Нейросети для соционики и психологии

Искусственный интеллект и его применение

Способна ли нейросеть в будущем научиться типировать лучше людей?

Да
13
54%
Нет
7
29%
Затрудняюсь ответить
4
17%
 
Всего голосов : 24

Re: Нейросети для соционики и психологии

Сообщение Eva_forever » Ср июл 03, 2019 5:25 pm

Гена писал(а):
anton19286 писал(а):ну как, кому что выдало? mostmerlin.ru

Загрузил первое попавшееся. Окошко выбора файла смотрело в папку с фотками Билла Пуллмана (я типирую его в гюги).

Прога показала:
- конструктивизм (эмоциональная реакция низкая)
- тактику ("Ваше видение мира основано на мелких деталях. Внимательны к мелочам...")
- сенсорику ("Вам более интересно получать информацию в виде фактов, при этом Вам важно наблюдать и взаимодействовать с объектом изучения вживую.")
- позитивизм ("оптимизм")
- результат ("Вам необходимо чёткое понимание выполняемой задачи. При конкретном представление о поставленной задаче, Вы быстро фокусируетесь на цели, изолируясь от лишней информации.")
- впечатлительность (то есть, страстность) ("Ваша психика постоянно напряжена и чувствительна к раздражителям, на которые Вы можете резко реагировать.").

В общем, неплохо.

Гена, а мои результаты (в посте выше) можете разложить соционически?
Жизнь моя, иль ты приснилась мне...
Аватара пользователя
Eva_forever
Бывалый
Бывалый
 
Сообщения: 3845
Зарегистрирован: Пт сен 08, 2017 5:03 pm
Пол: Женский
Профессия: Подарок судьбы 800 lvl

Re: Нейросети для соционики и психологии

Сообщение Гена » Чт июл 04, 2019 12:16 am

Eva_forever писал(а):Гена, а мои результаты (в посте выше) можете разложить соционически?

Разложить - морочное дело. Если в целом, то такое впечатление, что в первом сете характеризует гека, во втором - дона.
Аватара пользователя
Гена
Гуру
Гуру
 
Сообщения: 9247
Зарегистрирован: Ср дек 13, 2006 12:18 am
Откуда: Из мультфильма
Медали: 5
Пол: Мужской
Соционический тип: Дон Кихот

Re: Нейросети для соционики и психологии

Сообщение Eva_forever » Чт июл 04, 2019 12:17 am

Гена писал(а):
Eva_forever писал(а):Гена, а мои результаты (в посте выше) можете разложить соционически?

Разложить - морочное дело. Если в целом, то такое впечатление, что в первом сете характеризует гека, во втором - дона.

Экстаз :D
Жизнь моя, иль ты приснилась мне...
Аватара пользователя
Eva_forever
Бывалый
Бывалый
 
Сообщения: 3845
Зарегистрирован: Пт сен 08, 2017 5:03 pm
Пол: Женский
Профессия: Подарок судьбы 800 lvl

Re: Нейросети для соционики и психологии

Сообщение Oleg » Пт июл 05, 2019 4:57 pm

Изображение

Изображение

Искусственный интеллект добывает знания из руды статей

Алгоритм анализа текстов смог на основе статей по материаловедению вывести Периодический закон и сделать другие научные открытия.

Одна из проблем современной науки – в большом количестве публикуемых и уже опубликованных научных работ. Учёные просто завалены огромным количеством информации, которую они не в состоянии даже просмотреть, не говоря уже о внимательном изучении. К тому же подавляющее большинство работ публикуется в виде текста, который трудно анализировать и традиционным статистическим анализом, и современными методами машинного обучения. А ведь вся совокупность научных изданий содержит массу разрозненной информации, в том числе ценные знания о связях между элементами данных.

Исследователи собрали 3,3 миллиона рефератов из научных статей по материаловедению, опубликованных в более чем 1000 журналах в период между 1922 и 2018 годами, и загрузили их в алгоритм, который назвали «Word2vec». Ничего не зная заранее о материаловедении, анализируя лишь взаимосвязи между словами, алгоритм смог предсказать, например, открытия новых термоэлектрических материалов на годы вперед и предложить кандидатов на использование в качестве таковых. Таким образом, он может использоваться для устранения пробелов в исследованиях материалов, указывать на неисследованные вещества, которые стоит изучить.

Любопытно, что этот алгоритм самостоятельно открыл периодическую таблицу элементов и кристаллическую структуру металлов, что свидетельствует о его большом потенциале. Авторы работы утверждают, что анализ текста научной литературы может обнаружить скрытые в ней знания, а также создать систему базовых научных знаний.

Работа алгоритма «Word2vec» основана на превращении каждого из примерно 500 000 различных слов из рефератов в набор из 200 чисел (200-мерный вектор), характеризующий как слова связаны друг с другом. Эти вектора можно сравнивать, вычитать, складывать и т.д. В качестве примера приведём ситуацию, когда подобные алгоритмы обучаются на «ненаучных» данных. В этом случае, например, вектор «король минус королева» совпадёт с вектором «мужчина минус женщина». Это показывает некоторые отношения между этими понятиями, даже если мы не знаем их значений.

Аналогично, при обучении «текстовому» материаловедению алгоритм смог понять значение научных терминов и понятий, таких, как кристаллическая структура металлов, основываясь просто на сочетаниях слов в рефератах и их совпадении с другими словами. Например, он обнаружил, что вектор «ферромагнитный - NiFe + IrMn» совпадает с вектором «антиферромагнитный». Как уже сказано выше, «Word2vec» даже смог выяснить отношения между элементами в периодической таблице, когда вектор для каждого химического элемента был спроецирован на два измерения.

Поиск термоэлектрических материалов основывался на том, что вектор для различных химических соединений сравнивался с вектором слова «термоэлектрический». Чем выше их сходство, тем лучше данное вещество подходит на эту роль. Кандидаты в термоэлектрические материалы должны не только эффективно преобразовывать тепло в электричество, но и быть сделаны из материалов, которые безопасны, распространены в природе и просты в производстве. Проверив затем 10 лучших прогнозов, исследователи убедились в правильности работы алгоритма. Поэтому они решили опубликовать 50 лучших термоэлектрических материалов, предсказанных алгоритмом, с целью помочь исследованиям в этой области.

Кроме того, исследователи проверили алгоритм «машиной времени». Они закладывали в него рефераты только до определённой даты, скажем, до 2000 года, и проверяли, предскажет ли он материалы, реально открытые после неё. Оказалось – предсказывает!
Значит, используйся этот алгоритм ранее, некоторые известные сейчас материалы могли быть обнаружены на много лет раньше, чем это фактически произошло. Авторы признаются, что результаты оказались для них удивительными. Они не ожидали, что алгоритм будет обладать такими прогнозирующими свойствами.

Авторы работы опубликуют также данные, необходимые другим исследователям для создания собственных приложений, например, если они захотят найти лучший материал для топологического изолятора.
https://www.nkj.ru/news/36534/
Аватара пользователя
Oleg
Администратор
Администратор
 
Сообщения: 57832
Зарегистрирован: Вс окт 09, 2005 9:08 pm
Откуда: Москва
Медали: 10
Пол: Мужской
Соционический тип: Бальзак
Тип по психе-йоге: Сократ (ВЛЭФ)
Темперамент: Флегматик
Профессия: Программист, оптимизатор

Re: Нейросети для соционики и психологии

Сообщение Parf » Пт июл 05, 2019 5:03 pm

Word2vec - известный алгоритм, а по статье выглядит, как будто они его только что придумали. :)

Но там, скорее всего, векторизация слов по Word2vec - только первый этап, а дальше эти векторизованные слова загружаются в нейросеть. Или целые фразы загружаются - тогда нужна рекуррентная нейросеть.
Аватара пользователя
Parf
КБ 'Грядущее'
КБ 'Грядущее'
 
Сообщения: 26510
Зарегистрирован: Чт сен 03, 2015 5:29 pm
Медали: 13
Пол: Мужской
Соционический тип: Дон Кихот
Тип по психе-йоге: Лао-цзы (ЛВФЭ)

Re: Нейросети для соционики и психологии

Сообщение Oleg » Пт июл 12, 2019 10:18 pm

Искусственный интеллект научился блефовать

Специалисты Facebook и Университета Карнеги-Меллон достигли нового этапа в разработке искусственного интеллекта (AI). Если раньше он уже побеждал людей в таких играх, как шахматы и го, где требуется стратегическое мышление, то теперь созданный ими бот Pluribus обыграл профессиональных игроков в покер. Компьютер не только просчитывал возможные ситуации, но и обманывал соперников, когда ему приходилось блефовать.

Другой разработанный специалистами Карнеги-Меллон бот Libratus два года назад уже побеждал профессиональных игроков в покер. Но тогда игра велась один на один, а сейчас AI противостоял сразу пятерым игрокам, каждый из которых за свою профессиональную карьеру в покере заработал более $1 млн
Аватара пользователя
Oleg
Администратор
Администратор
 
Сообщения: 57832
Зарегистрирован: Вс окт 09, 2005 9:08 pm
Откуда: Москва
Медали: 10
Пол: Мужской
Соционический тип: Бальзак
Тип по психе-йоге: Сократ (ВЛЭФ)
Темперамент: Флегматик
Профессия: Программист, оптимизатор

Пред.

  • { SIMILAR_TOPICS }
    Ответы
    Просмотры
    Последнее сообщение

Вернуться в ИИ и нейросети

Кто сейчас на конференции

Зарегистрированные пользователи: Алексище, Атех, bmw_wmb, cooler462, светлая_, GoGo [Bot], Google [Bot], Google Adsense [Bot], Istanaro, koshka27, kurlemushe, lerikluk, Sarah Connor, Surana, vadimr, Yandex 3.0 [Bot], Ватсон, Морозов, Нимфа