Дорогие читатели, Нашему шестнадцатилетнему, волонтёрскому и некоммерческому проекту для создания новой, современной версии N-N-N.ru, очень нужно посоветоваться касательно платформы нашего сайта – SYMFONY & DRUPAL 8. Платформа не простая, но обещаем – мы не займём много времени, просто нужна консультационная поддержка квалифицированного разраба. Если вы можете помочь, то связаться с нами можно на страницах Facebook.com здесь и здесь.

Info: Самое интересное

Автор: Philistine1917. Сразу стоит сделать замечание: я, тот самый обыватель, которому интересно и непонятно. Моя профессиональная деятельность, связана с конструированием оборудования для нефтегазового комплекса. К нейронным сетям или машинному обучению, отношения не имею. Мой предел, научно-популярные статьи и ролики популяризаторов. Но в этом есть и преимущество. Я могу посмотреть на проблему другими глазами, и попытаться разобраться, в понятной для обывателя форме.

В США ученые Стэнфордского университета создали алгоритм, который с точностью до 72% позволяет определять по фото политическую ориентацию человека.

Исследователи из Google разработали и испытали методы, позволяющие им обучать языковые модели, содержащие свыше 1,5 трлн параметров. У них получилась крупнейшая на сегодня модель, работающая в четыре раза быстрее, чем предыдущий рекордсмен компании — Т5-XXL. Экспериментальная модель Google почти в 10 раз превосходит по потенциалу и скорости обучения прорывной алгоритм GPT-3 от Open AI.

Команда ученых из Аргонны использует искусственный интеллект для более быстрого декодирования рентгеновских изображений, что может способствовать инновациям в медицине, материалах и энергии. Новая компьютерная система может не только реконструировать изображения из множества рентгеновских данных со скоростью, в сотни раз превышающей существующие, но и учиться на опыте, а также разрабатывать более эффективные способы подсчета и реконструкции данных.

Пользователь Twitter Ovidiu Maciuc опубликовал ролик, снятый из электрокара Tesla в США в середине дня, когда машина оказалась возле небольшого кладбища. Датчики машины показали, что рядом с автомобилем по кладбищу движется человек. Но в камеру снимавшего это смартфона видно, что на кладбище никого нет. При этом машина продолжала отслеживать невидимку достаточно долго, пока он не исчез.

Авторы бенчмарка SuperGLUE опубликовали результаты последнего тестирования моделей обработки естественного языка. Модели Microsoft DeBERTa и Google T5 + Meena доказали понимание причинно-следственных связей в тексте и впервые обошли в этом человека. ИИ от Microsoft набрал 90,3 балла, ИИ от Google — 90,1 балла, в то время как усредненный результат человека в этом тесте составляет 89,8 баллов. Тестирование моделей DeBERTa и T5 + Meena проводились только на английском языке.

Управление по политике в области науки и техники (OSTP) Белого дома объявило о формировании организации, которая займется координацией и надзором за инициативами в области искусственного интеллекта на территории Соединенных Штатов. Символом нового агентства стал белоголовый орлан, держащий в когтях нейронную сеть.

Куда только ни интегрируют искусственный интеллект — в смартфоны, бытовую технику и машины. Как ни странно, американские военные тоже хотят получить системы с заветными буквами AI в названии. Однако, вопреки обыкновению, по сравнению с частными компаниями в этом вопросе Пентагон пока выступает в роли догоняющего.

Международная группа ученых продемонстрировала, что управление сверхразумным искусственным интеллектом невозможно. Работа опубликована в Journal of Artificial Intelligence Research. Опасность, которая может исходить от сверхразумного ИИ, как известно, в красках описана в блокбастерах о Терминаторе.

ИИ может функционировать как человеческий мозг, если он запрограммирован на использование схожих алгоритмов обучения для новых объектов. В новом исследовании группа ученых объясняет, как новый подход значительно улучшает способность программного обеспечения ИИ быстро изучать новые визуальные концепции.

Член Городского совета Нью-Йорка от демократов Лори Камбо предложила принять закон, обязывающий компании, которые применяют автоматизированные системы оценки кандидатов, проходить аудит на предмет наличия предвзятости в алгоритмах и раскрывать результаты оценки.

Автор: Дмитрий Кудинов. С момента открытия миру, что под именем Николая Иронова в Студии Лебедева работала настоящая нейронная сеть, а также последовавших затем большого интервью с создателями Николая открытия этого инструмента для всех желающих, прошло несколько месяцев. Другие публикации на эту тему мне не встречались, вероятно, я стал одним из первых, кто поработал напрямую с Николаем, не будучи при этом как-либо связанным со студией.