ReadМИ #1

Хорошие, плохие и злые новости ИИ

1️⃣ Плохая новость. Недавно опубликованные 2 книги о разных подходах к ИИ показывают отсутствие консенсуса, куда идти дальше. И это, похоже, становится главным вызовом нынешнего состояния ИИ.
Vox

2️⃣ Хорошая новость. Однако, все большее число спецов склоняются к тому, что ответом на главный вызов в ИИ является симбиотический подход на стыке ИИ и нейронаук. Конкретные варианты синергии этого стыка, предложенные в работах Джеффри Хинтона, Гари Маркуса, Демиса Хассабиса и Джеффа Хокинса кратко описаны в статье.
Psychology Today.

3️⃣ Плохая новость. А покамест риски вредоносного использования ИИ растут. Например, в медицине при диагностике, где точность модели — совсем не единственный показатель. Вот пример эксперимента, где врачи «вручную» проверили ИИ, имеющий точность диагностики 84%. Эксперимент показал, что без ИИ врачи были в состоянии показать точность диагностики более 95%.
Wired

4️⃣ Хорошая новость. Новый фронтир ИИ — персонализация обучения. Например, школы Абу-Даби используют для этого ИИ платформу от стартапа Alef Education. Она заточена на персонализацию математики, естествознания и английского, адаптируя учебный план для каждого отдельного ученика на основе анализа больших данных о том, как он учится, в чем силен и в чем слаб. В ОАЭ платформа внедрена в 60 школах, и началось внедрение в США.
CNN

5️⃣ Плохая новость. Из-за хайпа в ИИ все кругом врут — от стартапов до правительств, — навешивая на себя лейбл ИИ, притянутый за уши. На самом деле, ИИ там и не пахнет. Вот пример анализа, проведенного Лондонской венчурной фирмой MMC Ventures. Они изучили 2830 стартапов в странах ЕС и обнаружила, что 40% стартапов, классифицирующих себя, как ИИ компании, на самом деле, таковыми не являются, а лишь раздувают вокруг себя ИИ хайп.
The Verge

6️⃣ Злая новость. DARPA готовит ответный удар по китайскому ИИ. За 5 лет потратив $2 млрд., планируется разработать ассиметричный ответ, суть которого в том, что ИИ системы смогут обучаться на меньших объемах данных, научившись извлекать из них здравый смысл.
MIT Technology Review

Ну а злая эта новость потому, что:

- у Китайцев — много данных,

- США ищут в данных здравый смысл,

- а у нас «конвергентный подход» и «природоподобные технологии».

Как по этому поводу метко выразился М.Гельфанд:
«Ученые за сто лет советской власти научились мимикрировать под любую хрень, которая на них сверху валится».

Госновости

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь