Нейроча‪й‬ Нейрочай

Сергей Шумский - кандидат физико-математических наук и руководитель лаборатории когнитивных архитектур МФТИ, автор книги Машинный интеллект. Сергей создает модель искусственной психики, которая основана на принципах работы человеческого мозга.

больше в группе : vk.com/neurotea

эксклюзивный контент на Патреоне : www.patreon.com/neurotea

кое-что изнутри :

01:40 - Сергей Шумский о себе и своей лаборатории;

03-30 - что такое искусственная творческая личность?

08:10 - критерии общего искусственного интеллекта: самостоятельность и умение планировать;

10:40 - почему нужно воспроизводить архитектуру мозга, а не его биологию;

14:50 - модель глобального рабочего пространства;

16:40 - архитектура мозга. Мозг постоянно предсказывает будущее;

21:40 - модели разных частей мозга с точки зрения машинного обучения. Обучение без учителя в коре;

26:00 - обучение с подкреплением в базальных ганглиях;

28:07 - почему вымерли динозавры: у них не было коры и моделей мира;

34:00 - обучение с учителем в мозжечке;

36:30 - модель иерархического планирования;

39:00 - зачем искусственная личность Адам тренируется на маятниках;

43:00 - зачем нам ИИ: у каждого будет свой робот-секретарь?

45:40 - книжки по теме: Д. Хокинз, А. Сет, К. Фристон;

47:30 - как физик стал моделировать мозг: увлёкся нейросетями в 1993 году;

52:57 - чем машинное обучение интереснее физики: физика не объясняет, как мы научились учиться;

56:05 - нейрофейл. Выбор между ведром алмазов и искусственной личностью.

Иван Иванчей - кандидат психологических наук, научный сотрудник департамента экспериментальной психологии в университете Гента в Бельгии. Он изучает, как эмоции влияют на наше познание. От эмоций зависит то, насколько мы продуктивны, внимательны и как мы решаем всякие интеллектуальные задачи. А ещё Иван расскажет, зачем экспериментаторам нужен второй пилот и как случайности определяют карьеру.

больше в группе : vk.com/neurotea

эксклюзивный контент на Патреоне : www.patreon.com/neurotea

кое-что изнутри :

01:30 - знакомство с Иваном;

2:30 - что такое когнитивный контроль;

3:40 - эмоции важны для познания;

5:10 - как измерять эмоции. Теория базовых эмоций и теория размерности эмоций;

7:35 - доминантность и подчинённость как эмоции;

9:08 - нейтральные эмоции;

10:40 - конфликты вызывают когнитивный контроль;

15:45 - позитивные эмоции расслабляют, негативные - заставляют сфокусироваться;

17:30 - exploration & exploitation;

18:38 - открытость новому и эмоциональный фон;

21:20 - негативность конфликта. Какие эмоции вызовет разрешённый конфликт?

25:12 - обучение с подкреплением и ошибки предсказания. Изучение сюрпризов;

29:40 - как вызывают эмоции в экспериментах;

32:00 - как измеряют эмоции. Аффективный прайминг;

35:14 - закон Йеркса-Додсона: как возбуждение влияет на выполнение задачи;

37:00 - можно ли увеличить внимательность с помощью эмоций. Спортивная злость;

39:04 - как заражать людей эмоциями в маркетинге;

41:50 - как люди выполняют задания если им заблокировать рецепторы удовольствия;

45:48 - передняя поясная кора активизируется при смене эмоции;

49:40 - наука и жизнь в Москве, Питере и бельгийском Генте;

53:16 - как Иван начал изучать когнитивный контроль и эмоции;

56:42 - нейрофейл: зачем нужна рандомизация проб в экспериментах.

Марина Дубова - аспирантка университета Индианы в США. Она изучает теорию воплощённого познания и тренирует модели, вдохновлённые человеческим интеллектом. Поговорим о том, как эта теория применяется в обучении и диагностике: люди лучше решают задачи, когда взаимодействуют с окружающим миром! А ещё Марина расскажет про свой опыт учёбы в четырёх странах.

больше в группе : vk.com/neurotea

эксклюзивный контент на Патреоне : www.patreon.com/neurotea

кое-что изнутри :

1:24 - что такое воплощённое познание;

2:40 - 4 направления ВП: embedded, embodied, extended, enactive;

9:54 - как применяют эту теорию в образовании. Graspable math;

11:34 - почему считать в уме не круто;

15:40 - люди лучше решают тесты на интеллект, если активно взаимодействуют со средой;

18:25 - модели работы мозга, вдохновлённые когнитивной психологией;

20:35 - примеры таких моделей: нативизм, нейросимволизм, воплощённое познание;

28:35 - обучение с подкреплением;

30:30 - можно ли назвать модели с вниманием когнитивно-вдохновленными;

32:15 - модели с любознательностью развиваются как люди;

30:25 - исследование гостя: моделирование того, как люди сравнивают объекты;

39:00 - учёба в четырёх странах;

41:20 - учёба и жизнь в Китае. Отношение к белым людям;

45:00 - о том, как заехала на военную базу Финляндии;

46:30 - плюсы и минусы жизни в США;

48:10 - про работу в TCTS;

50:16 - нейрофейл: выключился свет во время интервью.

