Сингулярность

@singularAI Нравится 1 ВП

Технологическая сингулярность — точка во времени, с которой машины начинают совершенствовать сами себя, без помощи кого-либо. Здесь следят за развитием искусственного интеллекта и его приближением к этой точке.
Сотрудничество - jonnie.morrell@gmail.com
Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии


Написать автору
Гео канала
Россия
Язык канала
Русский
Категория
Технологии
Добавлен в индекс
10.12.2017 20:54
Последнее обновление
22.02.2019 18:12
Telegram Analytics
Самые свежие новости сервиса TGStat. Подписаться →
Alexandr Sergeevich
Влюблен в Telegram как в свою девушку. Открыть канал →
@TGStat_Bot
Бот для получения статистики каналов не выходя из Telegram
1 504
подписчиков
~837
охват 1 публикации
~307
дневной охват
~4
постов / нед.
55.7%
ERR %
2.91
индекс цитирования
Репосты и упоминания канала
2 упоминаний канала
0 упоминаний публикаций
36 репостов
FSCP
Robotics Channel
FSCP
Robotics Channel
Сетевой Вестник
FSCP
FSCP
Robotics Channel
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
NoNaMe Club
Канал Лучкова
Robotics Channel
FSCP
NoNaMe Club
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
Robotics Channel
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
FSCP
Robotics Channel
Каналы, которые цитирует @singularAI
Rozetked
Дизайн в Яндексе
Homo Technicus
Сетевой Вестник
TJ
IT Новости
Илон Маск | Elon Musk
Последние публикации
Удалённые
С упоминаниями
Репосты
Репост из: Rozetked
​​Вот оно, будущее!

Искусственный интеллект научился писать новость и создавать фото лиц. Если технология попадёт не в те руки, можно ожидать тысячи фейк-новостей от несуществующих людей.

rozetked.me/news/4829-iskusstvennyy-intellekt-nauchilsya-generirovat-poddel-nye-chelovecheskie-lica-i-pisat-novosti

P.S. Девочки на фото на самом деле не существует, это плод воображения ИИ.
Поиск сотрудников по резюме - прошлый век. Искусственный интеллект помогает передовым компаниям в отборе лучших сотрудников.

Рекрутеры таких компаний как Tesla, Accenture и LinkedIn перешли к новому способу отбора сотрудников, основанному на нейробиологии, для определения того, подходит ли кандидат и насколько высоки его шансы на успех. По их мнению, поиск по резюме — прошлый век, а исследования доказали, что опыт на прежней работе — самый ненадежный фактор при определении пользы от сотрудников в будущем.

Так, Tesla и LinkedIn нанимают новых людей с помощью сервиса Pymetrics, который превратил четырехчасовой академический процесс оценки интеллектуальных и эмоциональных способностей человека в 30-минутную игру. Этот сервис дает соискателю 30 минут на прохождение игрового теста с паззлами и головоломками, а потом суммирует результат. На выходе система показывает, насколько кандидат может преуспеть в конкретной должности в сравнении с лучшими сотрудниками вашей компании.

Руководство другой компании, CSC Generation, использует искусственный интеллект с другим подходом. Для этой компании важно, чтобы потенциальный сотрудник был, образно говоря, голодным, полным энтузиазма, желания идти вперед, несмотря ни на что. В связи с этим тест оценивает человека по ответам на такие вопросы, как:

- Кто оплачивал ваш колледж?
- Что было крупнейшей ошибкой в вашей жизни?
- Кем работают ваши родители?
- Почему вы хотите работать в компании где платят меньше чем в крупных компаниях и нужно работать больше часов? И так далее...

Руководители крупных компаний сходятся в одном: резюме умерло. Если вам нужны по-настоящему заряженные сотрудники, подходы к найму надо менять.

https://www.inc.com/melanie-curtin/resumes-dont-help-you-hire-innovative-people-but-this-does-hint-teslas-doing-it.html
❤️ 10
💔 1
Почему так сложно научить машину разговаривать, как человек

Новое поколение компьютерных голосов должно звучать достаточно человечно, чтобы мы чувствовали с ними связь. Но не слишком убедительно, чтобы те не смогли нас обмануть. И поймать этот баланс будет довольно трудно.

