Та же самая технология, которую применяют в камерах слежения, может успешно предсказать сложные для обычной оценки параметры грозы — вероятность града и величину отдельных градин.

Искусственный интеллект претендует на звание главной технологии XXI века. Сегодня ИИ уже успешно применяется во многих областях – но до сих пор не может справиться с задачами, которые под силу мозгу ребенка. Какие барьеры стоят перед глобальным прорывом в сфере ИИ, чем опасно цифровое неравенство и зачем может понадобиться космический Яндекс-навигатор?

Innovation, creativity, and competition are some of the fundamental underlying forces driving the advances in Artificial Intelligence (AI). This race for technological supremacy creates a complex ecology of choices that may lead to negative consequences, in particular, when ethical and safety procedures are underestimated or even ignored. Here we resort to a novel game theoretical framework to describe the ongoing AI bidding war, also allowing for the identification of procedures on how to influence this race to achieve desirable outcomes. By exploring the similarities between the ongoing competition in AI and evolutionary systems, we show that the timelines in which AI supremacy can be achieved play a crucial role for the evolution of safety prone behaviour and whether influencing procedures are required. When this supremacy can be achieved in a short term (near AI), the significant advantage gained from winning a race leads to the dominance of those who completely ignore the safety precautions to gain extra speed, rendering of the presence of reciprocal behavior irrelevant. On the other hand, when such a supremacy is a distant future, reciprocating on others' safety behaviour provides in itself an efficient solution, even when monitoring of unsafe development is hard. Our results suggest under what conditions AI safety behaviour requires additional supporting procedures and provide a basic framework to model them.

Председатель совета директоров группы компаний ABBYY Давид Ян о роботе-эссеисте по имени Морфеус, духе вечного стартапа, биологии добрых дел и о том, как искусственный интеллект поможет бухгалтеру Зинаиде стать счастливее

Редьярд Киплинг в 1911 году написал свой «Секрет машин»:
Только помните законы наши впредь –
Не способны мы освоить вашу ложь,
Не умеем мы прощать, любить, жалеть.
С нами сладишь – и поладишь? Нет – умрешь!
Грандиозней мы народов и царей,
Смирно ползайте у наших рычагов!
Мы изменим ход времен и жизнь вещей –
То, что было прежде в веденьи богов!

Разбираемся простыми словами

Исследователи из Udacity разработали нейросеть LumièreNet, которая на основе аудиоклипов синтезирует видеолекции в высоком разрешении. Примеры сгенерированных видеозаписей находятся по ссылкам: первый пример, второй пример.
В отличие от предшествующих моделей, LumièreNet полностью состоит из обучаемых нейросетевых модулей, которые конвертируют аудио в видео через скрытые коды и модуль с сохранением позы человека.

Французский исследователь компании Facebook и один из «крестных отцов ИИ» Ян Лекун предложил новый метод обучения, который назвал самоконтролируемым. В этом случае, в отличие от контролируемого и неконтролируемого обучения, ИИ должен делать выводы сам, что позволит машине «взаимодействовать с миром» полноценно.

Экспертные системы — это вычислительные системы, способные в определённой предметной области принимать решения, схожие с решениями экспертов-людей.

В Германии в полностью автоматическом режиме успешно сел самолет с автопилотом нового поколения. Радиомаяки на земле заменила система распознавания образов на борту. А наземное оборудование, которые могут позволить себе лишь крупные аэропорты, скоро уйдет в прошлое.

Эксперты раскритиковали проект развития искусственного интеллекта

Artificial intelligence (AI) is a multidisciplinary field of science whose goal is to create intelligent machines.

Artificial intelligence (AI) is a multidisciplinary field of science whose goal is to create intelligent machines.

Недавно вышла статья, которая неплохо показывает тенденцию в машинном обучении последних лет. Если коротко: число стартапов в области машинного обучения в последние два года резко упало.

While all systems reflect the intentions and biases of their human creators, artificial intelligence takes things in a new direction, connecting inferences in unexpected, and often, unexplainable ways. That's why some leading voices in the academic and computer science community are calling for a new way of studying and understanding AI actions, which they call "machine behavior."

У стартапа Robust.AI есть то, чего нет у большинства конкурентов — выдающаяся команда и отличная идея. А также твердое намерение произвести революцию в робототехнике.

Самый большой урок, который можно извлечь из 70 лет исследований ИИ, заключается в том, что общие методы, использующие вычисления, в конечном итоге оказываются наиболее эффективными — и с большим отрывом. Конечной причиной этого является закон Мура. Или, скорее, его обобщение: продолжающееся, экспоненциальное удешевление вычислительных процессоров. Об этом «горьком уроке» рассказал Ричард Саттон, канадский компьютерный ученый. Далее — от первого лица.

Как Владимир Путин подменял естественный интеллект искусственным

Каким может стать ИИ после смены парадигмы

The Department of Defense’s (DoD) Artificial Intelligence (AI) Strategy directs the DoD to accelerate the adoption of AI and the creation of a force fit for our time. A strong, technologically advanced Department is essential for protecting the security of our nation, preserving access to markets that will improve our standard of living, and ensuring that we are capable of passing intact to the younger generations the freedoms we currently enjoy.

По своей культурной значимости появление искусственного интеллекта сравнимо с возникновением каменных орудий или письменности. Это значит, что человеческий разум ожидает новый этап «переформатирования».

Американские ученые представили теоретическую основу для создания принципиально иных вычислительных машин будущего. Воплощение концепции в жизнь даст развитию искусственного интеллекта новый толчок.

Лауреат премии Тьюринга и один из специалистов Google Brain Джеффри Хинтон рассказал об истоках нейронных сетей и поделился прогнозами на будущее.

Основой устройства служит процессор машинного зрения (VPU) Intel Movidius Myriad X, который, как утверждается, первым среди подобных изделий получил интегрированный нейронный процессор (NPU). Он существенно превосходит по производительности VPU Myriad 2, используемый в Movidius Neural Compute Stick.

Компания Movidius специализируется на разработке аппаратных и программных компонентов искусственного разума. Основой Neural Compute Stick является разработанный Movidius Vision Processing Unit (VPU) Myriad 2 — специализированное вычислительное устройство, обладающее малым энергопотреблением (всего 1 Ватт), но при этом приличной производительностью — 100 Гигафлопс. Такие характеристики позволяют Movidius Neural Compute Stick работать полностью автономно, без доступа к интернету и облачным сервисам.