Зеркальные нейроны и обучение по аналогии: заложенный мостик к пониманию
Доброе утро, дорогие читатели канала «Технооптимисты»! Сегодня мы поговорим о новых достижениях в области воплощённого искусственного интеллекта и о том, как механизмы, напоминающие работу зеркальных нейронов, помогают ИИ учиться через наблюдение и аналогии.
Исследование сходства механизмов зеркальных нейронов и ИИ выявило, что аналогичные процессы позволяют машинам учиться на примерах и имитировать действия. Эти открытия не только расширяют понимание обучения ИИ, но и оказывают значительное влияние на его возможности в интерактивном взаимодействии с человеком. Благодаря этому пониманию, системы ИИ могут лучше взаимодействовать и адаптироваться в реальных условиях, основываясь на анализе поведения и обучении по аналогии.
Мы нашли для вас очень прикольную статью на эту тему — подробнее о последних исследованиях в этой увлекательной области читайте на Habrahabr: https://clck.ru/3AbKTr
Зеркальные нейроны — совершенно особенный класс нейронов в головном мозге, которые активизируются не только когда индивидуум осуществляет определённое действие, но и когда он наблюдает за выполнением аналогичного действия другим существом. Благодаря этому, зеркальные нейроны предположительно играют ключевую роль в процессах обучения через подражание, сочувствии, и даже в понимании потенциальных действий других.
Открытие зеркальных нейронов приписывается учёным из Италии в университете города Парма, которые в начале 1990-х обнаружили их у макак во время серии экспериментов с премоторной корой мозга. Выяснилось, что это не единичные нейроны, а целая нейронная сеть, которая как единое целое реагирует на собственные и наблюдаемые действия, что подтверждено экспериментами на людях и других животных, включая некоторые птиц и даже насекомых.
Итак, зеркальные нейроны связаны в нейронную сеть, которая активируется не только при выполнении действия самим организмом, но и при наблюдении за выполнением аналогичного действия другим организмом. В робототехнике и воплощённом искусственном интеллекте этот принцип может быть использованы в различных приложениях:
1. Обучение роботов через имитацию. Применение принципа зеркальных нейронов позволяет роботам обучаться с помощью наблюдения за действиями человека и последующего воспроизведения наблюденных действий, что упрощает процесс обучения и делает его более эффективным.
2. Улучшенное взаимодействие с человеком. Зеркальные нейроны помогают роботам лучше понимать намерения и эмоции людей, что делает взаимодействие более интуитивно понятным и естественным.
3. Автономное обучение. Возможность автоматического обучения через повторение и улучшение действий в роботах, аналогичное обучению людей, где обучение основано на пробах и ошибках, наблюдении за успешными действиями и их имитации.
4. Социальная адаптация роботов. Использование механизмов, подобных работе зеркальных нейронов, позволяет роботам адаптироваться к социальным поведениям в обществах людей, понимать социальные культурные нормы и обычаи, улучшая интеракцию.
5. Распознавание и понимание жестов: Важный аспект для интерактивных и помощников-роботов, который позволяет им толковать жесты и действия людей для выполнения соответствующих задач или для предоставления услуг в ответ на невербальные указания человека.
Каждая из этих областей использует особенности зеркальных нейронов для создания более умных, адаптивных и социально ориентированных робототехнических систем, что открывает новые возможности в интерактивности и автоматизации.
И вот три авторитетных источника, описывающих применение технологии зеркальных нейронов в робототехнике и воплощённом ИИ:
1️⃣ Wiedermann J. (2003) Mirror neurons, embodied cognitive agents and imitation learning: https://clck.ru/3AbSTJ
2️⃣ Hoffmann M. et al. (2021) Robot in the mirror: Toward an embodied computational model of mirror self-recognition: https://clck.ru/3AbSUd
3️⃣ Pitti A. (2018) Ideas from Developmental Robotics and Embodied AI on the Questions of Ethics in Robots: https://clck.ru/3AbSVz
Доброе утро, дорогие читатели канала «Технооптимисты»! Сегодня мы поговорим о новых достижениях в области воплощённого искусственного интеллекта и о том, как механизмы, напоминающие работу зеркальных нейронов, помогают ИИ учиться через наблюдение и аналогии.
Исследование сходства механизмов зеркальных нейронов и ИИ выявило, что аналогичные процессы позволяют машинам учиться на примерах и имитировать действия. Эти открытия не только расширяют понимание обучения ИИ, но и оказывают значительное влияние на его возможности в интерактивном взаимодействии с человеком. Благодаря этому пониманию, системы ИИ могут лучше взаимодействовать и адаптироваться в реальных условиях, основываясь на анализе поведения и обучении по аналогии.
Мы нашли для вас очень прикольную статью на эту тему — подробнее о последних исследованиях в этой увлекательной области читайте на Habrahabr: https://clck.ru/3AbKTr
Зеркальные нейроны — совершенно особенный класс нейронов в головном мозге, которые активизируются не только когда индивидуум осуществляет определённое действие, но и когда он наблюдает за выполнением аналогичного действия другим существом. Благодаря этому, зеркальные нейроны предположительно играют ключевую роль в процессах обучения через подражание, сочувствии, и даже в понимании потенциальных действий других.
Открытие зеркальных нейронов приписывается учёным из Италии в университете города Парма, которые в начале 1990-х обнаружили их у макак во время серии экспериментов с премоторной корой мозга. Выяснилось, что это не единичные нейроны, а целая нейронная сеть, которая как единое целое реагирует на собственные и наблюдаемые действия, что подтверждено экспериментами на людях и других животных, включая некоторые птиц и даже насекомых.
Итак, зеркальные нейроны связаны в нейронную сеть, которая активируется не только при выполнении действия самим организмом, но и при наблюдении за выполнением аналогичного действия другим организмом. В робототехнике и воплощённом искусственном интеллекте этот принцип может быть использованы в различных приложениях:
1. Обучение роботов через имитацию. Применение принципа зеркальных нейронов позволяет роботам обучаться с помощью наблюдения за действиями человека и последующего воспроизведения наблюденных действий, что упрощает процесс обучения и делает его более эффективным.
2. Улучшенное взаимодействие с человеком. Зеркальные нейроны помогают роботам лучше понимать намерения и эмоции людей, что делает взаимодействие более интуитивно понятным и естественным.
3. Автономное обучение. Возможность автоматического обучения через повторение и улучшение действий в роботах, аналогичное обучению людей, где обучение основано на пробах и ошибках, наблюдении за успешными действиями и их имитации.
4. Социальная адаптация роботов. Использование механизмов, подобных работе зеркальных нейронов, позволяет роботам адаптироваться к социальным поведениям в обществах людей, понимать социальные культурные нормы и обычаи, улучшая интеракцию.
5. Распознавание и понимание жестов: Важный аспект для интерактивных и помощников-роботов, который позволяет им толковать жесты и действия людей для выполнения соответствующих задач или для предоставления услуг в ответ на невербальные указания человека.
Каждая из этих областей использует особенности зеркальных нейронов для создания более умных, адаптивных и социально ориентированных робототехнических систем, что открывает новые возможности в интерактивности и автоматизации.
И вот три авторитетных источника, описывающих применение технологии зеркальных нейронов в робототехнике и воплощённом ИИ:
1️⃣ Wiedermann J. (2003) Mirror neurons, embodied cognitive agents and imitation learning: https://clck.ru/3AbSTJ
2️⃣ Hoffmann M. et al. (2021) Robot in the mirror: Toward an embodied computational model of mirror self-recognition: https://clck.ru/3AbSUd
3️⃣ Pitti A. (2018) Ideas from Developmental Robotics and Embodied AI on the Questions of Ethics in Robots: https://clck.ru/3AbSVz
Привет, друзья!
Приглашаем всех на новый послепраздничный эфир подкаста «Технооптимисты» на канале «Медиаметрикс» на новый выпуск, в котором мы с Григорьевной продолжаем тему влияния искусственного интеллекта и других новых высоких технологий на труд и его производительность. Сегодня поговорим про KPI и именно производительность труда. Будет интересно, подключайтесь к прямому эфиру в 12:00 сюда: https://www.youtube.com/watch?v=fvHtGAmEsos
Ну и обязательно пишите комментарии под видео прямо в эфире на YouTube — мы их отслеживаем и на интересные реагируем.
Приглашаем всех на новый послепраздничный эфир подкаста «Технооптимисты» на канале «Медиаметрикс» на новый выпуск, в котором мы с Григорьевной продолжаем тему влияния искусственного интеллекта и других новых высоких технологий на труд и его производительность. Сегодня поговорим про KPI и именно производительность труда. Будет интересно, подключайтесь к прямому эфиру в 12:00 сюда: https://www.youtube.com/watch?v=fvHtGAmEsos
Ну и обязательно пишите комментарии под видео прямо в эфире на YouTube — мы их отслеживаем и на интересные реагируем.
YouTube
Технооптимисты: ИИ, KPI и производительность труда (выпуск 40)
А зарплату ИИ будет получать?!
В этом видео мы погружаемся в разговор об одном из самых обсуждаемых вопросов современности: как искусственный интеллект влияет на ключевые показатели эффективности (KPI) и производительность труда. Мы анализируем, помогает…
В этом видео мы погружаемся в разговор об одном из самых обсуждаемых вопросов современности: как искусственный интеллект влияет на ключевые показатели эффективности (KPI) и производительность труда. Мы анализируем, помогает…
Обучение с подкреплением в воплощённых ИИ: осваивая новые навыки через опыт
Привет, друзья-технооптимисты!
