В мире искусственного интеллекта (ИИ) распознавание рукописных цифр доказывает, что ваши нейроны правильно и в рабочем состоянии. Это применение ИИ уже довольно старое - его прорыв произошел в 1989 году, когда был достигнут надежный машинный анализ почтовых индексов для почтовых служб. Вскоре было доказано, что многослойные сети прямой связи могут реализовывать любую функцию. Вскоре финансовые учреждения приняли метод автоматического анализа номеров счетов на квитанциях о денежных переводах для банковских переводов или банковских чеков. Сегодня распознавание рукописных цифр с использованием различных методов ИИ также известно в академических кругах в целях преподавания и обучения.

KGs can be applied to a wide variety of tasks including top mentions in the distribution including NLG, question answering, dialogue systems and so on.

Представляем обновлённую карту искусственного интеллекта от Rusbase

Given the wide-ranging implications for global competition, domestic political systems and daily life, US policymakers must prepare for the impacts of new artificial intelligence (AI)-related technologies. Anticipating AI’s impacts on the global order requires US policy makers’ awareness of certain key aspects of the AI-related technologies—and how those technologies will interact with the rapidly changing global system of human societies. One area that has received little in-depth examination to date is how AI-related technologies could affect countries’ domestic political systems—whether authoritarian, liberal democratic, or a hybrid of the two—and how they might impact global competition between different regimes.

Сильный искусственный интеллект, которым Илон Маск регулярно пугает детей и взрослых, будет совсем не похож на Скайнет. Он не будет захватывать мир, но и контролировать ИИ не получится. ИИ будет напрямую взаимодействовать с каждым жителем планеты и, видимо, менять его судьбу под свои задачи. У человечества будет два пути — либо сдаться, либо вступить в новый этап эволюционной борьбы. Это соревнование сделает нашу жизнь невероятно интересной.

Машинное обучение приобрело популярность на волне хайпа и грамотного пиара, считает риск-менеджер Нассим Талеб. Еще одна причина развития ИИ — доступ к рекордному количеству данных. Хайтек+ встретился с исследователем в Казани и поговорил о переоцененных технологиях, профессиях будущего и математике.

В серии результатов, опубликованных в журналах Physical Review Letters and Chaos , ученые использовали машинное обучение - ту же вычислительную технику, которая стояла за недавними успехами в области искусственного интеллекта, - чтобы предсказать будущее развитие хаотических систем до потрясающе далеких горизонтов. Этот подход оценивается сторонними экспертами как новаторский и может найти широкое применение.

Даже самые мощные компьютеры пока не могут сравниться с мозгом человека, когда речь заходит об оценке рисков и подобных комплексных задачах. Работающие со скоростью света оптические нейросети позволят сократить этот разрыв.

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.