Евгений Разинков - кандидат физико-математических наук, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения группы компаний FIX и директор по науке в компании Prevision Technologies In c. А ещё он читает лекции по машинному обучению и компьютерному зрению в Казанском Федеральном Университете.

Поговорим о трендах в компьютерном зрении. Могут ли машины учиться видеть без помощи человека? Как машине балансировать между желанием исследовать новое и осваивать старое? Как обмануть камеры видеонаблюдения? Еще обсудим, как устроен Казанский Федеральный университет и что в нем можно улучшить?

больше в группе : vk.com/neurotea

эксклюзивный контент на Патреоне : www.patreon.com/neurotea

кое-что изнутри :

1:20 - напоминаем, что такое компьютерное зрение;

2:04 - тренды в компьютерном зрении. Капсульные сети;

3:35 - самообучение нейросетей;

5:35 - дообучение и его проблемы;

9:06 - три подхода к самообучению;

13:40 - SimCLR - лучший подход;

17:50 - обучение метрик;

20:40 - враждебные примеры (adversarial examples);

26:15 - обучение с подкреплением;

30:50 - трансформеры в компьютерном зрении;

32:28 - про свое образование в КФУ;

37:56 - про работу в КФУ. Последствия государственности;

40:30 - можно ли реформировать КФУ;

41:50 - про научного руководителя из Чехии Ирже Матоса;

45:14 - про свою любимую публикацию: датасет RusLan;

46:34 - нейрофейл: про медсестру, которая неправильно записывала данные;

50:18 - приободрение. Мы решаем задачи, решение которых не гарантировано. Быть честными перед заказчиком и не сдаваться.

Валерия Беляева - аспирантка Швейцарской Высшей Технической Школы Цюриха. Сейчас Валерия работает в Департаменте наук о здоровье и технологий и изучает, как с помощью тока лечить заболевания нервной системы.

Оказывается, стимуляция мозга током может улучшать память, лечить эпилепсию и депрессию. Ещё мы поговорим о крайне любопытной индустрии симуляций. Как вы думаете, зачем воссоздавать виртуальную модель смартфона на компьютере перед продажей? Чтобы проверить, не навредит ли вам излучение от него! Напоследок мы сравним науку и жизнь в России и Швейцарии.

больше в группе : vk.com/neurotea

эксклюзивный контент на Патреоне : www.patreon.com/neurotea

кое-что изнутри :

1:13 - что такое электрическая стимуляция мозга. Виды стимуляции;

3:40 - зачем стимулировать мозг?

4:28 - как забывать с помощью электрической стимуляции?

6:26 - переменный ток синхронизирует клетки мозга;

8:28 - улучшении памяти у обезьян с помощью тока;

10:05 - о силе тока в экспериментах и в кино;

11:23 - какие могут быть последствия от стимуляции?

13:35 - как током лечить эпилепсию;

16:08 - status epilepticus - летальная эпилепсия;

17:50 - как выглядит эпилепсия? Амигдальная эпилепсия - персональный ад или рай;

20:50 - как лечить током деменцию, биполярку и депрессию?

24:40 - глубинная стимуляция. Как дотянуться до глубин мозга?

26:05 - лайфхак от ученых из MIT : перечитывать статьи советских ученых из XX века;

32:19 - статья Леры: как учесть разницу в проводимости черепов;

37:20 - эксперименты на фантомах: Как измерить влияние телефона на ваш мозг;

43:10 - как выбирала свою тему и поступила в Цюрих;

47:00 - неочевидная разница науки в России и в Европе;

51:40 - о своей зарплате в Москве и в Цюрихе;

54:25 - аспирантура в Британии. Хорошо, но слишком дорого;

55:14 - в Европе почему-то быстрее процесс публикации;

57:23 - рубрика Нейрофейлы. История про протухший арбуз.

Евгений Разинков - кандидат физико-математических наук, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения группы компаний FIX и директор по науке в компании Prevision Technologies Inc. А ещё он читает лекции по машинному обучению и компьютерному зрению в Казанском Федеральном Университете.

Рассмотрим задачи компьютерного зрения: классификация, сегментация, идентификация объектов. Чем отличаются классические алгоритмы компьютерного зрения от свёрточных нейросетей? Как машины различают лица, определяют контуры объектов и рисуют несуществующих людей?

больше в группе : vk.com/neurotea

эксклюзивный контент на Патреоне : www.patreon.com/neurotea

кое-что изнутри :

1:50 - философия зрения у роботов;

6:35 - классификация изображений;

9:15 - локализация объектов на картинке;

13:30 - почему в индустрии больше проблем с данными, чем в науке;

14:20 - обнаружение объектов;

16:20 - выделение и трекинг объектов;

20:55 - распознавание лиц;

22:30 - распознавание "с улицы в магазин";

26:34 - генеративно-состязательные сети. Как машина выдумывает лица;

32:10 - красивые классические алгоритмы компьютерного зрения;

40:00 - главная проблема классических алгоритмов - немасштабируемость;

47:00 - как устроены глубокие нейросети;

48:50 - что такое персептрон;

51:40 - что сворачивают свёрточные сети;

6 1:00 - сравниваем человеческое и компьютерное зрение;

6 6:30 - что посмотреть про компьютерное зрение: Standford CS231N.