Yapay sinir ağı teknolojisi
Her gün sinir ağlarının yeni uygulamalarıyla ilgili haberler çıkıyor. ABD'de oluşturuldu
Yapay Sinir Ağı (INS)- matematiksel model (aynı zamanda yazılımı)veya donanım düzenlemesi), biyolojik sinir ağlarının - canlı bir organizmanın sinir hücrelerinin organizasyonu ve işleyişi ilkesi üzerine inşa edilmiştir. Bu kavram, beyinde meydana gelen süreçleri incelerken ve bu süreçleri modellemeye çalışırken ortaya çıktı.
Bu teknolojinin birçok uygulaması var. Örneğin, bir sinir ağı köpekleri ve kedileri birbirinden ayırmalıdır. Algoritmayı ayarlamak için çok sayıda kedi ve köpek imzalı imge dizisi verilmiştir. Yapay sinir ağı, bu resimlerdeki nesnelerin özelliklerini analiz eder ve referans sonuçlarına göre hataların yüzdesini en aza indiren bir tanıma modeli oluşturur.
Bu arada, Google bunu onaylamanızı istediğindeBir robot değilsiniz ve trafik ışıklarına ya da otobüslere dikkat edin, bilişsel yetenekler için temel bir testten geçmediniz, ancak sinir ağına yol altyapısı nesnelerini ayırt etmeyi öğretin. Sistem insansız hava araçlarında kullanılacak.
Sinir ağlarının kullanımı sınırsızdır.Bununla birlikte, robotiklerde en çok kullanılan sinir ağları ses asistanlarında ve insanlarla etkileşimlerinde bulundu. Yapay sinir ağları sorulara doğru cevaplar sağlar. Sesli yardımcının kalitesi onlara bağlı. Sesli asistanlar arasında Amazon'dan Alexa, Microsoft'tan Cortana ve Apple'dan Siri tespit edilebilir. Rusça ses yardımcıları arasında Yandex'den “Alice” var.
Bir sinir ağı ne kadar iyi eğitilirsedaha iyisi muhatabın isteklerine cevaplar seçer: ters kelime sırasını, bağlamı ve dolaylı sorguyu anlar. Bu yön geleceğin gelişiminde en umut verici olanlardan biri olacaktır. İnternet sosyal süreçleri değiştirdikçe, bilgi aktarım hızı ve genel yaşam hızı muazzam bir şekilde artmıştır. Ama adam daha yalnız oluyor. Bir eşlik eden robot, iletişim, anlayış ve destek ihtiyacını karşılayacak şekilde alakalı hale gelecektir.
Japonya'da dijital eşlikler çoktan ortaya çıkıyor,işlevselliği basit danışmanların ötesine geçiyor. Yardımcı, arkadaş, hatta eş olurlar. Batı da çok geride değil: ABD'deki 47 milyon insan (toplam yetişkin nüfusunun neredeyse% 20'si) akıllı hoparlörler, Amazon Echo veya Google Alexa kullanıyor. Dahası, son araştırmalara dayanarak, sadece komut vermek için değil, akıllı konuşmacılar kullanıyorlar. % 25'i yanlarında yatmak,% 20'si şaka yapmak,% 15'i dadı olarak kullanmak - sütun peri masalları anlatıyor ve çocuğun dikkatini dağıtmasına yardımcı oluyor.
Diyaloğu sürdürme yeteneği, robotlar için temel gereksinimlerden biri olacakve en umut verici ve aranan gelişme alanlarından biri.
Konuşma tanıma sistemi
Bir şey sadece isteğin cevabını almak, amamuhatabın isteğini duymak ve deşifre etmek çok daha zordur. Doğruluk, konuşma tanıma sisteminin tüm unsurlarından etkilenir: eğitim örneği ve tanıma algoritmaları kendileri.
Ses akışının kalitesi etkilenir - oransinyal / gürültü, konuşma anlaşılırlığı ve sesi. Modern sistemler, “duyulmamış” kelimesini dilsel modeller aracılığıyla tamamlamaya çalışıyorlar - her dilin kendi kararlı ifadeleri ve kararlı sözcük demetleri var.
Bunu tanıma için söylediklerindebağlam kullanıldığında, akıllı sütunlarda olduğu gibi belirli kullanım ifadeleri veya belirli bir konu alanı için belirli bir sözlüğün kullanımı gibi ek verilerle tanınma için bir ayar olduğu anlaşılmaktadır.
Doğruluk veya tanıma kalitesiDoğru tanınan kelimelerin konuşulan kelimelerin sayısına oranı, yanlış tanınan metriklerin de yanlış tanınan kelimelerin tanınan tüm kelimelere oranı olarak eklenmesini sağlar.
LG 2018 yılında tanıtıldıev asistanı. Sahnede, kıdemli pazarlama direktörü David Vanderwal, LG'nin yeni ev asistanı Cloi'yi göstermeye çalıştı. Küçük bir damla kahve makinesinin büyüklüğü, Cloi masanın üzerinde olmalı, elleri ve tekerlekleri olmamalı, bir konuşma sırasında başı döner ve başını sallar. Bu, hayatınızı düzenlemenize yardımcı olmak için tasarlanmış bir ses yardımcısıdır.
