10 тревожных прогнозов для глубокого обучения в 2018 году
Невероятные прорывы, которые мы наблюдали в 2017 году в области глубокого обучения, будут очень мощно перенесены в 2018 году. Большая часть исследовательской работы будет перенесена в повседневные программные приложения.
Десять прогнозов AI Silicon в 2018 году
2017 был захватывающим годом для поклонников и приверженцев искусственного интеллекта. Вступая в 2018 год, я хотел посмотреть, что нас ждет впереди. Одно можно сказать наверняка: мы только начали этот путь, и в будущем году нас ждут большие успехи и грандиозные неудачи. Прежде чем окунуться в опасные воды прогнозов, было бы полезно подготовить почву для некоторых основных моментов ИИ в 2017 году. В прошлом году произошло много событий, поэтому я постараюсь сохранить это вкратце!
Обзор за 2017 год: 10 ошибок искусственного интеллекта
«В Synced мы, естественно, поклонники машинного интеллекта, но мы также понимаем, что некоторые новые методы затрудняют выполнение своих задач эффективно, часто ошибаются так, как люди».
Основные моменты NIPS 2017 и его значение для вашего образования в области искусственного интеллекта
Этот пост предназначен для инженеров, ученых в области искусственного интеллекта и технических специалистов и призван дать обзор наблюдаемых тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения на NIPS 2017.
Мои датированные прогнозы
Со всеми новыми технологиями есть прогнозы того, насколько хорошо это будет для человечества или насколько плохо. Я заметил, что часто люди недооценивают, сколько времени потребуется для внедрения новых технологий после демонстрации концепции. Я назвал это седьмым из семи смертных грехов предсказания будущего ИИ.
Глубокое обучение обостряет взгляды на клетки и гены
Нейронные сети упрощают обработку биологических изображений
Справедливо и сбалансировано? Мысли о смещении в вероятностном моделировании
В последние месяцы и годы сообщество машинного обучения провело заметный анализ души по вопросу алгоритмической предвзятости: работают ли наши алгоритмы в корне несправедливо по отношению к определенным группам в обществе?
Искусственный интеллект в открытии лекарств преувеличен: примеры из AstraZeneca, Гарварда, Стэнфорда и Insilico Medicine
Инвестиции в искусственный интеллект для открытия новых лекарств растут. Большие фармацевтические компании вкладывают большие деньги. Санофи подписала со стартапом Exscientia сделку на 300 миллионов долларов, а GSK - на 42 миллиона долларов. Венчурная компания из Кремниевой долины Andreessen Horowitz запустила новый инвестиционный фонд биоинвестиций на 450 миллионов долларов, основной задачей которого является применение ИИ в открытии лекарств. В этом безумном увлечении многие фармацевтические / биотехнологические компании и инвесторы задаются вопросом, следует ли им присоединиться к победе в 2018 году или подождать и посмотреть.
Создавать системы искусственного интеллекта, которые работают, по-прежнему сложно
Даже при поддержке таких платформ искусственного интеллекта, как TensorFlow или OpenAI, искусственный интеллект по-прежнему требует глубоких знаний и понимания по сравнению с обычным веб-разработчиком. Если вы построили рабочий прототип, вы, вероятно, самый умный парень в комнате. Поздравляем, вы являетесь членом очень эксклюзивного клуба.
Роботы идут, и Швеция в порядке
В мире, полном беспокойства по поводу возможного уничтожения рабочих мест в связи с ростом автоматизации, Швеция имеет все возможности для внедрения технологий при одновременном ограничении человеческих затрат.
Список чипов / IP для глубокого обучения (продолжайте обновлять)
Машинное обучение, особенно технология глубокого обучения, является движущей силой эволюции искусственного интеллекта (ИИ). Вначале глубокое обучение было преимущественно программной игрой. Начиная с 2016 года, потребность в более эффективном аппаратном ускорении AI / ML / DL была признана в академических кругах и промышленности. В этом году мы видели, как все больше и больше игроков, в том числе ведущие полупроводниковые компании мира, а также ряд стартапов, даже технологические гиганты Google, вступили в гонку. Думаю, было бы очень интересно посмотреть на них вместе. Итак, я создаю этот список AI / ML / DL IC и IP на Github и продолжаю обновлять. Если у вас есть предложения или новая информация, дайте мне знать.
