١٤‏/٠٦‏/٢٠٢١

Борис Янгель. Как видят мир беспилотники и почему «обучение с учителем» сломано

Борис Янгель работает в команде беспилотных автомобилей «Яндекса». Мы поговорили с ним о том, нужна ли полноценная интеллектуальность для создания беспилотника, в чем проблема обучения с учителем и почему сырая мощь вычислений постоянно оказывается «серебряной пулей», которая в конечном счете побеждает любые эвристики и специализированные модели. В этом выпуске мы обсудили: 02:52 — Что такое искусственный интеллект сегодня 07:01 — Что происходит в мире компьютерного зрения и как может работать нейросеть DALL·E 13:10 — Почему грубая сила вычислений всегда побеждает 17:01 — Как обстоят дела с генерацией музыки и видео по описанию 18:38 — Computer vision, беспилотники и компьютерное понимание происходящего на дороге 21:09 — Критерии интеллектуальности машины 23:49 — Почему машинное обучение с учителем сломано 30:59 — Как решать задачи бенчмарка ARC от Франсуа Шолле 38:10 — Как обучаются беспилотники 43:19 — Нужен ли AGI для создания беспилотных автомобилей 47:04 — Стоит ли пытаться копировать природу при создании ИИ 49:28 — Как стыкуются Alpha Go и Дэниэль Канеман 54:54 — Актуальна ли проблема вагонетки для современных разработчиков беспилотных автомобилей 1:08:06 — Блиц: советы начинающим ML-специалистам, сериалы про ИИ, о чем говорить с компьютерным разумом 01:00:47 — Резюме выпуска: что мы поняли в беседе с Борисом Янгелем 01:12:19 — Финал выпуска Расшифровка подкаста Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Ася Ройтберг, Юлия Гоняева, Эва Григорьян, Иван Шанин и денойзер от Facebook AI research, Михаил Калра, Анастасия Хорошева, ВГ и Илья Булгаков. Подкаст подготовлен изданием Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на info@sysblok.ru.

١ س ١٣ د

٢٨‏/٠٤‏/٢٠٢١

Денис Кирьянов. Виден ли конец «нейронного блицкрига»: компьютерные лингвисты между вычислением и теорией

Почему нейросети генерируют бред, когда от них ждут правды? Как преодолеть разрыв между компьютерной лингвистикой и теоретической? Что мы можем узнать с помощью нейросетей о внутреннем устройстве языке, и на каком слое BERT «лежит синтаксис»? Каким должно быть образование в области Natural Language Processing? Все это мы обсудили с новым гостем подкаста «Неопознанный искусственный интеллект» — руководителем направления в «SberDevices», одним из создателей семейства голосовых помощников «Салют» Денисом Кирьяновым. Яркие моменты выпуска: 01:33 — как делали голосовых помощников «Салют» 03:25 — чем машина все еще хуже человека: проблема целеполагания 06:53 — «писули» от «волшебной машины»: почему GPT-3 генерирует фейковые факты и выдуманные названия рок-групп 10:50 — как сделать персональных помощников более человекоподобными: проактивные ИИ-зануды 14:22 — как машине научиться делать то, чего она никогда не видела 16:55 — конец нейронного блицкрига: «забрасывать железом» компьютерно-лингвистические задачи больше не модно 17:59 — применение лингвистики в разработке голосовых помощников 19:07 — вычислительная лингвистика versus лингвистическая теория 24:30 — лингвисты между двумя стульями: преодолим ли разрыв между теоретиками и компьютерщиками 28:24 — что могут дать компьютерные модели теоретическим лингвистам 31:22 — когда нейросети начнут создавать новые теории 39:31 — ИИ будущего и межкультурные различия 40:54 — как должно быть устроено образование в области автоматической обработки языка 43:42 — Data Science в курятнике и кибер-village Расшифровка подкаста Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Наталья Перкова, Этери Джафарова, Михаил Калра, Алена Завьялова, ВГ, Анастасия Хорошева и Илья Булгаков. Подкаст издания Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на info@sysblok.ru.