Sahnede, Vanderwal Cloi'ye ne zaman sorduğunu sordu.yıkama sona erecek - nispeten basit bir talebin LG'nin ne tür bir asistanı satmak istediğini tam olarak göstermesi gerekiyordu. Cloi cevap olarak hayrete düşürdü.
“Robotların bile zor günleri var” diye denedigülmek Vandervol. - Yani, çamaşırın ne zaman biteceğini biliyorsak, çamaşır makinesinin çalışmasını kurutucu ile senkronize edebilir ve buzdolabında üç gün sonra sona erecek tavuk olduğunu hatırlayabiliriz. Yemek yapmalıyız gibi görünüyor. Cloi, konuşmaya başla: Bir tavuktan ne yapabilirim? ”
Fakat Cloi bile bu ifadeye hiçbir şey söylemedi.
Başarısızlığa neyin neden olduğu bilinmemektedir: akustik, internet bağlantısının kalitesi veya yazılımdaki kusurların olduğu geniş bir alan. Her neyse, insan ve ekipman arasındaki robot-iletken sadece işe yaramadı.
Google, endüstrinin amiral gemisi olarak kabul edilir - zaten çokYıllardır, bu alanda gelişmekte ve tanınmanın en yüksek doğruluğunu ve istikrarını sağlamıştır. Yaz aylarında, güncellenmiş bir ses asistanı sundu - ve tanıma doğruluğunun (İngilizce) insanla karşılaştırılabilir olduğunu savunuyor. Bir isteği işleme koymak ve alakalı bir yanıt vermek için Google sistemi bir saniyeden fazla sürmez.
"Promobot"
Ancak, tanıma sisteminiGoogle’ın lisans alması gerekiyor ve oldukça pahalı. Ek olarak, bir konuşma tanıma cihazı çok çeşitli ortamlarda kullanılabilir. Ev asistanı ve robot için tanıma parametreleri, yüksek insan yoğunluğuna sahip yerlerde farklıdır. Ve özellikler Promobot geliştiricilerini dikkate almaya çalışıyorlar - bir mikrofon dizisi ve çevrimdışı tanıma sistemi geliştiriyorlar. Bu, robotların İnternet bağlantısının kalitesine daha az bağımlı olmalarına ve hem dengesiz bağlantılara hem de gürültülü odalara sahip iyi bir konuşmacı olmaya devam etmesini sağlayacaktır.
Yüz ve Duygu Tespiti Teknolojisi
Bir kaliteyi düzenlemek içinİnsan ve robot arasındaki etkileşim, makinenin önünde kimin ve bir insanın hangi duyguları yaşadığını anlamak için gereklidir. Bu tür veriler, ilgili tekliflerde bulunmak için en etkili iletişim stratejisini seçmesine izin verecektir. Örneğin, üzülmemeniz için en sevdiğiniz dondurma çeşitlerinde indirim yapın veya robot önünüzde bir kız görürse kozmetik departmanında bir promosyon yapın.
Rus şirketi VisionLabs en fazlasını sunuyorbu teknolojinin farklı uygulama dalları. LUNA yüz tanıma platformu, sahibinin otomobili anahtarsız açmasını ve selfie ile yapılan alışverişlerde ödeme yapmasını sağlayacak. VisionLab'lardan yüz tanıma, Moskova Psikanaliz Enstitüsü'ndeki sınavlar sırasında bir öğrenciyi doğrulamak için kullanılan Sberbank okul erişim sisteminde uygulanmaktadır.
Duyguların tanınması hakkında konuşursak,hizmetin beklendiği sektörler tarafından talep edildi. Örneğin, Alfa Bank müşterinin duygu tanıma sistemini test ediyor. Algoritma, hizmetin bir tahmin vermesinden sonra ziyaretçinin yüz ifadesini analiz eder. Böylece, banka anketlere ve görüşmelere başvurmadan geri bildirim almaktadır.
Promobot ve Neurodata Lab pilotu başlattıBir kişinin 20 duygusal durumunu tanıyabilen bir empat robotu projesi. Tanınan duyguya göre, robot iletişim kuracak - muhatapları cesaretlendirmek veya güven vermek için, olumlu bir tepki görürse şakalaşmaya ve cesaretlenmeye başlar. Proje test aşamasında iken, robot zaten CES-2019'a teslim edildi.
Navigasyon sistemi
Görevlere bağlı olarak, açıkiç mekan teknolojisi İnsansız araçlar ve uçaklar için dış mekanda gezinme, binalarda güvenlik ve servis robotları için iç mekanda gezinme gereklidir.
Bugün iki tür navigasyon var: küresel ve yerel. Global, uydu sistemleri arasında gezinmeyi öneriyor, dış mekan sistemlerinde talep var, ancak iç mekan için uygun değil. Her zaman bağlantı ve pozisyon göstergesinin düşük doğruluğu yoktur. Yerel olanları ultrason, optik ve kızılötesi sistemler arasında gezinmeyi içerir. Mevcut sistemler pahalıdır, bu nedenle 2019 için en büyük zorluk fiyatlarını düşürmek olacaktır.
Örneğin, araba Tesla için sensör sistemibirkaç yüz bin dolara mal oldu. Ancak otopilotlu araçların geniş dağılımı nedeniyle, niş ve pahalı bir üründen yaygın bir alana geçiş nedeniyle lidar maliyeti düşmüştür. Ayrıca robotikte uygun fiyatlı ve ucuz mikrodalga çözümlerinin ortaya çıkmasıyla, sadece pahalı bir premium otomobil seçeneği olarak kullanılabilen milimetre dalga radarları kullanılmaya başlandı.
Örneğin, başlangıç Marvelmind çok doğru bir sonuç yarattı349 $ kapalı navigasyon sistemi. Bununla birlikte, çalışması dört sabit fener ve bir mobil fener gerektirir, bu da geniş alanlarda ve dış mekanlarda kullanımını zorlaştırır.
Marvelmind'dan navigasyon cihazları
Her zamanki gibi robotlar hakkında konuşursak, o zamanRobotun “Promobot” un bağımsız bir şekilde, çarpışma olmadan hareket edebilmesi için, geliştiriciler hemen hemen tüm ölçüm türlerini kullanır: ultrason, kızılötesi kısa menzilli sensörler, lidarlar. Bu, robotun hareketi için maksimum güvenlik seviyesi sağlar.
Bilgi güvenliği
Güvenliği sağlamak, robotiğin en önemli yönüdür. Robotlar hakkında öfori kaybolduktan sonra insanlar kendilerinin güvenliği ve verileri hakkında düşünmeye başladı.
Alandaki bilgi güvenliği tehditlerinin eğilimleriRobotik, genel olarak, bilgi ortamındaki yaygın olanlardan kesinlikle ayrılmaz. Nesnelerin İnterneti'nin gelişimi, botnet ağlarının aktif dağılımını etkilemiştir; bu, ne yazık ki, aynı zamanda çok sayıda robotik cihazla da ilgilidir.
Üreticiler genellikle siber tehditlere karşı ciddi korumayı ihmal ediyorlar ve hatta ihmal ediyorlar; bu da casusluk, kimlik avı veya veri hırsızlığı amacıyla robotların kullanılmasına neden oluyor.
Son zamanlarda, Olumlu Teknolojiler araştırmacılarıvakum temizleme robotlarının sahiplerine gizlice girdiğini ve bu bilgiyi İnternet üzerinden ilettiğini fark ettiler - hatta kripto para birimini de alabilirler. Güvenlik açıklarını kullanarak, bir saldırgan gizli verileri ağ trafiğiyle yakalayabilir: bu yalnızca fotoğraflarınız değil, banka hesap verilerinizdir.
Yılın başında bir rapor yayınlandıgüvenlik açıkları robot Pepper. Uzmanlar, üçüncü taraf dosyalarını cihaza kimlik doğrulaması olmadan aktarmayı ve hatta süper kullanıcı hesabına giriş yapmayı başardı. Ayrıca, ödeme bilgilerini, video kameralardan ve mikrofonlardan gelen verileri de yakalayabildiler.
Şiddeti açısından, bugünMesele, endüstriyel robotik alanında en keskin olanıdır. 2018'in sonunda, Rus otomatik işlem kontrol sistemlerinin bilgi ağlarına yönelik saldırıların sayısı bankalardan veya bireylerden daha fazladır ve şifreleme virüslü rezonans durumları nükleer santrallerin bile siber saldırıların kurbanı olabileceğini doğrulamaktadır.
Bu sorunun bir çözümü, bugün lider anti-virüs sistemleri üreticileri tarafından yavaş yavaş uygulanmakta olan güvenlik yönetimi için AI kullanımı olabilir.
Ancak, önümüzdeki birkaç yıl içindeHer gün karşılaştığımız robotlar önemli ölçüde artacak. İnsan güvenliği bu kritere bağlıdır - kilit bir alan, dünya robotları bu alana mümkün olduğunca erken dikkat edecektir.
Otomatik işlemlerin sayısı artıyor vedaha fazla robotun günlük hayatımıza nüfuz ettiği anlamına gelir. Robotların çalışma kalitesi için gereksinimler, mucizeler ve tuhaflıklar değil, altyapı biriminin seviyesine ulaştıkça artmaktadır. En çok talep edilen robotik dallarının gelişmesiyle birlikte, konuşma tanıma, işleme isteklerinin kalitesi ve cevaplama da dahil olmak üzere ses asistanlarının çalışma kalitesini artırmak gerekir. İHA'ların ve servis robotlarının dağıtımı için navigasyon sistemlerinin maliyetini düşürmek gerekir. Temel olarak, insanların güvenliğini sağlamak ve robotlarla etkileşim halindeyken verilerini sağlamak için tüm güvenlik açıklarını ortadan kaldırmak gerekir. Bunlar 2019 için ana zorluklar.