3066
@Futuris - канал о технологиях, будущем и не только. Contact @antonod
К 2029 году, компьютеры будут иметь интеллект человеческого уровня," сказал Курцвейл в интервью SXSW.
Рэй Курцвейл, технический директор в области машинного обучения и обработки естественного языка Google также, является хорошо известным футурологом. Из его 147 предсказаний , начиная с 1990 - х годов, сбылось около 86 процентов. Ранее на этой неделе на SXSW конференции ( фокусируется на новых технологиях, из-за чего фестиваль получил репутацию питательной среды для новых идей и инновационных технологий) в Остине, штат Техас, Курцвейл сделал еще одно предсказание: технологическая #сингулярность произойдёт в течение ближайших 12 лет.
Должно ли человечество бояться сингулярности? Всем известно, что когда машины станут умнее людей, они, вроде как, захватят власть над миром. Правильно? Многие шишки в мире науки и техники - как Стивен Хокинг, Элон Маск, и даже Билл Гейтс - предупреждают о такого рода будущем.
Ну, Курцвейл не думает так. На самом деле, он не особо беспокоится о сингулярности. Было бы правильнее сказать , что он с нетерпением ждёт этого (как, впрочем, и я). То, что научная фантастика изображает как сингулярность - когда один блестящий ИИ порабощает человечество - только вымысел.
"Это не реально", сказал Курцвейл во время своего интервью с SXSW. "У нас не один или два ИИ в мире. Сегодня у нас уже миллионы умных систем".
Для Курцвейла, сингулярность это возможность для человечества стать лучше . Он предполагает, что эта технология сделает умнее не машин, а людей.
"Что происходит на самом деле, так это то, что машины делают нас умнее" сказал Курцвейл во время интервью SXSW. "В 2030-х мы подключим к облаку наш неокортекс, часть мозга, ответственная за мышление».
"Мы сможем быть смешнее, быть лучше в сочинении музыки, мы сможем быть сексуальнее, "сказал Курцвейл во время интервью SXSW.
Таким образом, вместо будущего где машины захватывают мир, Курцвейл считает, что нас ждёт поразительный синтез человека и машины.
Источник futurism.com
Посмотреть интервью
Всем привет.
Прочитал на одном интересном канале о японском роботе для игры в настольный теннис. Робот уже успел получить символичный рекорд Гиннеса за лучшие тренерские способности.
В целом ребята пишут о мире робототехники, искусственного разума и сферах их применения.
Настоятельно рекомендую.
@robotics_channel
Шины с искусственным интеллектом? Почему нет?
Goodyear Eagle 360 Urban - эта шина не подойдёт для вашего семейного седана, но такая технология может появиться раньше, чем вы думаете.
Шины будут играть решающую роль в развитии новых транспортных средств и вполне возможно, что технология 360 Urban будет в конечном итоге использоваться на автомобилях будущего.
https://youtu.be/KAdw09M-F-g
#aiphilosophy
Возможности машинного обучения для стартапов
Машинное обучение, несомненно, является сегодняшним трендом, и не зря. Технология имеет огромный потенциал преобразования целых рынков и отраслей. Можно сделать акцент на четырёх ключевых характеристиках успешных компаний, применяющих машинное обучение:
1. Использование машинного обучения на мировых рынках.
Стартапы применяющие машинное обучение на рынках потребительских товаров смогут более точно прогнозировать уровень запасов для более эффективного управления цепочкой поставок, сократить складские расходы, минимизировать избыточные требования к емкости, и устранить складской дефицит товаров. Согласно исследованию Accenture, машинное обучение может привести к улучшению сроков поставки в 4.25 раз и повышению эффективности цепочек поставок в 2.6 раз.
2. Сосредоточьтесь на областях с рутиной.
Рутинная работа даёт возможность оптимизации сложных алгоритмов прогнозирования. Это не обязательно должна быть работа на заводских конвейерах или другой неинтеллектуальный труд. В том же примере цепочки поставок, сегодня аналитики оценивают потребительский спрос на основе рыночных данных и интуиции. Используя такие данные как время производства, эффективность продаж и другие торговые показатели, можно создать учебные модели на основе алгоритмов машинного обучения которые могли бы более точно прогнозировать будущие потребительские потребности.
3. Большие объемы данных доступных для прогнозирования.
Стартапы должны иметь доступ к значительным объемам данных, чтобы эффективно обучать модели машинного обучения. Для приумножения данных компании могут стать партнёрами с крупными, авторитетными корпорациями или создать собственный продукт, соблазняющий пользователей вводить свои собственные данные.
4. Сетевые эффекты и безопасность.
Алгоритмы будут общедоступными, что делает важным сохранение безопасности конфиденциальной информации. Например, алгоритм распознавания фото в Facebook, узнает от людей (на основе реакций пользователей) кто находится на фотографиях. Поэтому продукт должен стимулировать обратную связь от пользователей о своих прогнозах и рекомендациях в использовании личных данных.
Инвестируемые области
Вот некоторые из областей, где машинное обучение может иметь наибольший потенциал:
Медицинская диагностика и вычислительная биология
Цепочки поставок
Производство
Правовое регулирование
Голосовые технологии в бизнесе
Страхование
Личные финансы
Персонализированное образование
Создание AI стартапов ради применения технологий машинного обучения не является целью. Речь идет о воплощении в жизнь возможностей, которые нам открываются с помощью технологий.
источник http://venturebeat.com
В продолжение мысли предлагаю посмотреть видео о перспективах развития ИИ
DeepMind опубликовал революционную разработку: PathNet.
В научной работе специалисты DeepMind смогли показать как, потенциально, будет выглядеть сильный искусственный интеллект.
PathNet представляет собой сеть нейронных сетей, обученных с использованием стохастического градиентного спуска и метода генетической селекции.
PathNet состоит из слоев модулей. Каждый модуль представляет собой нейронную сеть любого типа, она может быть сверточной, рекуррентной, упреждающей и др.
Мы можем предположить, что в будущем у нас будут гигантские ИИ, обученные тысячам задач и способные обобщать любую информацию. Короче говоря, сверхинтеллект.
Источник medium.com
Google теперь может распознавать объекты в видео с помощью машинного обучения
До сих пор компьютеры не могли понять содержание видео напрямую без пометки вручную. По крайней мере, в демо-версии Google это было действительно впечатляюще. Google делает API доступным для разработчиков.
«Мы начинаем проливать свет на темную материю цифровой вселенной»
Источник http://www.theverge.com/2017/3/8/14857126/google-cloud-video-api-ai-machine-learning
Google Translate с использованием нейронных сетей теперь переводит на русский
В качестве примера выкладываю перевод статьи с techcrunch
от Google Translate:
Прошлой осенью Google внедрил новую систему для машинных переводов, систему переводов Neural Machine Translation (GNMT), которая использует глубокие нейронные сети, чтобы переводить целые предложения, а не только фразы, для значительно улучшенных переводов. Компания поместила систему для работы в Google Translate на восемь языковых пар в ноябре и сегодня расширяет поддержку еще трех: русских, хинди и вьетнамцев. Перевод Neural Machine вступил в действие в конце прошлого года с поддержкой перевода на английский и французский, немецкий, испанский, португальский, китайский, японский, корейский и турецкий языки. Они представляют собой родные языки, в которых проживает около трети населения мира, и охватывают более 35% всех запросов Google Translate, говорится в сообщении компании в то время. Сегодняшние новости также довольно значительны с точки зрения масштаба, так как в США только 1 292 448 человек говорят на вьетнамском языке; Еще 836 171 говорят по-русски; И 586173 говорят на хинди, пишет Google, сославшись на данные переписи населения США. И еще несколько языков будут добавлены в ближайшие недели, включая тайский, что не совсем соответствует сегодняшнему релизу. Google Translate обслуживает более 500 миллионов ежемесячных пользователей, которым требуется 140 миллиардов слов в день, сообщает The New York Times в декабре. Согласно отчету, переход Google на эту систему машинного перевода с питанием от A.I. должен завершиться в этом году. Hindigoogletranslatev2b Нейронный перевод - это огромный скачок по сравнению с предыдущими системами перевода, поскольку он может использовать прогресс, достигнутый в области машинного обучения, чтобы сделать перевод более точным и более похожим на то, как люди говорят на этом языке. Отличия заключаются в том, что система не переводит каждую часть предложения по частям, а рассматривает предложение в целом. Это помогает системе выяснить более широкий контекст и наиболее релевантный перевод. Затем он перестраивает и корректирует предложение, используя правильную грамматику. Кроме того, система Neural Machine Translation учится со временем и совершенствуется, что приводит к лучшим и более естественным переводам, чем дольше она работает. Новые переводы, работающие на этой системе, будут транслироваться на платформу Google Translate, начиная с сегодняшнего дня. Это включает онлайн на сайте translate.google.com, через поиск Google и приложение Google Search, а также в приложениях Переводчика Google для iOS и Android. В скором времени переводы станут доступными для автоматического перевода страниц в Google Chrome.