https://telegra.ph/Pochemu-tak-slozhno-nauchit-mashinu-razgovarivat-kak-chelovek-02-03
Почему так сложно научить машину разговаривать, как человек
Когда машины только начали с нами говорить, их речь была похожа на детский лепет. Люди слышали, как голос объявляет остановки в пригородном поезде, и сразу понимали, что он механический, потому что никто из местных жителей не произнесет «Порт Честер», как «порчестер». Но такие объявления никого не смущали. Другое дело, если поезд загорится — в экстренной ситуации мы хотим слышать живой голос, который подскажет нам, что делать и поможет успокоиться. Исследования показали, что люди хорошо воспринимают фразы,…
Забудьте про роботов-убийц: 5 реальных проблем, которые может вызвать ИИ в будущем.

Раньше было модно пророчить будущее, где искусственный интеллект превзойдет человека и захватит мир. Однако прошлый год показал, что эта технология несет в себе куда более реальные угрозы. Своими прогнозами поделились Уилл Найт и Карен Хао из MIT Technology Review.

https://telegra.ph/Zabudte-pro-robotov-ubijc-5-realnyh-problem-kotorye-mozhet-vyzvat-II-v-budushchem-02-03
Забудьте про роботов-убийц: 5 реальных проблем, которые может вызвать ИИ в будущем
Саморазбивающиеся автомобили После того, как в марте беспилотный автомобиль Uber сбил насмерть пешехода, следование выяснило, что ошибку можно было легко предотвратить. Автопроизводители вроде Ford и General Motors, новички вроде Uber и куча разных стартапов торопятся коммерциализировать технологию, которая несмотря на свою незрелость, уже привлекла миллиарды долларов инвестиций. Waymo добилась наибольшего прогресса — в прошлом году она запустила в Аризоне первый сервис беспилотного такси. Но даже технологии…
👏 5
Какими будут киберугрозы в ближайшие 5 лет

В 2018 году происшествия в сфере кибербезопасности коснулись многих из нас: массовые утечки данных Google и Facebook, масштабная уязвимость процессоров, которую СМИ окрестили «Чипокалипсисом», украденные биткоины.

В 2019-м слышать о киберпреступлениях придется еще чаще: на горизонте уже маячат новые угрозы. В этой статье пойдет речь об умном фишинге, взломе смарт-контрактов, дипфейках, опенсорсных атаках и квантовых компьютерах.

https://telegra.ph/Kakimi-budut-kiberugrozy-v-blizhajshie-5-let-02-03
Какими будут киберугрозы в ближайшие 5 лет
На 26-й крупнейшей в мире конференции хакеров DefCon сотрудник компании Endgame, занимающейся системами безопасности, показал программу, которую можно было настроить так, чтобы она самостоятельно создавала вредоносное ПО. Изучив среду OpenAl Gym — платформу для тренировки ИИ, — программа научилась прятать вирус от систем защиты. Система вносила изменения в корректный код, «проводила» его мимо антивируса, собирала данные и выпускала новую вредоносную версию. Обнаружить вирус не удалось. А если вредоносная программа…
🔥 4
Норвежские рыбные фермы внедряют искусственный интеллект для определения заболеваемости рыбы

Норвежские рыбные фермы, которые разводят лосося, приступили к использованию технологий искусственного интеллекта для сканирования рыбы. Основной целью является - определение больных особей, зараженных морскими вшами.

https://telegra.ph/Norvezhskie-rybnye-fermy-vnedryayut-iskusstvennyj-intellekt-dlya-opredeleniya-zabolevaemosti-ryby-01-29
Норвежские рыбные фермы внедряют искусственный интеллект для определения заболеваемости рыбы
Теперь даже рыба не сможет избежать возможности быть пойманной в объектив камеры. Для миллионов атлантических лососей теперь будут создаваться цифровые фотографии и записи в базе данных, содержащие различные показатели (вес, состояние здоровья и историю болезни). Вопрос в том, по каким уникальным признакам идентифицировать каждую особь лосося? Норвежская компания разработала 3D-сканер, который на основе сформированного камерой изображения определяет каждую рыбу по пятнам вокруг глаз, рта и жабр. Таким образом…
🔥 1
Видеокамеры научились различать телефоны в руках автомобилистов

Совсем недавно, в Москве, Сергей Собянин сделал официальное заявление, что с 2019 года в Москве заработают камеры, которые будут отслеживать опасных преступников. В Австралии также были задействованы видеокамеры, но только, чтобы отслеживать, как казалось бы, незначительное преступление, а именно - эксплуатацию телефона во время езды. Однако, как известно многим автомобилистам, использовать мобильное устройство не запрещается, если руки водителя будут свободны.

https://telegra.ph/Videokamery-nauchilis-razlichat-telefony-v-rukah-avtomobilistov-01-29
❤️ 5
💔
Мифы о любви дизайнеров Яндекса к смузи преувеличены. Мы еще любим кофе, особенно если его приготовила Алиса. Смотреть со звуком 🔉
#рекомендация

Привет!

Здесь я пишу о том, как технологии меняют экономику, общество и саму человеческую природу. Также вы найдете философские размышления на тему и идеологические заметки.

Наступление науки на неприкосновенность человеческого тела и разума знаменует новый этап технологического прогресса - с его возможностями и противоречиями.
Канал рассчитан прежде всего на тех, кто любит будущее и прогресс и сам желает их приближения - здесь будут даваться практические рекомендации по поводу того, как это будущее приближать и как получать из него выгоду.

Понимаем будущее вместе. И готовимся.

https://t.me/homo_technicus
Искусственный интеллект – судный день или золотой век всеобщего процветания?

Искусственный интеллект устойчиво занимает лидирующие позиции в топах прорывных технологий еще с конца прошлого века. Еще до начала практических разработок фантасты успешно эксплуатировали тему машинного разума. Как правило, основными были два сюжета – это утопическое процветающее человеческое общество, где все проблемы жизнеобеспечения возложены на умных роботов, и мрачные перспективы будущего, где власть над человеком захвачена машинами.

Сегодня эти сюжеты легли в основу этических проблем разработки искусственного разума. Но обо всем по порядку.

https://telegra.ph/Iskusstvennyj-intellekt--sudnyj-den-ili-zolotoj-vek-vseobshchego-procvetaniya-01-29
Искусственный интеллект – судный день или золотой век всеобщего процветания?
Чтобы создать цифровой интеллект, разработчики определили два основных направления. В одном случае это была имитация человеческого мозга со сложной сетью нейронов и нервных окончаний, а в другом – попытка разработки системы алгоритмов, повторяющих умственную деятельность человека. На заре разработок ИИ первый путь реализовать было довольно сложно из-за скромных возможностей вычислительной техники и слабой теоретической базы. Поэтому приоритет получил путь разработки алгоритмов. Однако не все задачи можно было…
👍 4
👎
Привет ✋ Приглашаю в гости на новый канал!

Я поставил себе цель много читать и делиться мыслями из прочитанного, которые так или иначе резонируют во мне. Здесь все просто, без скучных размышлений, оценок и отсебятины. Только идеи, которые меняют мое мировосприятие в лучшую сторону.

Давайте меняться вместе! Вы со мной? 📖

https://t.me/lvs_channel
Искусственный интеллект снова одержал победу.

Программа AlphaStar, разработанная DeepMind, смогла обыграть двух профессиональных игроков в стратегию в реальном времени StarCraft  II. Каждого из игроков-людей нейросеть победила в пяти матчах.

Для обеих частей StarCraft уже достаточно давно разрабатываются боты и даже проводятся соревнования подобных программ, однако до сих пор таким алгоритмам не удавалось победить человека. Дело в том, что несмотря на победу программы AlphaGo в настольной игре го (которая долгое время считалось слишком сложной для машин) со стратегией в реальном времени все обстоит иначе — это игра с закрытой информацией, в которой нужно решать большое количество задач одновременно. Компания Blizzard объявила о создании открытого API для StarCraft  II еще летом 2017 года, но с тех пор заметного прогресса почти не было — даже нейросеть DeepMind долгое время не могла показать блестящего результата и проигрывала легкому уровню сложности встроенных алгоритмов.

Теперь DeepMind продемонстрировала, что их новая программа AlphaStar способна обыграть профессиональных игроков. При создании AlphaStar использовался метод глубокого обучения с подкреплением, а также обучение с учителем, в качестве тренировочного датасета разработчики использовали предоставленные компанией Blizzard анонимизированные записи игр настоящих людей. Обученная на этих играх нейросеть научилась побеждать встроенные алгоритмы StarCraft  II на самой высокой сложности в 95 процентах случаев, после чего специалисты DeepMind заставили программу играть с самой собой.

Сначала нейросеть выиграла пять матчей из пяти против TLO (Дарио Вунш, Германия), а затем другая версия нейросети победила пять раз подряд игрока MaNa (Гжегож Коминч, Польша). Оба профессионала входят в сотню сильнейших игроков в StarCraft  II. Интересно, что средний APM (количество действий в минуту) нейросети оказался значительно меньше, чем у ее противников.

https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii/?amp=1
👍 11
👎 1
Короткометражный фильм «Объект Дельта» об искусственном интеллекте

Сюжет: «Исследователю искусственного интеллекта досталась важная задача: протестировать осознавшую себя машину и выяснить, действительно ли она живая».

Фильм взял награды за лучшую фантастику и лучшую операторскую работу на фестивале короткометражного кино Top Shorts в ноябре 2018. Картина вошла в финал израильского Near Nazareth Festival, а Los Angeles Film Awards отметил работу особым упоминанием за оригинальный сценарий.

Рекомендуем к просмотру всем, кому интересен искусственный интеллект и проблемы с ним связанные.

https://youtu.be/0weESQ6s2gg
6.S099 - Общий курс по искусственному интеллекту от MIT

MIT выпустили общеобразовательный курс по искусственному интеллекту. На него стоит обратить внимание хотя бы потому, что среди лекторов вы увидите основателей Boston Dynamics, OpenAI, StackOverflow, Google, а также профессоров MIT, Гарвардского университета и Калифорнийского университета в Беркли.

Курс бесплатный.

https://agi.mit.edu/
👍 17
👎
Обработку разведданных с дронов США поручат искусственному интеллекту.

Как известно, большинство частных компаний избегают использовать свой потенциал при разработке систем искусственного интеллекта для оборонных целей. Компания Booz Allen представляет собой исключение, т.к. заключила контракт с Пентагоном на сумму 885 миллионов долларов.

В соответствии с контрактом Booz Allen будет осуществлять работы используя нейронные сети и глубинное обучение для создания интеллектуальных систем обработки разведывательных данных.

В частности, речь идёт об автоматизированной обработке видео и изображений поступающих с Дронов США, ведущих разведку по всему миру.

Компания отмечает, что текущие масштабы работы специальных служб США огромны. Разведка предоставляет для правительства США колоссальный объем данных. Безусловно это связано с тем, что разведовательные структуры действуют во всем мире для предотвращения угроз и нанесения ущерба США и их союзникам.

Использование искусственного интеллекта для целей обороны является спорной темой в общественных дискуссиях. Некоторые считают, что следует избегать применения методов и средств ИИ для оборонных нужд. В то время как другие утверждают, что важно идти в ногу с другими странами, которые, вероятно, уже успешно используют данные технологии.

Ранее в этом году некоторые сотрудники корпорации Google подали в отставку в знак протеста против проекта «Проект Maven». В рамках данного проекта, велась разработка ИИ для американских военных, чтобы помочь операторам анализировать данные с разведовательных дронов, в частности видео и изображения. Более 4000 других сотрудников подписали петицию с требованием, чтобы руководство Google прекратило проект и обещало больше никогда не «разрабатывать технологии ведения войны». С тех пор компания Google изменила свои планы и заявила, что она не будет продлевать контракт с Министерством обороны США, когда он истечет в следующем году.

На следующем этапе генеральный директор Google Сундар Пичаи написал в блоге, что компания не будет разрабатывать технологии или оружие, которые причиняют вред, или что-либо, что может быть использовано для наблюдения, нарушающего общепринятые принципы международного права и права человека.

Теперь работы, которые вела Google возьмёт на себя Booz Allen. Являясь крупным правительственным подрядчиком, маловероятно что данная структура поведет себя также как организации ориентированные на конечного потребителя. Таким образом, страхи перед ИИ, находящимся на службе оборонных ведомств, продолжат будоражить умы граждан, обеспокоенных возможным выходом ИИ из под контроля.

https://www.fedscoop.com/booz-allen-lands-885m-pentagon-ai-contract/
👍 4
👎 1
Новая технология от Google частично заменит людей в центрах поддержки клиентов.

Во время очередной конференции Google Cloud Next 2018 научные сотрудники компании продемонстрировали работу новой системы "Центр контактов Google" (Google Contact Center AI), которая ведет себя намного более естественно, чем показанная ранее (в мае 2018 года) система Google Duplex.

https://telegra.ph/Novaya-tehnologiya-ot-Google-chastichno-zamenit-lyudej-v-centrah-podderzhki-klientov-09-09
Новая технология от Google частично заменит людей в центрах поддержки клиентов.
Во время очередной конференции Google Cloud Next 2018 научные сотрудники компании продемонстрировали работу новой системы "Центр контактов Google" (Google Contact Center AI), которая ведет себя намного более естественно, чем показанная ранее (в мае 2018 года) система Google Duplex. Как это работает? Новая система использует ранее представленный Google Dialogflow - интуитивно понятный конструктор диалогов, работающий на базе технологии машинного обучения.
👨 3
🤖 5
🎓#ии_учебка

Нейронные сети: основные модели

В данном учебном пособии отображены почти все базовые понятия и принципы построения нейронных сетей, которые необходимы для успешного усвоения дисциплины.

По определению, искусственные нейронные сети это совокупность моделей биологических нейронных сетей. Представляют собой сеть элементов — искусственных нейронов — связанных между собой синап􏰀тическими соединениями, благодаря чему сеть обрабатывает входную информацию и в процессе изменения своего состояния во времени формирует совокупность выходных сигналов. Таким образом делаем вывод, что для понимания фундаментальных принципов работы нейронных сетей, сперва стоит разобрать устройство биологического нейрона.

Благодаря этому документу, вы узнаете как устроен биологический нейрон и какие принципы используются для моделирования и искусственного воссоздания таких нейронов.
Обращение от Админа и учебка.

Привет!

С сегодняшнего дня запускается постоянная рубрика для этого канала - #ии_учебка 🤓

Суть ее в том, что под этим хэштегом будут выходить посты, содержащие исключительно обучающие материалы по Искусственному Интеллекту, Машинному Обучению и Нейронным сетям.

Как автор канала, я считаю, что помимо таких важных моментов как отслеживание трендов и новостей, куда более важную часть занимает наша с вами компетентность и осведомленность в этих темах. Именно благодаря этой рубрике, мы будем нарабатывать базу знаний и еще более активно идти в ногу с развитием искусственного интеллекта!
👍 6
👎
Систему образования в Японии усовершенствуют при помощи искусственного интеллекта.

Министерство образования Японии объявило о внедрении в государственную систему школьного обучения систем искусственного интеллекта для проверки знаний учащихся и создания индивидуальных образовательных программ. Эксперимент стартует в 2019 году.

Разработанное для образовательных учреждений программное обеспечение на основе глубокого машинного обучения позволит отслеживать успеваемость школьников и корректировать интенсивность преподавания различных предметов. Нейронная сеть сможет выдавать рекомендации по углубленному изучению тех или иных наук, исходя из индивидуальных предпочтений учащихся.

Искусственный интеллект также позволит разрабатывать оптимальные задания для каждого ученика в отдельности, что сделает образовательный процесс индивидуальным.

Предполагается, что сбор информации об успеваемости будет производиться в течение четырех лет. На основе этой информации искусственный интеллект составит графики развития школьников, определит их слабые и сильные стороны и укажет на недостатки используемых в Японии образовательных программ.

Современные интеллектуальные системы активно внедряются в сферу образования в разных странах с целью сделать обучение более эффективным, повысить успеваемость учащихся и привести к единым стандартам систему оценки знаний. В августе 2018 года появилась информация, что в течение ближайших нескольких лет Министерство образования и науки и России перейдет на полностью автоматизированную проверку работ в рамках единого государственного экзамена. Искусственный интеллект будет оценивать не только тестовые задания, но развернутые письменные ответы школьников. В Министерстве образования считают, что это исключит субъективный фактор при определении результатов ЕГЭ.

В мае 2018 года в одной из школ китайского города Ханчжоу был запущен эксперимент по использованию искусственного интеллекта для определения вовлеченности школьников в образовательный процесс. Во время уроков нейронная сеть распознавала изображение с камер в кабинетах и выявляла школьников, которые отвлекаются от учебы.