Искусственный интеллект оброс большим количеством мифов, обещающих страшные, полуфантастические сценарии развития событий.
Поэтому мы решили составить подборку( последний выпуск нашего дайджеста о резидентах наших акселераторов) достоверные источники не только об этом направлении и его истории, но и о перспективных направлениях развития и конкретных исследованиях, проводимых как в России, так и за рубежом.
1) Обучение
-
Разрушение мифа о глубоком обучении.Лекция в Яндексе
Что такое машинное обучение? Вся правда о новизне идеи, аспектах современного успеха, ошибках в нейронных системах и изменениях в технологиях.
-
Голографические технологии для систем искусственного интеллекта (стр.95-99)
Как проведение параллелей между человеческим мышлением и голографией и человеческим мышлением и искусственным интеллектом формирует направление исследований.
Пример голографической реализации лингвистического моделирования и прогнозирования.
-
Нейронные сети и глубокое обучениеИнтерактивная онлайн-книга Майкла Нильсена дает представление об основных концепциях нейронных сетей и глубокого обучения, а также о современных подходах к их пониманию.
Если хотите, можете написать код простой нейронной сети, способной распознавать рукописные числа.
-
Машинное обучение: вопросы и ответыО работе в сфере машинного обучения, приоритетных направлениях развития, будущем технологий.
А о решении конкретных практических задач — какие алгоритмы и языки лучше использовать.
-
Глубокое обучение: немного теорииВсе о проблеме обобщения: подразделы искусственного интеллекта и ингредиенты, необходимые для создания ИИ, возможные трудности, методы работы с распределенными представлениями и глубокими композициями.
2) История и прогнозы
-
Путь к искусственному интеллекту.История идей и достижений
Всесторонняя история искусственного интеллекта, написанная Нильсом Дж.
Нильссоном.
Все, что вам нужно знать об ИИ, от его зарождения в логике и философии, начала исследований в 50-х годах до современных концепций и технологий.
-
Текущий уровень развития искусственного интеллекта, версия 3.0Рынок ИИ неуклонно растет, вокруг словосочетания «искусственный интеллект» становится все больше шума, но что на самом деле стоит за всем этим? О том, в каких сферах в этом году произошел прорыв, почему корпорации скупают стартапы и какие добрые дела может помочь создать ИИ.
-
18 учёных предсказывают будущее искусственного интеллектаАльтернативные сценарии: искусственный интеллект спасет нас от неизлечимых болезней, планету от глобального потепления.
Или это оставит людей без работы.
Исследователи предлагают наиболее правдоподобные сценарии.
3) техническая сторона вопроса
-
Новый центр изучения морали ИИ обеспокоен тем, что машины становятся умнееПоявляется все больше организаций, изучающих влияние искусственного интеллекта на современную реальность, но основным предметом исследований должно стать влияние ИИ на человека.
Статья о возможных последствиях широкого внедрения ИИ, которые пугают ученых.
-
Моральные принципы искусственного интеллектаФантастические сценарии захвата планеты «злым ИИ» вряд ли станут реальностью.
Но нельзя забывать и о моральных ценностях, в первую очередь о своих, ведь автомобили – это отражение людей.
-
Что, если искусственный интеллект окажется не демоном, а богом?Пожалуй, пора добавить к пословице: «Бог создал человека по образу и подобию своему, и человек отвечал ему взаимностью», и перечитать Ницше, который, оказывается, писал вовсе не о сверхчеловеке, а о супермашина.
Небольшая дискуссия о том, каким будет ИИ «Бога».
-
Только ИИ может управлять ИИИскусственный интеллект очень быстро учится и человек, а то и целая команда, не сможет постоянно контролировать его решения.
Чему следует учить виртуального правоохранителя и как организовать его работу?
-
Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегииКнига шведского философа и профессора Оксфордского университета Ника Бострома о том, что искусственный интеллект сделает с человечеством, когда превзойдет нас в интеллектуальном развитии.
Или можно ли «взрывом» управлять?
-
Моральный искусственный интеллектВ своей книге Билл Хиббард рассказывает о том, как избежать неправильных задач и как знание человеческих ценностей может помочь задать основные ориентиры для ИИ, чтобы машины оставались дружелюбными по отношению к людям.
4) Чат-боты и голосовые помощники
-
ИИ в ритейле: о чат-ботах, голосовых помощниках и динамическом ценообразованииО том, как изменилась сфера розничной торговли, какую информацию о покупателях собирает искусственный интеллект, как он помогает продавцам и облегчает покупателям шопинг.
