Олесь Петрів / Машинное обучение / Искуcственный интеллект и можно ли его создать в действительности


Дата: 20.06.2020 01:47:16 Просмотров: 112763 Длительность: 01:09:10
Поделиться:

Категории: Люди и блоги
Олесь Петрів / Машинное обучение / Искуcственный интеллект и можно ли его создать в действительности фото

Как работает машинное обучение? Что произойдет с контентом в будущем? Можно ли создать Искусственный интеллект?

Олесь Петрів:

Над материалом работали:

В кадре Зосим Максим:

Камера и монтаж Макух Захар:

Сценарий и материалы Прилипка Арсений:

Текст интервью можно прочитать и погрузится в тему интеллекта машин:

0:53 Принципиальное отличие систем искусственного интеллекта от систем классической алгоритмизации. Чем отличается структура взаимодействия с программистом

2:17 Есть ли разница между нейросетями и машинным обучением? И насколько близки по свойствам искусственные нейросети к биологическим. Как происходит их обучение. И что позволяют делать нейросети уже сегодня.

3:37 Как выглядит обучение системы с целью отличать изображения. И что делает нейросеть самостоятельно.

4:49 Что собой представляет нейросеть изнутри. Что

значит “мы подбираем их или мы

корректируем алгоритм? Какая суть человека здесь, что мы меняем?

6:46 Что конкретно делает программист, как нейросеть создается: подача данных, выстраивание архитектуры, модули, слои и разветвления, последовательности матричных мультипликаций и итерационные смещения, - как это объединятся в нейросеть.

8:31 Какую часть работ нейросеть делает сама, и что обязательно необходимо ей для стабильной результативности. Как визуально выглядит процесс тренировки нейросети. Не допускать ошибки и что значит “переучилась”. Разница между тестовой выборкой и реальной.

10:22 Оказывается, нейросети тоже могут “зазубривать” материалы вместо ожидаемого анализирования. Как это влияет на результат и методы отслеживания.

11:39 У многих поклонников классической алгоритмизации есть большое опасение отсутствия аудируемости результата.

12:50 Сейчас ведется много работ по подбору методов интерпретации посредством дерева бинарных решений, это помогает людям понимать логику машины. Какие архитектуры не поддаются таким преобразованиям. Пример распознавания “несуществующего” волка.

Про аналог DeepFake, который может работать прямо на вашем телефоне - замена любых лиц в фото, гифках и видео.

18:15 Процесс замены персонажей на видео, что такое понятие реалистичности в пиксельном виде, как записать ее формулу. Решения: как получить быстрый результат без индивидуального обучения нейросети по особенностям каждого случая - как это сейчас работает в DeepFake.

21:26 Диск? и

синтезатор: как они работают в паре над твованием результата, как

банкир и фаль? чик. Пример от NVIDIA - люди, которых не существует.

24:05 Чем отличается работа с видео, где есть динамика во времени, от работы со статичными фото. Как “научить” систему рисовать реалистично.

29:24 Проект для Netflix как удалось воссоздать фильм Орсона Уеллса по черновикам режиссера отснятым 40 лет назад. И почему это не смогли сделать Голливудские киностудии.

35:59 Если в будущем контент будет генерироваться нейросетью, и наше информационное окружение станет формироваться под нас, не приведет ли это к вырождению творчества, культуры. Белый шум. На чем будут ься

39:49 Как вырождается контент в погоне за откликом на примере Фейсбука, и какие альтернативы

42:23 Авторское право на результаты работы, и что считается плагиатом. Как собираются регулировать, ? развитие технологий. О чем говорили в Голливуде на HPІ ретрите

45:27 Технология, которая не передает видеопоток, а только набор контрольных точек по лицу, и воссоздает на обратном устройстве, и это кардинально уменьшает трафик.

47:55 Какие задачи выполняет искусственный интеллект, опираясь на Big Data в медицинской сфере, и почему это до сих пор не применяется в практической медицине.

56:20 Подключение систем к человеческому мозгу напрямую, Илон Маск уже презентовал проект Neuralink, как это повлияет на жизнь в ближайшем будущем.

57:37 Использование совместного мышления, достижения и варианты развития событий

1:00:32 Ми давно киборги, многое уже привычно для нас технологии просто меняют инте? общения с нашим мозгом

1:02:16 Про эксперимент с внутренним ухом и голосовыми связками - или как читать и передавать мысли.

1:03:02 С чего начать разбираться в теме искусственного интеллекта.

1:03:36 Какие процессы лежат в основе работы человеческого мозга, и чем это принципиально отличается от искусственного интеллекта, как за 40 лет алгоритмы приблизились к созданию электронной личности.

1:07:33 Data Science conference - о чем говорят людей, которые будут менять наше будущее.

Похожие интервью нашего канала:

Андрей Длигач -

Игорь Новиков -

Компания TQM Systems, разработка и внедрение решений по автоматизации. Обращайтесь:

Facebook _internal

Написать комментарий




Комментарии

Ba Boss
05.12.2019 15:57:50
Окрім цікавого інтерв'ю дякую Олесю за українську :)
Дмитро Байда
17.11.2019 18:21:42
Эх, поздно уже C++ учить :(
Еще по теме
© 2019video.ru