٤٩ من الدقائق

٢٤‏/٠٢‏/٢٠٢١

Давид Дале. Почему искусственный интеллект врет и как его от этого отучить

От закаливания стальных труб на заводе — до разработки голосовых помощников. Таков путь в Data Science нового гостя подкаста «Неопознанный искусственный интеллект» Давида Дале. Давид закончил экономфак, строил модели кредитного скоринга в Альфа-банке, делал проекты в Data Factory «Яндекса», а потом работал над «Алисой». Теперь Давид — фриланс-разработчик чатботов, преподаватель Y-DATA (филиал ШАД Яндекса в Тель-Авиве) и научный сотрудник «Сколтеха». Мы обсудили с Давидом: 01:24 — Путь датасайнтиста из корпорации во фриланс 06:34 — Как устроен мир разработки чат-ботов и персональных ассистентов 09:06 — Что такое «навыки» чатботов и как их программируют? 11:33 — Можно ли придумать для персональных ассистентов единый протокол 16:39 — Почему всех впечатляет нейросеть GPT-3 22:43 — Как работает GPT-3 и что позволяет ей порождать связный текст 28:00 — Как тестировать интеллектуальность нейросетей 32:54 — Где нужны гибридные подходы к построению интеллектуальных систем 44:34 — Зачем делать студию разработки персональных ассистентов 46:30 — Как устроено преподавание в Y-DATA Расшифровка подкаста Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Алена Завьялова, ВГ, Валерия Зеленкова, Ася Ройтберг, Анастасия Хорошева, Эмма Барсегова и Илья Булгаков. Подкаст выпущен изданием Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на info@sysblok.ru.

٥٦ من الدقائق

٢٥‏/٠١‏/٢٠٢١

Дмитрий Ветров. Что не так с современным машинным обучением?

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.

٤٤ من الدقائق

١١‏/٠١‏/٢٠٢١

Николай Любимов. Взгляд на ИИ из Кремниевой долины

Гость нового выпуска «НИИ» Николай Любимов сменил работу в Яндексе на ИИ-стартап в Кремниевой долине. Мы расспросили Николая, каким видится современное состояние области из Калифорнии, на чем надо обучать интеллектуальные системы и как обстоят дела с самопрограммирующимися нейросетями. В этом выпуске звук хуже, чем обычно. Но тема кажется нам достаточно важной, чтобы выпустить его. На будущих записях будем вдвойне следить за качеством, а пока приносим извинения. В этом выпуске: 02:29 — почему диплернинг называется диплернингом 03:44 — «узкое горлышко» разметки данных в современном ИИ 05:14 — как размечать данные для машинного обучения по-умному 06:55 — современный ИИ глазами стартапера из Кремниевой долины 10:19 — догонит ли разработка ИИ — фантастику об ИИ 14:06 — ИИ без «железного человека» и «звездных войн»: как ставить задачу четко 22:32 — ИИ для беспилотников: на чем обучать? 25:29 — должен ли сильный ИИ говорить по-человечески? 35:08 — фантазируем о мире, в котором победил ИИ 40:14 — умерла ли «старая школа» ИИ 50:00 — можно ли прийти к ИИ через моделирование мозга: нейрофизиология и антропоморфность 51:42 — самоорганизующийся ИИ и самопрограммирующиеся нейросети Расшифровка выпуска Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Анастасия Хорошева, ВГ, Алена Завьялова, Ольга Лисицкая, Эмма Барсегова и Илья Булгаков Подкаст издания Системный Блокъ

٥٦ من الدقائق

٢٨‏/١٢‏/٢٠٢٠

Константин Воронцов. Как строить искусственный интеллект и не погубить человеческую цивилизацию

Достигли ли нейросети потолка, или они еще принесут много новых прорывов? Нужен ли человечеству сильный ИИ, или это угроза цивилизации? Как сталкиваются интересы Data Science и службы безопасности? Можно ли сделать ученых из всех рядовых инженеров, работающих с данными? В новом выпуске подкаста НИИ — Константин Воронцов, профессор Физтеха и Вышки, доктор физ.-мат. наук, человек, который занимается анализом данных, машинным обучением и искусственным интеллектом с начала 90-х. Вот о чем мы поговорили: 01:30 — В чем революция глубинного обучения 08:28 — Водитель машины как гибридная система машинного обучения 11:39 — Этап «братьев Райт» в глубинном обучении: смотрим, что взлетит 19:24 — Кошмар службы инфобезопасности: обучение на реальных потоковых данных 21:54 — Почему комар все еще умнее беспилотника 26:14 — «Мы роем себе могилу»: чем опасна мечта о сильном ИИ 36:03 — Можно ли сделать универсального помощника 51:16 — Человек versus нейросеть: сколько примеров нужно для обучения нам самим 54:36 — Когда мы уже начнем понимать, что происходит внутри нейросетей Расшифровка выпуска Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Анастасия Хорошева, ВГ, Этери Джафарова и Илья Булгаков Подкаст издания Системный Блокъ

١ س ٤ د

٢١‏/١٢‏/٢٠٢٠

Виктор Кантор. Как обучать датасаентистов, играя в шляпу

В Data Science работать непросто. Но еще сложнее — преподавать другим. Виктор Кантор делает и то, и другое. Днем он руководит Data Science в МТС, а ночью — обучает новых датасаентистов. Мы пригласили Виктора в подкаст «Неопознанный искусственный интеллект», чтобы поговорить о преподавании Data Science, развитии технологий машинного обучения и о будущем искусственного интеллекта. Вот что мы обсудили: 02:37 – Как обучать крутых датасаентистов 06:40 – Чем отличаются Data Mining, машинное обучение и Data Science 08:31 – Возможен ли сильный искусственный интеллект 16:35 – Что мешает преодолеть «узость» ИИ и так ли универсален человеческий мозг 24:14 – Как научить робота ловить рыбу и будем ли мы программировать на естественном языке 32:04 – Как стать крутым преподавателем Data Science и чем помогает игра в шляпу 38:22 – Как запускать космические корабли в далеком будущем 44:43 – Блиц: кто самый крутой русский датасаентист и о чем говорить с искусственным интеллектом Подкаст издания Системный Блокъ

