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

Artificial intelligence

          Artificial intelligence (AI) is a relatively young branch of science that stirs the imagination of many. Even movie directors from hollywood are not exceptions. Development in AI area is very fast and there is no indication that this will change soon. I still remember my first contact with learning devices. This happend at the end of the last millennium when I realized neural networks (NN). They have immediately attracted my attention, because such devices were not known till then.           NN are made along the lines of mammalian brain. During the learning NN extract the essence from the data. After the learning we can ask NN questions. It gives us the right answers even to questions that during learning did not participate.  NN learns autonomously and therefore may exceed the teacher's (poeple's) knowledge. Here are some important achievements of artificial intelligence: A couple of years ago the computer Deep Blue became the world champion of chess

Bionika, zanimiv poklic prihodnosti

Živimo v času, ko se znanje ustvarja in širi vedno hitreje in temu trendu se pridružujemo tudi izobraževalne ustanove. Ponudba smeri in stopenj izobraževalnih programov se vsako leto povečuje in med novimi programi prevladujejo interdisciplinarni. To ustreza manjšim podjetjem, ki so bolj prožna in odzivna in se zato lahko bolje znajdejo v tem gospodarsko razburkanem času. V malih podjetjih namreč ni prostora za množico ozko usmerjenih strokovnjakov, v prednosti so kadri z interdisciplinarno širino, ki jo omogočata mehatronika in predvsem bionika .      Na višji strokovni šoli na Ptuju smo že pred časom zaznali piš tega novega vetra in začeli prikrojevati naša jadra. Prvi korak v to smer je bil program Mehatronika , ki smo ga razvili pred približno desetletjem in povezuje med seboj več tehniških strok. Predvsem so to elektrotehnika, računalništvo in strojništvo. Trg delovne sile je potrdil našo vizijo saj se naši diplomanti uspešno zaposlujejo tako v Sloveniji, kakor tudi v t

Beyond Backpropagation

Gartner is predicting a very bright near future for the "Machine learning". 2015 was a peak year of inflated expectations, now, in 2016 is following period of disillusionment and in 2017 should be reached the plateau of productivity. Elsewhere this process usually last for 10 years. One kind of the most popular modern "machine learning" is named "Deep Learning" what is another name for neural networks with little bit more layers and perhaps even with a convolution and/or recursion. The learning of this kinds networks was until now usually based on gradient descent, on slow, iterative, non-reliable process named Backpropagation . That kind of learning is very demanding and extensive. On plain computer can last for hours or even many days and is often unsuccessful concluded. Recently are appeared two algorithms that significantly improve this kind of machine learning: " Bipropagation " and " Border pairs method ". Bipropagat