Дайджест Университета ИТМО: Подборка ресурсов по искусственному интеллекту

Искусственный интеллект оброс большим количеством мифов, обещающих страшные полуфантастические сценарии. Поэтому мы решили составить подборку (прошлый выпуск нашего дайджеста о резидентах наших акселераторов) надежных источников не только об этой области и ее истории, но и о перспективных направлениях развития и конкретных исследованиях, проводящихся как в России, так и за рубежом.

• Деконструкция мифа о глубоком обучении. Лекция в Яндексе
  

  Чем на самом деле является машинное обучение? Вся правда о новизне идеи, аспектах современного успеха, ошибках нейросистем и изменениях в технологии.
• Голографические технологии для систем искусственного интеллекта (стр. 95-99)
  

  Как проведение параллелей между человеческим мышлением и голографией и человечески мышлением и искусственным интеллектом определяет направление исследований. Пример голографической реализации лингвистического моделирования и предсказания.
• Нейронные сети и глубокое обучение
  

  Интерактивная онлайн-книга Майкла Нильсена дает представление об основных концептах нейронных сетей и глубокого обучения и современных подходах к их пониманию. При желании можно написать код для простой нейронной сети, способной распознавать написанные от руки цифры.
• Машинное обучение: Вопросы и ответы
  

  О работе в сфере машинного обучения, приоритетных сферах развития, будущем технологии. И о решении конкретных практических задач — какие алгоритмы и языки лучше использовать.
• Глубокое обучение: немного теории
  

  Все о проблеме обобщения: подразделы искусственного интеллекта и ингредиенты, необходимые для создания ИИ, возможные сложности, методы работы с распределенными представлениями и глубокими композициями.

• Путь к искусственному интеллекту. История идей и достижений
  

  Подробная история искусственного интеллекта, написанная Нильсом Ж. Нильссоном. Все, что нужно знать о ИИ от истоков в логике и философии, начале исследований в 50-х до современных концепций и технологий.
• Текущий уровень развития искусственного интеллекта, версия 3.0
  

  Рынок ИИ стабильно растет, шума вокруг словосочетания «искусственный интеллект» поднимается все больше, но что стоит за всем этим на самом деле? О том, в каких сферах произошел прорыв в этом году, почему корпорации скупают стартапы, и какие добрые дела помогает творить ИИ.
• 18 ученых предсказывают будущее ИИ
  

  Альтернативные сценарии: искусственный интеллект спасет нас от неизлечимых болезней, планету — от глобального потепления. Или оставит людей без работы. Исследователи предлагают самые правдоподобные сценарии.

• Новый центр по изучению нравственности ИИ обеспокоен тем, что машины становятся умнее
  

  Появляется все больше организаций, изучающих влияние искусственного интеллекта на современную действительность, но главным предметом исследований должно быть влияние ИИ на человека. Статья о возможных последствиях повсеместного внедрения ИИ, которые пугают ученых.
• Моральные принципы искусственного интеллекта
  

  Фантастические сценарии по захвату планеты «злым ИИ» вряд ли станут реальностью. Но нельзя забывать о моральных ценностях, в первую очередь, своих, потому что машины — отражение людей.
• Что если искусственный интеллект окажется не демоном, а богом?
  

  Возможно, пришло время дополнить пословицу: «Бог создал человека по образу и подобию своему, и человек отплатил тем же», и перечитать Ницше, который, оказывается, писал вовсе не о сверхчеловеке, а о сверхмашине. Немного рассуждений о том, каким «Богом» будет ИИ.
• Контролировать ИИ сможет только ИИ
  

  Искусственный интеллект обучается очень быстро и человек, или даже целая команда, не сможет постоянно следить за его решениями. Чему следует научить виртуального стража порядка и как организовать его работу?
• Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии
  

  Книга шведского философа и профессора Оксфордского университета Ника Бострома о том, что сделает с человечеством искусственный интеллект, когда превзойдет нас в интеллектуальном развитии. Или «взрыв» можно сделать контролируемым?
• Нравственный искусственный интеллект
  

  В своей книге Билл Хиббард рассказывает о том, как избежать некорректных задач и как знание человеческих ценностей поможет задать базисные установки ИИ, чтобы машины сохраняли дружелюбный настрой по отношению к людям.

