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 ^[1] 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.

^[2]

• Деконструкция мифа о глубоком обучении. Лекция в Яндексе ^[3]
  

  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) ^[4]
  

  Как проведение параллелей между человеческим мышлением ^[5] и голографией и человечески мышлением ^[5] и искусственным интеллектом определяет направление исследований. Пример голографической реализации лингвистического моделирования и предсказания.
• Нейронные сети и глубокое обучение ^[6]
  

  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 ^[7]
  

  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 ^[8]
  

  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 ^[9]
  

  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 ^[10]
  

  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 ^[11]
  

  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 ^[12]
  

  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 ^[13]
  

  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? ^[14]
  

  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 ^[15]
  

  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 ^[16]
  

  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 ^[17]
  

  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 ^[18]
  

  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 ^[19]
  

  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? ^[20]
  

  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 ^[21]
  

  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 ^[22]
  

  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) ^[24]
  

  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 ^[25]
  

  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) ^[26]
  

  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 ^[27]
  

  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 ^[28]
  

  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 ^[5], мысленные эксперименты и многое другое.
• Чтобы думать, как люди, роботам нужно видеть сны ^[29]
  

  Статья рассказывает о том, как такая система сможет приблизить мышление ^[5] и систему познания роботов к человеческой. И о том, какие сны сегодня видят роботы.
• Выявление семантического значения с помощью глубокого обучения ^[30]
  

  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) ^[31]
  

  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 ^[32]
  

  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) ^[33]
  

  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 ^[35]