Неопознанный Искусственный Интеллект (НИИ)

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 [email protected].

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 [email protected].

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 [email protected].

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:

1. Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning
2. Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
3. 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 [email protected].

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

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

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

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 <a href="https://sysblok.ru">Системный Блокъ</a>

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.

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.