Английские ученые создали новый материал, который даст возможность управлять звуковыми волнами
Ученые из Университета Сассекса (Великобритания) создали акустический метаматериал, способный преобразовывать звуковые волны. Вещество отнесено в класс метаматериалов, так как его структура не встречается нигде в природе и может быть воссоздана только путем определенных технических операций. Авторы новинки утверждают, что их устройство может быть использовано в сфере аудиотехники, а еще в врачебной области. Также было обозначено, что этот материал крайне доступный, в сравнении с собственными аналогами. Для его разработки использовались вейвлет-преобразование и аналого-цифровое преобразование знаков. Творение ученых имеет вид конструкции, которая построена из крошечных «кирпичиков». Новый квантовый метаматериал, состоящий из большого количества маленьких «кирпичиков», способен преобразовать акустические колебания в необходимые звуковые волны. Некоторые специалисты считают, что с помощью инновационной технологии будет возможность лечения онкологических заболеваний. Для масштабного производства метаматериала научные профессионалы планируют использовать 3D-принтеры.
Оригинал http://www.sci-news.com/featurednews/sound-shaping-metamaterial-4657.html
перевод http://szaopressa.com
Создан материал для борьбы с катастрофическими последствиями разлива нефти в окружающей среде. Способен впитывать жидкость в 1 000% большим объёмом чем собственный.
источник https://www.newscientist.com/article/2123391-sponge-can-soak-up-and-release-spilled-oil-hundreds-of-times/
Чат-бот, созданный 20-и летним студентом Стэнфордского Университета, оспоривший 160 000 штрафов за парковку теперь будет помогать беженцам требовать убежище в США, Канаде и Великобритании
источник https://www.theguardian.com/technology/2016/jun/28/chatbot-ai-lawyer-donotpay-parking-tickets-london-new-york
Создатель литий-ионных аккумуляторов предложил технологию для быстрозаряжаемых и невоспламеняемых батарей
Пресс-служба Техасского университета в Остине сообщила о разработке новой технологии, которая обещает прорыв в области аккумуляторов. Команда исследователей, возглавляемая Джоном Гуденафом (John Goodenough) разработала первые полностью твердотельные элементы питания. Технология обещает появление более безопасных, быстрее заряжающихся недорогих аккумуляторов с увеличенным сроком службы.
94-летний профессор Джон Гуденаф известен как создатель современных лилий-ионных аккумуляторов. Он предложил использовать кобальтит лития (LiₓCoO₂) в качестве катода в литий-ионном аккумуляторе.
Новая технология может использоваться в перезаряжаемых батареях для мобильных устройств, электрокаров и стационарных накопителей энергии. Как продемонстрировали исследователи, новые элементы питания в три раза более энергоемкие по сравнению с современным литий-ионными батареями.
В современных аккумуляторах используется жидкий электролит, что чревато короткими замыканиями и возгораниями. В новых аккумуляторах используется твердый стеклянный электролит, что исключает возгорания даже при быстрой зарядке. Кроме того, твердый электролит позволяет использовать для анодов щелочные металлы, такие как литий, калий или натрий, что невозможно в современных аккумуляторах. А они, в свою очередь, повышают энергоемкость катодов и обеспечивают более долгий срок службы. В эксперименте такие элементы выдержали более 1200 циклов перезарядки.
Еще одно достоинство новой технологии — возможность работать при температуре ниже - 60 градусов Цельсия, тогда как современные аккумуляторы в электрокарах выдерживают стабильную работу до -20 градусов.
источник http://hn.premii.com
Новый робот Boston Dynamics
Ростом 1.8м, скоростью 14 км/ч, с прыжком 1,2 метра. Он использует электрогенераторы и гидро приводы, может проехать на одном заряде 25 км. - Люди могут прятаться, но они больше не смогут убежать.
https://youtu.be/-7xvqQeoA8c
Компания Google представила онлайновый сервис по борьбе с оскорблениями и троллингом
Основной целью проекта Perspective является автоматизация процесса модерации на форумах и любых социальных платформах. По статистике около 72% американских онлайн пользователей (я думаю как и большинство других национальностей) подвергаются ущемлению прав человека через онлайн коммуникацию. На сегодняшний день эта проблема приобретает существенное значение в жизни людей. Особенно это касается подрастающего поколения которое наиболее подвержено психологическим травмам.
