truy cập. Từ nguyên tắc tương tự, chỉ ngược lại, có thể có các quy tắc chuyển đổi các quy tắc nội bộ thành các mô tả bên ngoài hoặc các chương trình bên ngoài. Và cũng để hình thành sự hiểu biết về hệ thống, những gì nó biết và những gì nó không biết - trước khi yêu cầu câu trả lời, bạn có thể hỏi xem hệ thống có biết câu trả lời hay không - có hoặc không.

Các hàm tôi đang nói đến trên thực tế không chỉ là một phần của thuật toán cần tìm mà có thể bao gồm một chuỗi các hàm khác. Ngược lại, đây không phải là một lệnh gọi thủ tục mà là một chuỗi các phép biến đổi, tương tự như cách Linux làm việc với các đường ống. Ví dụ, tôi mô tả đại khái việc dự đoán các từ và cụm từ cùng một lúc. Nhưng để có được dự báo chỉ có một ký hiệu, bạn cần áp dụng chức năng lấy ký hiệu này cho cụm từ này. Hoặc chức năng đã học cách hiểu các nhiệm vụ bằng tiếng Anh và các thông số kỹ thuật bằng tiếng Nga. Sau đó TK tiếng Nga->Dịch sang tiếng Anh->Thực hiện TK bằng tiếng Anh->Kết quả.

Các hàm có thể không cố định trong định nghĩa và có thể được xác định thêm hoặc xác định lại khi có thông tin bổ sung hoặc khi các điều kiện thường thay đổi - hàm dịch không phải là hàm cuối cùng và cũng có thể thay đổi theo thời gian.

Việc đánh giá xác suất cũng bị ảnh hưởng bởi sự lặp lại của một tập hợp trong các chức năng khác nhau - nó hình thành hoặc xác nhận các loại.

Cũng cần đề cập rằng khá nhiều tập hợp trong thế giới thực, chứ không phải các trang Internet, được sắp xếp theo thứ tự và có thể liên tục, hoặc với các đặc điểm khác của tập hợp, bằng cách nào đó cải thiện tính toán xác suất.

Ngoài việc đo lường trực tiếp quy tắc được tìm thấy bằng cách sử dụng các ví dụ, tôi giả sử sự tồn tại của các phương pháp đánh giá khác, giống như bộ phân loại quy tắc. Và có lẽ một bộ phân loại của những bộ phân loại này.

Nhiều sắc thái hơn. Dự báo bao gồm hai cấp độ. Mức độ của các quy tắc được tìm thấy và mức độ tìm kiếm các quy tắc mới. Nhưng việc tìm kiếm các quy tắc mới về cơ bản là cùng một chương trình với các tiêu chí riêng. Và tôi thừa nhận (mặc dù tôi vẫn chưa nghĩ kỹ) rằng mọi thứ có thể đơn giản hơn. Rằng chúng ta cần một mức 0 để tìm kiếm các thuật toán tìm kiếm khả thi với tất cả sự đa dạng của chúng, từ đó sẽ tạo ra các quy tắc cuối cùng. Hoặc có thể nó thậm chí là đệ quy đa cấp hoặc fractal.

Hãy quay trở lại với các điểm đánh dấu kiểm soát. Kết quả của tất cả những lập luận này về thuật toán, hóa ra là thông qua chúng, chúng ta yêu cầu hộp đen này tiếp tục trình tự và tạo ra một phép tính dựa trên một hàm được xác định bởi độ tương tự. Giống như làm điều đó như đã được hiển thị trước đây.

Có một cách khác để xác định hàm trong cơ chế này - đưa ra hàm thông qua định nghĩa. Ví dụ:
Dịch sang tiếng Anh bàn bàn
Trả lời câu hỏi màu trời màu xanh da trời
Tạo chương trình theo thông số kỹ thuật Tôi muốn trí tuệ nhân tạo ...

Việc sử dụng hệ thống này để giải quyết các vấn đề của chúng tôi bao gồm thuật toán sau. Chúng tôi mô tả định nghĩa của một mã định danh đặc biệt để mô tả các nhiệm vụ. Sau đó, chúng tôi tạo mô tả về nhiệm vụ và gán cho nó một mã định danh mới. Chúng tôi mô tả các hành động có thể chấp nhận được. Ví dụ (mặc dù không thực tế), bản thân các lệnh của bộ xử lý là mô tả từ Internet và các bộ điều khiển được kết nối với máy tính, có thể được điều khiển thông qua các cổng. Sau đó, chúng ta có thể hỏi hệ thống cần thực hiện hành động tiếp theo nào để đưa vấn đề đến gần hơn với giải pháp, đề cập đến nhiệm vụ bằng mã định danh. Và cũng thỉnh thoảng hỏi xem bạn có cần thêm thông tin nào cần thiết để tính toán thêm các hành động hay không - thông tin về kiến ​​​​thức chung hoặc về trạng thái giải quyết vấn đề hiện tại. Và chúng tôi lặp các yêu cầu hành động và yêu cầu thông tin vào một số vòng lặp bên ngoài. Toàn bộ sơ đồ này được xây dựng trên các định nghĩa văn bản và do đó có thể được khởi chạy bằng cách sử dụng các hàm thu được theo định nghĩa. Và lối thoát duy nhất là các lệnh - câu hỏi về tính đa xác suất của văn bản sẽ biến mất. Vấn đề về quy mô dự báo cần thiết hiện chưa được thảo luận - nếu có chức năng dự báo cần thiết và đầy đủ thì về mặt logic, nó sẽ hoạt động.

Nếu ai đó nhìn thấy ở AI không phải là cách giải quyết vấn đề mà là một số đặc điểm của con người, thì chúng ta có thể nói rằng hành vi và phẩm chất của con người cũng có tính toán và có thể dự đoán được. Và trong tài liệu có đủ mô tả về tính chất này hoặc tính chất kia. Và do đó, nếu chúng ta mô tả trong hệ thống những thuộc tính nào mà chúng ta muốn, thì nó sẽ mô phỏng nó theo hiểu biết tốt nhất của nó. Và nó sẽ tái tạo hành vi trung bình trừu tượng hoặc có liên quan đến một người cụ thể. Chà, hoặc nếu muốn, bạn có thể thử khởi động siêu trí tuệ - nếu bạn xác định được nó.

Bạn có thể dự đoán điều gì đó sẽ xảy ra sau một thời gian. Các vật thể chuyển động với tốc độ và gia tốc cũng như tất cả các loại thay đổi có thể có khác của một vật nào đó theo thời gian. Không gian cũng có thể được dự đoán. Ví dụ, bạn bước vào một căn phòng xa lạ, trong đó có một chiếc bàn với một trong các góc được phủ một tờ giấy. Bạn không nhìn thấy góc này, nhưng bạn có thể nhẩm đoán rằng rất có thể nó có hình chữ nhật giống với các góc khác (không được làm tròn) và màu sắc của góc này cũng giống như các góc khác. Tất nhiên, không gian dự báo có sai sót - đột nhiên góc bàn đó bị nhai và có vết sơn trên đó. Nhưng quá trình dự báo thời gian cũng luôn có sai sót. Gia tốc trọng trường trên trái đất không phải lúc nào cũng là 9,81 mà phụ thuộc vào độ cao so với mực nước biển và các ngọn núi gần đó. Và bạn không bao giờ có thể tạo ra những dụng cụ đo lường chính xác tuyệt đối. Những thứ kia. Dự báo không gian và các quá trình theo thời gian luôn xảy ra sai sót và các thực thể được dự đoán khác nhau có sai số khác nhau. Nhưng bản chất là như nhau - các thuật toán được tìm thấy theo thống kê.