-
Технология распознавания голоса преодолевает барьеры для продажБлагодаря распознаванию голоса вы скоро сможете совершать покупки во время вождения.
О голосовом поиске, который повышает лояльность клиентов и увеличивает продажи.
-
Как создать чат-бота, не написав ни единой строчки кода?Хватит читать о чат-ботах, пора их создавать! Подборка сервисов для создания «макета» идеи и самого чат-бота.
-
Samsung Galaxy S8 получит голосового помощника с искусственным интеллектомКак компания пытается исправить ситуацию после «неудачной» серии S7 и что не только смартфоны, но и холодильники скоро станут умными.
-
Apple интегрирует Siri в iMessage: помогает с планированием, платежами и многим другимВсем знакома ситуация, когда попытки назначить время встречи в общем чате заканчиваются неудачей.
Скоро Siri сможет выбирать время самостоятельно, учитывая расписание каждого из участников чата.
О других полезных функциях «голосового помощника» читайте в статье.
Фото Джонхейн /Всеобщее достояние
5) Анализ изображений, речи и текста
-
Применение нейронных сетей в задачах обработки текстовых данных (стр.28-33)
В статье описаны несколько архитектур нейронных сетей, используемых для анализа текстовой информации, а также методы нейронных сетей, используемые для решения основного набора задач в текстах Data Mining.
-
ИИ может читать по губам лучше, чем людиО том, как искусственный интеллект научился почти точно распознавать речь только по губам и где применить такую технологию на практике.
А также о том, какие подходы ученые использовали для обучения ИИ.
-
Ассоциативный поиск данных с помощью нейронной сети (стр.132-139)
Нейронные сети Кохонена помогают организовать ассоциативный доступ к данным, лежащий в области графических ассоциаций.
Какие новые принципы привносят нейронные сети в технологию ассоциативного поиска в массиве неупорядоченной информации?
6) Естественный и искусственный интеллект.
-
Семантическая сеть и искусственный интеллектСоздание глобального искусственного интеллекта с использованием семантической сети и способы реализации решения.
Какая база знаний нужна ИИ? Сравнение с естественным интеллектом.
-
Как создать разум: раскрыт секрет человеческого мышленияРэй Курцвейл уверен: чтобы создать искусственный интеллект, нужно сначала понять свой собственный.
Рецептов создания мощного ИИ нет, но есть интересные параллели, история развития мозга, мысленные эксперименты и многое другое.
-
Чтобы думать как люди, роботам нужно мечтатьВ статье рассказывается о том, как такая система может приблизить мышление и когнитивную систему роботов к человеческим.
И о том, какие сны видят роботы сегодня.
-
Открытие семантического значения с помощью глубокого обученияКак вектор можно использовать для обозначения семантического значения и какие модели следует использовать.
Процесс обучения сети, открытый исходный код и описание результата — залог хорошей статьи.
7) От медицины к дизайну (области применения)
-
Применение нейронной сети для обнаружения сетевых атак (стр.206-209)
Статья Университета ИТМО о том, как использование нейронных сетей повышает эффективность системы обнаружения атак и увеличивает скорость их обнаружения.
Рассмотрены два подхода: совместное использование НС с экспертными системами и использование НС как отдельной системы.
-
Применение ИИ в разных сферах: краткий обзорМедицина, финансовые услуги, образование, производство и киноиндустрия: какие проблемы решает ИИ, кто стоит за революционными решениями в каждой отрасли и чего ожидать в будущем?
-
Методы оптимизации проектных решений и технологии искусственного интеллекта в интегрированных САПР (стр.166-171)
Искусственный интеллект значительно упрощает процесс проектирования и минимизирует время принятия решений на каждом этапе.
Помимо подробной теоретической части, в статье представлен пример практической реализации проекта.
P.S. Университет ИТМО проведет первая школа-хакатон для проектов в области нейротехнологий с 16 по 18 декабря 2016 года по программе «Точка кипения».
Теги: #Университет ИМТО #ИИ #программирование #Анализ и проектирование систем #Разработки для электронной коммерции #Машинное обучение
-
Золотое Правило Git Rebase
19 Oct, 24 -
Объявления В Заголовках
19 Oct, 24 -
Есть Ли Шанс У Моок В России?
19 Oct, 24 -
Наш Великий Русский Компьютерный Язык...
19 Oct, 24
