Машинное обучение и нейронные сети - страница 7

[MetaQuotes]

Объяснение глубокого обучения (и почему глубокое обучение так популярно)

Deep Learning Explained (& Why Deep Learning Is So Popular)

В видео объясняется, что популярность глубокого обучения связана с тем, что оно может изучать функции непосредственно из данных и использует нейронные сети для изучения базовых функций в наборе данных. Рост глубокого обучения можно объяснить большими данными, повышенной вычислительной мощностью и оптимизированными программными интерфейсами.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняется, что глубокое обучение — это область искусственного интеллекта, которая стала популярной благодаря успеху коннекционистского племени машинного обучения. Системы глубокого обучения могут изучать функции непосредственно из данных и использовать нейронные сети для изучения базовых функций в наборе данных. Ключевым элементом глубокого обучения является то, что уровни функций изучаются из данных с использованием процедуры обучения общего назначения, а не вручную. Видео также предлагает пример нейронной сети, обнаруживающей лицо на входном изображении, начиная с признаков низкого уровня, различая признаки среднего уровня и, наконец, обнаруживая признаки высокого уровня для идентификации различных структур лица. В конечном итоге в видео отмечается, что настоящее рождение глубокого обучения произошло в 2012 году во время конкурса ImageNet, где алгоритм-победитель имел коэффициент ошибок 16%, что почти на 10% лучше, чем у его ближайшего конкурента.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается, как рост глубокого обучения можно объяснить такими факторами, как распространение больших данных, увеличение вычислительной мощности, оптимизированные программные интерфейсы, такие как TensorFlow, и способность глубокого обучения обрабатывать неструктурированные данные. Видео также затрагивает историческое развитие нейронных сетей, от однослойных персептронных сетей 60-х до современных глубоких сетей с десятками и сотнями слоев. Кроме того, видео рекомендует Brilliant.org как отличный учебный ресурс для тех, кто хочет глубже погрузиться в область глубокого обучения.
  

[MetaQuotes]

От мозга к ИИ (что такое нейронные сети)

From The Brain To AI (What Are Neural Networks)

В видео обсуждаются компоненты искусственного нейрона, который является основным элементом искусственной нейронной сети, и то, как он основан на структуре биологического нейрона.

Это также объясняет, как нейронные сети получают представление из больших объемов данных в послойном процессе, который может применяться к любому типу входных данных. В видео рекомендуется посетить сайт блестящий.org, чтобы узнать больше об основных строительных блоках алгоритмов глубокого обучения.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняет основы искусственного нейрона, основного компонента искусственной нейронной сети. Структура искусственного нейрона аналогична биологическому нейрону с тремя основными компонентами: сома или ядро, дендриты или ответвления, которые соединяются с другими нейронами, и аксон или длинный хвост, который передает информацию в клетку и из нее. тело. Видео показывает, как базовая структура архитектуры нейронной сети глубокого обучения была получена из первого рисунка нейрона Сантьяго Рамона-и-Кахаля, где дендриты представлены как входы, сома как центр обработки и аксон как выход. Кроме того, были смоделированы связи или синапсы между нейронами, а сила связи была связана с толщиной линии.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается, как нейронные сети работают при получении представления из больших объемов данных. Далее объясняется, как это происходит в послойном процессе, который может преобразовываться в любой тип входных данных, от значений пикселей распознавания изображения до звуковых частот речи для распознавания речи или истории болезни пациента для прогнозирования вероятность рака. В видео также упоминается, что, чтобы узнать больше об этой области, следует подумать о посещении блестящего.org, платформы для поддержания остроты и творческого мышления, а также понимания основных строительных блоков алгоритмов глубокого обучения.

[MetaQuotes]

Как сделать нейронную сеть | Объяснение нейронных сетей

How To Make A Neural Network | Neural Networks Explained

Видео объясняет, как нейронные сети формируют возможности распознавания образов, обсуждая задействованную структуру и математику. Он использует изображение в качестве примера и обсуждает входной слой, узлы выходного слоя и вводит идею скрытых слоев.

