Forwarded from زانکو (Rohola Zandie)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
کتابخانه جدید PyRobot یک چارچوب متن باز رباتیک توسعه داده شده توسط فیس بوک است. اگرچه این کتابخانه جدید است اما جای کار بسیار زیادی دارد.
https://www.pyrobot.org/
https://www.pyrobot.org/
🔵آیا هوش مصنوعی واقعا می تواند تجربه انسانی داشته باشد؟🔵
فرض کنید روزی تکنولوژی به حدی برسد که هوش مصنوعی قادر باشد آزمون تورینگ را پشت سر بگذارد. یعنی بتواند طوری رفتار کند و حرف بزند که شما را براحتی گول بزند و نتوانید تشخیص دهید که انسان پشت خط است یا ربات. اما اگر این هوش مصنوعی پیشرفته نزد شما بیاید و بگوید که خیلی غمگین است یا عاشق شده است حرفش را باور می کنید؟ برخورد شما چیست؟ احتمالا فکر کنید که یک سری صفر و یک توی مدارهاش داره جابجا میشه و مهم نیست! اما هرچقدر با او بیشتر صحبت می کنید بیشتر باور می کنید که واقعا عاشق شده است!(یادتان نرود از بیرون هیچ تفاوتی با انسان ندارد) اما ته ته دلتان راضی نمی شوید که واقعا درونش چیزی باشد که بتواند حس کند. چیزی آن تو نیست که مزه گیلاس را واقعا بداند! واقعا بداند دندان درد چیست یا اصلا دوست داشتن و حس قنج رفتن توی دل وقتی کسی که دوستش را دارید را حس کند!
انگار ما انسان های گوشت و پوست و عصب چیز خاصی داریم که ربات نمی تواند داشته باشد: تجربه انسانی! اما آیا واقعا کسی برای این حرف ها تره خرد می کند؟ چه چیزی باعث می شود که فکر کنید چیز خاصی در مغز شما که میلیاردها نورون های عصبی با ترکیبات شیمیایی هست وجود دارد که در مغز سیلیکونی و پر از میلیارد ها ترانزیستور او نیست؟ یک جواب راحت: ما روح داریم و ربات ندارد! نظر شما هم محترم است اما بیایید قدری جدی تر به مساله نگاه کنیم.
«آگاهی» یا consciousness به مجموعه ای گفته می شود که حداقل ما فکر می کنیم ما را از مثلا یک تکه سنگ متفاوت می کند. اینجا نمی خواهم به این بپردازم که آگاهی چیست اما می توان مساله را ساده تر کرد و به برخی از تجارب خاص آگاهی اشاره کرد. یکی از مهمترین آنها «کیفیات ذهنی» یا qualia است. منظور از کیفیت ذهنی هر چیزی است که یک حس خاص در «دنیای درونی» ما ایجاد می کند به عنوان مثال تجربهٔ مستقیم رنگ‌ها، درد، بو، خشم مثال‌هایی از کیفیات ذهنی می‌باشند. مزه ی گیلاس چیزی ست که یک کیفیت ذهنی محسوب می شود. این شاید واضح ترین چیزی باشد که شما به آن تجربه بلاواسطه دارید. اما برخی آنقدر جرات دارند که وجود آن را زیر سوال ببرند!!
مشکل از اینجا شروع می شود که کیفیات ذهنی قابل مقایسه نیستند. به طور مثال ممکن است تجربه شما از رنگ قرمز مثل تجربه من از آبی باشد اما چون از کودکی آموخته ایم که چطور آن ها را نام ببریم نمی توانیم واقعا این فاصله را پر کنیم و به سوال جواب دهیم. بنابر تعریف کیفیت ذهنی قابل به اشتراک گذاری نیست! همین سر آغاز مشکل است. فرض کنید شب خوابیده اید و نیمه شب یک جراح دیوانه مغز شما را باز می کند و درک شما از طیف رنگ ها را برعکس می کند( قرمز آبی می شود و آبی قرمز). آیا فردا صبح که از خواب بیدار می شوید می توانید متوجه این تغییر بشوید؟ برای اینکه متوجه تغییر بشوید باید درک خود از رنگ ها را با حافظه ی ادراکی خود از رنگ ها مقایسه کنید. بنابراین در عمل شما دارید از حافظه خود بهره می گیرید نه آنچه واقعا «قبلا» درک می کردید! دقت کنید اینجا تفاوت ظریفی وجود دارد اگر خود ماجول «درک رنگ» عوض شده باشد شما نمی فهمید چون چیزی که به خاطر می آید هم باید از این ماجول استفاده کند و بنابراین رنگ ها هم برعکس به خاطر می آیند و تفاوتی حس نمی شود.( تحقیقات عصب شناسی نشان داده است «به یاد آوری ادراکات» و «درک بلادرنگ آن ها» قسمت های یکسانی از مغز را فعال می کند.) اما اگر حافظه ادراکات تغییر کند و ماجول درک رنگ تغییری نکند شما رنگ هایی را که به خاطر می آورید وارونه حس می کنید اما راهی وجود ندارد که بفهمید آیا حافظه رنگ ها عوض شده یا این شمایید که رنگ ها را وارونه حس می کنید.
(ممکن است اشکال وارد کنید که این در مورد همه چیز صادق است اما اشتباه می کنید! معنی کلمات اگر در ذهن شما تغییر کند می توانید بفهمید چون معنی کلمه تجربه شخصی نیست بلکه یک چیز قابل به اشتراک گذاری( یا بین الاذهانی) است اگر کسی مغز شما را دستکاری کند تا معنی کلمه سیب با پرتغال عوض شد به محض «استفاده» از آن «دیگران» آن را اصلاح می کنند)
یک مثال قابل درک تر این آزمایش ذهنی است: فرض کنید حافظه شما از «مزه قهوه» به تدریج در یک بازه پنج ساله تغییر کند و به چیزی شبیه به مزه گیلاس در پنج سال قبل عوض شود. چطور متوجه می شوید چنین تغییری رخ داده است؟ مشکلی که تمام این آزمایش ها می خواهند روی آن انگشت بگذارند این است که هیچ راهی «بیرون از ذهن» برای مقایسه و فهمیدن تغییر رنگ (اگر اتفاق بیفتد) وجود ندارد. به عبارتی به هیچ طرز معنا داری نمی توان کیفیات ذهنی را تعریف کرد و از این لحاظ چنین چیزی همانقدر که برای یک هوش مصنوعی وجود ندارد برای انسان هم وجود ندارد!
مطالعه بیشتر:
فرض کنید روزی تکنولوژی به حدی برسد که هوش مصنوعی قادر باشد آزمون تورینگ را پشت سر بگذارد. یعنی بتواند طوری رفتار کند و حرف بزند که شما را براحتی گول بزند و نتوانید تشخیص دهید که انسان پشت خط است یا ربات. اما اگر این هوش مصنوعی پیشرفته نزد شما بیاید و بگوید که خیلی غمگین است یا عاشق شده است حرفش را باور می کنید؟ برخورد شما چیست؟ احتمالا فکر کنید که یک سری صفر و یک توی مدارهاش داره جابجا میشه و مهم نیست! اما هرچقدر با او بیشتر صحبت می کنید بیشتر باور می کنید که واقعا عاشق شده است!(یادتان نرود از بیرون هیچ تفاوتی با انسان ندارد) اما ته ته دلتان راضی نمی شوید که واقعا درونش چیزی باشد که بتواند حس کند. چیزی آن تو نیست که مزه گیلاس را واقعا بداند! واقعا بداند دندان درد چیست یا اصلا دوست داشتن و حس قنج رفتن توی دل وقتی کسی که دوستش را دارید را حس کند!
انگار ما انسان های گوشت و پوست و عصب چیز خاصی داریم که ربات نمی تواند داشته باشد: تجربه انسانی! اما آیا واقعا کسی برای این حرف ها تره خرد می کند؟ چه چیزی باعث می شود که فکر کنید چیز خاصی در مغز شما که میلیاردها نورون های عصبی با ترکیبات شیمیایی هست وجود دارد که در مغز سیلیکونی و پر از میلیارد ها ترانزیستور او نیست؟ یک جواب راحت: ما روح داریم و ربات ندارد! نظر شما هم محترم است اما بیایید قدری جدی تر به مساله نگاه کنیم.
«آگاهی» یا consciousness به مجموعه ای گفته می شود که حداقل ما فکر می کنیم ما را از مثلا یک تکه سنگ متفاوت می کند. اینجا نمی خواهم به این بپردازم که آگاهی چیست اما می توان مساله را ساده تر کرد و به برخی از تجارب خاص آگاهی اشاره کرد. یکی از مهمترین آنها «کیفیات ذهنی» یا qualia است. منظور از کیفیت ذهنی هر چیزی است که یک حس خاص در «دنیای درونی» ما ایجاد می کند به عنوان مثال تجربهٔ مستقیم رنگ‌ها، درد، بو، خشم مثال‌هایی از کیفیات ذهنی می‌باشند. مزه ی گیلاس چیزی ست که یک کیفیت ذهنی محسوب می شود. این شاید واضح ترین چیزی باشد که شما به آن تجربه بلاواسطه دارید. اما برخی آنقدر جرات دارند که وجود آن را زیر سوال ببرند!!
مشکل از اینجا شروع می شود که کیفیات ذهنی قابل مقایسه نیستند. به طور مثال ممکن است تجربه شما از رنگ قرمز مثل تجربه من از آبی باشد اما چون از کودکی آموخته ایم که چطور آن ها را نام ببریم نمی توانیم واقعا این فاصله را پر کنیم و به سوال جواب دهیم. بنابر تعریف کیفیت ذهنی قابل به اشتراک گذاری نیست! همین سر آغاز مشکل است. فرض کنید شب خوابیده اید و نیمه شب یک جراح دیوانه مغز شما را باز می کند و درک شما از طیف رنگ ها را برعکس می کند( قرمز آبی می شود و آبی قرمز). آیا فردا صبح که از خواب بیدار می شوید می توانید متوجه این تغییر بشوید؟ برای اینکه متوجه تغییر بشوید باید درک خود از رنگ ها را با حافظه ی ادراکی خود از رنگ ها مقایسه کنید. بنابراین در عمل شما دارید از حافظه خود بهره می گیرید نه آنچه واقعا «قبلا» درک می کردید! دقت کنید اینجا تفاوت ظریفی وجود دارد اگر خود ماجول «درک رنگ» عوض شده باشد شما نمی فهمید چون چیزی که به خاطر می آید هم باید از این ماجول استفاده کند و بنابراین رنگ ها هم برعکس به خاطر می آیند و تفاوتی حس نمی شود.( تحقیقات عصب شناسی نشان داده است «به یاد آوری ادراکات» و «درک بلادرنگ آن ها» قسمت های یکسانی از مغز را فعال می کند.) اما اگر حافظه ادراکات تغییر کند و ماجول درک رنگ تغییری نکند شما رنگ هایی را که به خاطر می آورید وارونه حس می کنید اما راهی وجود ندارد که بفهمید آیا حافظه رنگ ها عوض شده یا این شمایید که رنگ ها را وارونه حس می کنید.
(ممکن است اشکال وارد کنید که این در مورد همه چیز صادق است اما اشتباه می کنید! معنی کلمات اگر در ذهن شما تغییر کند می توانید بفهمید چون معنی کلمه تجربه شخصی نیست بلکه یک چیز قابل به اشتراک گذاری( یا بین الاذهانی) است اگر کسی مغز شما را دستکاری کند تا معنی کلمه سیب با پرتغال عوض شد به محض «استفاده» از آن «دیگران» آن را اصلاح می کنند)
یک مثال قابل درک تر این آزمایش ذهنی است: فرض کنید حافظه شما از «مزه قهوه» به تدریج در یک بازه پنج ساله تغییر کند و به چیزی شبیه به مزه گیلاس در پنج سال قبل عوض شود. چطور متوجه می شوید چنین تغییری رخ داده است؟ مشکلی که تمام این آزمایش ها می خواهند روی آن انگشت بگذارند این است که هیچ راهی «بیرون از ذهن» برای مقایسه و فهمیدن تغییر رنگ (اگر اتفاق بیفتد) وجود ندارد. به عبارتی به هیچ طرز معنا داری نمی توان کیفیات ذهنی را تعریف کرد و از این لحاظ چنین چیزی همانقدر که برای یک هوش مصنوعی وجود ندارد برای انسان هم وجود ندارد!
مطالعه بیشتر:
Ungerleider, Leslie G. (3 November 1995). "Functional Brain Imaging Studies of Cortical Mechanisms for Memory". Science. 270 (5237): 769–775. doi:10.1126/science.270.5237.769.
Dennett, D.C., 1993. Consciousness explained. Penguin uk.
https://plato.stanford.edu/entries/qualia/
Dennett, D.C., 1993. Consciousness explained. Penguin uk.
https://plato.stanford.edu/entries/qualia/
🐍 درک iterator، generator در پایتون 🐍
هر چند ممکن است زبان پایتون بسیار ساده بنظر برسد اما ظرایفی در آن وجود دارد که بعد از سالها کار کردن متوجه آن می شوید و حتی برخی ها که فکر میکنند به اندازه کافی این زبان را می دانند از آن ها نا آگاه هستند یا در مورد آن ها دچار سردرگمی می شوند. اینجا به یکی از مهم ترین مفاهیم پایه ای پایتون می پردازیم که برای درک کد ها و بهینه نوشتن آن ها بسیار حیاتی است.
ادامه...
https://vrgl.ir/EpKos
هر چند ممکن است زبان پایتون بسیار ساده بنظر برسد اما ظرایفی در آن وجود دارد که بعد از سالها کار کردن متوجه آن می شوید و حتی برخی ها که فکر میکنند به اندازه کافی این زبان را می دانند از آن ها نا آگاه هستند یا در مورد آن ها دچار سردرگمی می شوند. اینجا به یکی از مهم ترین مفاهیم پایه ای پایتون می پردازیم که برای درک کد ها و بهینه نوشتن آن ها بسیار حیاتی است.
ادامه...
https://vrgl.ir/EpKos
ویرگول
درک iterator، generator در پایتون
هر چند ممکن است زبان پایتون بسیار ساده بنظر برسد اما ظرایفی در آن وجود دارد که بعد از سالها کار کردن متوجه آن می شوید و حتی برخی ها که فکر…
🌕یک نمایش سرگم کننده از نظریه بازی ها🌕
من همیشه در مورد اظهار نظر در مورد مسایل سیاسی و اجتماعی بسیار محتاط بودم و سعی کردم تا جای ممکن در کانال یا بقیه فضاهای مجازی از عنوان کردن آنها خودداری کنم. دلایل آن زیاد است اما مهمتر از همه اینکه اولا چنین مسایلی برای من که بیشتر ذهنیتی ریاضیاتی دارم بسیار مبهم است و ترجیح میدهم بیشتر به موضوعاتی بپردازم که در مورد آنها مطمئن ترم و دوم اینکه در این زمینه تخصصی ندارم و لزومی هم ندارد هر کسی در مورد هر چیزی اظهار نظر کند! اما زمانی که به طور جدی به مسایل اجتماعی فکر میکنم تفکر سیستمی را بیشتر میپسندم در این میان یکی از بزرگترین ابزارهای شناخت «نظریه بازی» هاست و البته مانند هر شاخه دیگر در ریاضی این یک ابزار است و به شما جهت میدهد و تفسیر نهایی با خودتان است. در لینک زیر یک بازی بسیار جالب (به زبان فارسی) را می بینید که نشان می دهد چگونه رفتارهای اجتماعی و گاه سیاسی ما شکل پیدا میکند. انجام این بازی را به شدت توصیه میکنم چون درسهای جالبی برای زندگی روزمره هم با خود دارد!
https://hamed.github.io/trust
من همیشه در مورد اظهار نظر در مورد مسایل سیاسی و اجتماعی بسیار محتاط بودم و سعی کردم تا جای ممکن در کانال یا بقیه فضاهای مجازی از عنوان کردن آنها خودداری کنم. دلایل آن زیاد است اما مهمتر از همه اینکه اولا چنین مسایلی برای من که بیشتر ذهنیتی ریاضیاتی دارم بسیار مبهم است و ترجیح میدهم بیشتر به موضوعاتی بپردازم که در مورد آنها مطمئن ترم و دوم اینکه در این زمینه تخصصی ندارم و لزومی هم ندارد هر کسی در مورد هر چیزی اظهار نظر کند! اما زمانی که به طور جدی به مسایل اجتماعی فکر میکنم تفکر سیستمی را بیشتر میپسندم در این میان یکی از بزرگترین ابزارهای شناخت «نظریه بازی» هاست و البته مانند هر شاخه دیگر در ریاضی این یک ابزار است و به شما جهت میدهد و تفسیر نهایی با خودتان است. در لینک زیر یک بازی بسیار جالب (به زبان فارسی) را می بینید که نشان می دهد چگونه رفتارهای اجتماعی و گاه سیاسی ما شکل پیدا میکند. انجام این بازی را به شدت توصیه میکنم چون درسهای جالبی برای زندگی روزمره هم با خود دارد!
https://hamed.github.io/trust
hamed.github.io
تکامل اعتماد
یک راهنمای تعاملی برای نظریه بازی درباره اینکه چرا به یکدیگر اعتماد می‌کنیم
🌕یک معرفی زیبا از numpy با تصاویر🌕
مهم ترین کتابخانه محاسبات در پایتون numpy نام دارد، بسیاری از توابع در این کتابخانه مشابه متلب هستند، هر چند تفاوت های ظریفی هم وجود دارد. در این معرفی به آنها پی میبرید
https://jalammar.github.io/visual-numpy/
مهم ترین کتابخانه محاسبات در پایتون numpy نام دارد، بسیاری از توابع در این کتابخانه مشابه متلب هستند، هر چند تفاوت های ظریفی هم وجود دارد. در این معرفی به آنها پی میبرید
https://jalammar.github.io/visual-numpy/
jalammar.github.io
A Visual Intro to NumPy and Data Representation
Discussions:
Hacker News (366 points, 21 comments), Reddit r/MachineLearning (256 points, 18 comments)
Translations: Chinese 1, Chinese 2, Japanese, Korean
The NumPy package is the workhorse of data analysis, machine learning, and scientific computing…
Hacker News (366 points, 21 comments), Reddit r/MachineLearning (256 points, 18 comments)
Translations: Chinese 1, Chinese 2, Japanese, Korean
The NumPy package is the workhorse of data analysis, machine learning, and scientific computing…
🌑یک بخش تاریک فناوری یادگیری عمیق!🌑
اگر توی غار زندگی نکرده باشید حتما در مورد فناوری deepfake چیزهایی شنیدید. در واقع همونطور که بارها توی کانال هم نشون دادیم فناوری یادگیری عمیق به جایی رسیده که براحتی میشه ویدیو و صدای یک فرد رو تولید کرد و هر چیزی که بخوایم روش بذاریم! این فناوری هنوز کاملا بالغ نشده و تفاوت هایی با نسخه واقعی دیده میشه اما با گذشت زمان این مشکل هم حل میشه!
با رشد هر فناوری قسمت های تاریکی هم همزمان باهاش شروع به رشد می کنند. قسمت هایی که هدف اولیه ساخت و توسعه اون فناوری نبوده. Deepfake یک نمونه اونه اما نمونه بسیار جدید ترش deep nude هستش. شاید یادتون بیاد که برای مدت زیادی نرم افزارهای پخش می شدند که ادعا می کردند که می تونن از دوربین گوشی استفاده کنن و مردم رو برای شما به صورت لخت نشون بدن! صد البته این برنامه های ویروسی فقط دنبال تیغ زدن و خرابکاری بر روی گوشی ها یا کامپیوترهای شما بودن. چنین چیزی امکان نداشت! اما فناوری یادگیری عمیق اکنون به نقطه ای رسیده که این امکان وجود داره! یک شخص ناشناس با استفاده از سورس کد pix2pix و با آموزش شبکه با ده هزار عکس پورنوگرافی تونسته نرم افزاری تولید کند که نسخه برهنه شده هر عکس رو درست کنه! (فعلا فقط بر روی تصاویر زن ها کار میکنه) چنین چیزی ترسناک بنظر میاد ولی سازنده ادعا کرده که چنین چیزی قبلا هم با فوتوشاپ با صرف زمان بیشتر امکان پذیر بود. اما مساله فراتر از این موضوع است چون ایجاد نسخه real time اون که بر روی گوشی این کار رو بکنه هم ممکنه!
چنین چیزی باید غیر قانونی باشه! این اولین واکنش هر فردیه. اما سوال اصلی اینه که تا کی میشه جلوی چنین چیزی رو گرفت؟ حتی اگر این یکی غیر قانونی بشه دیر یا زود نسخه های رایگان اون رو یه نفر دیگه تولید میکنه. این مثل غیر قانونی کردن تولید ویروس هاست! مشکل اینجاست فناوری یادگیری عمیق کاملا رایگان و در دسترس همه است! شاید جامعه هنوز درگیر حل و فصل مشکلات شبکه های اجتماعی باشه ولی تغییرات بعدی در راه هستند و این به سمتی میره که الان هنوز خیلی قابل درک نیست اما چیزی که مشخصه این هست که تصورات آیندگان از انتشار تصاویر برهنه تغییر خواهد کرد و کسی نمیتونه با تهدید به انتشار اونها باج خواهی کنه!
https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2019/06/27/this-repulsive-app-generates-nudes-from-photos-of-clothed-women/
اگر توی غار زندگی نکرده باشید حتما در مورد فناوری deepfake چیزهایی شنیدید. در واقع همونطور که بارها توی کانال هم نشون دادیم فناوری یادگیری عمیق به جایی رسیده که براحتی میشه ویدیو و صدای یک فرد رو تولید کرد و هر چیزی که بخوایم روش بذاریم! این فناوری هنوز کاملا بالغ نشده و تفاوت هایی با نسخه واقعی دیده میشه اما با گذشت زمان این مشکل هم حل میشه!
با رشد هر فناوری قسمت های تاریکی هم همزمان باهاش شروع به رشد می کنند. قسمت هایی که هدف اولیه ساخت و توسعه اون فناوری نبوده. Deepfake یک نمونه اونه اما نمونه بسیار جدید ترش deep nude هستش. شاید یادتون بیاد که برای مدت زیادی نرم افزارهای پخش می شدند که ادعا می کردند که می تونن از دوربین گوشی استفاده کنن و مردم رو برای شما به صورت لخت نشون بدن! صد البته این برنامه های ویروسی فقط دنبال تیغ زدن و خرابکاری بر روی گوشی ها یا کامپیوترهای شما بودن. چنین چیزی امکان نداشت! اما فناوری یادگیری عمیق اکنون به نقطه ای رسیده که این امکان وجود داره! یک شخص ناشناس با استفاده از سورس کد pix2pix و با آموزش شبکه با ده هزار عکس پورنوگرافی تونسته نرم افزاری تولید کند که نسخه برهنه شده هر عکس رو درست کنه! (فعلا فقط بر روی تصاویر زن ها کار میکنه) چنین چیزی ترسناک بنظر میاد ولی سازنده ادعا کرده که چنین چیزی قبلا هم با فوتوشاپ با صرف زمان بیشتر امکان پذیر بود. اما مساله فراتر از این موضوع است چون ایجاد نسخه real time اون که بر روی گوشی این کار رو بکنه هم ممکنه!
چنین چیزی باید غیر قانونی باشه! این اولین واکنش هر فردیه. اما سوال اصلی اینه که تا کی میشه جلوی چنین چیزی رو گرفت؟ حتی اگر این یکی غیر قانونی بشه دیر یا زود نسخه های رایگان اون رو یه نفر دیگه تولید میکنه. این مثل غیر قانونی کردن تولید ویروس هاست! مشکل اینجاست فناوری یادگیری عمیق کاملا رایگان و در دسترس همه است! شاید جامعه هنوز درگیر حل و فصل مشکلات شبکه های اجتماعی باشه ولی تغییرات بعدی در راه هستند و این به سمتی میره که الان هنوز خیلی قابل درک نیست اما چیزی که مشخصه این هست که تصورات آیندگان از انتشار تصاویر برهنه تغییر خواهد کرد و کسی نمیتونه با تهدید به انتشار اونها باج خواهی کنه!
https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2019/06/27/this-repulsive-app-generates-nudes-from-photos-of-clothed-women/
The Next Web
This repulsive app generates nudes from photos of clothed women
If you think creating anyone’s nude photos or deepfake was a difficult task, think again. An app called DeepNude has developed a scary AI that can create a nude picture out of a woman‘s fully clothed photo. First reported by Vice, the Windows and Linux app…
پدیده عجیب همگام سازی در طبیعت: سماع عرفانی طبیعت🦋
اگر تا بحال نزدیک یک محل روستایی یا نزدیک باغ خوابیده باشید صدای جیرجیرک ها را شنیده اید گاهی صدای صدها جیرجیرک را می شنوید که همزمان با هم جیرجیر میکنن! چطور می توانند اینقدر هماهنگ باشند؟! دسته ای از آدم ها در یک مراسم شروع به دست زدن می کنند و بعد از چند ثانیه به راحتی می توانند با هم همزمان دست بزنند در حالی که اصلا برای این کار آموزش ندیده اند!! این مشاهدات خیلی واضح بنظر می رسند و احتمالا هرگز به آن ها فکر نکرده اید. مثال حیرت انگیز آن که احتمالا هم ندیده اید کرم های شب تاب هستند. کرم های شب تاب در شب چشمک می زنند اما در نقاطی از زمین دسته های بزرگی از آن ها در شب بر روی درختان جنگل پرواز می کنند و شما شاهد هزاران کرم شب تاب می شوید که همزمان با هم چشمک می زنند! چطور چنین چیزی ممکن است؟ چگونه یک کرم شب تاب این سوی جنگل دقیقا با کرم شب تابی صدها متر آن طرف تر همزمان چشمک می زند؟ یک ویدیو از این پدیده جالب را در زیر می توانید ببینید.
اگر تا بحال نزدیک یک محل روستایی یا نزدیک باغ خوابیده باشید صدای جیرجیرک ها را شنیده اید گاهی صدای صدها جیرجیرک را می شنوید که همزمان با هم جیرجیر میکنن! چطور می توانند اینقدر هماهنگ باشند؟! دسته ای از آدم ها در یک مراسم شروع به دست زدن می کنند و بعد از چند ثانیه به راحتی می توانند با هم همزمان دست بزنند در حالی که اصلا برای این کار آموزش ندیده اند!! این مشاهدات خیلی واضح بنظر می رسند و احتمالا هرگز به آن ها فکر نکرده اید. مثال حیرت انگیز آن که احتمالا هم ندیده اید کرم های شب تاب هستند. کرم های شب تاب در شب چشمک می زنند اما در نقاطی از زمین دسته های بزرگی از آن ها در شب بر روی درختان جنگل پرواز می کنند و شما شاهد هزاران کرم شب تاب می شوید که همزمان با هم چشمک می زنند! چطور چنین چیزی ممکن است؟ چگونه یک کرم شب تاب این سوی جنگل دقیقا با کرم شب تابی صدها متر آن طرف تر همزمان چشمک می زند؟ یک ویدیو از این پدیده جالب را در زیر می توانید ببینید.
این موضوع برای تقریبا یک قرن معما بود تا اینکه در سال ۱۹۹۲ گروهی از دانشمندان آمریکایی با بودجه ای تحقیقاتی شروع به مطالعه این پدیده کردند. آنها به نتایج عجیبی رسیدند که کلید معماهای دیگری بود که ظاهرا بی ربط به نظر می رسید. این که عوامل اصلی بیماری صرع و حمله های عصبی آن چیست؟ چگونه قلب انسان می تواند چرخه های منظمی از تپش ایجاد کند و اینکه در سطح کوانتومی چگونه اتم ها به نظم دست پیدا میکنند. ادامه مطلب با شبیه سازی های متلب را در لینک زیر ببینید
(متاسفانه بخاطر محدودیت های موجود بر روی virgool ترجیح دادم مطالب را بر روی medium که یک سرویس جهانی است قرار بدهم. از اینکه این سایت از داخل ایران قابل دسترسی نیست با خبر هستم و برای همین دوست دارم که با فیلتر شکن به تمام محتوای آن به همراه ویدیوی های یوتیوب آن دسترسی داشته باشید، اگر مشکل چپ و راست میبینید این افزونه را بر روی کروم نصب کنید https://chrome.google.com/webstore/detail/medium-right-to-left-supp/jphomldalicnlidjipmhcbekajjneeam?hl=en )
https://bit.ly/31X4YCN
(متاسفانه بخاطر محدودیت های موجود بر روی virgool ترجیح دادم مطالب را بر روی medium که یک سرویس جهانی است قرار بدهم. از اینکه این سایت از داخل ایران قابل دسترسی نیست با خبر هستم و برای همین دوست دارم که با فیلتر شکن به تمام محتوای آن به همراه ویدیوی های یوتیوب آن دسترسی داشته باشید، اگر مشکل چپ و راست میبینید این افزونه را بر روی کروم نصب کنید https://chrome.google.com/webstore/detail/medium-right-to-left-supp/jphomldalicnlidjipmhcbekajjneeam?hl=en )
https://bit.ly/31X4YCN
Google
Medium right to left support (open source)
Set RTL support for Medium articles
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
شبیه سازی چشمک زدن هماهنگ کرم های شب تاب از طریق فرآیند خودسازماندهی بدون ناظم (در متلب)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
چرا فرمول بالا درست است؟
دقت کنید e^ix دقیقا یک نوسان گر است که دایره را در جهت پادساعت گرد می چرخد (مقدار بدهید تا متوجه بشوید) و e^-ix همان کار را در جهت ساعتگرد انجام می دهد. حالا اگر این دو بردار را با هم جمع کنیم انتهای آن همیشه بر روی محور افقی (که اعداد حقیقی است) قرار می گیرد و مانند یک کسینوسی جلو و عقب می رود (با ضریب دو)
(منبع تصویر https://www.youtube.com/watch?v=r6sGWTCMz2k)
دقت کنید e^ix دقیقا یک نوسان گر است که دایره را در جهت پادساعت گرد می چرخد (مقدار بدهید تا متوجه بشوید) و e^-ix همان کار را در جهت ساعتگرد انجام می دهد. حالا اگر این دو بردار را با هم جمع کنیم انتهای آن همیشه بر روی محور افقی (که اعداد حقیقی است) قرار می گیرد و مانند یک کسینوسی جلو و عقب می رود (با ضریب دو)
(منبع تصویر https://www.youtube.com/watch?v=r6sGWTCMz2k)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
در واقع e^ix یک نوسانگر بسیار ساده است!
ویتگنشتاین مفهوم "شباهت خانوادگی" را برای اولین بار معرفی کرد. "یک دریاچه چیست؟" نمی توانید آن را تعریف کنید ولی می دانید چیست! امروزه با پیشرفته ترین ابزارهای ریاضی می توان مفاهیم را در فضای نهان (latent space) حتی نشان داد!
در این دو ویدیوی کوتاه یک سفر به اعماق "ذهن" یک هوش مصنوعی GAN می کنید.
#GAN #AI #deep_learning
@matlabtips
در این دو ویدیوی کوتاه یک سفر به اعماق "ذهن" یک هوش مصنوعی GAN می کنید.
#GAN #AI #deep_learning
@matlabtips
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
وقتی داده های آموزش حالات جدید رو پوشش نمیدن! 😁
#fun
#fun
همگام سازی: سماع عرفانی طبیعت (نسخه ویرگول)
برای استفاده راحت دوستان که نمی خوان از فیلتر شکن استفاده کنند همون پست رو روی ویرگول هم قرار دادم.
https://vrgl.ir/nqGLC
برای استفاده راحت دوستان که نمی خوان از فیلتر شکن استفاده کنند همون پست رو روی ویرگول هم قرار دادم.
https://vrgl.ir/nqGLC
ویرگول
همگام سازی: سماع عرفانی طبیعت
از نظر گشته نهان ای همه را جان و جهانبار دگر رقص کنان بی‌دل و دستار بیاگاهی اوقات اتفاقات ساده ای در اطراف ما می افتد که براحتی از کنار آن…
🌕منابع مفید برای پردازش زبان طبیعی🌕
پردازش زبان طبیعی یکی از بزرگترین زیربخش های هوش مصنوعی است و به جرات می توان گفت دامنه و گستردگی آن تقریبا از هر شاخه دیگری بیشتری ست. دلیل اصلی آن هم این است که مطالعه زبان گستره ای از فلسفه و زبان شناسی تا ریاضیات دارد و برای درک درست از بسیاری مفاهیم نیاز هست که تاریخچه آن را هم بدانیم. اینجا من فقط به آخرین تغییرات اشاره می کنم و نمی خواهم در مورد کل تاریخچه بحث کنم.
روش های امروزی برای پردازش زبان طبیعی تقریبا همگی مبتنی بر آمار و احتمال هستند. بنابراین درک عمیق از آمار و احتمال بسیار مهم و کلیدی ست. بعد از آشنایی با مفاهیم شبکه های عصبی و یادگیری عمیق می توان به کتابخانه های زیر اشاره کرد.
یادگیری کتابخانه های یادگیری عمیق معمولا فرآیند زمانبری است و نیاز به دقت و تمرین دارد. امروزه Tensorflow مهم ترین و معروف ترین کتابخانه یادگیری عمیق است که توسط گوگل پشتیبانی می شود. اگر می خواهید پردازش زبان طبیعی کار کنید می توانید از این کتابخانه استفاده کنید اما مشکل اصلی این است که یادگیری این کتابخانه دشوار و بسیار زمان بر است. از طرفی کتابخانه های سطح بالاتری وجود دارند که همان کار را با سرعت یکسان و بسیار ساده تر انجام میدهند. ورود کتابخانه Pytorch به جامعه پردازش زبان طبیعی و حمایتش از طرف فیس بوک توانسته در چند سال اخیر کاملا جای پای خودش را باز کند. توصیه من یادگیری tensorflow ولی تمرکز اصلی بر روی pytorch است.
کتابخانه های تخصصی زیادی در NLP وجود دارد که هر کدام در سطح مشخصی کار میکنند. منظور این است که مثلا برای کارهای ساده تر مثل تشخیص قسمت کلمه (Part of speech) یعنی اینکه هر کلمه اسم، فعل یا حرف اضافه و غیره است نیاز به کتابخانه های مشخصی داریم ولی برای پردازش های سطح بالاتر مثلا نوشتن یک چت بات کتابخانه های دیگری نیاز داریم.
کتابخانه های سطح پایین به ترتیب اهمیت:
-spacy
-nltk
-flair
البته مورد آخری قدری پیشرفته تر هم هست. این کتابخانه ها پردازش هایی مانند ریشه یابی کلمات، تشخیص بخش کلمه، توکن بندی کلمات، بردار کلمات و میزان شباهت ها، تشخیص Named entity (مثلا اینکه یک کلمه اسم مکان، شخص یا شرکت است) را انجام می دهد.
برای پردازش های سطح بالاتر کتابخانه های زیر وجود دارند:
Allennlp
Gensim
این کتابخانه ها عملیاتی مانند یافتن موضوعات موجود در یک مجموعه متون، ایجاد مدل های دنباله ای برای سیستم های پیشرفته تری مانند تشخیص مرجع ضمایر، یافتن جواب برای سوالات (Question Answering) مترجم ماشینی (Machine translation) و غیره را انجام میدهند. دقت کنید که این کتابخانه ها صرفا برای استفاده هستند و با اینکه قابلیت تغییر در خود کد را دارند اما توصیه نمی شود.
در نهایت کدهای سطح بالایی وجود دارند که در حال توسعه هستند و نمی توان به آن ها به عنوان کتابخانه نگاه کرد بلکه بیشتر برای توسعه دهندگان هستند.
Huggingface pytorch
Fairseq
Parlai
برای کسی که کار پژوهشی انجام میدهد این کتابخانه ها شروع مناسبی هستند. تقریبا تمام کتابخانه های بالا بر اساس pytorch هستند بنابراین یادگیری pytorch در NLP ضروری است.
(این لیست بروزرسانی می شود)
پردازش زبان طبیعی یکی از بزرگترین زیربخش های هوش مصنوعی است و به جرات می توان گفت دامنه و گستردگی آن تقریبا از هر شاخه دیگری بیشتری ست. دلیل اصلی آن هم این است که مطالعه زبان گستره ای از فلسفه و زبان شناسی تا ریاضیات دارد و برای درک درست از بسیاری مفاهیم نیاز هست که تاریخچه آن را هم بدانیم. اینجا من فقط به آخرین تغییرات اشاره می کنم و نمی خواهم در مورد کل تاریخچه بحث کنم.
روش های امروزی برای پردازش زبان طبیعی تقریبا همگی مبتنی بر آمار و احتمال هستند. بنابراین درک عمیق از آمار و احتمال بسیار مهم و کلیدی ست. بعد از آشنایی با مفاهیم شبکه های عصبی و یادگیری عمیق می توان به کتابخانه های زیر اشاره کرد.
یادگیری کتابخانه های یادگیری عمیق معمولا فرآیند زمانبری است و نیاز به دقت و تمرین دارد. امروزه Tensorflow مهم ترین و معروف ترین کتابخانه یادگیری عمیق است که توسط گوگل پشتیبانی می شود. اگر می خواهید پردازش زبان طبیعی کار کنید می توانید از این کتابخانه استفاده کنید اما مشکل اصلی این است که یادگیری این کتابخانه دشوار و بسیار زمان بر است. از طرفی کتابخانه های سطح بالاتری وجود دارند که همان کار را با سرعت یکسان و بسیار ساده تر انجام میدهند. ورود کتابخانه Pytorch به جامعه پردازش زبان طبیعی و حمایتش از طرف فیس بوک توانسته در چند سال اخیر کاملا جای پای خودش را باز کند. توصیه من یادگیری tensorflow ولی تمرکز اصلی بر روی pytorch است.
کتابخانه های تخصصی زیادی در NLP وجود دارد که هر کدام در سطح مشخصی کار میکنند. منظور این است که مثلا برای کارهای ساده تر مثل تشخیص قسمت کلمه (Part of speech) یعنی اینکه هر کلمه اسم، فعل یا حرف اضافه و غیره است نیاز به کتابخانه های مشخصی داریم ولی برای پردازش های سطح بالاتر مثلا نوشتن یک چت بات کتابخانه های دیگری نیاز داریم.
کتابخانه های سطح پایین به ترتیب اهمیت:
-spacy
-nltk
-flair
البته مورد آخری قدری پیشرفته تر هم هست. این کتابخانه ها پردازش هایی مانند ریشه یابی کلمات، تشخیص بخش کلمه، توکن بندی کلمات، بردار کلمات و میزان شباهت ها، تشخیص Named entity (مثلا اینکه یک کلمه اسم مکان، شخص یا شرکت است) را انجام می دهد.
برای پردازش های سطح بالاتر کتابخانه های زیر وجود دارند:
Allennlp
Gensim
این کتابخانه ها عملیاتی مانند یافتن موضوعات موجود در یک مجموعه متون، ایجاد مدل های دنباله ای برای سیستم های پیشرفته تری مانند تشخیص مرجع ضمایر، یافتن جواب برای سوالات (Question Answering) مترجم ماشینی (Machine translation) و غیره را انجام میدهند. دقت کنید که این کتابخانه ها صرفا برای استفاده هستند و با اینکه قابلیت تغییر در خود کد را دارند اما توصیه نمی شود.
