Каждую неделю моя команда в Invector Labs публикует информационный бюллетень, чтобы отслеживать 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: дилемма анти-новатора
Инновации в приложениях машинного и глубокого обучения исходят от стартапов или крупных корпоративных лабораторий?
В своей знаменитой книге «Дилемма новатора» Клейтон Кристенсен изложил ряд принципов, которые описывают, как стартапы могут подорвать традиционных игроков, стимулируя инновации в новых технологиях. Дилемма новатора является вездесущей динамикой на технологических рынках: стартапы стимулируют инновации, в то время как крупные корпорации, как правило, опаздывают в игру. Эта динамика, похоже, полностью изменилась на рынке искусственного интеллекта (ИИ), где крупные технологические компании постоянно опережают инновационные стартапы в космосе.
Если мы посмотрим на спектр инноваций в технологиях искусственного интеллекта за последние несколько лет, мы можем четко определить, что компании Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Uber и многие другие интернет-гиганты несут ответственность за продвижение как исследовательской, так и технологической повестки дня в рынок. В отличие от других технологических тенденций, ИИ кажется «проблемой больших мальчиков». Приложениям ИИ требуются большие наборы данных, человеческие и вычислительные ресурсы, что кажется привилегией крупных корпораций. Эта динамика несет в себе традиционную задачу «богатые становятся богатыми», которую необходимо решить, чтобы создать более сбалансированный и справедливый ИИ.
А теперь давайте взглянем на основные события в области исследований и технологий ИИ на этой неделе:
Исследовательская работа
Исследователи из лаборатории Facebook AI Research (FAIR) опубликовали документ, в котором подробно описывается новый метод сертификации безопасности нейронной сети.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от команды FAIR
Исследователи Google AI предложили метод уменьшения количества помеченных данных, используемых для обучения состязательных моделей.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от Google Research
Исследователи Microsoft предложили методику для новых моделей встраивания, которую можно применить ко многим задачам обработки естественного языка.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от IBM Research
Релизы Cool Tech
Uber, как его фреймворк Piper можно использовать для автоматизации рабочих процессов машинного обучения.
› Подробнее читайте в этом сообщении в блоге инженеров Uber
Компания Skymind, инкубирующая Y-комбинатор, привлекла 11,5 миллионов долларов, чтобы сделать глубокое обучение более доступным для предприятий.
› Подробнее читайте в этом репортаже от TechCrunch
В этой новой презентации Джереми Германн обсуждает Michelangelo, основную платформу, на которой работает машинное обучение в Uber.
› Смотрите презентацию на InfoQ
ИИ в реальном мире
Microsoft сотрудничает со Стэнфордским университетом в новом Институте искусственного интеллекта, ориентированного на человека.
› Подробнее читайте в этом сообщении в блоге Microsoft Research
Белый дом запустил новый сайт, посвященный искусственному интеллекту
› Подробнее читайте в этом репортаже от VentureBeat
Массачусетский технологический институт представил новые модели машинного обучения, которые изучают роль отдельных аминокислот в улучшении дизайна белков.