Затем видео углубляется в функции активации и то, как они преобразуют входные сигналы в выходные сигналы. Обсуждаются функция гиперболического тангенса и выпрямленный линейный единичный слой, и выясняется, что построенная нейронная сеть требует значительной человеческой инженерии для обеспечения недвусмысленных значений. Видео рекомендует Brilliant.org узнать больше.

• 00:00:00 В этом разделе видео продолжается с того места, где остановилось последнее, путем дальнейшего обсуждения структуры и математики нейронных сетей, чтобы увидеть, как они формируют возможности распознавания образов. Чтобы лучше понять эту сложную тему, в качестве наглядного примера будет использовано изображение. Входной слой определяется как пиксели, составляющие изображение, а узлы выходного слоя устанавливаются произвольно для четырех различных типов структур. Затем видео знакомит с идеей скрытых слоев, к которым могут применяться функции активации для переназначения входного значения и добавления границ к необработанному значению узла. Веса также включены, чтобы показать, как ввод в наш узел скрытого слоя зависит от случайных входных изображений.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается, как работают функции активации для преобразования входных сигналов в выходной сигнал, который может быть понят следующими слоями нейронной сети. В качестве примера используется функция гиперболического тангенса, которая сопоставляет все значения на оси X со значением Y между минус единицей и единицей. Добавляя больше узлов, рецептивные поля усложняются, и, например, в третьем скрытом слое сеть начинает распознавать узоры, подобные перевернутому кресту. Наконец, вводится выпрямленный линейный единичный слой, который исправляет отрицательные значения и сохраняет положительные, что приводит к завершенной нейронной сети, готовой к тестированию.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе нейронная сеть, построенная в предыдущем разделе, подробно анализируется, чтобы понять, как она идентифицирует закономерности во входном изображении. Выявлено, что построенная сеть не идеальна и требует значительных человеческих усилий для обеспечения однозначности значений. Следующее видео из этой серии будет посвящено градиентному спуску и обратному распространению, методам, которые превращают обучение в глубокое обучение, и тому, как они позволяют сети строить свое собственное представление.

[MetaQuotes]

Как обучаются компьютеры | Объяснение нейронных сетей (градиентный спуск и обратное распространение ошибки)

How Computers Learn | Neural Networks Explained (Gradient Descent & Backpropagation)

В этом видео объясняется, как нейронные сети учатся, изменяя веса в скрытых слоях, чтобы сеть могла их определить. Вводится понятие функции стоимости, чтобы свести к минимуму частоту ошибок нейронной сети, а обратное распространение объясняется как важный процесс настройки параметров сети.

Три основных компонента машинного обучения, включая представление, оценку и оптимизацию, охватываются племенем коннекционизма. В видео также отмечается, что сеть не всегда идеально укладывается в слои абстракции. Цель глубокого обучения состоит в том, чтобы сеть обучалась и настраивала веса самостоятельно.