٤٨ من الدقائق

١٤‏/١٢‏/٢٠٢٠

Татьяна Шаврина. Как лингвисты делают искусственный интеллект

К искусственному интеллекту можно идти с разных сторон, и один из путей — через язык. В естественном языке выражены вся мощь, гибкость и разнообразие человеческого мышления. О том, как лингвисты разрабатывают искусственный интеллект и потом тестируют его, мы поговорили с Татьяной Шавриной, руководителем команды по обработке естественного языка и искусственному интеллекту в Сбере. В выпуске: 01:04 — Как разработка ИИ объединила лингвистику, программирование и когнитивные науки? 04:25 — Что должен уметь «сильный ИИ»? 08:10 — Как построить «сильный ИИ»? 12:50 — Должен ли ИИ быть устроен как человеческий мозг 17:20 — Поиграй со мной: обсуждаем тест на интеллектуальность 21:00 — Чем растущий ребенок отличается от обучающейся нейросети 21:59 — Нейросети решают ЕГЭ 27:35 — Super GLUE: тесты-головоломки для искусственного интеллекта 33:41 — Футурология: в каком гараже изобретут ИИ 35:30 — Колониализм в ИИ: цифровой Дикий Запад 37:23 — Блиц: кого заменят роботы и какие статьи об ИИ стоит почитать Подкаст издания Системный Блокъ

٤٢ من الدقائق

٠٧‏/١٢‏/٢٠٢٠

Как прийти к «сильному» искусственному интеллекту? Первый выпуск подкаста НИИ

Сегодня машины неплохо научились переводить тексты, распознавать речь, отличать на фото кошечек от собачек, играть в го и StarCraft, заказывать шаурму в онлайн-доставке. Но даже самые лучшие голосовые помощники все еще плохо нам помогают. Ведь нельзя попросить Siri или Алису собрать информацию для реферата, вычитать и отредактировать пяток статей или заполнить за вас заявление на визу. Они просто не способны понять ваши индивидуальные проблемы и задачи. А все потому, что мы живем в эпоху «узкого» искусственного интеллекта, который больше искусственный, чем интеллект. В первом выпуске подкаста НИИ ведущие Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин обсуждают, почему у нас пока нет роботов-помощников вроде Джарвиса или C3PO и как найти путь к сильному искусственному интеллекту.

٣٣ من الدقائق

مقطع ترويجي للحلقة ١ من الموسم ١

Трейлер подкаста НИИ: разговариваем об искусственном интеллекте с теми, кто его делает

НИИ — значит «неопознанный искусственный интеллект». В этом подкасте мы разбираемся, что называют искусственным интеллектом сегодня, как все это работает — и как изменится в будущем. А главное — станут ли машины когда-нибудь разумными. К нам в НИИ приходят ученые, программисты, инженеры, лингвисты, математики — разные люди причастные к созданию искусственного интеллекта. Ведущие подкаста — главный редактор издания «Системный Блокъ» Даниил Скоринкин и руководитель службы разработки медиасервисов Яндекса Анатолий Старостин.

٤ من الدقائق

Неопознанный Искусственный Интеллект (НИИ)

الحلقات

Борис Янгель. Как видят мир беспилотники и почему «обучение с учителем» сломано

Денис Кирьянов. Виден ли конец «нейронного блицкрига»: компьютерные лингвисты между вычислением и теорией

Давид Дале. Почему искусственный интеллект врет и как его от этого отучить

Дмитрий Ветров. Что не так с современным машинным обучением?

Николай Любимов. Взгляд на ИИ из Кремниевой долины

Константин Воронцов. Как строить искусственный интеллект и не погубить человеческую цивилизацию

Виктор Кантор. Как обучать датасаентистов, играя в шляпу

Татьяна Шаврина. Как лингвисты делают искусственный интеллект

Как прийти к «сильному» искусственному интеллекту? Первый выпуск подкаста НИИ

Трейлер подкаста НИИ: разговариваем об искусственном интеллекте с теми, кто его делает

مقطع ترويجي

Трейлер подкаста НИИ: разговариваем об искусственном интеллекте с теми, кто его делает

التقييمات والمراجعات

Один из самых интересных русскоязычных подкастов на тему ИИ

حول

المعلومات