Олесь Петрів / Машинне навчання / Штучний інтелект і чи можна його створити насправді

Як працює машинне навчання? Що станеться з контентом у майбутньому? Чи можна створити Штучний інтелект?

Відео "Олесь Петрів / Машинне навчання / Штучний інтелект і чи можна його створити насправді"

В інтервью розглянуту наступні топіки:

• 0:53 Принципова відмінність систем штучного інтелекту від систем класичної алгоритмізації. Чим відрізняється структура взаємодії з програмістом
• 2:17 Чи є різниця між нейромережами і машинним навчанням? І наскільки близькі за властивостями штучні нейромережі до біологічних. Як відбувається їхнє навчання. І що дозволяють робити нейромережі вже сьогодні.
• 3:37 Як виглядає навчання системи з метою відрізняти зображення. І що робить нейромережа самостійно.
• 4:49 Що собою являє нейромережа зсередини. Що означає "ми підбираємо їх або ми
  коригуємо алгоритм? Яка суть людини тут, що ми змінюємо?
• 6:46 Що конкретно робить програміст, як нейромережу створюють: подавання даних, вибудовування архітектури, модулі, шари і розгалуження, послідовності матричних мультиплікацій і ітераційні зсуви, - як це поєднується в нейромережу.
• 8:31 Яку частину робіт нейромережа робить сама, і що обов'язково необхідно їй для стабільної результативності. Як візуально виглядає процес тренування нейромережі. Не припускатися помилок і що означає "перевчилася". Різниця між тестовою вибіркою і реальною.
• 10:22 Нейромережі часом "зазубрюють" матеріали замість очікуваного аналізу. Як це впливає на результат і методи відстеження.
• 11:39 У шанувальників класичної алгоритмізації є велике побоювання щодо відсутності аудіювання результату.
• 12:50 Зараз ведеться багато робіт з підбору методів інтерпретації через дерево бінарних рішень, це допомагає людям розуміти логіку машини. Які архітектури не піддаються таким перетворенням. Приклад розпізнавання "неіснуючого" вовка. Про аналог DeepFake, який може працювати прямо на вашому телефоні - заміна будь-яких облич у фото, гіфках і відео.
• 18:15 Процес заміни персонажів на відео, що таке поняття реалістичності в піксельному вигляді, як записати її формулу. Рішення: як отримати швидкий результат без індивідуального навчання нейромережі по кожному випадку - як зараз у DeepFake.
• 21:26 Дискримінатор і синтезатор: як вони працюють у парі над вдосконаленням результату, як банкір і фальшивомонетник. Приклад від NVIDIA - люди, яких не існує.
• 24:05 Чим відрізняється робота з відео, де є динаміка в часі, від роботи зі статичними фото. Як "навчити" систему малювати реалістично.
• 29:24 Проєкт для Netflix, як вдалося відтворити фільм Орсона Веллса за чернетками режисера, відзнятими 40 років тому. І чому це не змогли зробити Голлівудські кіностудії.
• 35:59 Якщо в майбутньому контент генеруватиметься нейромережею, і наше інформаційне оточення стане формуватися під нас, чи не призведе це до виродження творчості, культури. Білий шум. На чому будуть виховуватися діти.
• 39:49 Як вироджується контент у гонитві за відгуком на прикладі Фейсбуку, і які альтернативи
• 42:23 Авторське право на результати роботи, і що вважається плагіатом. Як збираються регулювати, враховуючи розвиток технологій. Про що говорили в Голлівуді на НРІ ретриті
• 45:27 Технологія, яка не передає відеопотік, а лише набір контрольних точок по обличчю, і відтворює на зворотному пристрої, і це кардинально зменшує трафік.
• 47:55 Які завдання виконує штучний інтелект, спираючись на Big Data у медичній сфері, і чому це досі не застосовується в практичній медицині.
• 56:20 Підключення систем до людського мозку напряму, Ілон Маск уже презентував проєкт Neuralink, як це вплине на життя в найближчому майбутньому.
• 57:37 Використання спільного мислення, досягнення і варіанти розвитку подій
• 1:00:32 Ми давно кіборги, багато що вже звично для нас технології просто змінюють інтерфейс спілкування з нашим мозком
• 1:02:16 Про експеримент із внутрішнім вухом і голосовими зв'язками - або як читати і передавати думки.
• 1:03:02 З чого почати розбиратися в темі штучного інтелекту.
• 1:03:36 Які процеси лежать в основі роботи людського мозку, і чим це принципово відрізняється від штучного інтелекту, як за 40 років алгоритми наблизилися до створення електронної особистості.
• 1:07:33 Data Science conference - про що говорять люди, які змінюватимуть наше майбутнє.