Сегодня мы погрузимся в один из самых увлекательных аспектов современной робототехники и искусственного интеллекта — обучение с подкреплением в воплощённых ИИ-системах. Этот метод является перспективным направлением в области машинного обучения, позволяя роботам и другим автономным системам осваивать новые навыки через опыт, примерно так же, как это делают живые существа.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — тип машинного обучения, где ИИ-агенты учатся принимать решения, совершая действия в определённой среде для достижения цели. В отличие от других видов обучения, где системам ИИ требуется чёткий набор правил или данные, в обучении с подкреплением агент самостоятельно определяет, какие действия приводят к лучшим результатам, на базе «поощрений», которые он получает за правильные действия, или «наказаний» за неправильные действия.
Такой подход позволяет воплощённым ИИ-агентам не только выполнять заданные инструкции, но и адаптироваться к переменам, а также разрабатывать собственные стратегии в реализации задач, будь то навигация в сложной местности, манипуляция предметами или оптимизация производственных процессов. Сфера применения обучения с подкреплением невероятно широка: от автоматизированных роботов-сборщиков до современных систем искусственного интеллекта в играх и симуляциях.
Вот только пара примеров:
1️⃣ Автономная навигация роботов. Роботы могут использовать обучение с подкреплением, чтобы научиться перемещаться в сложных средах. Они могут изучать, как преодолевать препятствия, выбирать оптимальные пути и адаптироваться к изменяющимся условиям, обеспечивая эффективную навигацию.
2️⃣ Управление дронами. Дроны — ещё одна область, где обучение с подкреплением может быть применено с высокой эффективностью. Дроны могут использовать этот подход, чтобы учиться выполнять различные маневры, такие как обход препятствий или оптимальное распределение нагрузки. Они могут адаптироваться к новым ситуациям и строить оптимальные стратегии полета.
Несколько интересных академических источников по этой теме, которые мы для вас подобрали:
1. Weihs, L., Salvador, J., Kotar, K., Jain, U., & Zeng, K. H. (2020). Allenact: A framework for embodied ai research. arXiv preprint arXiv:2008.12760. Подробно: https://clck.ru/3AjAqo
2. Gupta, A., Savarese, S., Ganguli, S., & Fei-Fei, L. (2021). Embodied intelligence via learning and evolution. Nature Communications. Подробно: https://clck.ru/3AjAtH
3. Roy, N., Posner, I., Barfoot, T., Beaudoin, P., & другие (2021). From machine learning to robotics: Challenges and opportunities for embodied intelligence. arXiv preprint arXiv:2110.15245. Подробно: https://clck.ru/3AjAvg
Дорогие друзья, если вы хотите погрузиться в увлекательный мир искусственного интеллекта и робототехники, то мы приглашаем вас на захватывающее путешествие знаний и исследований!
Искусственный интеллект и робототехника — области, которые вызывают восхищение исследователей уже десятилетиями. Они открывают перед нами потрясающие возможности, вдохновляя на новые открытия и инновации.
Вместе с нами вы сможете узнать, как создаются интеллектуальные системы, способные анализировать информацию, совершать сложные вычисления и принимать автономные решения. Мы расскажем вам обо всём этом: @drv_official
Привет, друзья-технооптимисты!
Сегодня мы погрузимся в один из самых увлекательных аспектов современной робототехники и искусственного интеллекта — обучение с подкреплением в воплощённых ИИ-системах. Этот метод является перспективным направлением в области машинного обучения, позволяя роботам и другим автономным системам осваивать новые навыки через опыт, примерно так же, как это делают живые существа.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — тип машинного обучения, где ИИ-агенты учатся принимать решения, совершая действия в определённой среде для достижения цели. В отличие от других видов обучения, где системам ИИ требуется чёткий набор правил или данные, в обучении с подкреплением агент самостоятельно определяет, какие действия приводят к лучшим результатам, на базе «поощрений», которые он получает за правильные действия, или «наказаний» за неправильные действия.
Такой подход позволяет воплощённым ИИ-агентам не только выполнять заданные инструкции, но и адаптироваться к переменам, а также разрабатывать собственные стратегии в реализации задач, будь то навигация в сложной местности, манипуляция предметами или оптимизация производственных процессов. Сфера применения обучения с подкреплением невероятно широка: от автоматизированных роботов-сборщиков до современных систем искусственного интеллекта в играх и симуляциях.
Вот только пара примеров:
1️⃣ Автономная навигация роботов. Роботы могут использовать обучение с подкреплением, чтобы научиться перемещаться в сложных средах. Они могут изучать, как преодолевать препятствия, выбирать оптимальные пути и адаптироваться к изменяющимся условиям, обеспечивая эффективную навигацию.
2️⃣ Управление дронами. Дроны — ещё одна область, где обучение с подкреплением может быть применено с высокой эффективностью. Дроны могут использовать этот подход, чтобы учиться выполнять различные маневры, такие как обход препятствий или оптимальное распределение нагрузки. Они могут адаптироваться к новым ситуациям и строить оптимальные стратегии полета.