Perspective является готовым кодом (API) по использованию методов машинного обучения для определения уровня "токсичности" комментариев оставляемых пользователями (указывается в %). Самообучающаяся система тестировалась с сентября 2016г. в таких компаниях как The Economist, The Guardian, The New York Times и Wikipedia, что свидетельствует о многообещающем будущем этого сервиса.
С недавних пор сервис выложен в открытый доступ. Так что, у вас появилась возможность стать частью благородного процесса по повышению морального уровня общества.
Источник wired.com
читать источник в telegraph
Ещё один интересный проект по "очищению" общества.
Проект Mr. Trash Wheel был реализован в Балтиморе и основной целью которого является очищение окружающей среды от загрязнений. В порту Балтимора было установлено специально сконструированное очистительное устройство которое вылавливает мусор прямо из воды. При самых благоприятных условиях ( скорость сбора зависит от интенсивности потока воды) Mr. Trash Wheel наполняет 6 мусорных контейнеров в сутки, тем самым избавляя городских жителей и морских обитателей от мусора.
Далее содержимое контейнеров используются городскими службами для выработки электроэнергии. Создатель проекта John Kellett договаривается о сотрудничестве с компанией BMW, чтобы использовать накапливаемый мусор для создания деталей автомобилям.
Этот проект является ярким примером того как с помощью существующих технологий, а не передовых супер разработок, люди могут улучшить общество и делать мир чище.
Видео работы Mr. Trash Wheel
Источник новости nationalgeographic.com
Открыты сразу 7 планет похожих на землю на которых может существовать внеземной разум. Ожидаю бум активности уфологов в этом году.
http://www.bbc.com/russian/news-39059160
#Futurology
Ученые из Стэнфордского Университета и Сандийских национальных лабораторий создали первый в мире искусственный синапс.
Сегодня одной из самых востребованных технологий является имитация работы человеческого мозга. Ученые всего мира на протяжении многих лет пытаются создать искусственный мозг для решения глобальных человеческих проблем. Однако, даже самые передовые компьютерные технологии не могут имитировать процесс обработки информации мозгом. Сегодня ученым удалось создать искусственный синапс который может обрабатывать информацию от получаемых импульсов наподобие работы человеческого мозга.
На данный момент ученым удалось создать всего один искусственный синапс, но на его основе была построена симуляция целого роя таких синапсов. В результате такого теста удалось добиться невероятных показателей распознавания рукописного текста в 97%.
В перспективе это открытие позволит создать полноценный искусственный интеллект
Источник digitaltrends.com
Гради Буч — американский специалист в области программной инженерии, руководитель исследований в IBM Research, IBM Fellow с 2003 года призывает рассматривать сверхинтеллект как возможность для человечества улучшить свою жизнь, а не как смертельную угрозу.
Гради Буч наиболее известен как создатель унифицированного языка моделирования UML, который он разработал совместно с Иваром Якобсоном и Джеймсом Рамбо.
Человек который ежедневно общается с суперкомпьютером IBM Watson считает, что мы живем удивительное время для человеческой истории. Когда люди, отказываясь признавать свои биологические ограничения, стремятся создать изящные машины изысканной красоты и сложности которые смогут расширить человеческие возможности за пределы нашего воображения.
Буч принимает участие в программе НАСА по осуществлению миссии на Марс. Одними из основных проблем при полёте на расстояние в 225 миллионов километров являются связь и удаленный контроль системами корабля Орион). Чтобы избежать эту проблему Буч предлагает перевести весь контроль за миссией внутрь корабля. Другой невероятный проект миссии заключается в том , чтобы разместить человекоподобных роботов на поверхность Марса для создания сооружений к прибытию научной команды.
Сегодня мы движемся по невероятному пути к коэволюции человека и машины. И на этом пути возникают все новые вопросы: Как необходимо организовать общество когда сокращается потребность в человеческом труде? Как можно улучшить человеческую жизнь с помощью когнитивного здравоохранения? Как мы сможем достичь звезд, используя компьютерные технологии?