• ИИ в ретейле: о чат-ботах, голосовых помощниках и динамическом ценообразовании
  

  О том, как изменилась сфера розничной торговли, какую информацию собирает о покупателях искусственный интеллект, как это помогает продавцам и облегчает шоппинг для покупателей.
• Технология распознавания голоса преодолевает препятствия на пути к продажам
  

  Благодаря распознаванию голоса скоро делать покупки можно будет прямо за рулем. О голосовом поиске, который повышает лояльность покупателей и увеличивает продажи.
• Как создать чат-бота, не написав ни строчки кода?
  

  Хватит только читать о чат-ботах, пора создавать их! Подборка сервисов по созданию «макета» идеи и самого чат-бота.
• Samsung Galaxy S8 получит голосового помощника с ИИ
  

  Как компания пытается загладить вину после «неудачной» серии S7 и о том, что умными скоро станут не только смартфоны, но и холодильники.
• Apple интегрирует Siri в iMessage: помощь с расписанием, платежами и не только
  

  Всем знакома ситуация, когда попытки назначить время встречи, принимаемые в общем чате, оканчиваются неудачей. Скоро Siri сможет выбирать время самостоятельно, учитывая расписание каждого из участников чата. О других полезных функциях «голосовой помощницы» читайте в статье.

• Применение нейронных сетей в задачах обработки текстовых данных (стр.28-33)
  

  В статье описаны несколько архитектур нейронных сетей, применяемых для анализа текстовой информации, и нейросетевые методы, применяемые для решения основного набора задач по Data Mining текстов.
• ИИ умеет читать по губам лучше человека
  

  О том, как искусственный интеллект научился почти безошибочно распознавать речь только по губам и где применить такую технологию на практике. А также про то, какие подходы использовали ученые, чтобы обучить ИИ.
• Ассоциативный поиск данных с помощью нейронной сети (стр.132-139)
  

  Нейронные сети Кохонена помогают организовать ассоциативный доступ к данным, который лежит в области графических ассоциаций. Какие новые принципы вносят нейронные сети в технологию ассоциативного поиска в массиве неупорядоченной информации?

• Семантическая паутина и искусственный интеллект
  

  Создание глобального искусственного интеллекта с помощью семантической паутины и пути реализации решения. База знаний какого объема необходима ИИ? Сравнение с естественным интеллектом.
• Как создать разум: секрет человеческого мышления раскрыт
  

  Рэй Курцвейл уверен, чтобы создать искусственный интеллект, надо сначала разобраться в своем. Рецептов создания мощного ИИ не приводится, зато есть интересные параллели, история развития мозга, мысленные эксперименты и многое другое.
• Чтобы думать, как люди, роботам нужно видеть сны
  

  Статья рассказывает о том, как такая система сможет приблизить мышление и систему познания роботов к человеческой. И о том, какие сны сегодня видят роботы.
• Выявление семантического значения с помощью глубокого обучения
  

  Как с помощью вектора может обозначить семантическое значение и какие модели стоит при этом использовать. Процесс обучения сети, открытый код и описание результата — рецепт хорошей статьи.

• Применение нейронной сети для обнаружения сетевых атак (стр.206-209)
  

  Статья Университета ИТМО о том, как использование нейронных сетей улучшает эффективность системы обнаружения атак и увеличивает скорость их выявления. Рассматриваются два подхода — совместное использование НС с экспертными системами и применение НС как отдельной системы.
• Применение ИИ в разных сферах: краткий обзор
  

  Медицина, финансовые услуги, образование, производство и киноиндустрия: какие проблемы решает ИИ, кто стоит за революционными решениями в каждой отрасли и чего ждать в будущем?
• Методы оптимизации проектных решений и технология искусственного интеллекта в интегрированных САПР (стр. 166-171)
  

  Искусственный интеллект значительно упрощает процесс проектирования и минимизирует время на принятие решений на каждом этапе. Помимо подробной теоретической части, в статье представлена пример практической реализации проекта.

Автор: Университет ИТМО

Источник