Data&AI

Человечество еще не понимает природы сознания, и, может быть, «настоящий» искусственный интеллект следует искать в квантовых вычислениях. Возможно, верна гипотеза о том, что мозг хранит не саму информацию, а лишь адреса к ней. А это означает поворот от главенствующей сегодня парадигмы разработки нынешних «умных» систем. Скорее всего, «искусственный интеллект» — это не более чем очередная точка роста.

Могут ли машины стать умнее людей? Споры на эту тему продолжаются уже более полувека, порождая сомнения в принципиальной возможности этого.

Популярность «самодельных» домашних систем безопасности привела к появлению на рынке большого количества камер, сильно отличающихся по характеристикам, и не следующих единым стандартам.

Самым известным «продвинутым» термином среди отечественных кандидатов и докторов наук оказался «анализ больших данных».

В ходе уроков школьники узнают историю искусственного интеллекта, основные тенденции и перспективы развития искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных, научатся выполнять задачи начального уровня сложности.

В послании Федеральному собранию РФ глава государства также призвал создать законодательную базу для развития передовых технологий.

Ретейлер начинает использовать большие данные для улучшения продаж и рентабельности бизнеса.

Новые разработки в области искусственного интеллекта, автоматизации, информационных технологий, трехмерной печати и других областей радикально меняют характер труда.

Проблема персонализации сегодня в центре внимания — появляются сотни технологических решений и сервисов, а соответствующие продукты уже сформировали свой отдельный рынок. Для директора по аналитике или директора по данным ключом к реализации возможностей персонализации, открывающихся благодаря доступности колоссальных объемов данных о клиентах, стало внедрение масштабируемых средств аналитики. Однако, несмотря на огромные инвестиции и широкий круг доступных технологий, предприятия по-прежнему испытывают сложности с персонализацией взаимодействия с клиентами и сотрудниками.

Банк приступил к роботизации контактного центра для корпоративных клиентов.

Более 40% проектов в области анализа данных к 2020 году будет связано с различными аспектами взаимодействия с клиентами, утверждают аналитики.

2017 год оказался весьма богат на слияния и приобретения в ИТ-отрасли. Целый ряд сделок на миллиарды долларов уже завершены или находятся в процессе реализации. Они затрагивают сферы облачных сервисов, хранения, микропроцессоров и транспорта. Представляем несколько крупных сделок, которые могут иметь важные последствия для ИТ-директоров.

В компании рассказали, что важно, чтобы такой транспорт научился передвигаться в разных метеоусловиях, в том числе зимой.

В 2015 году на «КАМАЗе» был создан прототип первого в России беспилотного автомобиля на базе серийного грузовика «КамАЗ-5350».

Чтобы обеспечить хорошую доходность высокорискованного фармацевтического бизнеса, необходимо привлекать для анализа множество данных из разных источников и оценивать их минимум в двух ракурсах: медицинской науки и экономической эффективности.

Нейронная сеть обучалась на базе из более чем 100 тыс. вопросов, которые задавали пользователи юридического онлайн-сервиса.

Партнеры заверили, что предложенный набор автоматических исследований — только начало работ по созданию системы поддержки принятия врачебных решений, опирающейся на методы искусственного интеллекта.

Среди проектов, связанных с искусственным интеллектом, наряду с TensorFlow, набирают популярность библиотека интерфейсов для нейронных сетей Keras и DeepSearch с системой распознавания речи.

По релевантному медицинскому изображению нейросеть способна определить вид патологии в режиме онлайн с точностью от 75 до 95%, утверждают разработчики.

Достаточно задать нужные свойства в числовой форме, и программа, которую разработали в Лаборатории искусственного интеллекта МТИ, сконструирует необходимую микроструктуру.