Машинное обучение - что это такое, нейросети, глубинное обучение, cтраница 8

Судный день всё ближе: ИИ научился писать код, воруя его у других программ.

Владимир Кузнецов

∙

28.02.2017

Судный день всё ближе: ИИ научился писать код, воруя его у других программ. Фото.

Искусственный интеллект не перестает учиться делать все более интересные вещи. Но если раньше «список навыков» расширялся благодаря добавлению новых функций к уже существующей системе, то сейчас благодаря специалистам из Microsoft Research и Кембриджского университета все стало куда занятнее. Их система искусственного интеллекта под названием DeepCoder способна самостоятельно писать не очень сложные (на данный момент) программы, «заимствуя» исходный код в уже готовых решениях.

Искусственный интеллект обучат скоростному чтению.

Николай Хижняк

∙

16.02.2017

Искусственный интеллект обучат скоростному чтению. Фото.

Пожалуй, одной из основных сложностей, связанных с тем, как сделать машинное обучение действительно эффективным, заключается в том, что вам часто приходится учить машину тысячам или даже миллионам примеров. Но что делать, если у вас нет в запасе недель или даже месяцев только лишь на это занятие? Для решения этого вопроса на помощь готова прийти компания Gamalon, небольшой стартап, обещающий возможность занести в ИИ все необходимые данные практически мгновенно.

#тренды | Машинное обучение.

Евгений Мосунов

∙

14.02.2017, обновлено 23.04.2020

С давних времен ученые, среди которых Паскаль и Лейбниц, грезили о машинах, способных видеть, понимать окружающий мир и взаимодействовать с ним. Писатели и режиссеры, такие как Жюль Верн, Мэри Шелли, Джордж Лукас и Стивен Спилберг, создавали смелые облики таких умных устройств. В этом выпуске мы поговорим о машинном обучении, которое уже успело доказать, что где-то в глубине компьютеры и роботы не очень-то и сильно отличаются от людей.

Конец близок: ИИ от Google учится создавать и обучать другие ИИ.

Николай Хижняк

∙

24.01.2017

Конец близок: ИИ от Google учится создавать и обучать другие ИИ. Фото.

Представьте, насколько противоречивые чувства может испытывать эксперт по машинному обучению, создающий систему искусственного интеллекта (ИИ), которая однажды, а, возможно, даже и очень скоро, сможет самостоятельно создавать новые ИИ. И при этом эти ИИ будут эффективнее, чем созданные изначально самим человеком. Грядет эра, в которой машины будут сами создавать себе собственную замену.

Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной?

Илья Хель

∙

28.12.2016, обновлено 08.11.2020

Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной? Фото.

Многие из нас помнят и знают, какими бывают детские сады. Комнаты для обучения напичканы игрушками и пазлами, музыкой и книгами, цветами и даже иногда котами, являя таким образом богатый и пышный мир, с которым дети могут играть и учиться играя. Но вопреки расхожему мнению, игра детей далеко не проста. Они не просто веселятся — они обучаются, приобретают понимание мира. За счет игры в разнообразной и восхитительной вселенной мы лелеем многогогранный интеллект ребенка.

Нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение: что это на самом деле?

Илья Хель

∙

24.11.2016, обновлено 04.11.2020

Нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение: что это на самом деле? Фото.

Когда приложение уверяет вас, что работает на «искусственном интеллекте», на минутку кажется, что вы в будущем. Но что это на самом деле означает? Мы разбрасываемся громкими словечками — искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети — но что они на самом деле означают и действительно ли помогают улучшать приложения? Совсем недавно Google и Microsoft добавили обучение нейронных сетей в свои приложения перевода. Google утверждает, что использует машинное обучение, предлагая списки воспроизведения. Todoist говорит, что использует ИИ, чтобы предположить, когда вы должны закончить задачу. Any.do заявляет, что ее искусственный интеллект может делать некоторые задачи вместо вас. И все это было только на прошлой неделе. Часть маркетинговых уловок звучит впечатляюще и остается уловками, но иногда изменения, бесспорно, полезны.

Мы «неправильно» боимся искусственного интеллекта.

Илья Хель

∙

15.11.2016, обновлено 25.11.2016

Мы «неправильно» боимся искусственного интеллекта. Фото.

Страх перед апокалипсисом с участием роботов скрывает реальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся, позволяя алгоритмам управлять нашей жизнью. Если верить экспертам в области искусственного интеллекта, мы неуклонно движемся к определенной точке, после которой нам уже не придется ничего изобретать: искусственный интеллект будет сам все делать, а машины будут улучшаться экспоненциально. Если это произойдет, что же станет с нами?

8 способов, которыми ИИ изменит городскую жизнь к 2030 году.

Илья Хель

∙

23.10.2016, обновлено 01.12.2020

8 способов, которыми ИИ изменит городскую жизнь к 2030 году. Фото.

Как ИИ изменит жизнь среднестатистического жителя Земли к 2030 году? «Столетнее исследование искусственного интеллекта» — это детище Эрика Хорвица, бывшего президента Ассоциации по улучшению искусственного интеллекта, а также управляющего директора главной редмондской лаборатории Microsoft Research. Каждые пять лет группа экспертов оценивает текущее состоянии ИИ и его будущего развития. Первая группа, состоящая из экспертов в области ИИ, права, политологии, политики и экономики, была составлена осенью прошлого года и решила посвятить свой первый отчет воздействиям ИИ, которое он окажет на жителей среднестатистического американского города. Восемь ключевых аспектов города должны измениться за следующие пятнадцать лет таким образом.