Как стать автором
Обновить
16
0
Евгений Ботвиновский @e777

Программист-исследователь

Отправить сообщение

Уровень 1. Мысленно получаем полезную информацию

Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 3.1K

Представьте следующую ситуацию. Вы первый раз в жизни запускаете онлайн конференцию в Зуме. Вы, конечно, потренировались заранее, и сейчас конференция проходит успешно. После бурного обсуждения вам нужно подвести итоги. Для этого вы хотите выключить у всех участников микрофон. Вы начинаете просматривать пользовательский интерфейс, чтобы понять как это сделать, но интерфейс вам не знаком. К тому же вы начинаете уже волноваться, и в конце концов вы понимаете, что быстро это не сделаете.

Но затем вы мысленно посылаете свой вопрос поисковику через интерфейс мозг-компьютер и получаете последовательность действий в вашей голове.

Тим Урбан с Рамезом Наамом разбивают этот процесс доступа к информации на 4 уровня.

Уровень 1: Я хочу знать факт. Я обращаюсь к облаку за этой информацией — как будто гуглю что-то своим мозгом — и ответ в виде текста появляется перед моим мысленным взором. В основном все, что мы делаем сейчас, только все происходит в голове.

Читать далее, что сделано для уровня 1
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2
Комментарии 4

Некоторые современные подходы в области обработки естественного языка

Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 20K
Результаты научных исследований, полученные в последние годы в задачах распознавания речи [1], машинного перевода [2], определения оттенка предложения [3] и частей речи [4] показали перспективность нейросетевых алгоритмов глубокого обучения в сравнении с классическими методами обработки естественного языка (natural language processing). Однако, в области вопросно-ответных и диалоговых систем еще остается много нерешенных задач [5, 6]. В данной статье дан обзор результатов применения современных алгоритмов для задач обработки и понимания естественного языка. Обзор содержит описание нескольких разных подходов и не претендует на полноту исследований.

Human: how many legs does a cat have ?
Machine: four, i think .
Human: What do you think about messi ?
Machine: he ’s a great player .
Human: where are you now ?
Machine: i ’m in the middle of nowhere .

(из статьи A Neural Conversational Model. КДПВ из фильма Ex Machina)

Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑20 и ↓2 +18
Комментарии 3

Хакатон и зимняя научная школа по глубокому обучению и вопросно-ответным системам

Время на прочтение 3 мин
Количество просмотров 9.6K
Сегодня машины без труда “связывают два слова” (1, 2), но пока не умеют гарантированно вести диалог на общие темы. Однако, уже завтра вы будете просить их правильно составить резюме и выбрать для ваших детей лучшую секцию по шахматам недалеко от дома. Хотите разобраться подробней, как в этом направлении работают ученые из Facebook, Google и др? Приходите их послушать.

Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑14 и ↓2 +12
Комментарии 7

Хакатон по глубинному обучению (deep learning)

Время на прочтение 3 мин
Количество просмотров 11K
Глубокое обучение (deep learning) бурно развивается, и стабильно растёт список новых прорывов и областей его применения (обработка изображений, распознавание речи, обучение с подкреплением, нейромашинный перевод, вычислительная фармацевтика 1 и 2 и далее). Как следствие, крупнейшие мировые IT-компании (Google, Facebook, Baidu и многие другие) продолжают активно внедрять технологии глубокого обучения, создавая новые рабочие места.

Тем временем, возникает настойчиво поддерживаемая журналистами иллюзия, что вот-вот технологии глубокого обучения решат проблему создания искусственного интеллекта [1, 2, 3, 4]. Но реальность такова, что круга нерешённых задач хватит ещё на много диссертаций (см. презентация Я. Лекуна (Yann LeCun) на CVPR15, заметка Ю. Шмидтхубера (Jürgen Schmidhuber), пост Б. Гёртцеля (Ben Goertzel), уже упомянутые в статье на Хабре работы Дж. Хинтона (Geoffrey Hinton)). Осознавая этот факт, специалисты в машинном обучении стремятся повысить свою квалификацию; как показатель, на 100 мест в летней школе по глубокому обучению Ёшуа Бенжио (Yoshua Bengio) в этом году было более 600 заявок.

Наверно, не многие из читателей Хабра имели возможность попасть на школу Ё. Бенжио, однако, получить опыт и знания по глубокому обучению можно будет в процессе интенсивного недельного соревнования (хакатона), которое пройдет в Москве в июле. У участников хакатона будет возможность прослушать лекции от ведущих мировых специалистов, применить полученные навыки на практике и выиграть призы.


О том как это будет
Всего голосов 14: ↑11 и ↓3 +8
Комментарии 9

Первые две недели курса CS188.1x Artificial Intelligence или самообучение алгоритмам ИИ

Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 13K
Как вы думаете, что машины с искусственным интеллектом сегодня уже умеют делать, а что нет?


На фото робот, умеющий складывать полотенца.

В дистанционном курсе CS188.1x Artificial Intelligence от Калифорнийского университета в Беркли профессор Dan Klein приводит список некоторых задач в области искусственного интеллекта. Часть из них уже решены (полностью или частично), а другая часть — еще нет. Курс посвящен алгоритмам ИИ, на которых базируются многие современные интеллектуальные системы. Хочется вкратце поделиться тем, с чего он начинается и подробней рассказать про первое практическое задание.
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Комментарии 6

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Зарегистрирован
Активность