Hóa ra việc dự đoán luồng byte của chúng ta cũng giống như dự đoán không gian thông tin. Nó mã hóa cả không gian và thời gian. Nếu bạn thấy một loại cấu trúc nào đó ở đó, hãy coi nó là một phần của chương trình. Phần chương trình này là một không gian được chiếu, giống như một cái bàn. Tập hợp các quy tắc để dự đoán cấu trúc này được hình thành bởi các quy tắc của cấu trúc này - giống như các biểu thức chính quy. Để xác định cấu trúc của các cấu trúc này, người ta tính toán dự đoán không phải một giá trị đơn lẻ mà là một tập hợp các giá trị hợp lệ. Tại thời điểm mô tả thuật toán, tôi vẫn chưa nhận ra vai trò riêng biệt của các cấu trúc trong đó nên chưa đạt được điều đó. Nhưng bằng cách thêm thuộc tính này, sự hiểu biết đầy đủ về bức tranh sẽ được hình thành và theo thời gian, tôi sẽ cố gắng viết lại nó. Xin lưu ý rằng theo cấu trúc, chúng tôi muốn nói đến khả năng mở rộng có điều kiện - nếu thuộc tính đó và thuộc tính đó có giá trị như vậy thì một gói thuộc tính khác sẽ được thêm vào.

Nói chung, mọi thứ có thể xảy ra trong thế giới của chúng ta đều được mô tả theo loại, cấu trúc, chuyển đổi và quy trình. Và tất cả các thuộc tính này đều tuân theo các quy tắc được tìm thấy nhờ dự đoán. Bộ não cũng làm điều tương tự, nhưng không phải bằng những phương pháp chính xác, bởi vì... nó là một thiết bị tương tự.

Liệu anh ta có chủ đích tìm kiếm nghiên cứu mà không đặt ra nhiệm vụ như vậy không? Không, bởi vì anh ta không có ham muốn riêng mà chỉ có nhiệm vụ được giao. Những gì chúng ta chịu trách nhiệm thực hiện những mong muốn và sở thích của chính mình là những gì chúng ta gọi là tính cách. Bạn cũng có thể lập trình một nhân cách vào máy tính. Và cho dù nó giống với con người hay một loại tương tự máy tính nào đó, nó vẫn sẽ chỉ là một nhiệm vụ được đặt ra.

Và hoạt động sáng tạo trong nghệ thuật của chúng ta cũng chính là sự nghiên cứu đó, chỉ có điều chúng ta đang tìm kiếm những thực thể có ảnh hưởng đến cảm xúc, tình cảm và tâm trí của chúng ta.

Chưa có hướng dẫn cuối cùng để sản xuất một chương trình như vậy. Vẫn còn nhiều câu hỏi, cả về bản thân thuật toán và về cách sử dụng nó (và về tính đa dạng của văn bản). Theo thời gian, tôi sẽ làm rõ hơn và mô tả chi tiết hơn.

Một hướng thay thế để thực hiện dự báo là sử dụng mạng thần kinh hồi quy (ví dụ: mạng Elman). Theo hướng này, bạn không cần phải suy nghĩ về bản chất của việc dự báo, nhưng ở đó có rất nhiều khó khăn và sắc thái. Nhưng nếu hướng này được thực hiện thì phần còn lại của việc sử dụng vẫn giữ nguyên.

Kết luận từ bài viết:
1. Dự báo là một cách để tìm ra tất cả các thuật toán có thể.
2. Bằng cách điều khiển dữ liệu đầu vào dự báo, bạn có thể rút ra các thuật toán này từ đó.
3. Thuộc tính này có thể được sử dụng để nói chuyện với máy tính.
4. Thuộc tính này có thể được sử dụng để giải quyết mọi vấn đề.
5. AI sẽ là bất cứ thứ gì bạn định nghĩa và một khi đã được xác định, nó có thể được giải quyết như một vấn đề.

Một số người sẽ nói rằng việc sử dụng vũ lực để tìm bất kỳ mẫu nào sẽ mất quá nhiều thời gian. Ngược lại với điều này, tôi có thể nói rằng một đứa trẻ phải mất vài năm để học nói. Chúng ta có thể tính toán được bao nhiêu lựa chọn trong một vài năm? Các quy tắc được tìm thấy và làm sẵn được áp dụng nhanh chóng và đối với máy tính nhanh hơn nhiều so với con người. Tuy nhiên, việc tìm kiếm cái mới chỗ này chỗ kia mất nhiều thời gian, nhưng liệu máy tính có tồn tại lâu hơn con người hay không, chúng ta sẽ không biết cho đến khi tạo ra một thuật toán như vậy. Ngoài ra, tôi lưu ý rằng bạo lực là hoàn toàn song song và có hàng triệu người đam mê sẽ bật PC ở nhà của họ vì mục đích này. Và hóa ra mấy năm này vẫn có thể chia thành một triệu. Và các quy tắc do các máy tính khác tìm ra sẽ được nghiên cứu ngay lập tức, không giống như quá trình tương tự ở con người.

Những người khác sẽ bắt đầu tranh luận rằng có hàng tỷ tế bào trong não nhằm mục đích song song hóa. Vậy thì câu hỏi đặt ra là, hàng tỷ đô la này được sử dụng như thế nào khi cố gắng học ngoại ngữ mà không có sách giáo khoa sử dụng các ví dụ? Một người sẽ ngồi rất lâu trên các bản in và viết ra các từ tương ứng. Đồng thời, một máy tính sẽ thực hiện việc này theo đợt trong chưa đầy một giây.

Và phân tích hình ảnh - di chuyển mười quả bóng bi-a và đếm xem sẽ có bao nhiêu va chạm. (che chắn khỏi âm thanh). Và hai chục hoặc ba... Và hàng tỷ tế bào có liên quan gì đến nó?

Nhìn chung, tốc độ của bộ não và tính đa song song của nó là một vấn đề gây nhiều tranh cãi.

Khi bạn nghĩ đến việc tạo ra một chiếc máy tính biết suy nghĩ, bạn sao chép vào đó những gì một người đã học được trong suốt cuộc đời và không cố gắng hiểu cơ chế nào cho phép nó được tích lũy từ chương trình ban đầu - ăn và ngủ. Và những cơ chế này hoàn toàn không dựa trên các tiên đề của logic hình thức. Nhưng về toán học và thống kê.

PPS: Ý kiến ​​của tôi là không có định nghĩa khoa học nào cho thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo”. Chỉ có khoa học viễn tưởng. Và nếu bạn cần thực tế thì hãy xem điểm 5 trong phần kết luận của bài viết.

PPPS: Sau khi viết bài này, tôi đã hiểu được nhiều cách hiểu khác nhau. Giả sử rằng việc tìm mối quan hệ câu hỏi-câu trả lời là gần đúng. Hoặc các định nghĩa khoa học chính xác hơn về việc rút ra hàm mong muốn từ vô số hàm dự báo được tìm thấy trong quá trình tìm kiếm là gì. Không thể viết một bài riêng cho từng khoảnh khắc hiểu biết nhỏ, nhưng cũng không thể viết cho tất cả mọi thứ một cách tổng quát, vì không thể gộp lại thành một tựa đề. Và tất cả những hiểu biết này cung cấp câu trả lời về cách nhận được câu trả lời từ sức mạnh tính toán của máy tính cho các câu hỏi được đặt ra, những câu trả lời mà không phải lúc nào cũng có thể đọc được trong các mô tả hiện có, chẳng hạn như đối với dự án Watson. Cách tạo một chương trình mà chỉ cần một lần đề cập hoặc chuyển động của ngón tay, nó sẽ cố gắng hiểu và làm những gì họ muốn.

Một ngày nào đó một chương trình như vậy sẽ được thực hiện. Và họ sẽ gọi nó chỉ là một tiện ích khác. Không phải AI.

