Теория искусственного интеллекта. Теория ИИ

Рубрика «Мысли».

Давно не писала на "птичьем" и не копалась на показ.? Пусть тут повисит. ?

Лекторий Научно-образовательной школы МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» на Фестивале науки 2023. Программа:

• Фундаментальная библиотека МГУ. Трансляция 7 октября. (начало лекций: 1:20:00)

1. Сознание у искусственного интеллекта? — Анохин Константин.

Новости о достижениях нейронных сетей появляются практически каждый день — ChatGPT, Midjourney и другие являются суперпопулярными историями в Google Trends. Нейронные сети, похоже, стали всемогущими и могут заменить людей на рабочих местах.

Курс Stanford NLP является, пожалуй, одним из лучших курсов по Deep NLP в Интернете. Сейчас в открытом доступе находятся новые лекции 2023 года.

Курс охватывает фундаментальные методы и темы, связанные с глубоким обучением, применяемым в NLP.

8 СЕНТЯБРЯ 2023 Г.

Примечания редакции

Эдда Фишер, Институт Макса Планка по физике света

Как мультимодальные модели учатся понимать текст, картинки, видео и аудио — Андрей Кузнецов (Исполнительный директор по исследованию данных Sber AI, Научный консультант AIRI)
Семинар русскоязычного сообщества AGI
14 сентября 2023, 18:00 (время московское)

Всё бы ничего, но многие комментаторы опираются на искаженные представления об ИИ, интеллекте и прочем!

И к тому же закрывают глаза на кучу по-настоящему важных деталей.

Новый искусственный интеллект призван ускорить научные открытия. С помощью логических рассуждений он может открывать законы природы, опираясь на небольшие наборы данных.

Научно-образовательная школа МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект 2023». Руководители: К.В. Анохин., И.А. Соколов.

1. Открытие первой научной конференции НОШ МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» — К.В. Анохин.

Тест Тьюринга практически официально признан устаревшим. Исследователи искусственного интеллекта обнаружили, что не обладают средствами квалифицированной оценки возможностей искусственного интеллекта. И даже не понимают, что у него внутри.

Ни теста Тьюринга, ни счетчика Гейгера

Встреча с опытными спикерами, педагогами и студентами Инженерно-математической школы VK и НИУ ВШЭ прошла в нашем московском офисе в середине июля. Вместе мы обсудили, как на практике применяются инновации в области искусственного интеллекта и разработки программного обеспечения.

Исследователи из Стэнфордского университета и Университета Райса обнаружили проблемы в генеративных моделях искусственного интеллекта, таких как знаменитые ChatGPT или Midjourney. Модели, обучаемые на данных, сгенерированных ИИ, будь то тексты или изображения, имеют тенденцию «сходить с ума» после пяти циклов обучения. 

Это – перевод второго из пяти постов Цепочки «Риски Выученной Оптимизации», основанной на статье «Риски Выученной Оптимизации в Продвинутых Системах Машинного Обучения» за авторством Эвана Хубингера, Криса ван Мервика, Владимира Микулика, Йоара Скалсе и Скотта Гаррабранта. Посты цепочки соответствуют разделам статьи.

Все части:

Всегда выбирайте самый трудный путь — на нем вы не встретите конкурентов.

Шарль де Голль

И снова здравствуйте, уважаемые читатели Хабра. Мы продолжаем наше путешествие в мир алгоритмов поиска оптимального пути.

Нейросеть написала сочинение по тургеневской "Муму". Назвала собачку кобылой. Это была не единственная лажа от этого вашего ChatGPT. В сочинении были такие роскошества как:

00:07:25 Методы искусственного интеллекта

00:15:15 Что такое верификация программ. Верификация алгоритма вычисления суммы

00:49:06 Верификация алгоритма, который по целому числу вычисляет корень

01:11:58 Верификация алгоритма возведения первого числа в степень второго

Научные дискуссии: Мозг и искусственный интеллект.

1. Доклад Анохина К.В. и дискуссия: Искусственный интеллект и нейронаука. (AIRI, 2022)

2. Панельная дискуссия: Какой будет третья волна нейросетевой революции? (Нейроинформатика-2022)

3. Круглый стол: Научные проблемы искусственного интеллекта. (ITNT-2021)

Межфакультетский учебный курс МГУ: «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях 2023» ? Плейлист 12 лекций. Программа:

• Весенний семестр

1. Новая суперспособность науки. Искусственный интеллект и чем он отличается от машинного обучения.

2. Как учить машины. Алгоритмы и методы обучения.

1. Новая суперспособность науки

2. Как учить машины

3. Линейные модели

4. Свёрточные сети

5. Рекуррентные сети

6. Трансформеры

7. Трансформеры. GPT.

8. Генеративные модели

9. Обучение с подкреплением

10. Нейрорендеринг и физическое моделирование

(«Нейроинформатика-2022» МФТИ)

1. Классификация нейроморфных систем - Денис Ларионов

2. Аппаратная реализация нейроморфных свойств в системах ИИ - Дмитрий Иванов

3. Типовые структуры импульсных нейронных сетей и перспективы их аппаратной поддержки - Михаил Киселев

Практическая информация:

- О понимании человеческого поведения и наблюдении за ним

- Об использовании классического, оперантного и реляционного обусловливания

- Об изменении поведения клиента с помощью основных принципов поведенческой психологии

В этом видео рассказывается о теории автоматического управления как можно более простым и понятным (я надеюсь) языком

Есть две распространенных трактовки этого слова. Первая (традиционная, математическая) - это точка (например, функции) в которой что-то (например, значение этой функции) стремится к бесконечности.

Давайте представим, что мы решили автоматизировать процесс выбора верхней одежды в межсезонье — научить голосового ассистента на основании прогноза погоды подсказывать нам, в чём сегодня лучше выйти из дома.

Нейробиологи утверждают, что биологический принцип гомеостаза создаст разумных роботов, с чувствами и мыслями.

Многие попытки создать искусственный интеллект опираются на мощные системы математической логики. Они, как правило, дают результаты, которые имеют логический смысл для компьютерной программы—но результат не очень человеческий.