• 00:00:00 В этом разделе основное внимание уделяется тому, как на самом деле обучаются нейронные сети. Первый шаг — настроить сеть, изменив веса в скрытых слоях, которые мы ранее установили вручную, чтобы позволить самой сети определить их. Имея 181 потенциальный вес, визуализировать влияние каждого из них на выходное пространство решений становится сложной задачей. Чтобы упростить ситуацию, используется простое число с 12 весами, а уравнения выходного узла строятся с границами решений, где P больше, чем Q, для красного цвета и меньше, чем Q для синего. Изменение взвешенных значений в сети изменяет наклон границы решения. Замечено, что все изменения, возникающие в результате настройки веса, приводят к линейным выходным данным с прямыми линиями до тех пор, пока не будет применена функция активации, такая как сигмовидная функция, для добавления нелинейности. Для достижения глубокого обучения цель состоит в том, чтобы процесс обучения и настройка веса выполнялись самой сетью.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняет концепцию функции стоимости и то, как она помогает минимизировать частоту ошибок нейронной сети. Видео также объясняет процесс обратного распространения, который необходим для настройки значений параметров нейронной сети. Градиентный спуск — это метод определения направления движения, а обратное распространение фактически настраивает параметры на это значение, позволяя сети давать желаемые результаты. Цель состоит в том, чтобы получить взвешенные значения, близкие к истине, чтобы минимизировать значение функции стоимости. Процесс повторяется при обучении сети до тех пор, пока веса не окажутся в точке, где они дают результаты, которые мы ожидаем увидеть.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе мы узнаем о трех основных компонентах машинного обучения в племени коннекционистов, которые включают представление, оценку и оптимизацию. Представление достигается с помощью функции нейронной сети, которая определяет пространство представления, а оценка выполняется путем вычисления квадрата ошибки узлов на выходе, который используется для получения функции стоимости или полезности. Наконец, оптимизация достигается путем поиска в пространстве модулей представления, и это достигается с помощью градиентного спуска и обратного распространения ошибки. Хотя мы сделали много обобщений о том, как должны работать искусственные нейронные сети, мы еще многое не рассмотрели. Одна из таких вещей заключается в том, что сеть не всегда выстраивается в идеальных слоях абстракции.

[MetaQuotes]

Как работают нейронные сети | Объяснение нейронных сетей

How Neural Networks Work | Neural Networks Explained

Видео объясняет параметр смещения в нейронных сетях, который запускает узлы для активации при достижении определенного порога, а также разницу между параметрами и гиперпараметрами, при этом гиперпараметры требуют точной настройки с помощью методов оптимизации.

Также обсуждается скорость обучения, и подчеркиваются проблемы поиска оптимальной скорости, избегая переобучения или недообучения. Разработка признаков — это еще одна область нейронных сетей, где аналитики должны определять входные признаки, точно описывающие проблему. В видео отмечается, что, хотя теоретические искусственные нейронные сети включают в себя идеальные уровни абстракции, в действительности они гораздо более случайны из-за типа используемой сети, который выбирается путем выбора наиболее важных гиперпараметров.

• 00:00:00 В этом разделе видео обсуждаются некоторые концепции, которые не были освещены в прошлых видеороликах о глубоком обучении. Объясняется параметр смещения в нейронных сетях, который является еще одним параметром, который необходимо настроить, чтобы изучить представление. Назначение параметра смещения состоит в том, чтобы запустить узлы для сильной активации при достижении определенного порога. В видео объясняется, что смещение представляет собой точку пересечения Y с линейным уравнением, где вес представляет собой наклон. Также обсуждается концепция параметров по сравнению с гиперпараметрами, где гиперпараметры — это конфигурации, которые являются внешними по отношению к модели и значение которых не может быть оценено на основе данных. В обсуждении подчеркивается, что настройка и оптимизация гиперпараметров — это целая область глубокого обучения, и для поиска наилучших значений различных параметров необходимы разные методы. Также объясняется скорость обучения, которая является гиперпараметром, и значение скорости обучения имеет огромное значение для представления, которое будет строить нейронная сеть.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняет проблемы поиска идеальной скорости обучения и разработки функций в нейронных сетях. Чтобы найти оптимальную скорость обучения, требуется много работы, чтобы убедиться, что нейронная сеть работает правильно. Несоответствующая скорость обучения может привести к переоснащению или недообучению, что может привести к увеличению вычислительной мощности и затрат времени. С другой стороны, проектирование признаков — это область, в которой аналитик должен определить входные признаки, точно описывающие проблему, которую он или она пытается решить. Важно зафиксировать функции, которые усиливают сигнал и удаляют шум, поскольку недообучение может произойти, когда признаков мало, а переоснащение — когда модель слишком специализирована и неустойчива, чтобы реагировать на новые данные.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео объясняется, что, хотя теоретическая концепция искусственных нейронных сетей включает в себя идеальные слои абстракции, в действительности она гораздо более случайна. Тип сети, используемой для решения конкретной задачи, который выбирается путем выбора наиболее важных гиперпараметров, является основной причиной этого. Нейронная сеть с прямой связью обычно выбирается для изучения глубокого обучения, потому что ее легко понять. Однако с тех пор появилось много типов нейронных сетей, которые гораздо лучше подходят для решения различных задач, включая сверточные сети и рекуррентные сети. Видео завершается призывом к людям сохранять остроту ума и думать о творческих решениях междисциплинарных проблем.

