2-6 октября проходит конференция «Нейроинформатика-2017». Впервые она состоялась по инициативе трех институтов: НИЯУ «МИФИ», научно-исследовательского института нейрокибернетики им. А.Б. Когана и Института Вычислительного Моделирования Сибирского отделения РАН. В этом году конференции исполняется 19 лет.
Корреспондент пообщался с Александром Горбанем, доктором физико-математических наук, специалистом в области нейронных сетей и одним из основных...
подробнее » Иллюстрация к статье:
В скором времени искусственный интеллект сможет узнавать лица людей даже тогда, когда они частично прикрыты, например, платком. Команда исследователей из Индии и Великобритании представила разработанный при помощи методов глубокого обучения алгоритм распознавания, который узнает человека по 14 точкам на его лице. Такой алгоритм может узнать замаскированного человека с точностью до 79 процентов. Препринт статьи опубликован на сайте arXiv.com...
подробнее » Иллюстрация к статье:
Искусственный интеллект, созданный в Школе информатики Карнеги-Меллон, победил в 20-дневном покерном турнире в Пенсильвании, обыграв четырех профессиональных игроков в покер.
Турнир проходил с 11 по 30 января в Rivers Casino в Питсбурге. Искусственный интеллект под названием Libratus играл против четырех профессиональных игроков в самую популярную на сегодняшний день разновидность покера — Техасский холдем. В итоге он победил, выиграв у людей фишек более чем на 1,7 миллиона долларов...
подробнее » Иллюстрация к статье:
Японские программисты создали систему искусственного интеллекта Oshi-el, которая умеет давать развернутые ответы на вопросы об отношениях. Их работа (pdf) будет представлена на конференции ICLR 2017.
Сегодня существует много систем, которые могут вести диалог с пользователями, — Siri, Watson, Amazon’s Echo и другие. Важным компонентом в них является вопросно-ответный модуль, так как люди часто обращаются к виртуальным помощникам, чтобы получить какую-либо информацию...
подробнее » Иллюстрация к статье:
Искусственный интеллект, созданный разработчиками из Google DeepMind, научился определять характеристики объектов в виртуальном мире — в частности, их вес и количество. Чтобы понять, чем отличаются одни предметы от других, компьютеру пришлось вступить в непосредственное взаимодействие с ними. Статья исследователей, рассказывающая о процессе обучения системы, выложена на сервере препринтов ArXiv...
подробнее » Иллюстрация к статье:
Аспирант-астрофизик из Австралийского национального университета (Australian National University, ANU) обратилась к помощи искусственного интеллекта, чтобы с его помощью заглянуть в самые потаенные глубины галактик.
Аспирант Элис Хамптон была вдохновлена идеей нейронных сетей при создании компьютерной программы, позволяющей выделять из набора галактик, включающего более тысячи объектов, предмет её исследования – самые бурные и активные галактики...
подробнее » Иллюстрация к статье:
Обсуждение