Как сделать робота с искусственным интеллектом в домашних условиях
Создаем робота-андроида своими руками
Создание электронных устройств является интересным и увлекательным занятием, а конструирование роботов может принести наибольшее удовлетворение. В этом случае вам придется создавать не только электронные схемы и узлы, но воспользоваться некоторыми другими технологиями. Создание робота включает решение следующих технологических проблем:
• система питания устройства
• моторы и сервомеханизмы для обеспечения движения и перемещения устройства
• системы чувствительных датчиков (сенсоров)
• элементы искусственного интеллекта
По каждой из этих проблем существует многочисленная специальная литература, и очевидно, что объем одной книги не позволит охватить все многообразие применяемых технологий. Тем не менее мы коснемся большинства из них, что позволит вам получить начальные представления о задаче и может послужить основой для дальнейшего самостоятельного экспериментирования.
Я хотел бы выразить благодарность некоторым коллегам, оказавшим неоценимую помощь при создании этой книги: Мэтту Вагнеру, моему агенту в Waterside Productions, Скотту Грилло, помогавшему выдержать график работы, и Стефану Смиту за большую помощь в редактировании текста.
Некоторые историки считают, что началом робототехники можно считать времена античной Греции. Примерно в 270 году до н. э. греческий инженер Ктесибус создавал музыкальные органы и клепсидры (водяные часы), в которых имелись движущиеся фигуры.
Зачем создавать роботов?
Создание полезного персонального робота очень сложно. Вообще говоря, эта проблема выходит за рамки данной книги, да, пожалуй, и любой современной книги по робототехнике. Резонно спросить – а какова вообще тогда цель этой книги? Я надеюсь, что, прочитав эту книгу и построив несколько моделей роботов, вы приобретете необходимый опыт и сможете внести свой вклад в развитие робототехники.
Еще совсем недавно было предсказано, что использование мощных параллельных процессоров в комбинации с нейронными сетями при использовании принципа нечеткой логики позволит смоделировать человеческий мозг в течение десяти ближайших лет. Прогноз оказался слишком оптимистичным, тем не менее определенных успехов в этом направлении удалось достичь. На рынке появилось уже второе поколение чипов, построенных по принципу нейронных сетей. Совсем недавно две компании (Intel Corp., Santa Clara, CA и Nestor Inc., Providence, RI) объединенными усилиями создали нейрочип Ni1000. Модель Ni1000, выпущенная в 1993 году, содержит 1024 искусственных нейрона. Эта интегральная схема содержит три миллиона транзисторов и способна производить 20 миллиардов двоичных операций в секунду.
Данный текст является ознакомительным фрагментом.
Продолжение на ЛитРес
Искусственный мускул и кашляющий цветок
Искусственный мускул и кашляющий цветок С воздушной подушкой, играющей роль своеобразного искусственного мускула, нам уже приходилось встречаться не раз. Разве подушка — рессора, домкрат или экскаватор — не выполняет этой функции?Каждый без труда может наглядно
Зачем ткани интеллект?
Зачем ткани интеллект? Некогда всемирно известный модельер В. Зайцев начал свою карьеру дизайнера с того, что предложил выпускать телогрейки, украшенные цветами и разными узорами. Недавняя международная специализированная выставка производственной одежды
Глава 2 Искусственная жизнь и искусственный интеллект
Глава 2 Искусственная жизнь и искусственный интеллект Развитие роботехники подходит к важнейшему этапу: возможности создания искусственной жизни и искусственного
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект Мечтой человечества является создание машины, снабженной искусственным интеллектом (ИИ), способной соперничать или даже превосходить интеллект человека. Как мне представляется, внедрение и развитие искусственного интеллекта (ИИ) в компьютерных
Что такое искусственный интеллект?
Глава 6 Интеллект
Хотите знать, как сделать искусственный интеллект искусственным? Прокрутите вниз, чтобы найти лучшие инструменты для создания искусственного интеллекта.
Выбор персонала для создания искусственного интеллекта:
Runway ML – простой инструмент без кода, который упрощает творческие эксперименты с моделями машинного обучения. Наш общий персонал выбирает.
Природа кода – эта интерактивная книга научит вас программировать генеративное искусство. Последняя глава представляет собой исключительное введение в искусство искусственного интеллекта с реальными примерами кода.
GANBreeder – скрестите два изображения, чтобы создать новые, используя GANBreeder. (Обратите внимание, что GANbreeder был переименован в ArtBreeder с несколькими моделями AI для управления фотографиями).
Magenta – исследовательский проект с открытым исходным кодом, изучающий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. (Требуются навыки программирования).
Обработка – гибкий программный блокнот и язык для обучения программированию в контексте изобразительного искусства. Включает p5js (обработка для JavaScript) и Processing.py (обработка для Python). [Обработка не использует ИИ, но является отличным инструментом для генеративного визуального искусства].
ml5.js – ml5.js нацелен на то, чтобы сделать машинное обучение доступным для широкой аудитории художников, творческих программистов и студентов через Интернет.
Лучшие ноутбуки для машинного обучения. Нас так часто спрашивают об этом, что мы написали целый пост, в котором сравнивали одни из лучших ноутбуков для глубокого обучения.
Изображения / картинки, созданные AI:
Deep Dream Generator – стилизуйте свои изображения с помощью улучшенных версий Google Deep Dream с Deep Dream Generator.
DeepArt.io – загрузите фотографию и примените различные художественные стили с помощью этого генератора изображений AI или превратите изображение в собственный портрет AI (также посмотрите DreamScope).
Visionist: загружайте и применяйте стили AI Art к своим фотографиям, включая абстрактные фильтры, вырезанные портреты и многое другое (iOS. Сделано в 3DTOPO Inc.).
GoArt – Создавайте фотоэффекты AI, которые делают ваши фотографии похожими на известные портретные картины с помощью этого генератора изображений AI. (Интернет, Android и iOS. Сделано Fotor).
Deep Angel – автоматическое удаление объектов или людей с изображений. (Интернет. Сделано в Массачусетском технологическом институте).
Google Deep Dream – репозиторий GitHub для реализации Google Deep Dream.
GANBreeder – объединяйте изображения вместе для создания новых изображений, создавайте гибридные порталы ИИ и создавайте новые дикие формы, которые раньше никогда не видели. (GANbreeder теперь называется ArtBreeder).
Рисование AI / Рисование AI:
AutoDraw – превратите свой эскиз в картинку с помощью этого компьютерного инструмента рисования AI.
AI Painter – превратите свои фотографии в картины с искусственным интеллектом или создайте абстрактное искусство с помощью этого генератора рисования нейронной сети.
Зарисовка! – Игра, в которой нейронная сеть пытается угадать, что вы рисуете. Рисуйте вместе с искусственным интеллектом и нейронными сетями с этим приложением Google Draw.
Sketch-RNN Demos – Рисуйте вместе с нейронной сетью.
Cartoonify – превратите свой портрет в нарисованный на компьютере мультяшный рисунок.
Наборы данных:
Слова и письмо:
GPT-2 – ведущая компьютерная языковая модель, созданная OpenAI.
Semantris – игры с ассоциациями слов, основанные на семантическом поиске.
Рукописный ввод с помощью нейронной сети – поиграйте с нейронной сетью, которая создает почерк в зависимости от вашего стиля письма.
Музыка / звук, созданный AI:
Magenta Studio – коллекция музыкальных плагинов, созданных на основе инструментов и моделей Magenta с открытым исходным кодом.
AI Duet – играйте на пианино, которое реагирует на вас.
NSynth Sound Maker – создавайте свои собственные гибридные звуки и инструменты.
MuseNet – создавайте 4-минутные музыкальные композиции с 10 инструментами и комбинируйте стили от кантри до Моцарта с помощью MuseNet (также доступно на GitHub).
Определение высоты звука – используйте предварительно обученную модель определения высоты звука, чтобы оценить высоту звука звукового файла через компьютерный микрофон.
Движение / танец, генерируемые ИИ:
-
– эксперименты PoseNet, проведенные с одним из самых знаменитых художников Америки.
Голос, генерируемый AI:
Набросок речи – Превратите реальное время = речь в анимированные рисунки.
Переводчик вещей – сфотографируйте что-нибудь, чтобы услышать, как это сказать на другом языке.
Визуализация данных, созданных AI:
Атласы активации – создайте доступный для изучения атлас функций, которые сеть изучила.
Что видят нейронные сети – визуализация слоев в нейронной сети Джина Когана. Также см. Визуализация функций с помощью Distill.
Визуализация многомерного пространства – визуализируйте, как работает машинное обучение.
Учусь:
-
– Обучайте машину с помощью камеры, живите в браузере без кода.
Типография:
FontJoy – создавайте комбинации шрифтов с помощью глубокого обучения.
Карта шрифтов – выявляйте новые отношения между шрифтами с помощью машинного обучения.
GANs:
Зоопарк GAN – список названных GAN, обновляемый нерегулярно.
GANS Awesome Applications – Кураторский список GAN и демонстраций.
Библиотеки машинного обучения:
TensorFlow.js – библиотека для разработки и обучения моделей машинного обучения на JavaScript.
scikit-learn – один из самых популярных инструментов для интеллектуального анализа и анализа данных. Построен на NumPy, SciPy и matplotlib. Открытый исходный код, коммерческое использование (лицензия BSD).
Наш друг Артур Миллер считается авторитетом на стыке технологий и искусства. Недавно он опубликовал фантастическую книгу, в которой рассказывается, как художники используют ИИ. Чтобы углубиться и узнать больше, вы можете приобрести его на Amazon здесь:
Заключительные мысли:
Ученые считают, что, для того чтобы создать полноценный аналог человеческого сознания, сначала нужно более подробно изучить человеческий мозг и потом аналогичные алгоритмы перенести в компьютер. Все это означает, что мы только на первой ступени в создании действительно думающей машины. Пока не получится досконально проанализировать работу мозга, изобретение такой машины не возможно. Или же это будет просто подобие того, к чему стремятся все ученые, занимающиеся искусственным интеллектом.
Основной причиной, из-за которой проблематично создание настоящего, думающего ии является то, что живые организмы имеют свойство накапливать свой жизненный опыт в мозге, параллельно создавая нейронные связи. Машины же просто записывают данные в память, в последующем сопоставляя их с конкретными условиями, формируя при этом обратный ответ в виде действий.
Человек постоянно взаимодействует с окружающей средой и производит те или иные действия, которые основываются на полученном ранее опыте и текущих событиях. При этом даже при простых действиях происходит сложная мозговая многоуровневая активность.
Любой из нас может с уверенностью сказать кто он и о чем думает в настоящий момент времени. Для машины это пока невыполнимая задача. Ученые выяснили, что сознание человека не сосредоточенно в какой-либо области мозга, оно распределено по многих областям и при работе мозга формируется в единое целое. А как сформировать такое сознание у робота? Пока этот вопрос без ответа.
Мы затронули довольно сложную тему в статье. Делитесь своими мнениями и размышлениями в комментариях. Если статья показалась вам интересной ставьте лайки, этим вы поможете продвижению канала и появлению на нем новых материалов. Спасибо.
Читайте также: