Facebook поможет машинам заговорить на естественном языке

2019-08-30 21:05 ai-news

     Крупнейшая соцсеть симметрично ответила на создание Amazon фонда Alexa. Консорциум партнеров Facebook поддержит ученых, работающих над естественной обработкой языка на стыке языкознания и информационных технологий.

     Около трех месяцев назад Facebook пригласила ученых подавать предложения на исследования в трех областях обработки естественного языка (NLP) — пограничной дисциплины, объединяющей лингвистику и машинное обучение. В особенности компанию интересовали «надежные» подходы к NLP и эффективная с точки зрения вычислений NLP вдобавок к машинным переводам на низкоресурсные диалекты.

     Как выяснилось, это было только начало. В сегодняшнем сообщении в блоге Facebook опубликовала 11 предложений, которые были отобраны из 115 предложений от команд из 35 стран. Кроме того, компания объявила о создании AI Language Research Consortium — консорциума партнеров по совместной работе над технологией естественной обработки языка, сообщает VentureBeat.

Процесс сборки робота с человеческим сознанием уже начался

2019-08-28 14:30

     Профессор университета Мейдзи в Токио (Япония) Дзюнъити Такено, один из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта, занимается созданием машин, работающих по тем же принципам, что и человеческий мозг. Его научная группа создала роботов, способных узнавать себя в зеркале, распознавать эмоции, имитировать действия людей, а также принимать решения.

     Насколько сегодня ученым удалось приблизиться к созданию робота с человеческим сознанием? Зачем нужно учить его чувствовать душевную боль? Об этом рассказал профессор Такено.

Константин Яковлев: «Мы хотим исключить человека и наблюдать генерации целей в искусственной системе "

2019-08-26 11:13 ai.news

     Главный редактор ПостНауки Андрей Бабицкий побеседовал со специалистом по Computer Science Константином Яковлевым об искусственном интеллекте, нерешенных задачах и навигации роботов.

Искусственный интеллект

— Искусственный интеллект — это новомодное слово? Специалисты используют это определение?

— Да, конечно, используют. Я, например, состою в Российской ассоциации искусственного интеллекта, ведущей официальную историю с 1992 года и являющейся правопреемницей Советской ассоциации, которая была создана в 1974 году, когда меня еще не было. Вадим Львович Стефанюк, один из активных деятелей ассоциации в то время, вместе с коллегами из Америки, отцами искусственного интеллекта как науки, организовывал в Тбилиси, Грузии, четвертую мировую конференцию по искусственному интеллекту. Так что это не новомодное слово, а название научного направления. Школа, к которой я принадлежу, рассматривает ИИ как область наук, которая ставит своей целью создание искусственных устройств, способных к целенаправленному поведению.

Мозг ЭТО Великий обманщик ! Как мозг нас обманывает ? - Лекция Татьяны Черниговской

Facebook признала, что подрядчики компании слушают разговоры пользователей

Мария Нефёдова 2 дня назад хакер

     В июле-августе 2019 года стало известно, что сторонние подрядчики и сотрудники компаний Microsoft, Apple, Google и Amazon слушают разговоры пользователей с голосовыми ассистентами и не только. Разумеется, это делается ради улучшения качества услуг и «обучения» алгоритмов.

     Теперь и компания Facebook призналась, что платит подрядчикам за прослушивание и расшифровку клипов, собранных в Messenger, но уже приостановила работу этой программы, учитывая негативную реакцию общественности. По информации Bloomberg, подрядчикам было поручено проверять, правильно ли алгоритмы и ИИ-системы Facebook интерпретируют аудиоконтент.

На российском рынке принтеров серьезный спад. Они больше не нужны

02.08.2019, Пт, 09:02, Мск , cnews,Текст: Валерия Шмырова

На российском рынке устройств печати отмечен спад -->

     В последнем квартале российский рынок принтеров показал годовой спад на 9,3% в штуках и 7,7% в деньгах. При этом дорогие устройства показывают рост продаж, страдают в основном бюджетные категории.

Курс Deep Learning

2019-08-03 08:42 ai-news
Лекция 1 - Введение
Лекция 2 - Линейный классификатор
Лекция 2.1 - Softmax
Лекция 3 - Нейронные сети
Лекция 4 - Нейронные сети на практике
Лекция 5 - CNN
Лекция 6 - Frameworks
Лекция 7 - Еще компьютерного зрения
Лекция 8 - Введение в NLP
Лекция 9 - RNNs
Смотреть лекции здесь.

Реляционно-сетевая модель данных

АБС. В начале трудовой деятельности я занимался Системами Управления Базами Данных (СУБД).

     Это были сетевые СУБД Банк ОС и IDMS. Именно эта концепция представления данных привела меня в скором времени к системам представления знаний, семантическим сетям, а  в совокупности с системами распознавания образов, к освоению методов Искусственного Интеллекта (ИИ). 

     С появлением Реляционных СУБД, в мировой практике интерес к сетевым СУБД охладел на 30 лет. Формальный аппарат реляционной алгебры позволял достаточно просто формировать запросы к данным и упростить язык запросов (SQL). Семантические сети остались прерогативой ИИ, как более адекватное средство представлений Систем Знаний.

     Однако, мне всегда казалось, что Реляционные СУБД не могут в полной мере отражать сложные взаимосвязи между компонентами данных и тем более - знаний. Предлагаемая работа подтверждает, что современные специалисты в  области представления данных осознали эту проблему и предлагают вариант её решения. Конец комментария.

2019-08-01 13:20 ainews

Реляционная модель потеряла свою исключительность

     Требования функциональности и структурированности баз данных (БД), наиболее полно реализованные в реляционных системах, сейчас находятся под давлением новых требований.

Новый нейроинтерфейс от Facebook считывает мысли практически без задержек

01.08.2019, Владимир Кузнецов   Hi-News.ru

      На данный момент технологии уже доросли до того момента, когда компьютерные алгоритмы вместе с особыми датчиками могут считывать мозговую активность и использовать ее в качестве команд для управления. Проще говоря, уже есть возможность создавать нейроинтерфейсы для управления электронными устройствами силой мысли. Звучит фантастически, только вот если мы говорим о сложных приборах, то у них до сегодняшнего дня была одна проблема: большая задержка при работе устройств. Почему была? Потому что ученые сумели разработать нейроинтерфейс, который работает почти без задержек.