Наткнулся на TJ на классный мини-фильм о A.I. – ребята сняли его за пару дней, с бюджетом в 40 000 рублей:
https://youtu.be/0weESQ6s2gg

Фильм завоевал несколько наград на международных фестивалях короткометражного кино.
Длительность – 11 минут.

20.01.2019 t.me/AIContents/542

Как без особенных усилий создать ИИ-расиста.

Пойдём по пути наименьшего сопротивления и сделаем самый простой классификатор, который наверняка выглядит очень знакомо для всех, кто занимается актуальными разработками в области NLP: http://amp.gs/V78J

18.01.2019 t.me/AIContents/539

Я сделал бота, который общается за меня с рекрутерами, и мне понравилось.

«Меня зовут Кевин и я хотел бы рассказать о том, как нехитрым способом отделался от рекрутерского спама»: http://amp.gs/Vkj1

18.01.2019 t.me/AIContents/538

Первая AI-колония на Земле

Китайские ученые собираются построить на дне Южно-Китайского моря первую в мире подводную необитаемую научную станцию, которая будет управляться с помощью технологий искусственного интеллекта.

Согласно предварительным расчетам, станция обойдется в $160 млн. Один из вариантов расположения - дно Манильского желоба. Это самая глубокая часть ЮКМ, с глубинами свыше 5 тысяч метров.

https://www.scmp.com/news/china/science/article/2174738/beijing-plans-ai-atlantis-south-china-sea-without-human-sight

17.01.2019 t.me/AIContents/537

Объёмная статья о том как учёные MIT создали ИИ, который "синтезирует" компьютерные программы, разработанные специально для помощи data scientists.

Это предполагает некое слияние интеллекта человека и навыков машины.

https://www.zdnet.com/article/mit-aims-to-help-data-scientists-by-having-ai-do-the-heavy-lifting/

17.01.2019 t.me/AIContents/536

1е открытие 2019 – возможности ИИ оказались небеспредельными.
Подобно человеческому разуму, ИИ ограничен парадоксами теории множеств.

До сих пор считалось, что самой фундаментальной проблемой развитии технологий ИИ является необъяснимость принимаемых им решений. В январе 2019 к этой проблеме добавилась еще одна, не менее фундаментальная проблема — принципиальная непредсказуемость, какие задачи ИИ может решить, а какие нет.
На пути триумфального развития технологий машинного обучения, как казалось, способных при наличии большого объема данных превзойти людей в чем угодно — в играх, распознавании, предсказаниях и т.д. — встала первая из 23 проблем, поставленных в докладе Давида Гильберта на международном математическом конгрессе в Париже еще в 1900-м году.
Первой в списке этих 23 проблем, решение которых до сих пор считается высшим достижением для математика, была так называемая гипотеза континуума (континуум-гипотеза или 1я проблема Гильберта), которую выдвинул и пытался решить (но потерпел неудачу) еще сам создатель теории множеств Георг Кантор.
И вот сейчас, на исходе второго десятилетия XXI века гипотеза континуума, будучи примененная к задачам машинного обучения, стала холодным отрезвляющим душем для всех технооптимистов ИИ.
• Машинное обучение оказалось не всесильно
• И что еще хуже, — в широком спектре сценариев обучаемость ИИ не может быть ни доказана, ни опровергнута.
Продолжить чтение можно
- на Medium https://clck.ru/F3wny
- на Яндекс Дзен https://goo.gl/mFqasZ
#ИИ #МашинноеОбучение

16.01.2019 t.me/AIContents/534

Бот для умного поиска и бронирования гостиницы в любой точке планеты. Взаимодействует с метапоисковиком гостиничного жилья Hotellok.ru, сравнивая цены на 80-ти системах онлайн-бронирования. Позволяет выбрать номер в отеле или гостинице, апартаменты или хостел по самой низкой цене.

@ColibricaBot

16.01.2019 t.me/AIContents/533