ML p(r)ior
805 subscribers
5 photos
6 videos
1 file
128 links
Read about the latest AI research. Relevant and concisely.

Author: Vladislav Ishimtsev @ishvlad
Download Telegram
[#Аналитика]
Рассказ о том, как российские IT-компании используют технологии искусственного интеллекта, чтобы снизить затраты и увеличить доходы, оптимизировать рабочие процессы и повысить производительность.

Подробнее https://goo.gl/WDqmSm
[#Аналитика]
Вашему вниманию представляется подробный анализ разработки бота, выигравшего нескольких профессиональных игроков в Dota 2.

Контролируемые системы глубокого обучения могут быть лишь настолько хороши, насколько хороши их тренировочные базы, но системы, играющие сами с собой, автоматически расширяют свои базы информации и становятся сильнее.

Подробнее https://goo.gl/Sbcu5b
[#Аналитика]
Интересная статья, в которой автор делит всех программистов на 4 типажа.

Линейный программист, Rock Star, Делец и Пассажир. Вашему вниманию предлагается их краткие характеристики, цели и мотивацию, а так же сильные и слабые стороны. Осторожно, длиннопост.

Подробнее https://goo.gl/LDZCNK
[#Аналитика]
Кто такой дата-сайентист и как им стать.

Умение работать с технологиями Big Data – редкий и ценный навык, открывающий перед вами перспективу стать супервостребованным и высокооплачиваемым специалистом. В статье рассказывается о том, как приобщиться к этой профессии.

Подробнее https://goo.gl/nHno8R
[#Аналитика]
Как искусственный интеллект повлияет на облик сайтов.

Прогноз следующий: благодаря внедрению «умной» автоматизации дизайнерами к 2025 году станут все, и даже на профессиональном уровне, предполагающем особый стиль мышления, дизайнеры начнут работать в тандеме с ИИ-ассистентами. Сайтам нужны ИИ-ассистенты, которые займутся продуктивностью их владельцев и эффективностью самих сайтов.

Подробнее https://goo.gl/148mp6
[#Аналитика]
Бюджет стран и компаний на исследования и разработку в области ИИ – на одной схеме
[#Аналитика]
ИИ, это фиаско! Или почему одного только машинного обучения недостаточно.

Недавно мы рассказывали о пяти случаях, когда искусственный интеллект взбунтовался. Но помимо мятежа, бывают случаи, когда алгоритмы попросту ошибаются. В результате получается смешные ситуации.

Например, рассказанная в эфире новость о том, что устройство Amazon Echo по ошибке заказало кукольный домик, спровоцировала множество других устройств Amazon Echo заказать еще «немного» кукольных домиков.

Подробнее https://goo.gl/7Z7xNi
Пять случаев, когда ИИ взбунтовался: https://t.me/fit_predict/65
[#Аналитика]
Большие данные и машинное обучение: новые возможности для медицины.

«Мы разработали более совершенные технологии для подбора обуви на Amazon, чем для выбора типа лечения больных раком», — так отзывается профессор MIT Регина Барзилай о текущем состоянии высокотехнологичных медицинских проектов. Оценка неутешительная: зачастую «популярные» направления, такие как электронная коммерция, по уровню использующихся технологий опережают более социально важные сферы. Однако есть и хорошие новости: решения, которые разрабатывались для условного «поиска обуви» можно использовать и для помощи больным.

Подробнее https://goo.gl/vRQwda
[#Аналитика]
Несмотря на те проблемы психофизиологического характера, что возникают в процессе использования технологий VR и AR, рост инвестиций в эту область остается взрывным. Это вызвано множеством сообщений ряда ученых и маркетологов, чье мнение пользуется уважением в обществе. К двадцатому году нынешнего столетия прогнозируется, что рыночная стоимость сферы виртуального мира может достигать до 70 млрд долларов. Продано в тот же год, по прогнозам аналитиков, порядка 50 млн. устройств.

Но не все аналитики придерживаются столь оптимистичных предсказаний насчет дополненной и виртуальной реальности. Некоторые из экспертов с опаской заявляют, что ситуация может пойти по такому пути развития, как это было в 83 году прошлого века. Именно тогда случился обвал в индустрии видеоигр. Рынок обвалился на рекордные 97 процентов. Для того, чтобы вернуть доверие пользователей, потребовалось несколько лет.
[#Новости]
Данное исследование показывает, насколько непроработанной сейчас является идея беспилотных автомобилей (и, в целом, любая идея, в основе которой лежит распознавание картинок).

Учёные вдохновились работой, посвящённой проверке качества классификации картинок (Невидимая панда, https://t.me/fit_predict/86), и представили систему тестирования алгоритмов такого рода. С помощью этой системы разработчики проверили нейросети, в том числе управляющие беспилотными автомобилями, и обнаружили в них тысячи ошибок, проявляющихся в необычных для нейросетей условиях. К примеру, в случае с беспилотными автомобилями это может быть слишком темное освещение при слишком быстрой скорости движения.

Подробнее https://goo.gl/tUaqWj
[#Аналитика]
Соцсети знают о вас гораздо больше, чем друзья и родные.

Facebook, Twitter, Amazon и множество других крупных IT-компаний по крупицам собирают о вас информацию и так называемые "цифровые отпечатки" и знают о вас намного больше, чем вы бы хотели. Их аналитика довольно точная: на основе нейронных сетей и рекомендательных систем с небольшой погрешностью Facebook и Twitter расскажут о том, сколько денег вы зарабатываете, чем интересуетесь, католик вы или мусульманин, замужем или разведены, гей или нет.

Теперь к цифрам: для того, чтобы иметь довольно ясное представление о том, кем вы являетесь, не нужно много "лайков" – десяти достаточно для того, чтобы система знала о вас больше, чем коллеги по работе. 50 – и компьютерный анализ знает вас на уровне вашего партнера или члена семьи. 200 "лайков" достаточно, чтобы рассказать о всех ваших тайных пристрастиях также подробно, как это сделали бы ваши муж или жена после многих лет брака.

Звучит нереально? Проверьте! Учёные из Кембриджского университета разместили аналог данной модели на сайте проекта https://goo.gl/nauNJk.
[#Аналитика]
Бессмертие не за горами

Как заявил известный британский ученый профессор Брайан Кокс, для достижения бессмертия человек сможет загружать собственный мозг в компьютер. При этом он уверен, что событие такое может произойти не в такие и далекие времена.

Подробнее https://goo.gl/3ZCYbf
[#Аналитика]
Искусственный интеллект будущего. Друг или враг

Разговоры о том, что машины могут писать книги или музыку вместо писателей и композиторов неоправданны, т. к. делают они это довольно примитивно.

Сегодня люди могут создавать только узкоспециализированные или прикладные ИИ. Машины могут выполнять отдельные задачи гораздо лучше человека, но не способны к универсальному мышлению.

Подробнее https://goo.gl/XRTzM9
[#Аналитика]
Шикарное исследования от Vodafone на тему того, как Интернет Вещей (Internet of Things, IoT) меняет мир бизнеса и чего нам ожидать в будущем.

К 2022 году IoT станет привычным явлением, но на данном этапе существует не так много организаций, обладающих достаточными ресурсами для успешного внедрения IoT проектов. В целом, пока что это больше походит на предвыборные обещания, но не стоит забывать, что это коммерческий сектор, и компании впервую очередь заинтересованы в успешности технологии.

Также, в этом исследовании затронута тема искусственного интеллекта, который, по мнению большинства респондентов (79%), в будущем будет являться неотъемлемой частью Интернета Вещей. Сейчас основной функцией машинного обучения в IoT является диагностика и аналитика решений. Но если бизнес сможет адаптировать ИИ к прогнозированию событий в IoT, это позволит компаниям стать более ориентированными на итоговый результат. Это, в свою очередь, говорит о сильной заинтересованности компаний к внедрению искусственного интеллекта в Интернет Вещей.
[#Аналитика]
Сколько мощностей необходимо, чтобы взломать Bitcoin?

Большинство экспертов сходятся во мнении, что создание полноценных квантовых компьютеров завершит эру криптовалют и блокчейна, так как владельцу квантового компьютера не составит труда намайнить оставшиеся Биткоины и прочие популярные «монеты».

Сейчас самый мощный квантовый компьютер работает с мощностью 51 кубит, но для того, чтобы взломать Биткоин, необходима мощность порядка 10 000 кубит.

Подробнее https://goo.gl/TpKJg3
[#Аналитика]
Как нейронная сеть работает Google.Translate.

Картинки, гифки, сравнение качества с человеческим переводом, в общем, выглядит очень вкусно. Хорошая статья, в которой максимально простым языком рассказаны основные принципы двунаправленной рекуррентной нейронной сети в работе переводчика.

Google.Translate работает относительно хорошо, если в связке присутствует английский язык. Дело в том, что для обучения одной связки такой системе требуется просто гигантское количество текстов на обоих языках. Чем больше текста, тем ближе перевод к человеческому. Хотя по моему опыту, для связки Английский <-> Русский лучше работает Яндекс.Переводчик, который с сентября прошлого года также использует нейронные сети. Оно и понятно, ввиду ориентированности компании в первую очередь на русскоговорящую аудиторию.

Подробнее о Google.Translate https://goo.gl/sN68Rc
Статья о Яндекс.Переводчике https://t.me/fit_predict/64