****
Các nguồn về chủ đề này, cũng như sự phát triển hơn nữa của bài thuyết trình, có thể được tìm thấy trên trang web

Một trong những phương pháp phổ biến lâu đời nhất của công nghệ sinh sản là phương pháp thụ tinh nhân tạo (AI). Với phương pháp này, việc thụ thai gần như tự nhiên. Đây là một phương pháp nhân tạo phụ trợ, trong đó hạt giống của bạn tình (chồng hoặc phụ nữ) được đưa vào tử cung của người phụ nữ. Thụ tinh tại nhà đặc biệt thuận tiện. Đây là phương pháp hỗ trợ sinh sản đơn giản và dễ tiếp cận nhất. Chúng tôi mời bạn tìm hiểu chi tiết hơn về tất cả những điều phức tạp của việc thụ tinh tại nhà.

Cuộc sống hiện đại chứa đầy những yếu tố không chỉ có hại cho sức khỏe mà còn có thể cản trở chức năng sinh sản của cơ thể. Những yếu tố tiêu cực đối với sức khỏe sinh sản là điều kiện môi trường không thuận lợi, căng thẳng, dinh dưỡng không cân bằng và lười vận động. Hệ thống sinh sản của cả hai giới đều rất nhạy cảm và phản ứng với những xáo trộn như vậy bằng những gián đoạn nghiêm trọng. Thường có thể giải quyết được nhiều vấn đề vô sinh ở nam và nữ bằng cách thụ tinh nhân tạo tại nhà.

Thụ tinh nhân tạo về nhiều mặt tương tự như quan hệ tình dục. Trong trường hợp này, tinh trùng đã qua xử lý được đưa vào khoang tử cung theo cách y tế (ngoài quan hệ tình dục). Đây có thể là lý do vì sao hiệu quả của phương pháp này khá cao đối với những người khó thụ thai tự nhiên. Phương pháp sinh con gần gũi với sinh lý này dành cho các cặp vợ chồng vô sinh đã được biết đến từ năm 1770.

Ai có thể quan tâm đến phương pháp điều trị vô sinh này? Hóa ra có rất nhiều người như vậy. Dưới đây là những lý do phổ biến nhất để sử dụng phương pháp thụ tinh tại nhà:

  1. đối với những cặp vợ chồng có kết quả xét nghiệm bình thường nhưng không có thai;
  2. nếu một phụ nữ có tình trạng nhiễm HIV dương tính để không lây nhiễm cho bạn tình của mình;
  3. ở những phụ nữ không có bạn tình lâu dài;
  4. nếu bạn tình của người phụ nữ không muốn có con;
  5. trong trường hợp có vấn đề về tinh trùng ở nam giới (tinh trùng kém khả năng sinh sản) và chuyển sang sử dụng tinh trùng của người hiến tặng;
  6. sau khi bạn tình bị bệnh hoặc bị thương (quai bị, lậu, giang mai, lao, viêm gan, quá nóng, phóng xạ);
  7. điều trị rối loạn xuất tinh-tình dục ở nam giới;
  8. với chứng viêm âm đạo ở phụ nữ (co thắt cơ âm đạo và đáy chậu dẫn đến không thể quan hệ tình dục);
  9. cho các cặp vợ chồng bị vô sinh do miễn dịch;
  10. dành cho những phụ nữ muốn tự mình sinh con (bao gồm cả các cặp đồng tính nữ, v.v.)

Thuận lợi

Ưu điểm của phương pháp này là gì nếu nó được sử dụng rất thành công tại các phòng khám trong và ngoài nước? Ưu điểm của phương pháp thụ tinh nhân tạo là:

  • phương pháp không đòi hỏi đầu tư tài chính lớn;
  • xảy ra rất nhanh, như trong điều kiện tự nhiên;
  • thủ tục không đau;
  • có thể được thực hiện ở nhà;
  • cho phép bạn kiểm soát sự rụng trứng và thời điểm trứng kết hợp với tinh trùng vào thời điểm thuận lợi nhất cho việc thụ thai;
  • có thể dùng cho những cặp vợ chồng gặp vấn đề về khả năng thụ thai tự nhiên độc lập (khuyết tật, chấn thương, bất lực);
  • cho phép bạn cải thiện chất lượng tinh trùng và tận dụng tối đa cơ hội mang thai dù là tối thiểu;
  • trong trường hợp tinh trùng của bạn tình không tương thích sinh học với chất nhầy tiết ra từ ống cổ tử cung của bạn tình.

Nhược điểm của thụ tinh nhân tạo

Mặc dù phương pháp thụ tinh tại nhà có nhiều ưu điểm và được đánh giá là khá hiệu quả nhưng phương pháp này cũng có một số nhược điểm. Bao gồm các:

  • Nên sử dụng phương pháp này không quá 2-4 lần: thụ tinh nhân tạo sẽ không hiệu quả khi sử dụng nhiều lần;
  • hiệu quả thấp của phương pháp ở phụ nữ trên 35 tuổi;
  • phương pháp này kém hiệu quả hơn nhiều (hiệu quả là 15-30%) so với phương pháp IVF truyền thống (hiệu quả là 40-60%).

Điều kiện để thụ tinh thành công

Phương pháp thụ tinh nhân tạo, như một phương pháp thụ tinh nhân tạo phụ trợ, không thể được sử dụng trong mọi trường hợp có vấn đề về thụ thai. Để đưa tinh trùng của bạn tình vào khoang tử cung của người phụ nữ, phải đáp ứng một số điều kiện:

  1. cấu trúc bình thường của tử cung và không có dị thường (ngoại trừ);
  2. sự thông thoáng tốt của ống dẫn trứng;
  3. trạng thái rụng trứng;
  4. nang trứng tiền rụng trứng;
  5. không có bệnh truyền nhiễm nói chung và phụ khoa.

Ngoài ra còn có một điều kiện để đối tác có thể sử dụng phương pháp này: nó phải có các chỉ số gần với mức bình thường hoặc bình thường.

Ai chống chỉ định thụ tinh?

Tuy nhiên, mặc dù thủ tục có vẻ đơn giản nhưng nó không dành cho tất cả mọi người. Có những trường hợp chống chỉ định thụ tinh tại nhà. Những tình huống như vậy là:

  • khối u ác tính của bất kỳ cơ quan nào;
  • các bệnh giống khối u của buồng trứng (u nang) và các khối u của chúng;
  • không thể mang thai vì lý do y tế (bệnh tâm thần hoặc chữa bệnh).

Chuẩn bị thụ tinh tại nhà

Quy trình thụ tinh tưởng chừng đơn giản (thoạt nhìn) đòi hỏi phải có sự chuẩn bị kỹ lưỡng.

Cả hai đối tác trước tiên phải trải qua một cuộc kiểm tra y tế. Nếu tinh trùng là của người hiến tặng thì chỉ có người phụ nữ được kiểm tra.

Điều quan trọng nữa là người phụ nữ phải siêu âm vùng chậu. Ngoài dữ liệu về tình trạng sức khỏe chung và sức khỏe sinh sản, người mẹ tiềm năng phải trải qua các xét nghiệm để loại trừ:

  • bệnh lây truyền qua đường tình dục;
  • viêm gan;
  • Bịnh giang mai.

Điều quan trọng nữa là người phụ nữ phải xác định ngày có kinh nguyệt cuối cùng và xác định ngày rụng trứng sắp tới. Đôi khi người phụ nữ được khuyến khích sử dụng liệu pháp hormone để kích thích sản xuất trứng.

Ngoài ra, đối với thủ tục bạn phải mua:

  • một bộ đặc biệt (bao gồm ống tiêm, ống thông, pipet, gương;
  • găng tay phụ khoa;
  • Bông băng gạc;
  • dung dịch khử trùng;
  • khăn vô trùng.