Несколько интересных академических источников по этой теме, которые мы для вас подобрали:
1. Weihs, L., Salvador, J., Kotar, K., Jain, U., & Zeng, K. H. (2020). Allenact: A framework for embodied ai research. arXiv preprint arXiv:2008.12760. Подробно: https://clck.ru/3AjAqo
2. Gupta, A., Savarese, S., Ganguli, S., & Fei-Fei, L. (2021). Embodied intelligence via learning and evolution. Nature Communications. Подробно: https://clck.ru/3AjAtH
3. Roy, N., Posner, I., Barfoot, T., Beaudoin, P., & другие (2021). From machine learning to robotics: Challenges and opportunities for embodied intelligence. arXiv preprint arXiv:2110.15245. Подробно: https://clck.ru/3AjAvg
Дорогие друзья, если вы хотите погрузиться в увлекательный мир искусственного интеллекта и робототехники, то мы приглашаем вас на захватывающее путешествие знаний и исследований!
Искусственный интеллект и робототехника — области, которые вызывают восхищение исследователей уже десятилетиями. Они открывают перед нами потрясающие возможности, вдохновляя на новые открытия и инновации.
Вместе с нами вы сможете узнать, как создаются интеллектуальные системы, способные анализировать информацию, совершать сложные вычисления и принимать автономные решения. Мы расскажем вам обо всём этом: @drv_official
Привет, друзья!
🚀 У нас есть захватывающие новости для всех любителей искусственного интеллекта. Недавно Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» анонсировал запуск новой образовательной программы по искусственному интеллекту!
Эта программа стала возможной благодаря усилиям ведущих специалистов в области искусственного интеллекта и научных исследований в МИФИ. Цель программы — подготовить высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта и помочь им раскрыть свой полный потенциал.
Мы, как никто, имеем непосредственное отношение к этой инициативе, поскольку руководителем программы является Роман Душкин, а другие технооптимисты также приглашены к работе над ней.
Студенты программы получат глубокие знания в области машинного обучения, нейронных сетей, компьютерного зрения и других ключевых аспектов искусственного интеллекта. Каждый студент сможет развивать свои навыки, работая над практическими заданиями и проектами под руководством экспертов из академического сообщества и индустрии.
Также стоит отметить, что МИФИ является одним из передовых центров исследований в области искусственного интеллекта, и новая образовательная программа продолжает его традиции инноваций и научных школ университета.
Это событие подтверждает то, что искусственный интеллект продолжает своё стремительное развитие в нашей стране и активно проникает в различные сферы жизни. Мы живём в эпоху, когда новые возможности и перспективы становятся реальностью, благодаря усилиям таких прогрессивных учебных заведений, как МИФИ.
Если вы всегда мечтали погрузиться в мир искусственного интеллекта, у вас есть возможность получить качественное образование от одного из лучших технических университетов страны. Присоединяйтесь к программе МИФИ по искусственному интеллекту и станьте частью инновационного будущего!
Подробности на C-News: https://clck.ru/3AmVvN
🤖 Будем рады ответить на ваши вопросы!
🚀 У нас есть захватывающие новости для всех любителей искусственного интеллекта. Недавно Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» анонсировал запуск новой образовательной программы по искусственному интеллекту!
Эта программа стала возможной благодаря усилиям ведущих специалистов в области искусственного интеллекта и научных исследований в МИФИ. Цель программы — подготовить высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта и помочь им раскрыть свой полный потенциал.
Мы, как никто, имеем непосредственное отношение к этой инициативе, поскольку руководителем программы является Роман Душкин, а другие технооптимисты также приглашены к работе над ней.
Студенты программы получат глубокие знания в области машинного обучения, нейронных сетей, компьютерного зрения и других ключевых аспектов искусственного интеллекта. Каждый студент сможет развивать свои навыки, работая над практическими заданиями и проектами под руководством экспертов из академического сообщества и индустрии.
Также стоит отметить, что МИФИ является одним из передовых центров исследований в области искусственного интеллекта, и новая образовательная программа продолжает его традиции инноваций и научных школ университета.
Это событие подтверждает то, что искусственный интеллект продолжает своё стремительное развитие в нашей стране и активно проникает в различные сферы жизни. Мы живём в эпоху, когда новые возможности и перспективы становятся реальностью, благодаря усилиям таких прогрессивных учебных заведений, как МИФИ.
Если вы всегда мечтали погрузиться в мир искусственного интеллекта, у вас есть возможность получить качественное образование от одного из лучших технических университетов страны. Присоединяйтесь к программе МИФИ по искусственному интеллекту и станьте частью инновационного будущего!
Подробности на C-News: https://clck.ru/3AmVvN
🤖 Будем рады ответить на ваши вопросы!
Чего вы ждете от контента на нашем канале "Технооптимисты"?
Anonymous Poll
21%
Практичные решения и инновации на повестку дня.
9%
Глубокие размышления об ИИ и его роли в нашем мире.
9%
Дискуссии о смарт-технологиях и их влиянии на культуру и человека.
70%
Всё вышеперечисленное: и информация, и рефлексия, и взгляд в будущее.
Привет, технооптимисты! 👋🚀
Мы живём в эпоху, когда граница между технологиями и человеческим бытием становится всё более размытой. Искусственный интеллект уже не просто набор алгоритмов, он — алгоритм наших повседневных практик. Согласны?
Но вот вопрос: как новейшие технологии влияют на культуру и на её субъекта — человека? 🤔 Он их сделал, и дальше всё само по себе переваривается в умном городе, умных устройствах умными людьми? И понимаем: нет. Идёт ко-эволюция — рождается другой вид человека, homo sapiens трансформируется в homo prudens. Какой он будет, этот смарт-человек?
И тут мы подходим к масштабной научной теме, которую хотим осветить в наших следующих постах — антропологии искусственного интеллекта. Будете ли вы рады читать о проблемах внедрения ИИ в различные сферы нашей жизни? Хотите узнать больше о том, как формируется смарт-культура и каково быть человеком в эру глобальной AI-изации? Дайте нам обратную связь через опрос или в комментариях — мы здесь, чтобы искать ответы вместе с вами и для вас!
Мы живём в эпоху, когда граница между технологиями и человеческим бытием становится всё более размытой. Искусственный интеллект уже не просто набор алгоритмов, он — алгоритм наших повседневных практик. Согласны?
Но вот вопрос: как новейшие технологии влияют на культуру и на её субъекта — человека? 🤔 Он их сделал, и дальше всё само по себе переваривается в умном городе, умных устройствах умными людьми? И понимаем: нет. Идёт ко-эволюция — рождается другой вид человека, homo sapiens трансформируется в homo prudens. Какой он будет, этот смарт-человек?
И тут мы подходим к масштабной научной теме, которую хотим осветить в наших следующих постах — антропологии искусственного интеллекта. Будете ли вы рады читать о проблемах внедрения ИИ в различные сферы нашей жизни? Хотите узнать больше о том, как формируется смарт-культура и каково быть человеком в эру глобальной AI-изации? Дайте нам обратную связь через опрос или в комментариях — мы здесь, чтобы искать ответы вместе с вами и для вас!
Привет, друзья! Сегодня мы отмечаем День славянской письменности и культуры! Это праздник, посвящённый нашему языку, нашей письменности и нашей многовековой культуре.
Язык, как вторая сигнальная система, сделал человека сверх-разумным, а письменность — это высшее проявление языка. Благодаря языку и письменности мы можем формировать и передавать знания через поколения, создавая уникальное культурное наследие и обогащая нашу жизнь. Именно язык перевёл человека в категорию «Жизнь 2.0» по классификации М. Тегмарка — мы можем передавать из поколения в поколение мемы, тратя на сохранение знаний намного меньше энергии и времени, чем представителям Жизни 1.0, которым требуются миллионы лет проб и ошибок, чтобы сохранить что-то полезное в своём генетическом коде.
Однако сегодня мы все стоим на пороге нового этапа — широчайшего использования во всех возможных сферах жизни больших языковых моделей. Эта передовая на сегодняшний день технология способна обрабатывать и анализировать огромные объёмы знаний, помогая нам находить решения сложных задач и даже улучшать коммуникацию.
Очень важно помнить, что несмотря на все преимущества, которые приносят технологии, главная задача — не утратить разум человека. Нам необходимо использовать эти новые возможности так, чтобы они дополняли и обогащали наш разум, а не заменяли его. Нам необходимо всеми возможными силами снижать риск деградации человека. Такъ побѣдим!
Подписывайтесь на наш канал «Технооптимисты» и будем вместе открывать великолепное будущее уже сегодня: @drv_official
Язык, как вторая сигнальная система, сделал человека сверх-разумным, а письменность — это высшее проявление языка. Благодаря языку и письменности мы можем формировать и передавать знания через поколения, создавая уникальное культурное наследие и обогащая нашу жизнь. Именно язык перевёл человека в категорию «Жизнь 2.0» по классификации М. Тегмарка — мы можем передавать из поколения в поколение мемы, тратя на сохранение знаний намного меньше энергии и времени, чем представителям Жизни 1.0, которым требуются миллионы лет проб и ошибок, чтобы сохранить что-то полезное в своём генетическом коде.
Однако сегодня мы все стоим на пороге нового этапа — широчайшего использования во всех возможных сферах жизни больших языковых моделей. Эта передовая на сегодняшний день технология способна обрабатывать и анализировать огромные объёмы знаний, помогая нам находить решения сложных задач и даже улучшать коммуникацию.
Очень важно помнить, что несмотря на все преимущества, которые приносят технологии, главная задача — не утратить разум человека. Нам необходимо использовать эти новые возможности так, чтобы они дополняли и обогащали наш разум, а не заменяли его. Нам необходимо всеми возможными силами снижать риск деградации человека. Такъ побѣдим!
Подписывайтесь на наш канал «Технооптимисты» и будем вместе открывать великолепное будущее уже сегодня: @drv_official
Яндекс, прекрати!!!
P. S.: А всего-то решил поиграть в мысленный эксперимент Людвига Витгенштейна... А тут такое :)
P. P. S.: Модели «YandexART» всех трёх версий генерируют одно и то же. Кто вдруг не понял глубину падения: «жук» по-английски «the beetle».
P. P. P. S.: Там очень много такого. «Катящиеся камни» и вот это вот всё. Кринж. Просто кринж.
P. S.: А всего-то решил поиграть в мысленный эксперимент Людвига Витгенштейна... А тут такое :)
P. P. S.: Модели «YandexART» всех трёх версий генерируют одно и то же. Кто вдруг не понял глубину падения: «жук» по-английски «the beetle».
P. P. P. S.: Там очень много такого. «Катящиеся камни» и вот это вот всё. Кринж. Просто кринж.
A2X-взаимодействие: краеугольный камень объединённых киберфизических систем
Сегодня мы погрузимся в анализ ключевого значения A2X-взаимодействия для координации действий в сети подключённых устройств и роботов. A2X, или Agent-to-Everything (по аналогии с V2X на транспорте, то есть Vehicle-to-Everything), — это парадигма, в которой воплощённые когнитивные агенты (роботы, дроны, «умные» устройства, всё, что угодно) взаимодействуют со всем своим окружением. Эта концепция не только определяет способы, которыми устройства могут обмениваться данными, но и обеспечивает более высокую степень автономности и адаптивности в различных сценариях применения.
A2X-взаимодействие позволяет создать интегрированные системы, где устройства не просто обмениваются данными, но и принимают совместные решения. Рассмотрим несколько примеров:
1️⃣ В умных городах A2X-взаимодействие предоставляет возможность автомобилям, светофорам и даже пешеходам взаимодействовать друг с другом, что может значительно улучшить управление трафиком и повысить безопасность на дорогах (и тогда это то самое V2X).
2️⃣ В промышленности A2X-взаимодействие помогает координировать действия различных роботов на производственных линиях, что увеличивает эффективность и сокращает время простоя.
3️⃣ В сельском хозяйстве внедрение A2X-взаимодействия позволяет дронам осуществлять мониторинг состояния посевов и передавать информацию тракторам и другим сельскохозяйственным машинам. Это обеспечивает более точное использование ресурсов и улучшает урожайность.
4️⃣ В здравоохранении A2X-взаимодействие помогает интегрировать медицинские устройства, что позволяет врачам получать данные в реальном времени и оперативно реагировать на изменения состояния пациента.
Невозможно переоценить значимость парадигмы A2X-взаимодействия для будущего киберфизических систем. Это не просто шаг вперёд, а целый скачок в эволюции взаимодействия между человеком, машинами и окружающей средой, открывающий новые горизонты для инноваций и улучшения качества жизни.
К слову. Тему A2X-взаимодействия раскачиваем мы у нас в компании и на других площадках. Пока в мире ещё нет достаточного количества авторитетных источников по этому вопросу, тема ещё не получила широкого освещения в научной литературе. Так что вот вам несколько по теме V2X:
1. Garcia, M.H.C., Molina-Galan, A., Boban, M. и др. A tutorial on 5G NR V2X communications // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2021. URL: https://clck.ru/3AsLwD
2. Gyawali, S., Xu, S., Qian, Y., Hu, R.Q. Challenges and solutions for cellular based V2X communications // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2020. URL: https://clck.ru/3AsLwr
3. MacHardy, Z., Khan, A., Obana, K., Iwashina, S. V2X access technologies: Regulation, research, and remaining challenges // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2018. URL: https://clck.ru/3AsLwx
4. Chen, S., Hu, J., Shi, Y., Peng, Y., Fang, J. Vehicle-to-everything (V2X) services supported by LTE-based systems and 5G // IEEE Communications Magazine. 2017. URL: https://clck.ru/3AsLx4
5. Abboud, K., Omar, H.A., Zhuang, W. Interworking of DSRC and cellular network technologies for V2X communications: A survey // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2016. URL: https://clck.ru/3AsLxE
Ну и у нашего хедлайнера Романа Душкина тоже есть несколько публикаций на тему V2X-взаимодействия и его использования в сфере транспорта.
—————
Подписывайтесь на наш канал «Технооптимисты», чтобы быть в курсе последних новостей и технологий: @drv_official
Сегодня мы погрузимся в анализ ключевого значения A2X-взаимодействия для координации действий в сети подключённых устройств и роботов. A2X, или Agent-to-Everything (по аналогии с V2X на транспорте, то есть Vehicle-to-Everything), — это парадигма, в которой воплощённые когнитивные агенты (роботы, дроны, «умные» устройства, всё, что угодно) взаимодействуют со всем своим окружением. Эта концепция не только определяет способы, которыми устройства могут обмениваться данными, но и обеспечивает более высокую степень автономности и адаптивности в различных сценариях применения.
