Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Искусственный интеллект объяснил загадочное кружение животных
Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.
ИИ давно зарекомендовал себя в решении прикладных и инженерных задач, но на этот раз опубликованное в Science Reports исследование демонстрирует новую сильную сторону ИИ, который помог ответить уже на фундаментальный вопрос — понять коллективное поведение живых существ.
Кружение наблюдается в больших группах животных, находящихся на разных этапах эволюции, от насекомых и червей до рыб: они согласованно движутся вокруг центра группы. Биологическая функция столь причудливого поведения до сих пор ставила в тупик эволюционных биологов и теоретиков систем.
Стандартный подход к объяснению кружения постулирует наличие неких искусственных сил, которые возникают между животными и влияют на их коллективное движение. Ученые из Сколтеха пошли по иному пути: их модель отталкивается от цели и формулируется в терминах обучения с подкреплением — инструмента из области искусственного интеллекта.
Опираясь на простые правила и естественные ограничения, смоделированные исследователями животные методом проб и ошибок обучились коллективному движению. Поразительным образом, предъявленные к ним требования — оставаться в заданных пределах от центра группы и от соседей — привели к самопроизвольному кружению. Что еще более неожиданно, кружение оказалось весьма полезным для выживания: по подсчетам исследователей, обученный такому поведению коллектив в сотни раз устойчивее к пагубным возмущениям среды — в природе ими могут быть, например, ветер или подводные потоки.
Другое применение искусственного интеллекта в похожем контексте — группировка животных. Птицы мигрируют, волки охотятся, а рыбы плавают — стаями. Если животные перемещаются совместно с оптимальным расположением друг относительно друга, они тем самым минимизируют затраты энергии. Исследователи из Сколтеха применили тот же целеориентированный подход на базе обучения с подкреплением и подтвердили, что в результате животные находят оптимальную для передвижения конфигурацию, позволяющую сохранять силы: вдвоем они выстраиваются в линию, втроем — в треугольник, вчетвером — в ромб.
Эти и другие, порой неожиданные построения, при большей численности группы, были независимо найдены альтернативным методом. Хотя в природе присутствуют и другие факторы, определяющие структуру стаи, например защита от хищников, положение вожака и прочее, полученные результаты наглядно демонстрируют широкую применимость метода и его надежность. Как говорит профессор Бриллиантов, «я понимаю, что все строится из простых „математических кирпичиков“, но не перестаю удивляться возможностям методов ИИ!».
Telegram 
Дзен 
VK Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.
Ученые знают о возможности реверсии, или изменения, одного пола на другой у рыб, земноводных и рептилий. Но задокументированных случаев подобного у диких птиц и млекопитающих мало. Исследователи недавно обнаружили, что в Австралии смена пола у пернатых может быть не таким редким явлением.
Представьте, что вы решили куда-то сходить. Выходите из дома, поворачиваете налево и проходите примерно один квартал. Внезапно становится понятно: если бы сразу повернули направо — путь занял бы намного меньше времени. Еще достаточно близко, чтобы вернуться и пойти по более короткому маршруту, но сделаете ли вы это? Скорее всего, нет, считают американские ученые, которым удалось объяснить причины такого нерационального поведения.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.
Ученые знают о возможности реверсии, или изменения, одного пола на другой у рыб, земноводных и рептилий. Но задокументированных случаев подобного у диких птиц и млекопитающих мало. Исследователи недавно обнаружили, что в Австралии смена пола у пернатых может быть не таким редким явлением.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно