Info: Самое интересное

Люди давно хотели научить машину понимать человека. Однако только сейчас мы немного приблизились к сюжетам фантастических фильмов: можем попросить Алису убавить громкость, Google Assistant — заказать такси или Siri — завести будильник. Технологии языкового процессинга востребованы в разработках, связанных с построением искусственного интеллекта: в поисковых системах, для извлечения фактов, оценки тональности текста, машинного перевода и диалога.

В понедельник участники заседания президиума по стратегическому развитию и нацпроектом рассматривали проект паспорта национальной программы «Цифровая экономика». По словам министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Константина Носкова, а целом проект одобрен, о чем сообщают «Ведомости». Он также добавил, что на реализацию программы в бюджете планируется заложить около 2 трлн рублей.

3D Bioprinting Solutions — дочерний проект холдинга INVITRO, резидент «Сколково» и одна из самых заметных компаний в области биопринтинга в мире. Директор по развитию проекта Дмитрий Фадин рассказал «Хайтеку» о доступности биопринтинга в будущем и перспективах создания фабрики по печати органов в космосе.

Новости давно перестали быть прерогативой СМИ. Для человека становится нормой знакомиться с интересными событиями в социальных сетях или на YouTube. Текстовые материалы отходят на второй план и заменяются короткими нарративами и видео. Рынок массмедиа переходит к работе по запросу пользователя и отказывается от классических платформ. Не отнимающие много времени, непечатные, индивидуальные, полезные и развлекательные — какие еще требования будут предъявлять к СМИ уже в ближайшие годы? Алексей Поликарпов, коммерческий директор Relap, специально для «Хайтека» рассказал об онлайн-медиа будущего, вертикальных видео и персонализации новостей.

Традиционная банковская сфера первой сдается в технологической войне. Банки не производят никакого материального продукта, поэтому их деятельность легко оцифровать.

Австралийские исследователи под руководством доктора Альберто Перуццо (Alberto Peruzzo) из австралийского университета RMIT вместе с коллегами из Politecnico di Milano (Италия) и ETH Zurich (Швейцария) первыми в мире показали возможность кодирования, обработки квантовой информации и переноса её на расстояние с помощью топологических схем на фотоном чипе.

Аналитики McKinsey сошлись во мнении — повышение продуктивности работы на фоне освоения искусственного интеллекта сопоставимо с эффектом от появления и использования в начале XIX века паровых двигателей.

За исключением некоторых острых состояний, большинство болезней начинаются с едва заметных признаков, которые все больше прогрессируют со временем. Касается эти и когнитивных расстройств наподобие деменции. И для быстрой и своевременной диагностики японские ученые создали ИИ, который заподозрит признаки болезни всего за несколько минут.

Искусственный интеллект (ИИ) или же Artificial Intelligence (AI) — быстроразвивающаяся технология, о которой стоит говорить даже чаще, чем это делают сегодня. Она стремительно развивается вместе с такими дополняющими друг друга технологиями, как нейронные сети и машинное обучение (к которым в последнее время подключился Интернет вещей – IoT), и, по слухам, даже собирается захватить весь мир. Причем с нашей непосредственной помощью. О ней непрерывно говорят и пишут, пишут и говорят. ИИ уже применяется в сложном моделировании, в играх, в медицинской диагностике, в поисковых движках, в логистике, в военных системах и много где еще, обещая в обозримом будущем охватить и, возможно, основательно «перелопатить» весь постиндустриальный ландшафт.

Распознавание изображений с помощью нейросетей становится лучше, но до сих пор исследователи не побороли некоторые его фундаментальные недостатки. Там, где человек четко и ясно видит, например, велосипед, даже передовой натренированный ИИ может увидеть птицу. Часто причина в так называемых «вредных данных» (или «соревновательных элементах», или «вредоносных экземплярах» или еще куче вариантов, поскольку «adversary examples» так и не получили общепринятого перевода). Это данные, которые обманывают классификатор нейросети, подсовывая ему признаки других классов — информацию не важную и не видную для для человеческого восприятия, но необходимую для машинного зрения.

Искусственный интеллект уже неоднократно использовали для помощи в диагностике различных состояний. Но для того, чтобы ИИ начал проводить диагностику, его нужно этому научить. Раньше для этого использовались реальные медицинские случаи, но все может измениться благодаря стараниям компании Nvidia: для процесса обучения других ИИ диагностике рака мозга по снимкам МРТ, искусственный разум от Nvidia самостоятельно генерирует МРТ-снимки. Причем, такой подход показал довольно неплохие результаты.

Американские физики придумали способ, с помощью которого можно изменить форму облака электронной плотности ридберговского атома, сделав его похожим на ископаемое членистоногое — трилобита. Такая форма практически совпадает с формой облака, возникающего при химической связи между ридберговским и невозбужденным атомами — только на месте невозбужденного атома находится пустое место, «призрак». Предложенный способ ученые проверили с помощью численного моделирования. Статья опубликована в Physical Review Letters, кратко о ней сообщает Physics, препринт работы выложен на сайте arXiv.org.