Что-то вроде тизера. Без машинного обучения и анализа данных, учёные бы искали бозон Хиггса до сих пор. Тёмную материю тоже можно искать с помощью машинного обучения, и вообще для решения оставшихся перед нами загадок Вселенной, похоже, «старой-доброй» физики маловато.

Я состою в жюри World AI & Data Challenge. Это такой международный конкурс для разработчиков технологий для решения разных социальных задач, таких как борьба с бедностью, помощь людям с ограничениями слуха и зрения, улучшение обратной связи между человеком и государственными организациями, и так далее. Сейчас идет второй этап конкурса, он продлится до октября. В рамках этого этапа мы отбираем лучшие решения для дальнейшей реализации проектов. Поскольку мы в ABBYY много работаем с текстами и их смыслом, то меня больше всего заинтересовала проверка текстов в рамках проекта «Тотальный диктант». Давайте на примере этой задачи разберёмся, почему обработка естественного языка — одна из самых недооценённых областей современного машинного обучения, а на сдачу обсудим, почему, даже когда речь идёт о проверке диктанта, всё «немного сложнее, чем кажется». И интереснее, естественно.

Итак, задача: сделать алгоритм проверки «Тотального диктанта». Казалось бы, что может быть проще? Есть правильные ответы, есть тексты участников: бери и делай. Строчки сравнивать-то все умеют. И тут начинается интересное.

Недавно я модерировал конференцию ABBYY «Месяц на удалёнке». На ней мы поговорили с Давидом Яном, серийным предпринимателем, основателем ABBYY и еще десятка компаний в области технологий и искусственного интеллекта.
Что происходит в мире? Как компании реагируют на текущую ситуацию? Какие шаги нужно предпринять, чтобы кризис не так жестко ударил по бизнесу, и чего нам всем ждать в будущем? Текстовую версию нашей беседы я публикую на Хабре, а аудио можно послушать в моём подкасте «Проветримся!»

Что-то вроде тизера. Ксеноморфы существуют. Учёные создают ксеноморфов. Учёные создают ксеноморфов из соображений безопасности. Я сам в шоке. Под катом подробнее об этом (а это, кстати, совершенно официально называется ксенобиология) и о много другом, чем занимаются современные биологи. Не всё ж вам про COVID-19 читать!

Это первая часть текста, написанного по мотивам эпизода подкаста про искусственные организмы.

На дворе март, в теле авитаминоз, в мире эпидемия CoV19, а тут ещё и дедлайны. Дедлайнам про наши тяжёлые жизненные обстоятельства не сообщили. Самое время вспомнить о здоровье. В том числе и психическом. В конце концов, чем работаешь, то и ломается, а работаем мы головой.

В октябре прошлого года я летал в Сибирь на TEDx Novosibirsk и в самолёте внезапно оказался рядом с другим спикером – Павлом Буковым. Он психотерапевт и собирался сделать доклад про профессиональное выгорание: как бы выгорать пореже и не дотла. Я, естественно, вспомнил, как год назад выгорел сам. Заодно вспомнил, сколько людей набивается в зал, когда на технологических конференция докладчик рассказывает про выгорание. В общем, пока мы летели в Сибирь, я записал с Павлом эпизод подкаста про стресс и выгорание и решил собрать из него статью.

Тут случилось первое сентября, очередной учебный год, цветы-конфеты, слёзы счастья и вот это вот всё, а я в процессе подготовки к лекции в институте наткнулся на очень любопытные данные. Я смотрел, что бы такого можно было быстро и красиво порисовать в GePhi, и наткнулся на историю Йоханнеса Делича (Johannes Delitsch). Делич работал в Лейпциге учителем начальных классов и собрал в 1880 учебном году данные о том, кто с кем дружит в его классе. И это, по ходу, один из первых задокументированных социальных графов.

31 марта и 1 апреля в Новосибирске в очередной раз случился CodeFest. В этом посте я расскажу, как съездил на самую большую разработческую конференцию за Уралом и почему в следующем году вам тоже стоит поехать.