Каждую неделю Invector Labs издает информационный бюллетень, в котором освещаются самые последние разработки в области исследований и технологий искусственного интеллекта. Вы можете найти выпуск за эту неделю ниже. Вы можете подписаться на него ниже. Пожалуйста, наши ребята очень много работали над этим:
От редактора: интересное сообщение на крупнейшей вечеринке AI
Конференция NeurIPS многими считается главным академическим событием года в области искусственного интеллекта (ИИ). На прошлой неделе более 13000 исследователей искусственного интеллекта посетили Ванкувер, чтобы принять участие в последней версии NeurIPS. В то время как предыдущие выпуски NeurIPS были наполнены излишне оптимистичными картинами будущего, в этом году акцент сместился на устранение некоторых из наиболее важных ограничений систем искусственного интеллекта последнего поколения.
Чтобы использовать некоторые примеры, легенда глубокого обучения Йошуа Бенжио использовал свой основной доклад, чтобы выделить очень узкие механизмы обучения большинства моделей ИИ и сложность повторного использования знаний в системах ИИ. Точно так же Блейз Агера-и-Аркас из Google призвал исследователей искусственного интеллекта обратить внимание на «биологическую природу» интеллекта и включить эти механизмы в системы глубокого обучения. В целом NeurIPS отметила недавние достижения в исследованиях ИИ, но подчеркнула очень трезвый и прагматичный взгляд на ближайшее будущее ИИ.
А теперь давайте взглянем на основные события в области исследований и технологий ИИ на этой неделе:
AI Исследования
Нейросимболический ИИ
Исследователи Microsoft опубликовали документ, в котором предлагается метод использования символических представлений для понимания знаний о нейронных сетях.
› Подробнее читайте в этом сообщении в блоге Microsoft Research
Ключевые моменты NeurIPS
Некоторые замечательные доклады с конференции NeurIPS теперь доступны онлайн, в том числе Йошуа Бенжио, лауреат премии Тьюринга.
Масштабное глубокое обучение
Uber опубликовал сообщение в блоге, описывающее очень инновационную архитектуру для производства метода XGBoost, используемого для обучения моделей глубокого обучения в большом масштабе.
› Подробнее читайте в этом сообщении в блоге инженеров Uber
Крутые релизы AI Tech
Индикаторы честности
Индикаторы честности с открытым исходным кодом Google, набор инструментов, которые позволяют регулярно вычислять и визуализировать показатели справедливости.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от команды Google AI
Проблема обнаружения глубоких фейков
Facebook объявил о новом испытании Kaggle и новом наборе данных для продвижения исследований по обнаружению глубоких фейков.
› Подробнее читайте в этом сообщении в блоге от команды Facebook AI Research
Лучший набор данных для обнаружения объектов
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) выпустили ObjectNet, новый набор данных, который пытается преодолеть разрыв между системами ИИ и людьми, когда дело доходит до распознавания объектов.
› Подробнее читайте в этой статье из MIT News
ИИ в реальном мире
Google обсуждает тенденции развития искусственного интеллекта на 2020 год
Глава Google AI Джефф Дин дал очень проницательное интервью о некоторых интересных тенденциях в области искусственного интеллекта, которые, вероятно, получат распространение в следующем году.
› Прочтите все интервью на VentureBeat
Исследования и разработки в области искусственного интеллекта в 2019 году
Отчет AI Index - один из самых ожидаемых документов в области искусственного интеллекта. В этом году издание охватило множество вопросов, включая исследования и внедрение ИИ.
› Подробнее читайте в репортаже от The Verge
ИИ и поиски инопланетной жизни
НАСА использует глубокое обучение для интерпретации данных, которые будут собираться будущими телескопами, такими как космический телескоп Джеймса Уэбба или космическая миссия Transiting Exoplanet Survey Satellite.