Продолжая этот путь человечество столкнется с новыми невероятными вопросами, открывающие новые возможности. И мы с вами только в начале этого пути
Квантовые вычисления делают большой шаг вперед благодаря машинному обучению
Мы постепенно узнаем все больше и больше о том, как могут быть реализованы супер-мощные квантовые системы - и последние исследования в этой области относятся к слиянию традиционного машинного обучения и квантовых вычислений.
Ученые из Университета Quantum Engineering Technology Labs в Бристоле успешно продемонстрировали технологию машинного обучения которая может быть использована с квантовым процессором для эволюции других квантовых систем.
Машинное обучение будет играть ключевую роль в эффективном применении будущих квантовых устройств, таких как квантовые компьютеры, а также в понимании и управлении сложной квантовой системы, например, химических молекул.
Проще говоря, это важный шаг к реализации мощных квантовых компьютеров. Ранее в этом месяце, компания IBM объявила , что она планирует создать первый коммерческий универсальный квантовый компьютер.
Источник techradar.com
Команда DeepMind смогла преодолеть проблему катастрофического забывания в нейронных сетях
Исследователи DeepMind преодолели один из главных камней преткновения в области искусственного интеллекта, написав алгоритм который может использовать приобретённые навыки для решения новых задач.
Большинство ИИ, основанных на нейронных сетях могут осваивать различные задачи (например: играть в игру ГО) через бесчисленное количество итераций, проб и ошибок. Но когда нейронная сеть начинает осваивать новую задачу, то ей приходится переписывать свои навыки игры в ГО и повторять весь процесс обучения по новой. Она страдает от того, что исследователи ИИ называют "катастрофическим забыванием".
Для того, чтобы построить новый ИИ, исследователи опирались на исследования из нейробиологии, которые показывают, что животные и люди учатся, постоянно сохраняя связи мозга, которые, как известно, важны для навыков, полученных в прошлом.
Исследователи протестировали новый алгоритм, позволив ему сыграть в 10 классических игр Atari в случайном порядке. Они обнаружили, что через несколько дней в каждой игре ИИ был столь же хорош как человек в 7 из 10 играх. Без нового подхода консолидации памяти, ИИ едва научился играть в одну из них.
Хотя программа научилась играть в разные игры, она не овладела ими на мастерском уровне. Научная работа показала, что алгоритм может освоить новые задачи последовательно, опираясь на предыдущий опыт, но не показала, что он сможет освоить новые навыки с максимальной эффективностью.
Это исследование получило положительную оценку специалистов в области развития искусственного интеллекта и является одним из первых шагов в создании сильного ИИ .
В последнее время новости на тему развития искусственного интеллекта становятся всё интереснее. По оценкам многих специалистов в ближайшие годы нас ждёт больше важных открытий чем за последние десятилетия. Интересно наблюдать как на глазах меняется мир.
Источник theguardian.com
Стартап Evolv получает инвестиции в размере 18 миллионов $ для умных сканеров тела которые помогут избежать массовых жертв
Сегодня общественные места, такие как ночные клубы, стадионы, больницы, торговые центры, культурные центры и школы всё чаще подвергаются угрозам террористических атак.
Стартап под названием Evolv Technology Inc. , получил инвестиции в размере 18 миллионов $, чтобы предложить бюджетное использование передовых технологий для обнаружения злоумышленников и предотвращения массовых жертв.
Инвесторы : General Catalyst , Lux Capital , компания Gates Ventures и Data Collective.
Массачусетский стартап создал аппаратное и программное обеспечение для физической безопасности. Его система Evolv края включает в себя ворота безопасности около пяти футов высотой, может проводить быстрое сканирование людей, не требуя от них остановок. Новая технология позволяет обнаруживать такие «аномалии» на теле человека, как бомба или огнестрельное оружие. Компания утверждает, что ворота могут сканировать 600 человек в час.
Системы Evolv работают совместно с камерами и программным обеспечением распознавания лица для идентификации людей и проверки их в базах данных полиции и спец служб. Если у человека есть судимость или иная негативная информация, то Evolv предупреждает охранников, чтобы они могли вести более пристальное наблюдение за субъектом.
Компания уже работает с целым рядом клиентов в сфере спорта и развлечений, туризма и транспорта, а также во многих коммерческих объектах.
Идея заключается в том, чтобы обеспечить раннее обнаружение угроз, без ложных тревог и привлечения лишнего внимания. Мы должны знать, что мы в безопасности.
