Как стать счастливее и уверенно идти к своим целям? Все ответы — в книге «Сам себе государство. Как совершить революцию в жизни». Купить ‎«Неопознанный Искусственный Интеллект (НИИ)» в Apple Podcasts

Выпусков: 9

НИИ — подкаст про искусственный интеллект от издания «Системный Блокъ».

К нам в гости приходят ученые, программисты, лингвисты, математики и другие люди, причастные к разработке искусственного интеллекта. С ними мы обсуждаем, что называют искусственным интеллектом сегодня, во что он превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему.

Ведущие: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Монтаж, звукорежиссура: Алена Завьялова, ВГ. Менеджмент: Анастасия Хорошева, Илья Булгаков. Художник: Евгения Родикова. Джингл: Алексей Яблоков

info@sysblok.ru

Неопознанный Искусственный Интеллект (НИИ‪)‬ Системный Блокъ

    • Технологии
    • 5.0 • Оценок: 37

НИИ — подкаст про искусственный интеллект от издания «Системный Блокъ».

К нам в гости приходят ученые, программисты, лингвисты, математики и другие люди, причастные к разработке искусственного интеллекта. С ними мы обсуждаем, что называют искусственным интеллектом сегодня, во что он превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему.

Ведущие: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Монтаж, звукорежиссура: Алена Завьялова, ВГ. Менеджмент: Анастасия Хорошева, Илья Булгаков. Художник: Евгения Родикова. Джингл: Алексей Яблоков

info@sysblok.ru

    Денис Кирьянов. Виден ли конец «нейронного блицкрига»: компьютерные лингвисты между вычислением и теорией

    Денис Кирьянов. Виден ли конец «нейронного блицкрига»: компьютерные лингвисты между вычислением и теорией

    Почему нейросети генерируют бред, когда от них ждут правды? Как преодолеть разрыв между компьютерной лингвистикой и теоретической? Что мы можем узнать с помощью нейросетей о внутреннем устройстве языке, и на каком слое BERT «лежит синтаксис»? Каким должно быть образование в области Natural Language Processing?

    Все это мы обсудили с новым гостем подкаста «Неопознанный искусственный интеллект» — руководителем направления в «SberDevices», одним из создателей  семейства голосовых помощников «Салют» Денисом Кирьяновым. Яркие моменты выпуска:


    01:33 — как делали голосовых помощников «Салют»

    03:25 — чем машина все еще хуже человека: проблема целеполагания

    06:53 — «писули» от «волшебной машины»: почему GPT-3 генерирует фейковые факты и выдуманные названия рок-групп

    10:50 — как сделать персональных помощников более человекоподобными: проактивные ИИ-зануды

    14:22 — как машине научиться делать то, чего она никогда не видела

    16:55 — конец нейронного блицкрига: «забрасывать железом» компьютерно-лингвистические задачи больше не модно

    17:59 — применение лингвистики в разработке голосовых помощников

    19:07 — вычислительная лингвистика versus лингвистическая теория

    24:30 — лингвисты между двумя стульями: преодолим ли разрыв между теоретиками и компьютерщиками

    28:24 — что могут дать компьютерные модели теоретическим лингвистам

    31:22 — когда нейросети начнут создавать новые теории

    39:31 — ИИ будущего и межкультурные различия

    40:54 — как должно быть устроено образование в области автоматической обработки языка

    43:42 — Data Science в курятнике и кибер-village


    Расшифровка подкаста

    Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин.

    Над выпуском работали: Наталья Перкова, Этери Джафарова, Михаил Калра, Алена Завьялова, ВГ, Анастасия Хорошева и Илья Булгаков.

    Подкаст издания Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на info@sysblok.ru.

    • 48 мин.
    Давид Дале. Почему искусственный интеллект врет и как его от этого отучить

    Давид Дале. Почему искусственный интеллект врет и как его от этого отучить

    От закаливания стальных труб на заводе — до разработки голосовых помощников.

