AI

После проигрыша в третьей партии подряд один из лучших игроков мира заявил, что «сегодняшнее поражение — это проигрыш Ли Седоля, а не человечества».

Один из ведущих разработчиков и производителей интеллектуальных систем видеонаблюдения и аудиорегистрации компания «Вокорд» успешно развивает бизнес.

Программе нужно выиграть всего еще раз, чтобы стать победителем турнира. Ли Седоль пообещал сделать все возможное в третьей игре, особенно сосредоточившись на начальной части партии.

Матч, проходящий в Сеуле, называют историческим противостоянием человека и машины, ставя его в один ряд с такими событиями, как победа компьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым в 1997-м и победа системы Watson в телевикторине Jeopardy над людьми в 2011-м.

На втором месте (23%) из возможных проблем в будущей карьере оказалась возможность устаревания платформы, на которой они сейчас работают, а на третьем (14%) — то, что эта платформа так и не завоюет популярность.

Почти 20% мирового объема закупок когнитивных систем придется на долю банковской отрасли. В банках они применяются для выявления мошенничества, автоматизации анализа и ликвидации угроз, а также выработки рекомендаций.

В этой древнейшей китайской игре больше возможных позиций фишек на доске, чем атомов во всей Вселенной. По мнению некоторых, на кону в предстоящем состязании — последний оплот превосходства человеческого разума над машиной.

В современном мире выживает не сильнейший, но быстрейший — интенсивные изменения окружающего мира могут угрожать любому бизнесу.

В середине февраля произошло первое ДТП, виновником которого стал беспилотный автомобиль Google, ехавший в полностью автономном режиме.

В рамках конкурса участники могут попробовать свои силы в предсказании возможных социальных связей. 

Чип, имеющий 168 ядер, позволит создавать еще более интеллектуальных роботов и мобильные устройства.

Теоретические основы машинного обучения появились практически одновременно с первыми компьютерами, однако при его практическом применении всегда приходится учитывать специфику конкретных систем. Работа с Большими Данными средствами Hadoop требует инструментов адаптации алгоритмов машинного обучения к этой платформе, например с помощью механизмов из стека IBM BigInsights.

Как показали испытания системы при компьютерном моделировании поисково-спасательных работ, она автоматически отбрасывает до 60% сведений, транслируемых роботом. Алгоритм также может повысить эффективность обмена информацией между самими роботами, уверены в МТИ.

Технологии обработки естественного языка сегодня шагнули далеко вперед, и немалая заслуга в этом принадлежит машинному обучению, применяемому, в частности, для понимания текстов.

Рост объемов данных требует от СУБД увеличения производительности выполнения запросов. Оптимизация плана выполнения запроса с использованием средств машинного обучения позволяет в разы уменьшить время его обработки.

Пока сервис Findface.ru, предназначенный для поиска людей в социальных сетях на основе фотографии, находится на стадии тестирования и доступен для пользователей «ВКонтакте».

Исследователи, поддерживаемые DARPA, разрабатывают методы анализа, основанные на построении схематического описания сюжета литературных произведений с помощью краудсорсинга.

Алгоритм дает математические гарантии того, что риск провала генерируемых им планов будет ниже порога, заданного пользователем.

Сегодня с машинным обучением связывают много надежд, однако успешность его применения определяется не только выбором адекватного задаче алгоритма, но и правильными шагами на этапах планирования, разработки и внедрения модели.

Новый сервис, использующий комплекс речевых технологий Yandex SpeechKit, призван помочь клиентам «МегаФона» быстро получить ответ на интересующий вопрос, не используя кнопочное меню телефона.