Przeszukaj forum

Witam Od około półtora roku interesuję się sztuczną inteligencją, zwłaszcza zastosowaną w robotyce. Jest to dla mnie niezwykle ciekawy temat Kilka miesięcy temu zacząłem pracować nad moim prywatnym projektem, który cały czas jest w fazie rozwoju. Pewne elementy, takie jak uczenie się poprzez rozmowę z człowiekiem są gotowe, więc postanowiłem nagrać poniższe filmy: AgeBot podłączony jest do internetu. Platforma to gotowa konstrukcja - AlphaBot-PI. Użyłem jej, aby szybciej skupić się na oprogramowaniu. W ostatnim czasie domykałem widoczne na filmach możliwości robota i w międzyczasie zacząłem pracę nad wykorzystaniem kamery (aktualny stan to ~30%). W bliskiej przyszłości platformę mam zamiar wymienić na coś bardziej zaawansowanego lub zbudować swoją, ponieważ ta zaczyna mnie powoli ograniczać (pod względem hardware'u). Jej specyfikacja dostępna jest w internecie (np. na stronie firmy Waveshare), więc nie będę kopiował Jak już zauważyliście - używam Raspberry PI. Oprogramowanie na malinkę napisałem w C++, pozostała część to C++ oraz Python. Systemem jest Raspbian. Do zautomatyzowania instalacji niektórych zależności w systemie (akurat w przypadku samej malinki) używam narzędzia Ansible, a o te krytyczne dla działania aplikacji dba manager pakietów (apt, buduję paczki .deb). Do przetwarzania tekstu użyłem biblioteki Tensorflow, natomiast w procesie uczenia się, robotowi asystuje wnioskowanie. Kamera i przetwarzanie obrazu otworzy wiele nowych drzwi, ułatwi również pracę przy kolejnej domenie - planowaniu zadań. Sam robot jest stosunkowo małą częścią projektu, ale o tym... w przyszłości Każdy feedback mile widziany Pozdrawiam PS: W ciągu kilku dni napiszę posta z trochę bardziej szczegółowymi informacjami odnośnie przetwarzania tekstu - czatowania z robotem

Cześć. Robię projekt rozpoznawania jednego z kilku ruchów za pomocą akcelerometru, żyroskopu, STM32F467ZG i pakietu X-CUBE-AI. Opieram się na artykule @Elvis Sztuczna inteligencja na STM32, czyli przykład użycia X-CUBE-AI, ale mam kłopot z jego rozszerzeniem. Próbowałem różnych sposobów, ale nie mogę zrobić sieci, która zamiast wartości binarnej (ruch - brak ruchu) zwróci mi prawdopodobieństwa każdego z 6 wyjść (na razie chciałbym tyle różnych ruchów rozpoznawać). Mam książkę, którą poleca Elvis ("Deep Learning" autorstwa Chollet'a), ale brak doświadczenia z SSN, czy nawet językiem Python mocno mnie ogranicza. Chciałbym też, żeby zamiast jednego wejścia będącego prostą funkcją odczytów z czujników (suma kwadratów odczytów z akcelerometru), f = open('data1.csv','r') values = [] results = [] for line in f: fields = line.strip().split(',') if len(fields) == 4: x = float(fields[0]) y = float(fields[1]) z = float(fields[2]) values.append([math.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)]) results.append(float(fields[3])) f.close() układ bezpośrednio korzystał ze wszystkich 6 (3ACC i 3 GYRO). Tutaj fragment kodu Elvisa z STM'a: void MX_X_CUBE_AI_Process(void) { /* USER CODE BEGIN 1 */ float nn_input[AI_FORBOT_AI_IN_1_SIZE]; float nn_output[AI_FORBOT_AI_OUT_1_SIZE]; aiRun(nn_input, nn_output); /* USER CODE END 1 */ } static uint32_t next_ms = 1000; static float nn_input[AI_FORBOT_AI_IN_1_SIZE]; float nn_output[AI_FORBOT_AI_OUT_1_SIZE]; while (HAL_GetTick() < next_ms) {} next_ms += READ_DELAY_MS; lsm6_value_t acc; acc = lsm6_read_acc(); for (int i = 0; i < AI_FORBOT_AI_IN_1_SIZE - 1; i++) nn_input[i] = nn_input[i + 1]; nn_input[AI_FORBOT_AI_IN_1_SIZE - 1] = sqrt(acc.x * acc.x + acc.y * acc.y + acc.z * acc.z); aiRun(nn_input, nn_output); if (nn_output[0] >= 0.5f) HAL_GPIO_WritePin(LED2_GPIO_Port, LED2_Pin, GPIO_PIN_RESET); else HAL_GPIO_WritePin(LED2_GPIO_Port, LED2_Pin, GPIO_PIN_SET); Pomożecie mi zmienić kod Python'a i STM'a, bym mógł go użyć do swoich potrzeb? Naprawdę długo szukałem sposobu i próbowałem wielu rozwiązań, ale albo nie działa mi sieć neuronowa, albo nie kompiluje się projekt w SW4STM32.

Mit o naszym poznawczym uniwersalizmie, o naszej gotowości odebrania i zrozumienia informacji całkowicie, przez jej pozaziemskość, nowej - trwa niewzruszony, chociaż, otrzymawszy posłanie z gwiazd, zrobiliśmy z nim nie więcej, niżby zrobił dzikus, który, ogrzawszy się u płomienia podpalonych dzieł najmędrszych, uważa, że doskonale owe znalezisko wykorzystał! - Stanisław Lem Głos Pana Tymi słowami Stanisław Lem konkludował próbę odszyfrowania przez Człowieka tajemniczego sygnału z kosmosu, którego odkrycie było dziełem przypadku. Sygnał, pochodzący najprawdopodobniej od obcej cywilizacji z krańca Kosmosu stał się zagadką, poddającą w wątpliwość ludzką poznawczość. Pomimo licznych prób i wzajemnej współpracy grona naukowców, wiadomość udało się rozpracować tylko częściowo, a nawet uzyskany wynik stanowił dalsze ogniwo niezrozumienia i zdumienia. Chcąc opowiedzieć czym był sygnał, jak został odkryty i do jakich odkryć poprowadził grupę uczonych należy sięgnąć do książki Stanisława Lema „Głos Pana”. Ten wpis brał udział konkursie na najlepszy artykuł o elektronice lub programowaniu. Sprawdź wyniki oraz listę wszystkich prac » Partnerem tej edycji konkursu (marzec 2020) był popularny producent obwodów drukowanych, firma PCBWay. Dlaczego przytoczone zostały właśnie te słowa i w jaki sposób korespondują one z tematem artykułu? Jeżeli miałeś nadzieję, że przedstawione zostaną kulisy pierwszego kontaktu z obcą cywilizacją, to niestety możesz się lekko rozczarować, ale ta era (jeszcze) nie nadeszła - jakkolwiek byśmy tego nie chcieli i próbowali zaklinać czasoprzestrzeń. Pozwólmy, rzucić sobie światło na niemniej, a nawet równie ciekawą materię. Komunikacja Powracając do powieści Stanisława Lema, komunikacja, choć jednostronna przebiega tam zdalnie. Z otchłani kosmosu dobiega sygnał w postaci ciągu neutrin – cząstek nie posiadających masy, zdolnych do przenikania materii. Cząstki te nadawane są w pewnych odstępach czasowych. Uważnie przyglądając się całości emisji dostrzec można, pewne zależności powodujące, że w procesie widoczna jest pewna wiadomość. Komunikatu zostaje zapętlony, a zarówno nadawca jak i odbiorca kosmicznego komunikatu nie widzą się wzajemnie. Są przekonani o wzajemnym istnieniu, ale fizycznie, poza komunikatem nie mają ze sobą jakiegokolwiek innego kontaktu. Czy cała idea tego procesu nie wygląda w pewien sposób znajomo? Tak, to Test Turinga! Obca cywilizacja przesyłając komunikat zainicjowała proces Testu Turinga, w oczekiwaniu na sprzężenie zwrotne, które miało udowodnić naszą inteligencję. Barierą oddzielającą „komputer” od człowieka jest ogromna przestrzeń kosmiczna, a sam sygnał przyjmuje nieco inną formę, niż tą jaką przewidział w swoich założeniach Alan Turing. Niestety, cały mistycyzm pierwszego kontaktu sprowadzony zostaje do trochę bardziej prozaicznego, wcześniej znanego pojęcia. Ale czy spoglądanie w niebo to jedyny sposób na nawiązanie dialogu z przyszłością? Schodzimy na ziemię Dialog już trwa, rozmówcą jesteś również Ty, ale to Alan Turing jako jeden z pierwszych dostrzegł możliwość rozmowy Człowieka z maszyną. Tak, sztuczna inteligencja, bo o niej mowa, choć nieco bardziej ziemska posiada kosmiczne możliwości. To sztuczna inteligencja ma nasze dane, potrafi nimi skutecznie manipulować, gromadzić i na podstawie ich podejmować poważne decyzje. Prowadzi nasze auta, wynajduje nowe lekarstwa, decyduje czy będziesz wiarygodnym kredytobiorcą, a nawet bywa „zwyczajnym rozmówcą”. Komunikacja z SI przybiera różne formy, choć dysponujemy szeregiem języków programowania, gotowymi rozwiązaniami informatycznymi, a sama wiedza jest niemalże powszechnie dostępna to właśnie komunikacja stanowi najważniejsze zagadnienie rozwoju sztucznej inteligencji. O ile, gdy stworzone przez nas oprogramowanie zawarte w ryzach algorytmów jest nam niemal całkowicie posłuszne, o tyle sztuczna inteligencja w swojej idei zaczyna „żyć własnym życiem” – życiem tak autonomicznym, że język cyfrowy schodzi momentami na drugi plan, a nawet może nie być samodzielnie wystarczający. Oczywiście nic nie wskazuje na to, abyśmy mieli w całości zrezygnować z języków programowania na rzecz… no właśnie czego? Rozmowy? Siri, Asystent Google czy Alexa