Документ обсуждает искусственный интеллект (ИИ) и его применение в различных областях, таких как медицина, игры и автомобильные технологии. Приведены примеры ИИ в действии, включая предсказание формы белков, распознавание речи и изображения, а также творчество. Описаны основные подходы к разработке ИИ и даны советы для тех, кто хочет начать изучение этой области, включая изучение программирования и математики.

1. Искусственный Интеллект
Grigory Sapunov gs@inten.to

2. Что такое
“Искусственный Интеллект”
для вас?
Какие примеры ИИ вы знаете?

3. Искусственный интеллект, ИИ
(Artificial Intelligence, AI) — это очень
широкая область, посвящённая
решению сложных задач, которые
обычно считаются прерогативой
человека.

4. Задачи, которые решает ИИ
(это лишь несколько примеров,
применений ИИ намного больше)

5. ИИ играет в Го

6. … a также в StarCraft, Dota 2, покер, Марио, ...
https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii/

7. ИИ предсказывает форму белков
https://deepmind.com/blog/alphafold/
Сложная задача предсказания пространственной формы молекулы
белка по его последовательности аминокислот. Очень нужно в
медицине и биологии.

8. Распознавание речи и умные колонки

9. Автоматический ответ на звонки

10. Распознавание изображений

11. More hacking: NeuralTalk and Walk
https://vimeo.com/146492001

12. Автомобили-роботы
Каждая крупная компания (Google, Baidu, Apple, NVidia, Uber, Tesla, Volvo,
Yandex, Kamaz) разрабатывает свой роботизированный автомобиль.
Mercedes-Benz делает это с 1980-х (см. Ernst Dickmanns,
https://www.youtube.com/watch?v=I39sxwYKlEE)

13. “Делаем сами”
26-летний хакер сделал машину-робота в своём
гараже
https://www.youtube.com/watch?v=KTrgRYa2wbI
&feature=youtu.be&t=274

14. Управление дроном
Дрон может сам летать над лесными
тропинками и искать заблудившихся
людей

15. ИИ неидеален и тоже ошибается
(и его можно обмануть)

16. Примеры-обманки (adversarial examples)
http://www.labsix.org/physical-objects-that-fool-neural-nets/

17. Примеры-обманки работают и для людей
https://spectrum.ieee.org/the-human-os/robotics/artificial-intelligence/hacking-the-brain-with-adversarial-images

18. ИИ всё ещё глуповат: нет здравого смысла
https://www.engadget.com/2018/01/23/photo-stitch-ai-fail-the-big-picture/

20. ИИ в творчестве
ИИ создаёт (и помогает создавать)
новое

21. ИИ создаёт изображения
Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis,
https://arxiv.org/abs/1809.11096

22. Перенос стиля изображения
https://arxiv.org/abs/1703.07511 Deep Photo Style Transfer

23. Генерация человеческих лиц
https://twitter.com/goodfellow_ian/status/1084973596236144640

24. Генерация человеческих лиц
http://www.whichfaceisreal.com/index.php

25. Перенос “стиля” на лицах
https://github.com/yunjey/StarGAN

26. Умный графический редактор
http://nvidia-research-mingyuliu.com/gaugan

27. Умный графический редактор
https://www.nvidia.com/research/inpainting/

28. Умный графический редактор
http://nvidia-research-mingyuliu.com/ganimal

29. Подходы к ИИ
(на самом деле их множество
и они очень разные)

30. ● Программирование. Когда алгоритм решения задачи понятен.
Пример: найти самый короткий путь в графе (дороги города)
● Инженерия знаний. Понять, как принимает решение человек, и это
запрограммировать.
Пример: постановка диагноза врачом.
● Машинное обучение. Когда алгоритм решения непонятен, но есть
примеры решения задачи и можно “научить” систему на таких
примерах.
Пример: распознавание картинок -- “кошка или собака”
● Эволюционные методы. Когда надо эффективно перебрать много
разных вариантов, но совсем все перебрать невозможно.
Пример: задача расстановки сотовых вышек/расположения
складов/задача коммивояжера
● ...
“Пусть расцветают тысячи цветов”

31. Искусственный интеллект и другие области

32. Что там внутри? Как это делают?
Что нужно, чтобы начать?

33. С чего начать?
● Начните программировать.
Python — хороший вариант для старта в этой области.
+TensorFlow, PyTorch
● Дружите с математикой.
Но для старта её нужно на самом деле не так много!
! Линейная алгебра, теория вероятностей
● Развивайте творческое воображение!
Вокруг уже много готовых кубиков, можно собирать
интересные вещи из них.
Это как Лего.
● Читайте, общайтесь и интересуйтесь новым!
Вокруг много книг, статей, курсов, интересных людей.
И не забудьте про английский!

34. Можно начать с готовых примеров!

35. Детекция объектов
https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/object_detection

36. Генерация имён
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html

37. Генерация картинок
https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/biggan_generation_with_tf_hub

38. Перенос стиля
https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/tf2_arbitrary_image_stylization

39. Генерация описаний картинок
https://www.tensorflow.org/tutorials/text/image_captioning
"a surfer riding on a wave"

40. Определение позы человека
https://experiments.withgoogle.com/move-mirror

41. Распознавание объектов
https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/

42. Teachable Machine
https://teachablemachine.withgoogle.com/

43. Спасибо!