در نهایت کدهای سطح بالایی وجود دارند که در حال توسعه هستند و نمی توان به آن ها به عنوان کتابخانه نگاه کرد بلکه بیشتر برای توسعه دهندگان هستند.
Huggingface pytorch
Fairseq
Parlai
برای کسی که کار پژوهشی انجام میدهد این کتابخانه ها شروع مناسبی هستند. تقریبا تمام کتابخانه های بالا بر اساس pytorch هستند بنابراین یادگیری pytorch در NLP ضروری است.
(این لیست بروزرسانی می شود)
spacy.io
spaCy · Industrial-strength Natural Language Processing in Python
spaCy is a free open-source library for Natural Language Processing in Python. It features NER, POS tagging, dependency parsing, word vectors and more.
«چرا این فزودن و کاستن نور مقرر است و ستارگان دیگر را نیست؟ میان مردمان نگرستن و ناستادن این معنی‌ها را خلاف‌است، در روشنایی ستارگان که ایشان‌را روشنایی از خویشتن است» شماری از گام‌های ماه کتاب التَّفهیم (ابوریحان بیرونی)
دوستی انگلیسی زبان هنگام بازدید از یک موزه عکسی برام فرستاد شبیه به عکس بالا و گفت که خیلی جالبه! بعد متوجه شدم این که فارسی خودمان است ترجمه کردم و برایش فرستادم! خیلی تعجب کرده بود! چگونه می توانید متنی مربوط تقریبا هزار سال پیش را بخوانید در صورتیکه خواندن انگلیسی حتی دویست سال پیش تقریبا ناممکنه! این شاید خیلی عادی بنظر برسد ولی از دیدگاهی هم بسیار اسرار آمیز و جالب است. فراموش نکنیم تعداد زبان هایی که این خاصیت را دارند بسیار بسیار اندک هستند!
و نکته جالب دیگر صد البته کتاب بسیار پر بار التفهیم بیرونی به فارسی کامل است که هنوز هم خواندنی ست!
دوستی انگلیسی زبان هنگام بازدید از یک موزه عکسی برام فرستاد شبیه به عکس بالا و گفت که خیلی جالبه! بعد متوجه شدم این که فارسی خودمان است ترجمه کردم و برایش فرستادم! خیلی تعجب کرده بود! چگونه می توانید متنی مربوط تقریبا هزار سال پیش را بخوانید در صورتیکه خواندن انگلیسی حتی دویست سال پیش تقریبا ناممکنه! این شاید خیلی عادی بنظر برسد ولی از دیدگاهی هم بسیار اسرار آمیز و جالب است. فراموش نکنیم تعداد زبان هایی که این خاصیت را دارند بسیار بسیار اندک هستند!
و نکته جالب دیگر صد البته کتاب بسیار پر بار التفهیم بیرونی به فارسی کامل است که هنوز هم خواندنی ست!
هوش مصنوعی مرز افسانه و واقعیت را جابجا می کند!
اگر سریال «بازی تاج و تخت» (game of thrones) را دیده باشید قسمت هایی را باید بخاطر داشته باشید که آریا استارک نزد شخص مرموزی می رود که به مرد بی چهره معروف است. آریا سختی های زیادی را متحمل می شود تا بتواند یک شخص بدون چهره باشد. به این معنی که هر گاه بخواهد هر چهره ای را که دوست دارد انتخاب و به آن شکل در آید! کل این ماجرا هیجان انگیز است ولی حیف که فقط یک افسانه قشنگ برای رویا پردازی است..... یا شاید هم ممکن است!!
فناوری deep learning و style transfer امروزه این امکان را فراهم کرده است که شما ویدیو های افراد را بگیرید و چهره آن ها را با شخص دیگری با دقت بسیار بالا جایگزین کنید! در اینجا چارچوب نرم افزاری برای توسعه آن را می توانید ببینید و خودتان (اگر با پایتون و تنسرفلو آشنایی دارید) امتحان کنید. اخیرا گروهی به اسم ctrl shift face یک ویدیوی بسیار جالب از قرار دادن تصویر چهره جیم کری به جای جک نیکلسون در فیلم پر آوازه درخشش (shining) منتشر کرده اند.
👇🏼👇🏼👇🏼
اگر سریال «بازی تاج و تخت» (game of thrones) را دیده باشید قسمت هایی را باید بخاطر داشته باشید که آریا استارک نزد شخص مرموزی می رود که به مرد بی چهره معروف است. آریا سختی های زیادی را متحمل می شود تا بتواند یک شخص بدون چهره باشد. به این معنی که هر گاه بخواهد هر چهره ای را که دوست دارد انتخاب و به آن شکل در آید! کل این ماجرا هیجان انگیز است ولی حیف که فقط یک افسانه قشنگ برای رویا پردازی است..... یا شاید هم ممکن است!!
فناوری deep learning و style transfer امروزه این امکان را فراهم کرده است که شما ویدیو های افراد را بگیرید و چهره آن ها را با شخص دیگری با دقت بسیار بالا جایگزین کنید! در اینجا چارچوب نرم افزاری برای توسعه آن را می توانید ببینید و خودتان (اگر با پایتون و تنسرفلو آشنایی دارید) امتحان کنید. اخیرا گروهی به اسم ctrl shift face یک ویدیوی بسیار جالب از قرار دادن تصویر چهره جیم کری به جای جک نیکلسون در فیلم پر آوازه درخشش (shining) منتشر کرده اند.
👇🏼👇🏼👇🏼