Средние затраты составили 6440 руб. в год на человека. В топ самых популярных игр у россиян вошли Atomic Heart, Hogwarts Legacy, Baldur’s Gate 3..

Метод не очень эффективный, но он возможен.

Компания Google выпустила новую версию приложения Google Lens с несколькими полезными изменениями.

Интервью с Франко Купперсом (Franko Küppers), профессором, директором Центра фотоники и квантовых материалов (CPQM) Сколтеха, в свете нынешних обстоятельств вынуждено проводилось удаленно — по скайпу в режиме видеоконференции. Разговор шел о том, какими проектами занята научная группа профессора и о траекториях появления иностранных специалистов в российских институтах. Вопросы задавали Борис Штерн и Максим Борисов.

Добрый день!

Что вы думаете про всё это обучение на больших данных? Отдельные результаты восхищают и впечатляют, конечно, но слегка напрягает тот факт, что мы (люди) плохо управляем процессом. Что значит «плохо управляем»? Давайте рассмотрим для примера статью «Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning».

Вкратце: исследователи натренировали нейронную сеть предсказывать риски сердечных заболеваний по фотографиям глазного дна. Если я верно понял, это исследование возникло по той причине, что опытные врачи тоже это могли делать. Впечатляет же то, что попутно удалось научиться по тем же фотографиям угадывать возраст (с ошибкой всего ~3 года) и пол (с вероятностью целых 97%), причём живые врачи этого не умеют вообще.

Другими словами, перед нами непонятный чёрный ящик, который готов по фотографиям давать точные прогнозы, но не способен объяснить, как он это делает. Хуже того, чёрный ящик старался сотрудничать (можно выяснить, какие области фотографии больше всего повлияли на принятие решения, а потом внимательно разглядывать эти области всем исследовательским коллективом), но это не помогло.

Компьютерной мощи хватает, чтобы делать сложные штуки, а массовость производства всей этой электроники естественным образом приводит к тому, что её цена выдавливает живых людей даже из сложных процессов. Очередной результат — Autocompletion with deep learning — система автодополнения кода, которая, возможно, изменит стиль работы программистов. В видео по ссылкам есть интересные примеры для разных языков программирования.

Программистам и сейчас много кода читать и понимать приходится, а с переходом на подобные системы доля этой активности естественным образом сможет увеличиться, ведь при использовании подобного автоматического дополнения придётся часто выбирать, что же из предложенного «умной» системой включить в код.

И последняя на сегодня ссылка по этой теме — Нейросеть в стекле. Не требует электропитания, распознаёт цифры — интересная иллюстрация для тех, кому хотелось понять что-то про нейронные сети, но всё как-то не до этого было. Ладно, начинать в это вникать надо не с подобных штук, конечно, но сделано красиво.

Хорошей недели!

Майкл Косински, исследователь из Стэнфордского университета, несколько лет назад заявил, что использовал искусственный интеллект для определения сексуальной ориентации... Теперь хотят всех чепировать - это страшно?
Читать подробнее...