A2X-взаимодействие позволяет создать интегрированные системы, где устройства не просто обмениваются данными, но и принимают совместные решения. Рассмотрим несколько примеров:
1️⃣ В умных городах A2X-взаимодействие предоставляет возможность автомобилям, светофорам и даже пешеходам взаимодействовать друг с другом, что может значительно улучшить управление трафиком и повысить безопасность на дорогах (и тогда это то самое V2X).
2️⃣ В промышленности A2X-взаимодействие помогает координировать действия различных роботов на производственных линиях, что увеличивает эффективность и сокращает время простоя.
3️⃣ В сельском хозяйстве внедрение A2X-взаимодействия позволяет дронам осуществлять мониторинг состояния посевов и передавать информацию тракторам и другим сельскохозяйственным машинам. Это обеспечивает более точное использование ресурсов и улучшает урожайность.
4️⃣ В здравоохранении A2X-взаимодействие помогает интегрировать медицинские устройства, что позволяет врачам получать данные в реальном времени и оперативно реагировать на изменения состояния пациента.
Невозможно переоценить значимость парадигмы A2X-взаимодействия для будущего киберфизических систем. Это не просто шаг вперёд, а целый скачок в эволюции взаимодействия между человеком, машинами и окружающей средой, открывающий новые горизонты для инноваций и улучшения качества жизни.
К слову. Тему A2X-взаимодействия раскачиваем мы у нас в компании и на других площадках. Пока в мире ещё нет достаточного количества авторитетных источников по этому вопросу, тема ещё не получила широкого освещения в научной литературе. Так что вот вам несколько по теме V2X:
1. Garcia, M.H.C., Molina-Galan, A., Boban, M. и др. A tutorial on 5G NR V2X communications // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2021. URL: https://clck.ru/3AsLwD
2. Gyawali, S., Xu, S., Qian, Y., Hu, R.Q. Challenges and solutions for cellular based V2X communications // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2020. URL: https://clck.ru/3AsLwr
3. MacHardy, Z., Khan, A., Obana, K., Iwashina, S. V2X access technologies: Regulation, research, and remaining challenges // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2018. URL: https://clck.ru/3AsLwx
4. Chen, S., Hu, J., Shi, Y., Peng, Y., Fang, J. Vehicle-to-everything (V2X) services supported by LTE-based systems and 5G // IEEE Communications Magazine. 2017. URL: https://clck.ru/3AsLx4
5. Abboud, K., Omar, H.A., Zhuang, W. Interworking of DSRC and cellular network technologies for V2X communications: A survey // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2016. URL: https://clck.ru/3AsLxE
Ну и у нашего хедлайнера Романа Душкина тоже есть несколько публикаций на тему V2X-взаимодействия и его использования в сфере транспорта.
—————
Подписывайтесь на наш канал «Технооптимисты», чтобы быть в курсе последних новостей и технологий: @drv_official
Преодоление коммуникационных барьеров в A2X-системах: от теории к практике
Взаимодействие автономных агентов в рамках многоагентной системы (A2X-взаимодействие) представляет собой интересное и многогранное направление исследований в области искусственного интеллекта. Один из важнейших аспектов успешного функционирования A2X-систем — это преодоление коммуникационных барьеров между агентами. Рассмотрим основные проблемы и их решения на пути к эффективному обмену данными между автономными агентами в сложных условиях. Но для начала немного теории.
Многоагентная система (МАС) — система, состоящая из множества взаимодействующих автономных агентов, которые работают вместе для достижения общих целей. Сегодня исследования в области МАС находятся на переднем крае науки об искусственном интеллекте, открывая новые возможности для автоматизации и оптимизации различных процессов.
➡️ Классификация типов сред
Полностью наблюдаемая среда: агенты имеют доступ ко всей информации об окружающем мире.
Частично наблюдаемая среда: агенты обладают ограниченной информацией и могут видеть только часть среды.
➡️ Классификация типов агентов
Реактивный агент: действует на основе заранее заданных правил, реагируя на изменения в окружающей среде.
Активный агент: может планировать свои действия на основе целей и текущего состояния.
Проактивный агент: предвидит возможные изменения в окружающей среде и принимает меры для достижения целей, до того как изменения произойдут.
➡️ Классификация режимов функционирования агентов
Детерминированный режим: поведение агента полностью предсказуемо и определяется заранее заданными правилами.
Частично недетерминированный режим: поведение агента может зависеть как от заданных правил, так и от случайных факторов.
Недетерминированный режим: поведение агента сильно зависит от случайных факторов и практически никогда не может быть предсказано.
Варианты протоколов для взаимодействия
🔥 Протоколы на основе сообщений: ACL (Agent Communication Language) и KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) — позволяют агентам обмениваться структурированными сообщениями, которые содержат определённые типы действий и параметры.
🔥 Протоколы на основе контрактов — агент-инициатор объявляет о задаче, а другие агенты могут предлагать свои решения, затем инициатор выбирает наиболее подходящее предложение.
🔥 Избыточные протоколы — агенты могут использовать специфические для среды механизмы для «подслушивания» сообщений, предназначенных для других агентов, что помогает агентам сотрудничать и координировать свои действия без необходимости прямого взаимодействия.
🔥 Естественный язык и большие языковые модели — протоколы могут основываться на прямом использовании естественного языка, как в текстовом, так и в голосовом формате. Такие агенты могут использовать диалоговые интерфейсы, чтобы запрашивать и предоставлять информацию, задавать уточняющие вопросы и предлагать решения.
Раньше в основном использовались протоколы на каких-то формальных языках. Сегодня с повсеместным распространением больших языковых моделей можно создавать агентов, общающихся друг с другом на естественном языке. Однако эффективное взаимодействие агентов, ядром которых являются большие языковые модели, требует сочетания формальных методов и возможностей, предоставляемых обработкой естественного языка, но позволяет создать гибкие и адаптивные протоколы.
Примеры взаимодействий в A2X-системах
В рамках A2X-взаимодействия агенты могут решать множество различных задач. Например, автономные машины и дроны могут координировать свои передвижения для оптимизации трафика в умных городах. В промышленности роботы могут совместно выполнять сложные сборочные процессы, обмениваться данными и принимать коллективные решения в реальном времени.
Взаимодействие автономных агентов в рамках многоагентной системы (A2X-взаимодействие) представляет собой интересное и многогранное направление исследований в области искусственного интеллекта. Один из важнейших аспектов успешного функционирования A2X-систем — это преодоление коммуникационных барьеров между агентами. Рассмотрим основные проблемы и их решения на пути к эффективному обмену данными между автономными агентами в сложных условиях. Но для начала немного теории.
Многоагентная система (МАС) — система, состоящая из множества взаимодействующих автономных агентов, которые работают вместе для достижения общих целей. Сегодня исследования в области МАС находятся на переднем крае науки об искусственном интеллекте, открывая новые возможности для автоматизации и оптимизации различных процессов.
➡️ Классификация типов сред
Полностью наблюдаемая среда: агенты имеют доступ ко всей информации об окружающем мире.
Частично наблюдаемая среда: агенты обладают ограниченной информацией и могут видеть только часть среды.
➡️ Классификация типов агентов
Реактивный агент: действует на основе заранее заданных правил, реагируя на изменения в окружающей среде.
Активный агент: может планировать свои действия на основе целей и текущего состояния.
Проактивный агент: предвидит возможные изменения в окружающей среде и принимает меры для достижения целей, до того как изменения произойдут.
➡️ Классификация режимов функционирования агентов
Детерминированный режим: поведение агента полностью предсказуемо и определяется заранее заданными правилами.
Частично недетерминированный режим: поведение агента может зависеть как от заданных правил, так и от случайных факторов.
Недетерминированный режим: поведение агента сильно зависит от случайных факторов и практически никогда не может быть предсказано.
Варианты протоколов для взаимодействия
🔥 Протоколы на основе сообщений: ACL (Agent Communication Language) и KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) — позволяют агентам обмениваться структурированными сообщениями, которые содержат определённые типы действий и параметры.
🔥 Протоколы на основе контрактов — агент-инициатор объявляет о задаче, а другие агенты могут предлагать свои решения, затем инициатор выбирает наиболее подходящее предложение.
🔥 Избыточные протоколы — агенты могут использовать специфические для среды механизмы для «подслушивания» сообщений, предназначенных для других агентов, что помогает агентам сотрудничать и координировать свои действия без необходимости прямого взаимодействия.
🔥 Естественный язык и большие языковые модели — протоколы могут основываться на прямом использовании естественного языка, как в текстовом, так и в голосовом формате. Такие агенты могут использовать диалоговые интерфейсы, чтобы запрашивать и предоставлять информацию, задавать уточняющие вопросы и предлагать решения.
Раньше в основном использовались протоколы на каких-то формальных языках. Сегодня с повсеместным распространением больших языковых моделей можно создавать агентов, общающихся друг с другом на естественном языке. Однако эффективное взаимодействие агентов, ядром которых являются большие языковые модели, требует сочетания формальных методов и возможностей, предоставляемых обработкой естественного языка, но позволяет создать гибкие и адаптивные протоколы.
Примеры взаимодействий в A2X-системах
В рамках A2X-взаимодействия агенты могут решать множество различных задач. Например, автономные машины и дроны могут координировать свои передвижения для оптимизации трафика в умных городах. В промышленности роботы могут совместно выполнять сложные сборочные процессы, обмениваться данными и принимать коллективные решения в реальном времени.