Источник techcrunch.com
Expresso — email-рассылка новостей для занятых людей
Сегодня в рубрике «Стартапы» — новостная рассылка Expresso, которая помогает людям оставаться в курсе событий и тратить при этом минимум усилий.
Специалисты НАСА предложили создать магнитный щит вокруг Марса для восстановления атмосферы планеты.
Директор NASA Planetary Science Division Джим Грин, говорит, что запуск магнитного щита может сделать Марс пригодной для жизни планетой.
На конференции Planetary Science Vision (PSV) 2050 в штаб - квартире НАСА в Вашингтоне предназначенной для обсуждения амбициозных космических проектов которые могут быть реализованы, или по крайней мере , созданы к 2050 году, обсудили запуск "магнитного щита" на стабильной орбите между Марсом и Солнцем, под называнием Марс L1. Этот щит сможет защитить планету от солнечных частиц высоких энергий. Структура щита будет состоять из огромного диполя -замкнутой электрической цепи достаточно мощной для генерации искусственного магнитного поля.
Такой щит может создать магнитосферу вокруг Марса, что позволит Красной планете медленно восстановить свою атмосферу. На протяжении 3,5 миллиардов лет около 90 процентов атмосферы Марса было уничтожено от солнечных частиц, что привело к исчезновению поверхностных вод.
В соответствии с имитационными моделями, такой щит может помочь достичь Марсу половины атмосферного давления Земли в течение нескольких лет. С защитой от солнечных ветров, замороженный CO2 на полярных полюсах Марса из твердого состояния превратится в газ. Парниковый эффект будет заполнять тонкую атмосферу Марса и нагреет планету, в основном, на экваторе где огромные запасы льда под полюсами будут плавиться и образовывать моря и океаны.
"Возможно, одна седьмая часть древнего океана может вернуться на Марс", сказал Грин.
Это действительно футуристический сценарий, но теоретически он осуществим и возможно это важный шаг к обитанию Марса человеком в ближайшем столетии.
Источник popularmechanics.com
Aiva Technologies является одним из ведущих стартапов в области сочинения музыкальных композиций с помощью ИИ.
Он был основан только в прошлом году, но уже выпустил свой первый альбом под названием Genesis (советую послушать), а также многие отдельные треки. Aiva недавно стал первым ИИ получивший статус композитора.
Технология AIVA основана на глубоких обучающих алгоритмах, использующие методы обучения с подкреплением.
Будет ли ИИ сочинять музыку неотличимую от человеческих исполнителей? Ну, по мнению команды, они уже провели несколько удачных тестов Тьюринга, спрашивая профессиональных музыкантов которые были не в состоянии понять, что музыкальные композиции были составлены ИИ.
Тем не менее, нет необходимости беспокоиться. Композиции Айва по-прежнему требуют человеческого вклада в отношении оркестровки и сочинения музыки. На самом деле, создатели AIVA видят будущее где человек и машина будут сотрудничать, чтобы реализовать свой творческий потенциал, а не заменять друг друга.
Искусственный интеллект - горячая тема, но каковы факты?
Довольно скоро способность машин к лучшему пониманию реального мира во всей его беспорядочности станет обычным явлением во всех аспектах нашей личной и профессиональной жизни.
ИИ требует больших объемов информации для анализа и во многом получил распространение благодаря доступности недорогой обработки и массового хранения данных.
Виды ИИ, такие как Cortana, используют серверные данные для обработки запросов и доставки ответов. Другие приложения включают в себя распознавание лиц, самостоятельное вождение автомобилей и обработку разговорного языка. Бизнес-приложения включают чат-боты для предоставления услуг и поддержки клиентам, а также прогнозирования спроса на продукты на основе ряда бизнес-критериев. Перечень автоматизированных процессов также включает задачи, которые традиционно считаются рутинными: журналистика и здравоохранение - это только две области, где ИИ продвинулся в последнее время.
Приложения с использованием ИИ требуют высокого уровня вычислительной мощности и большие объёмы массового хранилища, которые могут предоставить только новейшие технологии.
К счастью, оценка IDC объема данных, который будет существовать в глобальном масштабе к 2020 году - 44 зеттабайта, - значительная часть из них будет использована в работе искусственного интеллекта. IDC прогнозирует, что мировые доходы поставщиков крупных данных и бизнес-аналитики вырастут с 130,1 млрд. Долл. США в 2016 году до более 203 млрд. Долл. США в 2020 году .
Из анализа аппаратных и программных требований ИИ ясно, что облачные вычисления будут играть ключевую роль в разработке и развертывании приложений на базе ИИ. В настоящее время службы PaaS значительно помогают в этом процессе. Учитывая, что мы находимся на ранней стадии развития технологий ИИ, требуются эксперименты с данными и алгоритмами, позволяющие вам манипулировать данными и обучать модель, используя алгоритмы машинного обучения.
После того, как эксперимент достигнет удовлетворительного завершения, можно будет развернуть модель как веб-службу для бизнеса. Конечно, это не так просто. Потребуется ряд итераций и, возможно, подготовка ряда моделей в рамках поиска оптимального решения.
Можно утверждать, что ИИ - следующее убийственное облачное приложение.
Актуальные новости по теме:
IBM и Salesforce собираются стать партнерами.
Новое партнерство - это способ для IBM продавать консалтинговые услуги как в компаниях Salesforce Einstein, так и в IBM под маркой Watson AI.
Эйнштейн является ассистентом на основе (ИИ), предназначенным для использования данных управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), чтобы помочь компаниям находить, прогнозировать, рекомендовать и автоматизировать усовершенствованные бизнес-процессы.
Например, вы можете использовать Salesforce Sales Cloud и Einstein, чтобы определить, действительно ли покупатель имеет покупательную способность. Маркетологи смогут использовать преимущества Эйнштейна для автоматического сегментирования клиентов на основе предыдущих данных взаимодействия. Например, Эйнштейн может предсказать, откроет ли контакт сообщение и рекомендовать различный контент для покупателей, чтобы они совершили покупку.
Gartner Research прогнозирует, что 85 процентов взаимодействий с клиентами будут осуществляться без участия человека в течение следующих трех лет, а в течение следующего года цифровые помощники смогут использовать технологии, подобные Einstein Vision, для распознавания клиентов по форме их лиц.
источники
http://www.zdnet.com/article/ai-the-promise-of-big-data/
http://www.pcmag.com/article/352196/salesforces-einstein-ai-is-finally-here
https://techcrunch.com/2017/03/06/ibm-and-salesforce-partner-to-sell-watson-and-einstein/
https://hi-news.ru/internet/qutee-com-iskusstvennyj-intellekt-na-sluzhbe-marketinga.html
Читать полностью…
Софт JPMorgan за секунды справляется с тем, на что юристы тратили 360 000 часов
В крупнейшем американском банке JPMorgan Chase & Co финансовые сделки анализирует самообучающаяся машина: когда-то это задание нагружало работой на тысячи часов целые команды юристов. О кейсе автоматизации в JPMorgan пишет Bloomberg.
Программа называется COIN, сокращенно от Contract Intelligence. Она занимается очень скучной работой: анализирует сделки по коммерческим займам. До того, как COIN подключился к работе, эта задача каждый год занимала 360 000 часов работы юристов и специалистов по кредитованию. Софт же рассматривает документацию за секунды, допускает меньше ошибок и никогда не просит об отпуске.
COIN собираются привлечь не только для рассмотрения договоров о займах, но и для других сложных юридических задач, вроде оценки неисполнения кредитных обязательств, соглашений о депозитарных услугах, даже для корпоративных коммуникаций.
Для банка работа COIN — это только начало использования финтех-решений. Компания недавно организовала хабы для команд, специализирующихся на Big Data, роботах и облачной инфраструктуре, которые помогли бы банку сократить расходы. Бюджет, который банк выделяет на развитие технологий — $9,6 млрд, около 9% от его предполагаемой выручки на год.
COIN — не единственный большой технологический проект, который реализуется в банке. Когда COO банка Мэтт Зеймс присоединился к команде в конце 2013 года, он обнаружил, что внутренние системы банка — сплав, образованный за десятки лет слияний и поглощений — содержат слишком много избыточных программ, которые еще и не всегда работают друг с другом.
Тогда представители банка посетили офисы Apple и Facebook, чтобы понять, как работают их разработчики. Руководство банка решило создать собственное вычислительное облако под названием Gaia — оно заработало в прошлом году. По словам Зеймса, система позволяет для банка сократить расходы и даже автоматизировать разработку, помогая штату из 20 000 программистов банка работать более продуктивно. Иногда компания полагается и на облачные решения от Amazon, Microsoft и IBM.
В следующем году банк планирует дать клиентам доступ к некоторым из своих облачных технологий. Компании смогут использовать инструменты для трейдинга и аналитики.
Банк использует также ботов — для простых функций, вроде авторизации в корпоративном софте или ответах на запросы по IT-поддержке (вроде смены пользовательского пароля). Ожидается, что в этом году боты банка обработают 1,7 млн запросов, выполняя работу 140 людей.
перевод ain.ua
источник bloomberg.com
Генетики нашли способ отсрочить смерть на пару десятков лет с помощью человеческого ДНК
Компания Human Longevity, Inc. (HLI) использует методы машинного обучения для получения данных о человеческом геноме для борьбы со старением.
Основатель компании Джон Крейг Вентер, участвовавший в проекте «Геном человека» американский генетик, биолог и предприниматель.
Крейг Вентер прославился своими успехами в расшифровке генома человека и предложением этой услуги всем желающим за деньги. В научном мире слывёт авантюристом, тем не менее, этот его прорыв вызвал благосклонные и даже восторженные отзывы от генетиков всего мира. Сейчас он признанный лидер самых радикальных и перспективных направлений современной генетики и первопроходец в области синтеза искусственной жизни.
21 мая 2010 года Вентер заявил о создании им искусственной клетки.
Благодаря новой технологии с использованием машинного обучения, Вентер может определить генетические вариации любого человека, что сделает возможным понимание механизмов приводящих к старению. Эти данные могут быть использованы для построения индивидуальных программ поддержания человеческой жизни. Сегодня возникает всё больше проектов направленных на обретение человечеством бессмертия, но кто выйдет победителем этой гонки? Возможно это будет Джон Крейг Вентер.
источник futurism.com
Видео презентация
Сегодня в рекомендациях канал @Financy - Новости экономики и статьи для повышения финансовой грамотности.
#Futurology
Немного размышлений на тему будущего ИИ.
Источник thenextweb.com
Новый алгоритм компании Microsoft напишет код за вас
DeepCoder это система искусственного интеллекта, спроектированная разработчиками Microsoft совместно с коллегами из Кембриджского Университета. Основанная на синтезе программ (При синтезе программа логически выводится из спецификации, что гарантирует ее правильность, а затем с помощью сохраняющих правильность преобразований в программу вносятся изменения, повышающие ее эффективность.)
Новая техника DeepCoder позволяет системе подбирать наиболее подходящие фрагменты кода. В процессе поиска этих фрагментов в огромной базе данных, система постепенно обучается, увеличивая свою эффективность.
Такая нейронная сеть упростит работу программистов и в перспективе позволит создавать код по запросу пользователя не обладающего знаниями в программировании. Необходимо будет просто изложить суть вашей идеи и программа создаст подходящий код.
На данный момент программа позволяет написать до 5 строк простого кода, но этого уже достаточно чтобы представлять опасность исчезновения работы для программистов начального уровня.
Мне кажется или мы уже в матрице?
Источник techcrunch.com
Космическое агентство НАСА расскажет о сенсации на экстренной конференции на тему "открытий за пределами Солнечной Системы" сегодня в 21:00 МСК
https://hi-news.ru/space/nasa-sobralo-ekstrennuyu-konferenciyu-i-gotovit-nechto-interesnoe.html
А вот тут от нас подборка необычных каналов, вполне может быть, что найдете что-то интересное для себя
Читать полностью…
Самое время создать стартап
IBM Watson внедряется в краудфандинговую компанию Indiegogo для стимуляции развития молодых компаний путём распространения соих технологий обучения ИИ.
В качестве партнерства компания IBM предоставит доступ к более чем 130 когнитивным сервисам и IBM Watson Bluemix.
Теперь небольшим компаниям с ограниченными ресурсами не придется начинать с малого, а появится возможность пользоваться конкурентными преимуществами передовых разработок в области машинного обучения компании IBM. Этот шаг увеличит конкуренцию на рынке высоких технологий, что приведёт к появлению впечатляющих коммерческих продуктов в ближайшее время. Также молодым предпринимателям предоставляется возможность получение инвестиций на развитие своих проектов при соблюдении определенных требований.
Предполагаю, что в ближайшее время количество и качество умных вещей IoT резко возрастёт.
Источник venturebeat.com
