43 min
Дмитрий Ветров. Что не так с современным машинным обучением? Неопознанный Искусственный Интеллект (НИИ)
-
- Technology
Почему современное машинное обучение стоит «примерно на уровне естественных наук XVIII века»? Могут ли нейросети начать закреплять внутри себя выученные знания? Почему опасно игнорировать необъяснимые «странности» нейросетей? В новом выпуске подкаста «Неопознанный искусственный интеллект» мы поговорили с Дмитрием Ветровым — профессором-исследователем НИУ ВШЭ, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов. Вот что мы обсуждали:
01:32 — Что такое байесовские методы и зачем они в машинном обучении
07:45 — Машинное обучение как «недонаука»: современное состояние ИИ
10:18 — Вредят ли корпорации поиску новых методов машинного обучения
12:29 — GPT-3, мультидоменный ИИ, «сильный» ИИ
18:29 — Когда можно доверить ИИ судьбоносные решения
20:57 — Смена технологической парадигмы в разработке ИИ
22:28 — Стоит ли помнить про онтологии и возможны ли гибриды нейросетей и символьного ИИ
25:19 — Как открыть «черный ящик»: проблема интерпретируемости нейросетей
28:06 — Пересадка из Яндекс.Такси в Яндекс.Толоку: разметка данных для машинного обучения
31:08 — Должен ли ИИ быть похож на мозг, а его разработчики — следовать за открытиями нейрофизиологов?
33:33 — Чем заменить тест Тьюринга.
40:42 — Блиц: самые крутые книжки и самые эпичные провалы в области ИИ
3 лучшие книги по теме ИИ от Дмитрия Ветрова:
Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning
Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
David J. C. MacKay. Information Theory, Inference and Learning Algorithms
Расшифровка выпуска
Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Алена Завьялова, ВГ, Виктория Багдасарьянц, Анастасия Хорошева, Эмма Барсегова и Илья Булгаков.
Информационный партнер выпуска — проект «Типичный Программист» от издания Tproger.
Подкаст издания Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на info@sysblok.ru.
Почему современное машинное обучение стоит «примерно на уровне естественных наук XVIII века»? Могут ли нейросети начать закреплять внутри себя выученные знания? Почему опасно игнорировать необъяснимые «странности» нейросетей? В новом выпуске подкаста «Неопознанный искусственный интеллект» мы поговорили с Дмитрием Ветровым — профессором-исследователем НИУ ВШЭ, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов. Вот что мы обсуждали:
01:32 — Что такое байесовские методы и зачем они в машинном обучении
07:45 — Машинное обучение как «недонаука»: современное состояние ИИ
10:18 — Вредят ли корпорации поиску новых методов машинного обучения
12:29 — GPT-3, мультидоменный ИИ, «сильный» ИИ
18:29 — Когда можно доверить ИИ судьбоносные решения
20:57 — Смена технологической парадигмы в разработке ИИ
22:28 — Стоит ли помнить про онтологии и возможны ли гибриды нейросетей и символьного ИИ
25:19 — Как открыть «черный ящик»: проблема интерпретируемости нейросетей
28:06 — Пересадка из Яндекс.Такси в Яндекс.Толоку: разметка данных для машинного обучения
31:08 — Должен ли ИИ быть похож на мозг, а его разработчики — следовать за открытиями нейрофизиологов?
33:33 — Чем заменить тест Тьюринга.
40:42 — Блиц: самые крутые книжки и самые эпичные провалы в области ИИ
3 лучшие книги по теме ИИ от Дмитрия Ветрова:
Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning
Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
David J. C. MacKay. Information Theory, Inference and Learning Algorithms
Расшифровка выпуска
Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Алена Завьялова, ВГ, Виктория Багдасарьянц, Анастасия Хорошева, Эмма Барсегова и Илья Булгаков.
Информационный партнер выпуска — проект «Типичный Программист» от издания Tproger.
Подкаст издания Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на info@sysblok.ru.
43 min