[MetaQuotes]

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Convolutional Neural Networks Explained (CNN Visualized)

Видео объясняет сверточные нейронные сети (CNN) и их структуру для распознавания изображений на примере распознавания чисел.

Первый скрытый слой, сверточный слой, применяет ядра или детекторы признаков для преобразования входных пикселей и выделения признаков, таких как края, углы и формы, что приводит к множеству карт признаков, которые подвергаются функции нелинейности.

Вновь созданные карты объектов используются в качестве входных данных для следующего скрытого слоя, объединяющего слоя, который уменьшает размеры карт объектов и помогает создавать дальнейшие абстракции по отношению к выходным данным, сохраняя важную информацию. Слой пула уменьшает переобучение и ускоряет расчеты за счет понижения дискретизации карт объектов. Вторым компонентом CNN является классификатор, состоящий из полностью связанных слоев, которые используют высокоуровневые функции, абстрагированные от входных данных, для правильной классификации изображений.

• 00:00:00 В этом разделе видео представляет сверточные нейронные сети (CNN) и их структуру для распознавания изображений на примере распознавания чисел. В видео объясняется, что изображения в цифровых устройствах хранятся в виде матриц значений пикселей, и каждая матрица является каналом или компонентом изображения. Первый скрытый слой, сверточный слой, применяет ядра или детекторы функций для преобразования входных пикселей и выделения функций, таких как края, углы и формы, что приводит к множеству карт функций, которые подвергаются функции нелинейности для адаптации к реальному миру. данные. Вновь созданные карты объектов используются в качестве входных данных для следующего скрытого слоя, объединяющего слоя, который уменьшает размеры карт объектов и помогает создавать дальнейшие абстракции по отношению к выходным данным, сохраняя важную информацию.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео рассказывается об особенностях и функциях слоя объединения в сверточных нейронных сетях (CNN). Объединение — это процесс, который уменьшает переобучение и ускоряет вычисления за счет уменьшения выборки карт признаков. При максимальном объединении ядро скользит по входным картам объектов, и наибольшее значение пикселя в этой области сохраняется в новой выходной карте. Полученные карты объектов обычно сохраняют важную информацию из сверточного слоя, но при этом обеспечивают более низкое пространственное разрешение. В этом разделе также рассматривается второй компонент CNN: классификатор, который состоит из полностью связанных слоев, использующих высокоуровневые функции, абстрагированные от входных данных, для правильной классификации изображений.
  

[MetaQuotes]

Почему сверточные нейронные сети так хорошо работают?

Why do Convolutional Neural Networks work so well?

Успех сверточных нейронных сетей (CNN) заключается в использовании низкоразмерных входных данных, что делает их легко обучаемыми всего на десятках тысяч помеченных примеров.