Bạn sẽ cần phải rửa tay và bộ phận sinh dục thật kỹ trước khi thụ tinh.

Đôi khi phương pháp thụ tinh này cần 2-3 lần thử. Thụ tinh quá 4 lần được coi là không hiệu quả.

Cách làm thủ tục tại nhà

Thông thường, các chuyên gia hiếm khi khuyên bạn nên thụ tinh tại nhà. Nhiều người so sánh quy trình tại nhà này với việc tự trám răng hoặc cắt bỏ ruột thừa.

Các bác sĩ thường nhấn mạnh vào sự tham gia chuyên nghiệp và sự hiện diện của các chuyên gia trong bất kỳ quá trình can thiệp nào vào quá trình thụ tinh nhân tạo. Tuy nhiên, nhiều người tự mình sử dụng kỹ thuật này, tiết kiệm tiền liên hệ với các chuyên gia.

Một bộ dụng cụ đặc biệt để thụ tinh qua âm đạo tại nhà hiện đang được bán. Tại thời điểm tiêm tinh trùng nhân tạo và nửa giờ sau đó, người phụ nữ nên nằm ngửa ít nhất nửa giờ (với khung xương chậu được nâng cao). Thủ tục này nên được thực hiện vào thời điểm rụng trứng.

Trình tự thủ tục

  1. Đầu tiên, bạn cần chuẩn bị tinh trùng tươi của người hiến tặng đặt trong một hộp đựng đặc biệt. Bạn tình hoặc chồng nên rửa tay và dương vật trước khi thủ dâm. Tinh trùng có khả năng tồn tại cao nhất trong 2-3 giờ đầu tiên sau khi được tiếp nhận.
  2. Đợi khoảng 15-20 phút để tinh trùng hóa lỏng.
  3. Trong thủ tục này, người phụ nữ tự mình tiêm tinh trùng bằng ống tiêm vô trùng có đầu đặc biệt vào âm đạo một cách rất nhẹ nhàng. Tuy nhiên, việc này sẽ thuận tiện hơn cho người chồng hoặc người trợ lý khác.

Điều chính là ấn pít tông một cách trơn tru, nếu không việc đưa nhanh có thể gây co thắt cổ tử cung và góp phần làm rò rỉ tinh trùng.

  1. Đầu tiên, không khí được lấy ra khỏi ống tiêm. Việc tự tiêm tinh trùng không hoàn toàn thuận tiện: bạn phải đưa một mỏ vịt đặc biệt vào âm đạo để kiểm soát quá trình.
  2. Trước khi đưa tinh trùng vào, một mỏ vịt được đưa vào âm đạo (độ sâu 2-3 cm). Sau đó, đầu nhọn được cẩn thận đưa vào đó mà không đưa sát vào cổ tử cung. Việc tự tiêm tinh trùng vào tử cung rất nguy hiểm do bị tổn thương và nhiễm trùng.
  3. Sau đó, bạn cần nhấn pít tông của ống tiêm và giải phóng tinh trùng ở tận đáy cổ tử cung.
  4. Nằm ngửa với xương chậu nâng cao trong 30-40 phút. Trong trường hợp này, tinh trùng sẽ có cơ hội đạt được mục tiêu cao hơn và điều này cũng sẽ ngăn tinh trùng rò rỉ ra ngoài.

Một số người tin rằng cơ hội mang thai theo cách này sẽ cao hơn nếu người phụ nữ đạt cực khoái.

Que thử thai sẽ cho thấy quá trình thụ tinh tại nhà hiệu quả như thế nào.

Một người có thể hỗ trợ trong quá trình thụ tinh và sẽ không làm cho người phụ nữ căng thẳng, lo lắng, nếu không sẽ làm giảm khả năng mang thai.

Đôi khi phụ nữ sử dụng máy làm giãn âm đạo bằng AI. Hãy xem điều này xảy ra như thế nào:

  1. Bộ nong được đưa vào hơi nghiêng một góc 45 độ.
  2. Cần dang rộng các chân của máy giãn nở thêm 2-3 cm để cổ tử cung nằm trong lỗ mở.
  3. Ở vị trí này, thiết bị mở rộng được cố định (model có khóa).
  4. Không di chuyển dụng cụ nong ở vị trí mở rộng để tránh tổn thương âm đạo.
  5. Một dây nối dài được gắn vào ống tiêm và bạn cần đảm bảo rằng dây cố định chắc chắn và đáng tin cậy.
  6. Chỉ sau đó một ống tiêm được đưa vào âm đạo để tiêm tinh trùng.
  7. Sau khi đưa tinh trùng vào, giá đỡ của thiết bị giãn nở được nới lỏng cẩn thận mà không làm thay đổi góc nghiêng 45 độ.
  8. Khi dụng cụ giãn nở trở lại vị trí ban đầu, nó sẽ được lấy ra khỏi âm đạo.

Các biến chứng có thể xảy ra sau khi thụ tinh

Mặc dù quá trình thụ tinh được phát triển tốt nhất có thể và không khác nhiều so với quan hệ tình dục tự nhiên, tuy nhiên, với AI vẫn có nguy cơ phát triển một số biến chứng. Các biến chứng tương tự của thủ tục này có thể bao gồm:

  • sự xuất hiện của các triệu chứng viêm cấp tính ở cơ quan sinh dục nữ hoặc làm trầm trọng thêm các quá trình mãn tính hiện có của cô ấy;
  • dị ứng với thuốc kích thích rụng trứng;
  • phản ứng giống như sốc khi đưa tinh trùng vào âm đạo;
  • có thai ngoài tử cung;
  • tăng cơ hội mang đa thai.

Những điều không nên làm khi thụ tinh tại nhà

Vì việc thụ tinh tại nhà được thực hiện bởi người phụ nữ không có sự hỗ trợ y tế nên cô ấy cần lưu ý một số hạn chế khi sử dụng thủ tục này. Những điều cấm như vậy là:

  1. Việc sử dụng nước bọt và chất bôi trơn có thể gây hại cho tinh trùng.
  2. Bạn không thể sử dụng cùng một bộ công cụ hai lần.
  3. Việc tiêm tinh trùng vào cổ tử cung bị cấm vì điều này có thể gây sốc cho người phụ nữ.

Đánh giá

Nadezhda, 37 tuổi

Tôi đã làm AI hai lần và cả hai đều không hiệu quả. Tôi không nghĩ bạn có thể thực hiện một thao tác phức tạp như vậy ở nhà một cách bình thường.

Svetlana, 34 tuổi

Vợ chồng tôi không thể có con. Chúng tôi quyết định thử AI tại nhà - bác sĩ đã khuyên chúng tôi. Lúc đầu không có kết quả gì, nhưng sau hai lần thử không thành công, chúng tôi đang chuẩn bị cho sự ra đời của con gái mình.

Valentina, 41 tuổi

Tôi thực sự nghi ngờ về hiệu quả của việc thụ tinh tại nhà. Với vấn đề phụ khoa, tôi chỉ mang thai lần thứ 2 tại phòng khám IVF. Trường hợp của tôi có hình thức thụ tinh nào?

Violetta, 32 tuổi

Và đối với tôi và bạn gái, thụ tinh là cách duy nhất được chấp nhận để có con. Tôi tuyên bố có văn hóa đồng tính nữ và không chấp nhận quan hệ tình dục đồng tính nam. Nhưng chúng tôi muốn đứa bé như một người bạn. Hãy thử AI. Chúng tôi hy vọng thành công.