to systemy bazujące na sztucznej inteligencji, które uprzednio zaprogramowane dalszą część cybernetycznego życia spędzają komunikując się poprzez komunikację werbalną. Całość procesu: gromadzenie danych, przetwarzanie czy wydawane przez nią komunikaty to głównie wiadomości głosowe. Jest to oczywiste i zrozumiałe, ale pod postacią wygodnej dla nas funkcjonalności rozpoznawania głosowego oraz syntezatora mowy, ukryty pozostaje znaczący krok w rozwoju komunikacji na linii człowiek – maszyna. W sposób nowoczesny, komfortowy, ale jednocześnie pionierski przeszliśmy z zerojedynkowej narracji do „języka człowieka”. Choć nie zawsze precyzyjnie i składnie, to rzeczywiście – maszyna rozmawia z człowiekiem. Wygląda to jak pierwszy krok w drodze do tego czym zwykliśmy nazywać świadomością. Doskonale operuje liczbami, w przeciągu ułamka sekundy zna odpowiedzi na liczbowe problemy, tworzy skomplikowane modele cyfrowe, wszystko co deterministyczne i natury arytmetycznej jest w jej zasięgu. Ma natomiast problem z pojęciami, które ironicznie, człowiekowi przychodzą nieco łatwiej – pojęciami abstrakcyjnymi. Czy w milionach tranzystorów może popłynąć rewolucyjna idea, zupełnie abstrakcyjna myśl, zakodowana jako „kilka zer i jedynek” ? Wszystkie wyniki pracy systemów sztucznej inteligencji, a w konsekwencji jej osiągnięcia bazują na dużych ilościach danych którymi jest „karmiona” i kolejno trenowana. Choć ten ciąg przyczynowo-skutkowy wydaje się pozostawać niewzruszony to ludzki umysł, również wiedziony ogromną ilością danych, popularniej zwanych bagażem doświadczeń potrafi myśleć w sposób abstrakcyjny, definiować swój byt i być samoświadomy. Czy samoświadomość sztucznej inteligencji to kwestia większej ilości danych i nowych połączeń sieci neuronowej? Jeżeli tak, to hipotetycznie moglibyśmy wskazać konkretny punkt, w którym owa sieć osiąga świadomość. Czy jest to wykonalne - jest nam ciężko określić, chociaż sam temat świadomości cyfrowej stanowi nie tylko obiekt: badań specjalistów, westchnień futurologów, ale także.. Rozważań filozofów Czy prekursorzy inżynierii elektronicznej tworząc pierwsze układy scalone, mogli doszukiwać się głębszego metafizycznego sensu w sygnałach? Jest to wątpliwie, jednak przyszłość przygotowała własną wizję - mariaż teorii informacji z humanizmem. Dwie dziedziny należące do przeciwległych biegunów nauki, połączyła potrzeba współpracy na rzecz ustalenia wspólnych mianowników etycznych dla człowieka i maszyny. Choć z pozoru nierealna wizja potrzeby dzielenia się wykuwaną przez lata ludzką moralnością, z pieśni przyszłości staje się prozą współczesności. Autonomiczne auta wyposażane są w systemy decyzyjne, których zadaniem jest podjęcie odpowiedniego wyboru w sytuacji zagrożenia życia. Ale czy faktycznie potrafimy zdefiniować odpowiedni wybór? Czy nie jest tak, że już na przestrzeni dialogu międzyludzkiego napotykamy problem z jasnym zdefiniowaniem systemu norm, który byłby spójny? Subiektywność, rozumiana bliżej jako doświadczenia życiowe i system wyznawanych przez nas wartości powodują dywersyfikację wersji algorytmu prawidłowego działania. Czy w niemożliwym do uniknięcia przypadku potrącenia pieszego system postanowi potrącić dziecko czy osobę starszą, osobę schorowaną czy kobietę w ciąży? Odpowiedź nie jest prosta, o ile w ogóle takowa istnieje. Wizja Elon Musk – właściciel firmy Tesla, produkującej innowacyjne samochody elektryczne do projektowania systemów autonomicznej jazdy wśród specjalistów z dziedzin IoT, Data Science, programistów systemów embedded rekrutuje osoby odpowiedzialne za moralne uposażenie systemów decyzyjnych – ekspertów z dziedziny filozofii. To oni są odpowiedzialni za wszystkie potencjalne dylematy natury moralnej. Zatrudnienie filozofów, ale również humanistów ogólnie w sektorze AI (Artificial intelligence – ang. Sztuczna Inteligencja) będzie niewątpliwie rosło. Urzeczywistnia się coś, o czym wcześniej nawet nie myśleliśmy – cykl technologiczny zatacza koło, a my uczłowieczamy technologię. Nie chodzi tu o podniosłe zwroty i patetyczne doszukiwanie się archetypu stwórcy w programiście – technologia brnie do przodu, a wraz z nią rola nas – jej głównych odbiorców i współrozmówców ulega ewolucji.