Успех также достигается за счет использования сверточных слоев, которые выводят лишь небольшое количество полезной информации из-за сжимаемости участков пикселей, существующих в реальном мире, но не обязательно в искусственно перестроенных изображениях. Хотя CNN используются для выполнения различных задач обработки изображений, их успех нельзя полностью объяснить их способностью к обучению, поскольку и люди, и нейронные сети не могут учиться на многомерных данных. Вместо этого перед обучением должны существовать жестко закодированные пространственные структуры в их архитектуре, чтобы «видеть» мир.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняется, как модели машинного обучения работают с подбором кривой, который включает в себя поиск функции, которая проходит как можно ближе к набору точек. Однако для описания изображения потребуется многомерная точка, где каждая координата представляет определенную интенсивность пикселя. Это представляет проблему, потому что входное пространство всех изображений 32x32 составляет 3072 измерения, и чтобы плотно заполнить это пространство, нужно было бы пометить примерно 9^3072 изображения, число, значительно превышающее количество частиц во Вселенной. В видео также отмечается, что классификация изображений по двум категориям, как в предыдущем примере, все равно не потребовала бы плотного заполнения пространства.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняет, как многомерные входные данные, такие как изображения, представляют собой проблему при обучении нейронных сетей. Решение заключается в использовании низкоразмерных входных данных, таких как фрагмент изображения размером 3x3 пикселя, и предоставлении нейронной сети возможности учиться на нескольких фрагментах, чтобы она могла рассматривать более крупные области исходного ввода. Через последовательные слои нейронная сеть может в конечном итоге просмотреть все изображение и сделать точные прогнозы. Этот подход называется сверточной нейронной сетью и может обеспечить точность теста 95,3% в наборе данных CIFAR10.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе объясняется, почему сверточная нейронная сеть (CNN) работает так хорошо. Эти сети имеют низкоразмерные входные данные, что делает их легко обучаемыми, используя всего десятки тысяч помеченных примеров. Хотя обычная практика требует, чтобы слой выдавал сотни или даже тысячи чисел, это не так. Поскольку нейронные сети начинают с небольших случайных весов и учатся, внося небольшие изменения, чтобы получить больше полезной информации из входных данных, нейронные сети обнаруживают, что не все выходные числа содержат полезную информацию. Следовательно, сверточные слои не являются строгими в отношении сжатия, поскольку слои выводят лишь небольшое количество полезной информации. Это происходит из-за сжимаемости участков пикселей, которые существуют в естественном мире, но могут отсутствовать в искусственно перестроенных изображениях.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе объясняется, что, хотя сверточные нейронные сети используются для выполнения различных задач обработки изображений, их успех не может быть полностью объяснен их способностью к обучению. Ни люди, ни нейронные сети не могут учиться на многомерных данных. В то время как люди изначально наделены знаниями о том, как устроен мир с рождения, сверточные нейронные сети требуют жестко запрограммированной пространственной структуры в своей архитектуре, прежде чем обучение начнет «видеть» мир без необходимости учиться на данных.

[MetaQuotes]

Можно ли научить ИИ различать правильное и неправильное?

Can A.I. Be Taught The Difference Between Right and Wrong? [4K] | ARTIFICIAL INTELLIGENCE | Spark

В видео обсуждаются текущее состояние и потенциал ИИ и робототехники, охватывая такие темы, как глубокое обучение, возможности роботов, потенциальное влияние в различных отраслях, этика, эмоциональный интеллект и ограничения.

