Preskoči na glavno vsebino

Umetna inteligenca

Umetna inteligenca (UI) je razmeroma mlada veja znanosti, ki mnogim buri domišljijo. Tudi Hollywoodski režiserji niso izjema, saj skorajda ni več znanstveno-fantastičnega filma brez pametnih naprav. Razvoj na  področju UI je zelo hiter in nič ne kaže, da se bo to kmalu spremenilo.

 Dobro se še spominjam svojega prvega srečanja z napravami, ki imajo sposobnost učenja. Bilo je to konec minulega tisočletja, ko sem se seznanil z nevronskimi mrežami (NM) V hipu so pritegnile mojo pozornost navkljub dejstvu, da inteligentne naprave takrat še niso bile splošno znane in so le redki verjeli v njihovo svetlo prihodnost. NM so narejene po vzoru možganov kakršne imamo ljudje in živali. Med samostojnim učenjem so sposobne iz kopice učnih podatkov izluščiti bistvo, zato lahko uspešno odgovarjajo tudi na vprašanja, ki jih med učenjem niso srečale. Lahko presežejo znanje svojega učitelja ali tudi celotnega človeštva. Omenimo nekatere pomembne dosežke s področja umetne inteligence:

  • Leta 1997 je računalnik Deep Blue (IBM) v šahu premagal takratnega svetovnega prvaka Garija Kasparova.



  • Leta 2011 je na znamenitem ameriškem TV kvizu Jeopardy računalnik Watson (IBM) premagal dva najboljša človeška tekmovalca vseh časov.

  • Podjetje Google testira osebno vozilo, ki samodejno vozi po običajnih javnih cestah in pri tem upošteva prometne predpise.

  • Robot ASIMO (Honda), narejen po človeški podobi hodi, prenaša predmete, se pogovarja in opravlja še marsikaj drugega. 



  •  Pretvorba govora v pisano besedo in prevajanje v govor v tujem jeziku pravkar doživlja znanstveni preboj. Po več deset letnem trudu je zdaj strojno zapisovanje in prevajanje govora primerljivo z ljudskim.


  • Guglova pametna očala (Google glass) nam na vsakem koraku omogočajo stik s svetovnim spletom. . 



  • Googlov računalnik AlphaGo je leta 2016 premagal v igri Go svetovnega prvaka. To je ena od najzahtevnejših miselnih iger, saj ima več možnih potez kot je atomov v celotnem nam znanem vesolju. V tej igri ni klasičnih otvoritev in končnic kot pri šahu, ampak šteje le abstraktno strateško mišljenje. Leta 2018 so ta računalnik še nadgradili. Tako je nastal računalnik AlphaGo Zero, ki se uči popolnoma samostojno in je bil seznanjen le s pravili igre. Svojega predhodnika je zmlel z rezultatom 100 proti nič.   

 

Po zaključenem dodiplomskem študiju, sem nadaljeval s študijem UI in dosegel naziv doktor znanosti. Naj omenim nekaj svojih pomembnejših dosežkov, ki so
zaznamovali mojo znanstveno kariero :
  • Prvo raziskavo sem opravil na področju prepoznave govora še pred diplomo leta 1989. Iskal sem NM primerno za razpoznavo posameznih samoglasniških govornih glasov (fonemov). Dosegel sem približno 95% natančnost prepoznavanja. Ta tematika je zahtevna in je danes več kot dvajset let  kasneje še vedno aktualna.
  • Svojo drugo raziskavo sem opravil leta 2005 v sklopu magisterija. Načrtoval sem NM, ki skrbi za premikanje nog "šesteronožnega" robota. Robot je uspešno hodil tudi po neravnih tleh in premagoval manjše stopnice. Med raziskovalnim delom sem ugotovil kako zelo muhasto je lahko strojno učenje. 



  • V sklopu doktorata sem se poglobil v uveljavljen postopek strojnega učenja (Backpropagation) in odkril dva alternativna postopka, ki sem ju objavil na mednarodni znanstveni konferenci in v znanstveni reviji. Prvi postopek sem poimenoval Bipropagation (Portorož 2009). Z njim se občutno povečal hitrost in zanesljivost učenja. Drugi postopek se imenuje Metoda mejnih parov  (Celovec 2011). Ta postopek izloči nepomembne učne podatke,  med učenjem najde optimalno zgradbo NM in omogoča razšumljanje.
  • Na poziv znastvene založbe Nova Punblishers iz New Yorka sem napisal poglavje v knjigi z naslovom Advances in Machine Learning Research. V njej sta predstavljena oba moja algoritma za učenje nevronskih mrež MLP.  
  • Podjetje IBM Research (Zurih), ki slovi po tem da prijavi največ patentov na svetu, da zaposluje številne nobelovce, da tudi samo dobilo nekaj Nobelovih nagrad, me je povabilo da jim predavam o svojih znanstvenih dognanjih. Njihov odziv na moje predavanje (januar 2018) je bil odličen.  
 Umetna inteligenca prodira tudi v slovensko višje in visoko šolstvo. V študijskem letu 2012/2013 je obogatila višješolski strokovni učni program Bionika, ki se izvaja na višji strokovni šoli Ptuj. V letu 2013/2014 pa je UI oplemenitila tudi program Bionika v tehniki, Visoke šole na Ptuju.

Vabljeni v skupnost "Artificial intelligence" na portalu Google+. Prispevki v skupnost so napisani poljudno in so primerni za vse ljubitelje umetne inteligence ter znanstvenih novičk.


Spoštovani bralec vabim te, da komentiraš  in všečkaš (+1) ta blog. 

Komentarji

  1. Zanimiva tema. Kakšen je čas učenja šestnogega robota, da se brez spotikanja sprehodi ćez ovire ?

    Lp, Peter

    OdgovoriIzbriši
    Odgovori
    1. Hvala. Čas robotovega učenja je nekaj minut. Nekaj več časa pa vzame zbiranje učnih podatkov.

      LP, Bojan

      Izbriši

Objavite komentar

Priljubljene objave iz tega spletnega dnevnika

Bipropagation demo in TensorFlow

Bipropagation is a new Deep Learning algorithm. It is much faster and much more reliable than Backpropagation. Here is the demo from the  ResearchGate and GitHub. Inner layers of the Neural Network have not hidden anymore. Learning is done layer by layer with much fewer iterations. Please cite me in your work.


Click the G+button if you like this demo. Any comments are desirable.

A new Deep Learning Algorithm: One-Step Method

We are living in the AI era where progres is faster and faster each and every single day. Here is another one discovery in this field: One Step Method, a new machine learning algorithm which can do many things, amongst other can replace digital circuits with neurons, can find the even better construction of neural network than Border Pairs Method. More you can find in the 3rd chapter of our book: Machine Learning: Advances in Research and Applications from Nova Science Publishers.




This new algorithm is also suitable for Deep Learning in combination with other methods like convolutional learning, bipropagation, border pairs method, autoencoder and others.

Po poteh nekega algoritma

Ko sem med raziskovanjem za potrebe podiplomskega študija dobil idejo za nov algoritem strojnega učenja, me je prevzel notranji nemir. Zaslutil sem, da sem na sledi pomembnega odkritja in v hipu sem začutil kako se mi po žilah pretaka adrenalin. Pravijo, da je raziskovalna strast lahko večja  celo od tiste hazarderske,  ki je menda zakrivila številne zgodbe iz črne kronike. No, na vso srečo pa raziskovalna strast ni povezana s tako nizkotnimi pobudami kot hazarderska. Ideji algoritma je nato sledil njegov razvoj, ki je trajal več kot leto in je bil prežet s številnimi vzponi in padci. Navidezne težavice so pogosto preraščale v težave, a na srečo se je vedno našla rešitev za njih. V meni sta se tako prepletala dvom in radost, dokler eksperimenti niso potrdili vseh mojih pričakovanj. Takrat so me preplavili prijetni občutki vznesenosti, ki bi jih lahko primerjali z nekakšno zaljubljenostjo. Ko si vznesen si stvarnost slikaš lepšo, kot je v resnici in tako sem naivno pričakoval, da bo s…