    Таков путь в Data Science нового гостя подкаста «Неопознанный искусственный интеллект»  Давида Дале. Давид закончил экономфак, строил модели кредитного скоринга в Альфа-банке, делал проекты в Data Factory «Яндекса», а потом работал над «Алисой». Теперь Давид — фриланс-разработчик чатботов, преподаватель Y-DATA (филиал ШАД Яндекса в Тель-Авиве) и научный сотрудник «Сколтеха». Мы обсудили с Давидом:

    01:24 — Путь датасайнтиста из корпорации во фриланс

    06:34 — Как устроен мир разработки чат-ботов и персональных ассистентов

    09:06 — Что такое «навыки» чатботов и как их программируют?

    11:33 — Можно ли придумать для персональных ассистентов единый протокол

    16:39 — Почему всех впечатляет нейросеть GPT-3

    22:43 — Как работает GPT-3 и что позволяет ей порождать связный текст

    28:00 — Как тестировать интеллектуальность нейросетей

    32:54 — Где нужны гибридные подходы к построению интеллектуальных систем

    44:34 — Зачем делать студию разработки персональных ассистентов

    46:30 — Как устроено преподавание в Y-DATA

    Расшифровка подкаста

    Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин.

    Над выпуском работали: Алена Завьялова, ВГ, Валерия Зеленкова, Ася Ройтберг, Анастасия Хорошева, Эмма Барсегова и Илья Булгаков.

    Подкаст выпущен изданием Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на info@sysblok.ru.

    • 55 мин.
    Дмитрий Ветров. Что не так с современным машинным обучением?

    Дмитрий Ветров. Что не так с современным машинным обучением?

    Почему современное машинное обучение стоит «примерно на уровне естественных наук XVIII века»? Могут ли нейросети начать закреплять внутри себя выученные знания? Почему опасно игнорировать необъяснимые «странности» нейросетей? В новом выпуске подкаста «Неопознанный искусственный интеллект» мы поговорили с Дмитрием Ветровым — профессором-исследователем НИУ ВШЭ, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов. Вот что мы обсуждали:

    01:32 — Что такое байесовские методы и зачем они в машинном обучении

    07:45 — Машинное обучение как «недонаука»: современное состояние ИИ

    10:18 — Вредят ли корпорации поиску новых методов машинного обучения

    12:29 — GPT-3, мультидоменный ИИ, «сильный» ИИ

    18:29 — Когда можно доверить ИИ судьбоносные решения

    20:57 — Смена технологической парадигмы в разработке ИИ

    22:28 — Стоит ли помнить про онтологии и возможны ли гибриды нейросетей и символьного ИИ

    25:19 — Как открыть «черный ящик»: проблема интерпретируемости нейросетей

    28:06 — Пересадка из Яндекс.Такси в Яндекс.Толоку: разметка данных для машинного обучения

    31:08 — Должен ли ИИ быть похож на мозг, а его разработчики — следовать за открытиями нейрофизиологов?

    33:33 — Чем заменить тест Тьюринга.

    40:42 — Блиц: самые крутые книжки и самые эпичные провалы в области ИИ

    3 лучшие книги по теме ИИ от Дмитрия Ветрова:


    Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning
    Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
    David J. C. MacKay. Information Theory, Inference and Learning Algorithms

    Расшифровка выпуска

    Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Алена Завьялова, ВГ, Виктория Багдасарьянц, Анастасия Хорошева, Эмма Барсегова и Илья Булгаков.

    Информационный партнер выпуска — проект «Типичный Программист» от издания Tproger.

    Подкаст издания Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на info@sysblok.ru.

    • 43 мин.
    Николай Любимов. Взгляд на ИИ из Кремниевой долины

    Николай Любимов. Взгляд на ИИ из Кремниевой долины

    Гость нового выпуска «НИИ» Николай Любимов сменил работу в Яндексе на ИИ-стартап в Кремниевой долине.  Мы расспросили Николая, каким видится современное состояние области из Калифорнии, на чем надо обучать интеллектуальные системы и как обстоят дела с самопрограммирующимися нейросетями.

    В этом выпуске звук хуже, чем обычно. Но тема кажется нам достаточно важной, чтобы выпустить его. На будущих записях будем вдвойне следить за качеством, а пока приносим извинения.