В то время как ИИ плавно перешел в различные области, эксперты по-прежнему считают, что люди необходимы для решения непредвиденных ситуаций и этических дилемм. Также обсуждаются боязнь использования роботов в качестве оружия и возможность развития ИИ без контроля со стороны человека. Тем не менее, потенциал ИИ для творчества и эмоционального интеллекта, как продемонстрировала Юми, — это то, на что стоит рассчитывать в будущем. Основная задача состоит в том, чтобы завоевать общественное доверие к надежности и безопасности ИИ, поскольку его интеграция становится все более важной в нашем обществе.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняется, что искусственный интеллект (ИИ) и его аналог, робототехника, не являются врагами, в которых нас заставили поверить фильмы. Проблемы, которые когда-то решались только людьми, теперь решаются искусственным интеллектом, который, кажется, плавно перешел в различные области, такие как мобильные телефоны, потоковое телевидение, приложения для социальных сетей и карты GPS. В видео также объясняется, что технология искусственного интеллекта основана на изучении и имитации работы мозга. Нейронная сеть — это компьютерный эквивалент того, как работает человеческий мозг, а нейроны в сети отвечают за добавление входных и выходных данных. Кроме того, машинное обучение, наука о том, как заставить компьютеры учиться на основе анализируемых ими данных, стало движущей силой перемен в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, онлайн-торговля и налоговый учет, и это лишь некоторые из них.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается, как машинное обучение постоянно совершенствуется, и многие текущие исследования сосредоточены на повышении его эффективности и результативности. Алгоритмы машинного обучения являются лишь частью процесса, поскольку они не включают в себя подготовку данных, моделирование проблем или преобразование компьютерных решений в реальные решения. Глубокое обучение относится к конкретной нейронной сети или алгоритму машинного обучения, который играл сам с собой миллионы и миллионы раз, чтобы изучить лучшие стратегии. ИИ можно использовать в маркетинге, например, на веб-сайтах, которые рекомендуют определенные товары, анализируя историю покупок, но есть разница между автоматизацией и настоящим творчеством ИИ. В ролике также затрагивается потенциальная опасность свободно доступных социальных данных и возможность использования ИИ для робототехники.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе респонденты обсуждают текущее состояние роботов и ИИ, отмечая, что, хотя глубокое обучение может помочь ускорить их процесс обучения, им все еще не хватает базовых способностей, таких как различение объектов, таких как яблоки и груши. Голливудское изображение роботов, хотя и интересное, в значительной степени нереалистично, учитывая их нынешние способности. Однако желание создать роботов-гуманоидов может оказаться практичным, поскольку мир уже создан для людей и роботам с человеческими способностями может быть легче ориентироваться. Возможность того, что ИИ возьмет на себя более приземленные человеческие задачи, такие как приготовление пищи и складывание белья, поднимает вопрос о том, могут ли они конструктивно сотрудничать с людьми.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео обсуждаются достижения в робототехнике, особенно в интеграции различных компонентов, таких как зрение, мобильность и возможности манипулирования. Фокус робототехники смещается с более контролируемой среды на более открытые пространства, где роботам необходимо работать с людьми, мебелью и различными препятствиями. В то время как современные роботы могут ходить и передвигаться по сложной местности, им не хватает системы зрения и манипулятивных способностей людей. Однако последние технологии, разработанные такими компаниями, как Boston Dynamics, привели к созданию более гибких и способных роботов, что заставляет разработчиков совершенствовать алгоритмы и искусственный интеллект. Видео поднимает вопрос о том, могут ли роботы автономно действовать в чрезвычайных ситуациях, но отмечает, что текущие возможности роботов имеют ограничения в физически нарушенных средах.