ФОРЕКС: Доллар/Рубль 71.456 ▲ +0.213 • Евро/Рубль 82.542 ▲ +0.127 • Нефть 83.13 ▲ +0.53 • Золото 1763.79 ▼ -4.07 • Биткоин 62069.65 ▲ +2585.98
Коронавирус 2019-nCoV данные на 18 октября: заражений 240711743 (+80904), выздоровевших 0, погибших 4899093 (+1296).
Курсы валют от ЦБ РФ на 16 октября 2021 года. Доллар США $ — 71.24 руб. ▼ -0.54. Евро € — 82.73 руб. ▼ -0.6.
К ЭТОМУ ЧАСУ
​​Технологический бум в октябре 2021

19-21 октября состоится ONERETAIL Conf.
На конференции ведущие менеджеры М.Видео-Эльдорадо расскажут о тенденциях на рынке технологий, а крупнейшие компании представят свои новейшие разработки.

Обновленный формат - визионерские дискуссии экспертов о новых бизнес-моделях и будущем ритейла дополнит виртуальный магазин с ритейл-инновациями и шоурил-видео для демонстрации технологий и технических новинок рынка электроники.

Все представленные модели гаджетов и техники, тестируемые на конференции во время эфира, будут доступны к покупке.

Программа и регистрация по ссылке: https://oneretail.ru/register. Участие бесплатное.

#реклама #текстприслан

Перенаправлено из → Малоизвестное интересное
​​The Great AI Reckoning.
Глубокое обучение построило дивный новый мир, но он трещит по швам.

Так называется новый спецотчет IEEE - крупнейшей в мире ассоциации технических специалистов (423 тыс. членов из 160 стран).
Название таит в себе важный смысл. Оно обыгрывает неоднозначность английского слова reckoning – расчет: в смысле вычисление и расплата.
• Вычислительные ресурсы, требуемые для развития ИИ на основе глубокого обучения, становятся неоправданно большими.
• Расплатой за выбор глубокого обучения в качестве магистрального пути развития ИИ становится нарастающее ощущение приближающегося тупика.


Спецотчет состоит из 8 глав, понятно написанных простым языком.
1) Бурное прошлое и неопределенное будущее ИИ. Есть ли выход из цикла взлетов и падений ИИ? (8 мин чтения)
2) Как работает глубокое обучение. Внутри нейронных сетей, на которых основан современный ИИ (3 мин чтения)
3) Говорят эксперты по ИИ: памятные цитаты из репортажей IEEE об ИИ (4 мин чтения)
4) Как DeepMind переизобретает робота. Покорив Го и фолдинг белков, компания переключилась на реально трудную задачу (14 мин чтения)
5) 7 причин, по которым ИИ терпят неудачи. Нейронные сети могут быть катастрофически хрупкими, забывчивыми и удивительно слабыми в математике (8 мин чтения)
6) Неудобная правда об ИИ. ИИ не превзойдет человеческий интеллект в обозримом будущем (3 мин чтения)
7) Уменьшение отдачи от глубокого обучения. Стоимость улучшений становится непосильной (10 мин чтения)
8) Как армия США превращает роботов в командных игроков. Инженеры борются с ограничениями возможностей глубокого обучения боевых ботов (11 мин чтения)

В качестве тизера взгляните на эту аналитику из спецотчета.
✔️ Экстраполируя достижения последних лет, можно предположить, что к 2025 году уровень ошибок в лучших системах глубокого обучения, предназначенных для распознавания объектов на основе набора данных ImageNet, должен быть снижен до 5% см. рис.
✔️ Но вычислительные ресурсы и энергия, необходимые для подготовки таких систем, будут огромными, что приведет к выбросу такого количества углекислого газа, какое Нью-Йорк производит за месяц см. рис.

От себя добавлю.
Главную заморочку в развитии ИИ можно проиллюстрировать приложенным рисунком из книги Брайана Смита «Reckoning and Judgment: The Promise of AI».
• В правой-нижней части рисунка сгруппированы люди, разбирающиеся в искусственном интеллекте, но ни черта не понимающие в человеческом разуме (Курцвейл и Бостром – типичные примеры).
• В левой-верхней части - люди, прекрасно разбирающиеся в человеческом разуме, но ни черта не понимающие в искусственном интеллекте (в качестве примера, Кант с Витгенштейном и слов то таких не знали).
• Между этими двумя полюсами в размытой темной дуге находятся многие тысячи идеологов и разработчиков в области ИИ.
• Это и есть главная проблема.
- Понять, как устроен и работает «интеллект», невозможно двигаясь на показанном графике лишь только направо или только наверх.
- Для реального прорыва нужны люди в правой-верхней части рисунка… И много таких людей.
#ИИ #AGI
P.S. Каналу «Малоизвестное интересное» 5 лет. Не думал, что так надолго задержусь в этом деле. Но пока в правой-верхней части рисунка людей непростительно мало, буду продолжать писать про это (ебж) 😊

Технологии, медиа и общество
В продолжение темы спорта и аналитики. Toronto Raptors стали первой командой НБА, использующей ИИ от IBM Watson для анализа игроков, в том числе на драфте*. Правда, подробностей там мало, потому что аналитики Raptors отказались от комментариев. Вообще Торонто…
⚽️ Интересный кейс разворачивается в Великобритании. Современный профессиональный спорт — это тоже индустрия данных. Аналитики топовых команд собирают данные о действиях игроков на площадке с помощью умных камер-трекеров. Основываясь на этих данных, команды анализируют производительность игроков, улучшают игровую стратегию и принимают решения о трансферах. Кроме этого, игровые данные продают — аналитическим компаниям, разработчикам игр, букмекерам. Целая индустрия питается данными, которые производят атлеты. Но у самих атлетов при этом никто не спрашивал разрешения на коммерческое использование созданных ими данных, в том числе биометрических. Для понимания объемов — на одного игрока низшей британской лиги в такой базе может храниться 7000 записей.

И вот в Великобритании группа из 850 профессиональных футболистов хочет судиться со спортивными дата-брокерами — атлеты требуют, чтобы им платили комиссию за коммерческое использование данных. Ссылаются на GDPR — мол, явного согласия на использование данных не давали, так что давайте деньги сюда. Соответствующие досудебные уведомления отправили в 17 крупнейших компаний, а всего в data misuse обвиняют 150 организаций. Очень интересно, что из этого получится.

Телеграм канал Технологии, медиа и общество @brodetsky

Технологии, медиа и общество

46.1K members
525 photos
175 videos
10 files
2.5K links
Привет, я Андрей Бродецкий, журналист. Пишу о технологиях и о том, как они меняют мир.

Связь: @politehnik
Блог: @brodetsky_2
Реклама: http://bit.ly/ad-faq
(рассмотрите также канал @denissexy)

По всем вопросам: [email protected]

Читайте также: