Теорема Байеса научит роботов принимать решения
В Европе стартовал объединенный исследовательский проект BACS (Bayesian Approach to Cognitive Systems, "Байесов подход к созданию обучающихся систем"), сообщает ScienceDaily. Проект финансируется ЕС и продлится до 2010 года. В рамках проекта ученые исследуют, насколько применима теорема Байеса и ее следствия для создания искусственных систем, способных решать сложные задачи в реальных условиях. Теорема Байеса представляет собой модель рационального выбора в условиях неточной и/или неполной информации. В настоящее время она активно используется, к примеру, в спам-фильтрах.
Способность классифицировать явления (или распределять по категориям) является одной из базовых функций человеческого мозга. А для искусственного интеллекта такая задача является одной из самых сложных. Вместе с тем, именно автономные, самообучающиеся роботы могут быть наиболее полезны человеку.
Созданию таких роботизированных систем и посвящен BACS – проект, являющийся частью шестой исследовательской программы, финансируемой Европейской торговой комиссией, которая выделила на проект €7,5 млн. BACS объединяет ученых и коммерческие компании, работающие над созданием самообучающихся систем, потенциально способных решать сложные задачи, возникающие в повседневной "реальной" жизни. В проекте BACS участвуют институты и научные организации Германии, Швейцарии, Франции и Португалии. Координатор проекта - Швейцарский технический институт в Цюрихе. Основой исследований является теорема Томаса Байеса - английского математика и пресвитерианского священника, жившего в XVIII веке.
Теорема Байеса описывает, как посчитать условную вероятность события. Это модель разумного выбора при неполноте либо неточности исходных данных. Теорема Байеса применима ко всем процессам обучения на опыте. Десять организаций-участников будут пытаться использовать этот теоретический результат для моделирования функций нервной системы и процессов обучения. Результатом работы в рамках проекта BACS должно стать появление реальной перспективы создания роботов, способных анализировать мир вокруг себя, накапливать специфическое, контекстное знание, интерпретировать собранные данные и, наконец, принимать решения наравне с людьми.
Планируется, что новые системы будут иметь широкое коммерческое применение. Например, системы, помогающие водителям пассажирских машин или автобусов, использующие вероятностный подход к оценке дорожных ситуаций и создающие "стратегии управления транспортным средством". Другой областью возможного применения является трехмерное моделирование и создание систем безопасности - например, отслеживающих состояние зданий или шахт, а также линий электропередач.
Способность классифицировать явления (или распределять по категориям) является одной из базовых функций человеческого мозга. А для искусственного интеллекта такая задача является одной из самых сложных. Вместе с тем, именно автономные, самообучающиеся роботы могут быть наиболее полезны человеку.
Созданию таких роботизированных систем и посвящен BACS – проект, являющийся частью шестой исследовательской программы, финансируемой Европейской торговой комиссией, которая выделила на проект €7,5 млн. BACS объединяет ученых и коммерческие компании, работающие над созданием самообучающихся систем, потенциально способных решать сложные задачи, возникающие в повседневной "реальной" жизни. В проекте BACS участвуют институты и научные организации Германии, Швейцарии, Франции и Португалии. Координатор проекта - Швейцарский технический институт в Цюрихе. Основой исследований является теорема Томаса Байеса - английского математика и пресвитерианского священника, жившего в XVIII веке.
Теорема Байеса описывает, как посчитать условную вероятность события. Это модель разумного выбора при неполноте либо неточности исходных данных. Теорема Байеса применима ко всем процессам обучения на опыте. Десять организаций-участников будут пытаться использовать этот теоретический результат для моделирования функций нервной системы и процессов обучения. Результатом работы в рамках проекта BACS должно стать появление реальной перспективы создания роботов, способных анализировать мир вокруг себя, накапливать специфическое, контекстное знание, интерпретировать собранные данные и, наконец, принимать решения наравне с людьми.
Планируется, что новые системы будут иметь широкое коммерческое применение. Например, системы, помогающие водителям пассажирских машин или автобусов, использующие вероятностный подход к оценке дорожных ситуаций и создающие "стратегии управления транспортным средством". Другой областью возможного применения является трехмерное моделирование и создание систем безопасности - например, отслеживающих состояние зданий или шахт, а также линий электропередач.
Ещё новости по теме:
18:20