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе эксперты обсуждают потенциальное влияние искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники в различных областях, таких как медицина и хирургия. Хотя ИИ можно использовать для анализа медицинских данных и, возможно, улучшения лечения, эксперты считают, что врач-человек по-прежнему необходим в случае непредвиденных событий или ошибок. Кроме того, сложный вопрос заключается в том, можно ли научить ИИ сложности человеческой морали и этических стандартов, которые необходимы в определенных профессиях, таких как медицина. Исследователи изучают, как научить машины рассуждать, как философы сотни лет назад, но это остается сложной задачей.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе эксперты обсуждают этические дилеммы, возникающие, когда перед ИИ стоит задача принимать трудные решения, например, отдать приоритет безопасности водителя автомобиля или безопасности пешехода в случае аварии. Исследуются потенциальные последствия и сложности программирования этических соображений, таких как определение наименее плохого исхода в ситуации, в системах ИИ. Кроме того, люди, естественно, не решаются использовать ИИ из-за опасений по поводу безопасности и возможных неисправностей. Тем не менее, технологические прорывы подталкивают общество к более широкому внедрению ИИ даже в таких жизненно важных областях, как управление воздушным движением, но проблема заключается в том, чтобы завоевать общественное доверие за счет безопасности и надежности.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео исследует страх перед вооружением роботов и смертоносным автономным оружием. Есть опасения, что роботы, оснащенные автономными способностями к убийству, могут устраивать массовые убийства без какого-либо контроля со стороны человека. Однако некоторые утверждают, что роботы на самом деле могут лучше вести себя в военных сценариях по сравнению с людьми, которые эмоциональны и могут совершать зверства. Тем не менее существует движение к ограничению или запрету смертоносного автономного оружия, и военные интересуются различными аспектами робототехники, такими как беспилотные истребители и танки. В видео также подчеркивается важность понимания ИИ человеческих эмоций, если он хочет работать с людьми позитивно.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе обсуждается важность эмоционального интеллекта у роботов, при этом способность читать и сигнализировать об эмоциональных состояниях становится все более необходимой для плавного взаимодействия между людьми и ИИ. Однако идентификация и интерпретация определенных выражений лица могут быть затруднены из-за культурных и личных различий. Кроме того, производство и доступность роботов для дома по-прежнему сомнительны, несмотря на их техническую осуществимость, и может пройти еще 50 лет, прежде чем роботы перейдут от автоматизации и обработки чисел к творчеству и изобретательности. Спикер упоминает их увлечение программированием и первоначальную веру в то, что ИИ может привести к выходу на пенсию, но это не было достигнуто за 20 лет.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе обсуждение сосредоточено на ограничениях ИИ и его потенциале стать похожим на людей, достичь самосознания и эмоциональной чувствительности. Основное внимание уделяется объяснимости, необходимости понимать, как принимаются решения, принимаемые ИИ, и сохранению человеческого контроля над ним. Обсуждаются дебаты о том, должны ли компьютеры быть спроектированы так, чтобы они обладали сознанием, самосознанием, эмоциональными чувствами и способностью приобретать мудрость, и исследуется идея общего искусственного интеллекта, который может функционировать как человек, и, несмотря на его потенциал, предстоит еще долгий путь, прежде чем ИИ сможет достичь этого.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер обращается к проблеме развития ИИ без человеческого контроля. Он утверждает, что компьютеры — это инструменты, и они будут делать то, что им говорят, поэтому этого сценария можно избежать при правильном проектировании. Затем в видео исследуется идея о том, может ли ИИ имитировать или обучать человеческому творчеству, стирая границы между человеком и машиной. Показан пример очень гибкой и артистичной машины под названием Юми, демонстрирующий потенциал ИИ, позволяющий выходить за рамки простых задач и выполнять более сложные действия.