    В этом выпуске:

    02:29 — почему диплернинг называется диплернингом

    03:44 — «узкое горлышко» разметки данных в современном ИИ

    05:14 — как размечать данные для машинного обучения по-умному

    06:55 — современный ИИ глазами стартапера из Кремниевой долины

    10:19 — догонит ли разработка ИИ — фантастику об ИИ

    14:06 — ИИ без «железного человека» и «звездных войн»: как ставить задачу четко

    22:32 — ИИ для беспилотников: на чем обучать?

    25:29 — должен ли сильный ИИ говорить по-человечески?

    35:08 — фантазируем о мире, в котором победил ИИ

    40:14 — умерла ли «старая школа» ИИ

    50:00 — можно ли прийти к ИИ через моделирование мозга: нейрофизиология и антропоморфность

    51:42 — самоорганизующийся ИИ и самопрограммирующиеся нейросети

    Расшифровка выпуска

    Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин.

    Над выпуском работали: Анастасия Хорошева, ВГ, Алена Завьялова, Ольга Лисицкая, Эмма Барсегова и Илья Булгаков

    Подкаст издания Системный Блокъ

    • 56 мин.
    Константин Воронцов. Как строить искусственный интеллект и не погубить человеческую цивилизацию

    Константин Воронцов. Как строить искусственный интеллект и не погубить человеческую цивилизацию

    Достигли ли нейросети потолка, или они еще принесут много новых прорывов? Нужен ли человечеству сильный ИИ, или это угроза цивилизации? Как сталкиваются интересы Data Science и службы безопасности? Можно ли сделать ученых из всех рядовых инженеров, работающих с данными? В новом выпуске подкаста НИИ — Константин Воронцов, профессор Физтеха и Вышки, доктор физ.-мат. наук, человек, который занимается анализом данных, машинным обучением и искусственным интеллектом с начала 90-х. Вот о чем мы поговорили:

    01:30 — В чем революция глубинного обучения

    08:28 — Водитель машины как гибридная система машинного обучения

    11:39 — Этап «братьев Райт» в глубинном обучении: смотрим, что взлетит

    19:24 — Кошмар службы инфобезопасности: обучение на реальных потоковых данных

    21:54 — Почему комар все еще умнее беспилотника

    26:14 — «Мы роем себе могилу»: чем опасна мечта о сильном ИИ

    36:03 — Можно ли сделать универсального помощника

    51:16 — Человек versus нейросеть: сколько примеров нужно для обучения нам самим

    54:36 — Когда мы уже начнем понимать, что происходит внутри нейросетей

    Расшифровка выпуска

    Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин.

    Над выпуском работали: Анастасия Хорошева, ВГ, Этери Джафарова и Илья Булгаков

    Подкаст издания Системный Блокъ

    • 1 ч. 3 мин.
    Виктор Кантор. Как обучать датасаентистов, играя в шляпу

    Виктор Кантор. Как обучать датасаентистов, играя в шляпу

    В Data Science работать непросто. Но еще сложнее — преподавать другим. Виктор Кантор делает и то, и другое. Днем он руководит Data Science в МТС, а ночью — обучает новых датасаентистов.

    Мы пригласили Виктора в подкаст «Неопознанный искусственный интеллект», чтобы поговорить о преподавании Data Science, развитии технологий машинного обучения и о будущем искусственного интеллекта. Вот что мы обсудили:

    02:37 – Как обучать крутых датасаентистов

    06:40 – Чем отличаются Data Mining, машинное обучение и Data Science

    08:31 – Возможен ли сильный искусственный интеллект

    16:35 – Что мешает преодолеть «узость» ИИ и так ли универсален человеческий мозг

    24:14 – Как научить робота ловить рыбу и будем ли мы программировать на естественном языке

    32:04 – Как стать крутым преподавателем Data Science и чем помогает игра в шляпу

    38:22 – Как запускать космические корабли в далеком будущем

    44:43 – Блиц: кто самый крутой русский датасаентист и о чем говорить с искусственным интеллектом

    Подкаст издания Системный Блокъ

    • 47 мин.

Отзывы покупателей

5.0 из 5
Оценок: 37

Оценок: 37

vikingkonung ,

отлично все сделано,

жалко только вчера об этом подкасте узнал, а так слушал бы с самого начала!

Iaful ,

Хороший подкаст

Продолжайте в том же духе

Pryaniker ,

Интересная концепция

Ждем первых выпусков!

Топ подкастов в категории «Технологии»