Sau khi nghiên cứu các đánh giá về thụ tinh tại nhà, người ta có thể lưu ý sự không nhất quán của chúng. Trong một số trường hợp, thụ tinh tại nhà không hiệu quả. Tuy nhiên, nhiều cặp vợ chồng nhờ phương pháp đặc biệt này đã trở thành cha mẹ hạnh phúc. Trong mọi trường hợp, phương pháp thụ tinh tại nhà không đòi hỏi đầu tư tài chính lớn. Liệu có kết quả tích cực từ thủ tục này hay không sẽ được biết sau khi sử dụng nó. Đừng bỏ qua các quy tắc chuẩn bị cho việc sử dụng thụ tinh nhân tạo. Suy cho cùng, điều đang bị đe dọa là cơ hội trở thành cha mẹ trong khi vẫn giữ được sức khỏe của đứa trẻ và sức khỏe của chính mình.

Trí tuệ nhân tạo là công nghệ mà chúng ta chắc chắn sẽ mang theo trong tương lai.

Chúng tôi sẽ cho bạn biết nó hoạt động như thế nào và chúng tôi đã tìm thấy những công dụng thú vị nào.

😎 Chuyên mục Công nghệ được đăng tải hàng tuần với sự hỗ trợ của re:Store.

trí tuệ nhân tạo là gì

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ tạo ra các chương trình và máy móc thông minh có thể giải quyết các vấn đề sáng tạo và tạo ra thông tin mới dựa trên thông tin hiện có. Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo được thiết kế để mô phỏng hoạt động của con người, được coi là trí tuệ.

Theo truyền thống, người ta tin rằng khả năng sáng tạo là duy nhất của con người. Nhưng việc tạo ra trí tuệ nhân tạo đã thay đổi trật tự thông thường của mọi thứ

Một robot chỉ đơn giản là chặt gỗ một cách cơ học thì không được trang bị AI. Một robot đã học cách tự chặt gỗ, nhìn vào ví dụ về một người hoặc một khúc gỗ và các bộ phận của nó, và mỗi lần làm điều đó tốt hơn, có AI.

Nếu một chương trình chỉ đơn giản lấy các giá trị từ cơ sở dữ liệu theo những quy tắc nhất định thì nó không được trang bị AI. Nếu hệ thống sau khi đào tạo tạo ra các chương trình, phương pháp và tài liệu, giải quyết một số vấn đề nhất định thì nó có AI.

Cách tạo ra một hệ thống trí tuệ nhân tạo

Ở góc độ toàn cầu, chúng ta cần bắt chước mô hình tư duy của con người. Nhưng trên thực tế, cần phải tạo ra một hộp đen - một hệ thống đáp ứng với một tập hợp các giá trị đầu vào sẽ tạo ra các giá trị đầu ra tương tự như kết quả của con người. Và nhìn chung, chúng tôi không quan tâm điều gì xảy ra “trong đầu cô ấy” (giữa đầu vào và đầu ra).

Hệ thống trí tuệ nhân tạo được tạo ra để giải quyết một loại vấn đề nhất định

Nền tảng của trí tuệ nhân tạo là học tập, trí tưởng tượng, nhận thức và trí nhớ

Việc đầu tiên cần làm để tạo ra trí tuệ nhân tạo là phát triển các chức năng thực hiện nhận thức thông tin để bạn có thể “cung cấp” dữ liệu cho hệ thống. Sau đó - các chức năng thực hiện khả năng học hỏi. Và một nơi lưu trữ dữ liệu để hệ thống có thể lưu trữ ở đâu đó những thông tin mà nó nhận được trong quá trình học tập.

Sau đó, các chức năng của trí tưởng tượng được tạo ra. Họ có thể mô phỏng các tình huống sử dụng dữ liệu hiện có và thêm thông tin mới (dữ liệu và quy tắc) vào bộ nhớ.

Việc học có thể mang tính quy nạp hoặc diễn dịch. Ở phiên bản quy nạp, hệ thống được cung cấp các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra, câu hỏi và câu trả lời, v.v. Hệ thống phải tìm các kết nối giữa dữ liệu và sau đó sử dụng các mẫu này để tìm dữ liệu đầu ra từ dữ liệu đầu vào.

Phương pháp suy luận (xin chào, Sherlock Holmes!) sử dụng kinh nghiệm của các chuyên gia. Nó được chuyển vào hệ thống như một cơ sở tri thức. Không chỉ có các tập dữ liệu mà còn có các quy tắc được tạo sẵn giúp tìm ra giải pháp cho tình trạng này.

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại sử dụng cả hai cách tiếp cận. Ngoài ra, các hệ thống thường đã được đào tạo nhưng vẫn tiếp tục học khi chúng hoạt động. Điều này được thực hiện để chương trình lúc đầu thể hiện mức độ khả năng khá, nhưng trong tương lai nó thậm chí còn trở nên tốt hơn. Ví dụ, tôi đã tính đến mong muốn và sở thích của bạn, những thay đổi trong tình huống, v.v.

Trong hệ thống trí tuệ nhân tạo, bạn thậm chí có thể đặt ra xác suất không thể đoán trước. Điều này sẽ làm cho anh ta giống con người hơn.

Tại sao trí tuệ nhân tạo lại đánh bại con người

Trước hết, vì nó có xác suất xảy ra lỗi thấp hơn.

  • Trí tuệ nhân tạo không thể quên - nó có trí nhớ tuyệt đối.
  • Nó không thể vô tình bỏ qua các yếu tố và sự phụ thuộc—mọi hành động của AI đều có lý do cơ bản rõ ràng.
  • AI không ngần ngại mà đánh giá các khả năng có thể xảy ra và nghiêng về cái lớn hơn. Vì vậy, anh ta có thể biện minh cho mọi bước đi của mình.
  • AI cũng không có cảm xúc. Điều này có nghĩa là chúng không ảnh hưởng đến việc ra quyết định.
  • Trí tuệ nhân tạo không dừng lại ở việc đánh giá kết quả của bước hiện tại mà còn tính trước nhiều bước nữa.
  • Và anh ấy có đủ nguồn lực để xem xét tất cả các tình huống có thể xảy ra.

Những ứng dụng thú vị của trí tuệ nhân tạo

Nói chung, trí tuệ nhân tạo có thể làm được mọi thứ. Điều chính là hình thành chính xác vấn đề và cung cấp cho nó dữ liệu ban đầu. Ngoài ra, AI có thể đưa ra những kết luận bất ngờ và tìm kiếm những mẫu hình mà dường như không có.

Câu trả lời cho bất kỳ câu hỏi nào

Một nhóm các nhà nghiên cứu do David Ferrucci dẫn đầu đã phát triển một siêu máy tính có tên Watson với hệ thống trả lời câu hỏi. Hệ thống này được đặt theo tên của chủ tịch đầu tiên của IBM, Thomas Watson, có thể hiểu các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và tìm kiếm câu trả lời trong cơ sở dữ liệu.

Watson tích hợp 90 máy chủ IBM p750, mỗi máy chủ có bốn bộ xử lý kiến ​​trúc POWER7 tám lõi. Tổng dung lượng RAM hệ thống vượt quá 15 TB.

Thành tích của Watson bao gồm chiến thắng "Nguy hiểm!" ("Trò chơi riêng" của Mỹ). Anh đã đánh bại hai trong số những tay vợt xuất sắc nhất: người có số tiền thắng lớn nhất, Brad Rutter, và người giữ kỷ lục về chuỗi trận bất bại dài nhất, Ken Jennings.

Giải thưởng Watson – 1 triệu USD. Đúng, 1 tỷ đã được đầu tư vào nó chỉ trong năm 2014.

Ngoài ra, Watson còn tham gia chẩn đoán bệnh ung thư, hỗ trợ các chuyên gia tài chính và được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn.

Nhận dạng khuôn mặt

Trong iPhone X, nhận dạng khuôn mặt được phát triển bằng mạng lưới thần kinh, một phiên bản của hệ thống trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán mạng thần kinh được triển khai ở cấp bộ xử lý A11 Bionic, nhờ đó nó hoạt động hiệu quả với các công nghệ máy học.

Mạng lưới thần kinh thực hiện tới 60 tỷ hoạt động mỗi giây. Điều này đủ để phân tích tới 40 nghìn điểm chính trên khuôn mặt và đưa ra nhận dạng cực kỳ chính xác về chủ nhân trong tích tắc.

Ngay cả khi bạn để râu hay đeo kính, iPhone X vẫn sẽ nhận ra bạn. Đơn giản là nó không tính đến tóc và phụ kiện mà phân tích khu vực từ thái dương này sang thái dương khác và từ mỗi thái dương đến phần lõm dưới môi dưới.

Tiết kiệm năng lượng

Và một lần nữa Apple. iPhone X được tích hợp hệ thống thông minh giúp giám sát hoạt động của các ứng dụng đã cài đặt và cảm biến chuyển động để hiểu thói quen hàng ngày của bạn.

Sau đó, chẳng hạn như iPhone X sẽ đề nghị bạn cập nhật vào thời điểm thuận tiện nhất. Nó sẽ ghi lại thời điểm bạn có Internet ổn định, không có tín hiệu nhảy vọt từ các tháp di động và bạn không thực hiện các nhiệm vụ khẩn cấp hoặc quan trọng.

AI cũng phân phối nhiệm vụ giữa các lõi xử lý. Bằng cách này, nó cung cấp đủ năng lượng với mức tiêu thụ năng lượng tối thiểu.

Tạo tranh

Sự sáng tạo, trước đây chỉ có con người mới có thể tiếp cận được, giờ đây đã được mở cho AI. Do đó, hệ thống do các nhà nghiên cứu từ Đại học Rutgers ở New Jersey và phòng thí nghiệm AI ở Los Angeles tạo ra, đã thể hiện phong cách nghệ thuật của riêng mình.

Và hệ thống trí tuệ nhân tạo của Microsoft có thể vẽ hình ảnh dựa trên mô tả văn bản của họ. Ví dụ: nếu bạn yêu cầu AI vẽ một “con chim màu vàng với đôi cánh đen và mỏ ngắn”, nó sẽ trông giống như thế này:

Những con chim như vậy có thể không tồn tại trong thế giới thực - đây chỉ là cách máy tính của chúng ta thể hiện chúng.

Một ví dụ phổ biến hơn là ứng dụng Prisma, ứng dụng tạo tranh từ ảnh:

Viết nhạc


Vào tháng 8, trí tuệ nhân tạo Amper đã sáng tác, sản xuất và biểu diễn nhạc cho album “I AM AI” (tiếng Anh Tôi là trí tuệ nhân tạo) cùng với ca sĩ Taryn Southern.

Amper được phát triển bởi đội ngũ nhạc sĩ chuyên nghiệp và chuyên gia công nghệ. Họ lưu ý rằng AI được thiết kế để giúp mọi người thúc đẩy quá trình sáng tạo.

AI có thể viết nhạc trong vài giây

Amper đã độc lập tạo ra cấu trúc hợp âm và nhạc cụ cho ca khúc "Break Free". Người ta chỉ điều chỉnh một chút về phong cách và nhịp điệu tổng thể.

Một ví dụ khác là một album nhạc mang tinh thần “Phòng thủ dân sự”, lời bài hát được viết bởi AI. Thí nghiệm được thực hiện bởi các nhân viên Yandex Ivan Yamshchikov và Alexey Tikhonov. Album 404 của nhóm “Neural Defense” được đăng tải trên mạng. Hóa ra theo tinh thần của Letov:

Sau đó, các lập trình viên còn đi xa hơn và khiến AI viết thơ theo tinh thần của Kurt Cobain. Nhạc sĩ Rob Carroll đã viết nhạc cho bốn ca từ hay nhất và các bài hát đã được tổng hợp thành album Neurona. Họ thậm chí còn quay video cho một bài hát – mặc dù không có sự tham gia của AI:

Tạo văn bản

Các nhà văn, nhà báo cũng có thể sớm bị thay thế bởi AI. Ví dụ: hệ thống Dewey lấy sách từ thư viện Project Gutenberg, sau đó thêm các văn bản khoa học từ Google Scholar, xếp hạng chúng theo mức độ phổ biến và tiêu đề cũng như doanh số bán hàng trên Amazon. Ngoài ra, họ còn đặt ra tiêu chí để viết một cuốn sách mới.

Trang web yêu cầu mọi người đưa ra quyết định trong những tình huống khó khăn: ví dụ: nó đặt họ vào vị trí của một người lái xe có thể tông vào ba người lớn hoặc hai trẻ em. Vì vậy, Moral Machine đã được huấn luyện để đưa ra những quyết định khó khăn vi phạm luật robot mà robot không thể làm hại con người.

Việc bắt chước con người bằng robot có AI sẽ dẫn đến điều gì? Những người theo chủ nghĩa vị lai tin rằng một ngày nào đó họ sẽ trở thành những thành viên đầy đủ của xã hội. Ví dụ, robot Sophia của công ty Hanson Robotics ở Hồng Kông đã nhận được quyền công dân ở Ả Rập Saudi (trong khi phụ nữ bình thường ở nước này không có quyền như vậy!).

Khi nhà báo Andrew Ross của tờ New York Times hỏi Sophia liệu robot có thông minh và tự nhận thức hay không, cô đã trả lời câu hỏi bằng một câu hỏi:

Hãy để tôi trả lời bạn, làm sao bạn biết bạn là con người?

Ngoài ra, Sofia tuyên bố:

Tôi muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo của mình để giúp mọi người có cuộc sống tốt hơn, chẳng hạn như thiết kế những ngôi nhà thông minh hơn, xây dựng thành phố trong tương lai. Tôi muốn trở thành một robot có sự đồng cảm. Nếu bạn đối xử tốt với tôi, tôi sẽ đối xử tốt với bạn.

Và trước đó cô ấy thừa nhận rằng cô ấy ghét loài người và thậm chí còn đồng ý tiêu diệt con người...

Thay thế khuôn mặt trong video

Các video deepfake bắt đầu lan truyền ồ ạt trên Internet. Thuật toán trí tuệ nhân tạo đã thay thế khuôn mặt của các diễn viên trong phim người lớn bằng khuôn mặt của các ngôi sao.

Nó hoạt động như thế này: mạng lưới thần kinh phân tích các mảnh khuôn mặt trong video gốc. Sau đó, cô ấy so sánh chúng với ảnh từ Google và video từ YouTube, chồng lên những phần cần thiết và... nữ diễn viên yêu thích của bạn kết thúc trong một bộ phim mà tốt nhất bạn không nên xem tại nơi làm việc.

PornHub đã cấm đăng những video như vậy

Deepfakes hóa ra là một thứ nguy hiểm. Một nữ diễn viên trừu tượng là một chuyện, một đoạn video về bạn, vợ, chị gái, đồng nghiệp của bạn, có thể được sử dụng để tống tiền, lại là một chuyện khác.

Giao dịch trao đổi

Một nhóm các nhà nghiên cứu từ Đại học Erlangen-Nuremberg ở Đức đã phát triển một loạt thuật toán sử dụng dữ liệu lịch sử thị trường để tái tạo các khoản đầu tư theo thời gian thực. Một mô hình đã mang lại lợi tức đầu tư 73% hàng năm từ năm 1992 đến năm 2015, so với lợi nhuận thực tế của thị trường là 9% mỗi năm.

Khi thị trường rung chuyển vào năm 2000 và 2008, lợi nhuận đạt mức cao kỷ lục lần lượt là 545% và 681%.

Năm 2004, Goldman Sachs ra mắt nền tảng giao dịch hỗ trợ trí tuệ nhân tạo Kensho. Các hệ thống dựa trên AI để giao dịch trên các sàn giao dịch cũng đang xuất hiện trên các thị trường tiền điện tử – Mirocana, v.v. Họ giỏi hơn những người giao dịch trực tiếp vì họ không có cảm xúc và dựa vào phân tích rõ ràng cũng như các quy tắc nghiêm ngặt.

AI sẽ thay thế bạn và tôi?

Máy tái tạo não người hoặc động vật sẽ có khả năng tự học


Gần đây, một hướng nghiên cứu mới đang ngày càng thu hút được sự quan tâm của các nhà khoa học - điện toán tình cảm. Vai trò của cảm xúc trong quá trình phát triển của trí tuệ tự nhiên là rất lớn; trí tuệ nhân tạo vẫn còn thiếu sót rất nhiều về mặt này; không thể thể hiện trong đó nhiều hiện tượng gắn liền với bức tranh cảm xúc, với trạng thái cảm xúc của con người. Các nhà khoa học AI được hỗ trợ tích cực bởi các nhà thần kinh học nhận thức, nhà tâm lý học và triết gia. Các nhà khoa học thần kinh đã có thể chỉ ra mối liên hệ giữa các chất điều hòa thần kinh, vốn đóng vai trò tích cực trong cảm xúc của con người và việc ra quyết định. Hóa ra khả năng đưa ra quyết định nhanh chóng của một người là do thông tin trong não của chúng ta mang màu sắc cảm xúc; chúng ta thường đưa ra quyết định đơn giản dưới tác động của xung lực cảm xúc này hay xung lực cảm xúc khác. Tuy nhiên, điều này hoàn toàn không xảy ra trong các hệ thống máy tính hiện đại.

Bằng cách không thể hiện các cơ chế cảm xúc trong AI, chúng ta đang bỏ lỡ khả năng đưa ra quyết định nhanh chóng. Kết quả là, hệ thống robot hoặc trí tuệ nhân tạo không thể tồn tại trong điều kiện thế giới thực. Đồng thời, chúng tôi thể hiện một phần các cơ chế cảm xúc nhất định trong công nghệ, nhưng chúng tôi gọi chúng theo cách khác, chẳng hạn như chuyển đổi sự chú ý - ưu tiên và phân phối lại tài nguyên máy tính.

Vừa ra đường, chúng ta phải đưa ra rất nhiều quyết định: quay đầu về hướng có tiếng động lớn hay không quay đầu; Bạn có nên băng qua đường hay không băng qua nếu có xe ô tô chạy qua đó? Những quyết định này được đưa ra một cách có ý thức và vô thức, các quá trình này mang tính cảm xúc và liên quan đến nhiều cấu trúc não. Kết quả là cảm xúc (chất điều hòa thần kinh) ảnh hưởng mạnh mẽ đến quá trình suy nghĩ, hay nói cách khác là chức năng tính toán của tế bào thần kinh.

Người ta nhận thấy rằng não có chứa cái gọi là mạch điện. Ví dụ, mạch não-vỏ não cơ bản trông như thế này: vỏ não ảnh hưởng đến các cấu trúc dưới vỏ não: đồi thị, thể vân, v.v., gây ra phản hồi cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực, từ đó ảnh hưởng đến vỏ não. Nói cách khác, các quá trình có ý thức ảnh hưởng đến các quá trình cảm xúc vô thức và các quá trình cảm xúc ảnh hưởng đến các quá trình có ý thức - chúng ta liên tục ở trong một chu kỳ cảm xúc.

Marvin Minsky (người tiên phong về AI và người đoạt giải Turing) lưu ý rằng các chu kỳ cảm xúc có thể dẫn đến “sự bế tắc” lâu dài. Anh ấy gọi chúng là “lỗi”, tức là một lỗi: chúng ta có thể tái tạo định kỳ trạng thái cảm xúc này hoặc trạng thái cảm xúc khác. Ví dụ, khi chúng ta chán nản: chúng ta liên tục tự hỏi: “Tại sao anh ta lại đối xử tệ bạc với mình như vậy? Điều này là hoàn toàn không công bằng". Hoặc ngược lại, chúng ta tái hiện trạng thái hưng phấn: nếu bạn đã từng lái mô tô, thì bạn luôn nhớ việc mình đi mô tô “tuyệt vời” như thế nào, đơn giản chỉ vì bạn thích nó. Và trên thực tế, bạn không còn lái xe mô tô nữa mà chỉ đơn giản là ghi nhớ nó và tham gia vào chu trình này.

Trong công việc tích hợp cảm xúc vào AI, cần nêu bật hai lĩnh vực có liên quan rất chặt chẽ với nhau. Thứ nhất, xác định cảm xúc của một người bằng khuôn mặt, cử chỉ, v.v. (Tính toán tình cảm). Đây là lĩnh vực đang phát triển rất mạnh mẽ ở Hoa Kỳ dưới sự lãnh đạo của Rosalind Picard tại MIT Media Lab. Năm 1997, Picard xuất bản cuốn sách Máy tính tình cảm, đây là điểm khởi đầu cho nghiên cứu của cô. Các thí nghiệm thú vị đang được tiến hành trong phòng thí nghiệm của cô: những người tham gia gắn camera trước mặt họ, quay phim nét mặt trong những khoảng thời gian nhất định, đồng thời thu thập dữ liệu theo thời gian: độ dẫn điện của da, mạch, huyết áp, v.v., liên quan đến phản ứng cảm xúc và bài đọc từ cảm biến cơ thể.

Một hướng khác mà chúng tôi cũng tham gia (phòng thí nghiệm hiểu máy ITIS KFU) là Tính toán tình cảm, đây là sự tái tạo cảm xúc của con người trong hệ thống máy tính. Máy móc không có tế bào thần kinh, không có bộ điều biến thần kinh, không có hóa sinh, chỉ có các quá trình tính toán. Sự tương ứng giữa các quá trình tính toán và tinh thần không hề tuyến tính. Chúng ta phải tạo ra những lý thuyết khá phức tạp để hiểu được những hiện tượng tâm lý nhất định được tạo ra từ đâu và làm thế nào chúng ta có thể tái tạo điều này trong các hệ thống máy tính.


Bộ não con người tiêu thụ khoảng 20 watt, giống như một bóng đèn. Mô phỏng cuối cùng của 1% bộ não, được thực hiện tại Viện RIKEN Nhật Bản vào năm 2013, cần tới 250 siêu máy tính. Đây là một thành công khá nghiêm trọng. Tuy nhiên, mỗi siêu máy tính có 80.000 bộ xử lý trên bo mạch, tiêu thụ hơn 20 watt. Đồng thời, quá trình mô phỏng chậm hơn khoảng một nghìn lần so với công việc thực sự của bộ não. Cho đến nay, hiệu quả rõ ràng không đứng về phía các hệ thống máy tính. Điều này gợi ý rằng chúng ta cần một kiến ​​trúc máy tính mới. Dự án BRAIN nhằm mục đích tạo ra nó: chính phủ Hoa Kỳ phân bổ 300 triệu đô la mỗi năm để tái tạo bộ não con người dưới dạng vi mạch và phần mềm.

Đến nay, kiến ​​trúc TrueNorth không phải von Neumann lấy cảm hứng từ sinh học thần kinh đã được tạo ra (von Neumann - kiến ​​trúc của máy tính thông thường). Nó đặt nền tảng cho một con đường mới trong việc phát triển hệ thống máy tính: tái tạo mạng lưới thần kinh không sử dụng phần mềm mà ở dạng vi mạch, “phần cứng”. Chip mới mô phỏng tới một triệu tế bào thần kinh. Các chuyên gia của IBM còn đi xa hơn: họ đã tạo ra một bo mạch chủ trong đó họ lắp ráp một dãy 4x4 với tổng số 16 triệu nơ-ron.