[MetaQuotes]

Дженсен Хуанг — генеральный директор NVIDIA по следующему поколению искусственного интеллекта и MLOps

Дженсен Хуанг — генеральный директор NVIDIA по следующему поколению искусственного интеллекта и MLOps

Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) рассказывает, как компания уделяла особое внимание машинному обучению, начиная с ускорения моделей нейронных сетей для конкурса ImageNet. Он обсуждает тип вычислений с полным стеком от NVIDIA и ее успехи в создании графических процессоров, универсальных для различных приложений. Хуанг прогнозирует рост использования ИИ в производстве и проектировании микросхем, а также потенциал алгоритмов глубокого обучения для моделирования стратегий смягчения последствий изменения климата. Он также обсуждает важность MLOps и сравнивает процесс усовершенствования машинного обучения с фабрикой. Наконец, Хуан делится своим воодушевлением по поводу будущего инноваций и творчества в виртуальном мире.

• 00:00:00 В этом разделе интервью Дженсен Хуанг, генеральный директор и основатель NVIDIA, рассказывает о том, как компания начала уделять внимание машинному обучению. Все началось с того, что исследовательские группы обратились к NVIDIA с просьбой помочь ускорить их модели нейронных сетей для представления на ImageNet, крупном конкурсе. Прорыв AlexNet в области компьютерного зрения привлек их внимание, и они сделали шаг назад, чтобы рассмотреть последствия для будущего программного обеспечения, информатики и вычислений. Хуанг объясняет успех компании в том, что она остается доминирующей в этой области, интересом к компьютерному зрению, пониманием глубоких последствий для компьютерных наук и сомнением в последствиях для всего.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе Дженсен Хуанг объясняет, как компания была создана для ускоренных вычислений и как она поддерживает свое повсеместное присутствие на рынке. Компания представляет собой тип вычислений с полным стеком, которому требуется прочная основа для ускорения приложений с учетом миссии. Компания имеет опыт работы с компьютерной графикой, научными вычислениями и физическим моделированием, обработкой изображений и приложениями для глубокого обучения. Позже Хуанг рассказывает о том, как компания расставляет приоритеты между геймерами, майнерами криптовалют, учеными и отдельными людьми в области глубокого обучения, и как они пытаются создать графический процессор, универсальный для всех таких приложений.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе Дженсен Хуанг обсуждает будущее ИИ и MLOps, отмечая важность адаптации функциональности к рынку и предоставления лучших продуктов для каждого варианта использования. Он сомневается, что квантовые вычисления будут в целом полезны в ближайшие пять лет, но отмечает, что достижения в машинном и глубоком обучении привели к 1 000 000-кратному улучшению во многих областях. Он считает, что ИИ сможет выполнять многие задачи лучше, чем люди, и предсказывает, что в ближайшие годы мы увидим сверхчеловеческие ИИ. Хуан также подчеркивает важность ИИ в производстве и проектировании чипов, заявляя, что чипы следующего поколения не могут быть созданы без ИИ.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе генеральный директор NVIDIA обсуждает вклад компании в демократизацию научных вычислений, позволяя исследователям по всему миру использовать графические процессоры NVIDIA для проведения научных исследований с мощными вычислительными возможностями. Он также говорит о демократизации компьютерных наук с помощью искусственного интеллекта, который позволяет почти любому загрузить предварительно обученную модель и достичь сверхчеловеческих возможностей для своей предметной области. Кроме того, он разделяет инициативы компании по решению проблемы изменения климата, такие как создание цифрового двойника под названием Земля-2, который имитирует климат Земли.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе Дженсен Хуанг обсуждает потенциал алгоритмов глубокого обучения для помощи в создании полномасштабного цифрового двойника Земли. Эта цифровая модель может позволить ученым и исследователям тестировать стратегии смягчения последствий и адаптации для борьбы с изменением климата и моделировать воздействие технологий, поглощающих углерод, в будущем. Хуанг связывает возможности этого типа технологий с работой глубокого обучения и важностью сохранения любопытства и образования в этой области. Кроме того, Хуанг считает, что успех NVIDIA объясняется созданием среды, которая способствует выдающимся людям, занимающимся делом всей своей жизни, и поощряет масштабные эксперименты. Хотя NVIDIA обычно ассоциируется с играми, Хуанг признает, что он не заядлый геймер, но в прошлом любил играть в такие игры, как Battlefield, со своими детьми-подростками.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе Дженсен Хуанг обсуждает цепочку поставок компании и ее зависимость от ИИ. Хуанг рассказывает о сложности компьютера DGX, самого сложного и тяжелого компьютера, созданного на сегодняшний день, и о том, как отказ одного компонента может привести к задержке доставки. Он подчеркивает важность удовлетворения спроса на производство искусственного интеллекта, поскольку он обеспечивает более совершенный интеллект. Хуанг также рассказывает о своем развитии как лидера и рассказывает о некоторых методах лидерства, которые он использовал в прошлом, таких как бонусы за ленту, которые он теперь считает ненужными и демотивирующими.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео Дженсен Хуанг, генеральный директор NVIDIA, делится своим необычным подходом к один на один со своей командой. Он предпочитает общаться со всей командой, чтобы убедиться, что все находятся на одной волне, а не полагаться на то, что вещи переводятся через цепочку отдельных лиц. Он считает, что открытость в отношении знаний и информации делает их доступными для большего числа людей, и, хотя это может
  он более уязвим и привлекает больше критики, он видит в этом способ уточнить свои идеи и принять более взвешенные решения. Дженсен также рассказывает о своем подходе к лидерству, заявляя, что его поведение и способ решения проблем остаются неизменными независимо от результатов деятельности компании. