#искусственный интеллект

Тюменские физики продолжают разработку нового нейропроцессора, который позволит в будущем при совершенствовании его оригинальной биоморфной нейросети осмысливать полученные новые ассоциации (новое знание) и, как следствие, совершить переход от слабого к сильному искусственному интеллекту.

Мировые системы образования, и, в частности, российская, стремительно развиваются, в школах внедряется цифровая образовательная среда, включающая широкополосный интернет, современное оборудование, а также широкий набор сервисов для интерактивного обучения. Однако концепции применения искусственного интеллекта в образовании (Artificial Intelligence in Education, AIED) вовсе не об этом. Главная идея — ИИ должен стать помощником педагога-человека, освободить его от рутины, дать пространство для творчества и общения с учениками. Тем не менее технологии ИИ все равно радикально перекроят систему образования, и это пойдет на пользу малоимущим семьям, детям, которым требуется особый подход и дискриминируемым группам, например девочкам в математике и компьютерных науках. Обо всем этом третья статья Naked Science в цикле об искусственном интеллекте.

Международный коллектив ученых из России, Франции и Германии с участием исследователей факультета компьютерных наук, Центра искусственного интеллекта ВШЭ и Научно-исследовательского института искусственного интеллекта AIRI разработали новый алгоритм обучения с подкреплением (Bayes-UCBVI). Это первый байесовский алгоритм, который имеет математическое доказательство эффективности и успешно протестирован на практике в Atari-играх.

Разве у ИИ вообще может быть этика? Он же — неживой! Конечно, сам по себе ИИ не может различать добро и зло. Задача человечества — не сделать ИИ похожим на человека, а научить его действовать исходя из принципов справедливости и морали, а вовсе не так, как обычно поступает большинство людей. Naked Science отвечает на популярные вопросы о том, кто и зачем формулирует этические принципы для ИИ, и где и как их применяют.

Модель машинного обучения смогла распознать признаки приближающегося землетрясения по слабым изменениям магнитного поля, связанные с накоплением энергии на большой глубине.

Система QUARTZ позволяет оценить риск развития у пациента болезней сердца и инсульта в течение следующих десяти лет. Она сравнима по точности с лучшими существующими методами, но при этом не требует проводить массу анализов — достаточно снимка сетчатки и ее сосудов.

К осени 2022 года редакция Naked Science осмотрелась вокруг и решила, что настала пора запустить цикл статей об искусственном интеллекте. Мы начинаем с большой статьи, подзаголовком которой могла бы стать фраза «краткое введение в историю ИИ — от средневековых монахов до глубокого обучения».

Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников.

Впервые ученые использовали искусственный интеллект для генерации совершенно новых белков. Комбинируя алгоритмы машинного обучения, исследователи смогли создать сложные белковые конструкции причудливых форм, которые при этом могли функционировать.

Японские ученые разработали для андроида Эрики систему искусственного интеллекта, которая позволяет ей естественно реагировать на смех собеседника. Теперь Эрика может не только распознать смех человека, но и определить, стоит ли ей смеяться в ответ и какой тип смеха для этого использовать.

У компьютерного зрения нет тех физиологических особенностей, которые есть у человека, поэтому оно хуже распознает изображения. К такому выводу пришли ученые из ВШЭ и Московского политехнического университета.

С сентября по ноябрь в Армении пройдет несколько форумов, конференций и выставок, посвященных популяризации науки и современным технологиям: искусственному интеллекту, машинному обучению, науке о данных, биоинженерии и разработке игр. Naked Science рассказывает вам о самых важных событиях ереванской техно-осени.

В рамках мероприятия пройдут лекции, презентации, дебаты, панельные дискуссии и масштабные всесторонние обсуждения, на которых обсудят историю появления искусственного интеллекта и новейшие исследования в этой области.

Нейросеть помогла различить детали на дне, которого не достигает солнечный свет. К большому сожалению, ледников там не обнаружилось: похоже, весь лед густо перемешан с грунтом.

В XXI веке вопрос о природе сознания станет одним из ключевых. Раньше им задавались лишь философы, а жизнь шла своим чередом, но технологии многое меняют: теперь мы создаем модели искусственного интеллекта, достаточно успешно притворяющиеся личностями. Нам нужны научные суждения о разуме, чувствах и сознании у машин, животных и людей, так как это влияет на систему прав и морали, на наши действия в их отношении и непосредственно на наше будущее. Naked Science разбирается, что мы знаем о природе сознания.

Исследователи из Сколтеха и компании «Газпромнефть НТЦ» запатентовали метод на базе машинного обучения, позволяющий оптимизировать технологию гидроразрыва пласта, которую нефтегазовые компании используют для интенсификации добычи скважин. На основании анализа кропотливо собранных данных по тысячам скважин ИИ делает индивидуальный прогноз оптимальных параметров гидроразрыва для конкретной скважины.

Какой метод эффективнее для диагностики болезни Паркинсона – использование носимых датчиков, анализ видеоданных выполнении пациентами привычных действий или анализ характера их почерка? Исследователи Сколтеха провели сравнительное исследование этих трех подходов с использованием методов машинного обучения с учетом удобства для пациентов, чтобы выяснить какой из них дает наиболее достоверные результаты для врачей, не вызывает дискомфорта у пациентов и не требует больших временны́х затрат.

Выражение «стадное чувство» нечасто используется в положительном смысле. Между тем в природе сплошь да рядом живые организмы, обладающие сравнительно низким индивидуальным интеллектом, объединяются в сообщества, которые ведут себя намного умнее и организованнее, чем каждый из их членов по отдельности. Это навело математиков и физиков конца XX века на мысль о применении роевого, то есть коллективного, интеллекта в нашей жизни для решения сложных задач.

Руководитель Управления экспериментальных систем машинного обучения в SberDevices Сергей Марков расскажет о том, в чем машины уже превосходят человека.

Алгоритм с точностью до 300 метров позволяет предсказывать, где будет совершено нападение или кража за неделю до того, как это произойдет. Хотя подобные прогностические модели могут усилить власть государства за счет незаконной слежки за невиновными людьми, в то же время они позволяют осуществлять слежку за государством, выявляя системную предвзятость в действиях правоохранительных органов.