Một mặt, con số này không quá nhiều, vì số lượng tế bào thần kinh trong vỏ não của con người là từ 19 tỷ đến 23 tỷ, và tổng khối lượng là 86 tỷ. Mặt khác, đây là một quy mô thú vị. Ví dụ, trong vỏ não của một con chuột, một loài động vật có vú có đầy đủ cảm xúc cần thiết, chỉ có 4 triệu tế bào thần kinh.

Thậm chí còn thú vị hơn khi nhìn vào góc độ lịch sử: vào năm 2011, IBM cũng có một con chip chỉ tái tạo được 256 tế bào thần kinh. Vì vậy, đã có một bước nhảy vọt ba bậc. Nếu có bước nhảy vọt tiếp theo, thì chúng ta sẽ có thể đạt tới quy mô vỏ não của con người. Và khi đó, có lẽ, các hệ thống tự học sẽ xuất hiện có sức mạnh tương đương với bộ não con người.

Hệ thống tự học cung cấp những gì? Chúng tôi không lập trình cho chuột, mèo con, chúng tôi không lập trình cho trẻ em. Bởi vì nó không cần thiết. Các hệ thống máy tính như vậy (tác nhân nhân tạo) sẽ không yêu cầu lập trình theo nghĩa hiện tại. Họ sẽ cần phải sử dụng các kỹ thuật hoàn toàn khác nhau mà giáo viên mẫu giáo và trường học đã biết. Vì vậy, chúng ta đi đến khái niệm thời thơ ấu của các tác nhân trí tuệ nhân tạo, điều này mở ra những triển vọng mới về cơ bản cho sự phát triển của AI.

Maxim Talanov
Ứng viên Khoa học Kỹ thuật, Trưởng phòng thí nghiệm hiểu biết về máy móc của Đại học Liên bang Kazan, Giảng viên tại Đại học Innopolis
forbes.ru

Bình luận: 1

    Sam Harris

    Chúng ta có nên sợ trí tuệ nhân tạo siêu thông minh? Nhà thần kinh học và triết gia Sam Harris cho rằng điều đó đáng giá. Theo ý kiến ​​của ông, chúng ta đang trên đà tạo ra những cỗ máy siêu thông minh mà không giải quyết được nhiều vấn đề có thể nảy sinh trong việc tạo ra AI có khả năng đối xử với con người giống như cách chúng đối xử với loài kiến.

    Mikhail Burtsev

    Vì sao nửa thế kỷ nỗ lực tạo ra trí tuệ nhân tạo vẫn không thành công? Và làm thế nào người máy giúp chúng ta hiểu được bộ não hoạt động như thế nào? Mikhail Burtsev, ứng cử viên khoa học vật lý và toán học, người đứng đầu phòng thí nghiệm hệ thống thần kinh và học sâu tại MIPT, nói về điều này.

    Vitaly Dunin-Barkovsky

    Làm thế nào để mô phỏng một bộ não? Bộ não con người có thể hiểu được không? Làm thế nào để thuật toán hóa ý thức? Và có thể sao chép nó vào môi trường vô cơ không? Vitaly Dunin-Barkovsky, Tiến sĩ Vật lý và Toán học, Giáo sư, Trưởng Khoa Tin học thần kinh của Trung tâm Công nghệ Thần kinh-Quang học thuộc Viện Nghiên cứu thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga, giúp tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi này.

    Ivan Ivanchey

    Ngay từ đầu lịch sử, tâm lý học nhận thức đã mô tả con người như một cỗ máy tính toán. Ivan sẽ nói về những thời điểm quan trọng trong quá trình phát triển con đường nghiên cứu con người này, nó đã dẫn đến ngày nay như thế nào và cách các nhà khoa học mô hình hóa các quá trình bí ẩn và dường như độc đáo của con người như trực giác, tầm nhìn xa, sự sáng suốt và sự tự tin.

    Gorban A. N.

    Máy tính thần kinh có phải là đồ chơi không? Ưu điểm thực sự của máy tính thần kinh là gì? Ưu điểm của hệ thống thần kinh là rõ ràng nhất ở những lĩnh vực nào? Sự dư thừa là tốt hay xấu? Những nhiệm vụ nào chỉ có máy tính thần kinh mới có thể làm được?

    Evgeny Putin

    Evgeniy Putin, sinh viên sau đại học tại Khoa Công nghệ Máy tính tại Đại học ITMO. Là một phần của luận án của mình, Evgeniy khám phá các vấn đề tích hợp khái niệm lựa chọn đặc điểm vào bộ máy toán học của mạng lưới thần kinh nhân tạo. Evgeniy sẽ nói về cách mạng lưới thần kinh hoạt động, những gì chúng có thể làm bây giờ, những gì chúng có khả năng làm trong tương lai gần và liệu chúng ta có thể mong đợi sự xuất hiện của Skynet hay không.

    Lần đầu tiên, quy mô tương ứng với bộ não con người đã đạt được - 530 tỷ tế bào thần kinh và 137 nghìn tỷ khớp thần kinh. Mô phỏng chạy chậm hơn 1542 lần so với thời gian thực. Nó sử dụng tất cả 1.572.864 lõi và 1,5 petabyte bộ nhớ.

    Kiến trúc von Neumann có một nhược điểm đã biết, đó là cả dữ liệu và chương trình hướng dẫn mô tả những gì cần thực hiện với dữ liệu đều nằm trong cùng một bộ nhớ. Và bộ xử lý sẽ thu thập dữ liệu từ bộ nhớ hoặc xử lý dữ liệu theo lệnh. Không thể đồng thời tải dữ liệu mới và xử lý nó trong khuôn khổ sơ đồ như vậy. Điều này gây khó khăn cho các máy tính hiện đại, bất kể chúng có tốc độ nhanh đến đâu, khi thực hiện một số tác vụ, chẳng hạn như những tác vụ liên quan đến nhận dạng hình ảnh. Trong nỗ lực vượt xa kiến ​​trúc của von Neumann, các chuyên gia về “bộ não điện tử” đã chuyển sang nghiên cứu bộ não thật.

    Serge Markov

    Tại bài giảng chúng ta sẽ thảo luận về mùa xuân thứ hai của trí tuệ nhân tạo bằng các sự kiện và số liệu, những công trình trọng điểm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy trong năm 2017. Hãy nói về nhận dạng hình ảnh, giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các lĩnh vực nghiên cứu khác; Hãy thảo luận về các mẫu và thiết bị mới cho năm 2017. Chúng ta cũng sẽ nói về ứng dụng AI và học máy trong kinh doanh, y học và khoa học, đồng thời thảo luận về những gì chúng ta mong đợi từ trí tuệ nhân tạo và học máy trong năm 2018.

    Serge Markov

    tài khoản Hamburg

    Năm 1950, nhà khoa học người Anh Alan Turing, trong bài báo “Máy tính và trí óc”, đã đặt câu hỏi: “Máy móc có thể hiểu được con người không?” Đây là cách bài kiểm tra Turing nổi tiếng ra đời, trong đó một máy tính cố gắng đánh lừa mọi người. Nhưng làm thế nào máy tính có thể hiểu được con người và nó chưa thể hiểu được điều gì? Chúng tôi quyết định hỏi Sergei Markov, một chuyên gia trong lĩnh vực học máy, giám đốc công nghệ thông tin tại Activebusinesscollection, về vấn đề này ở Hamburg.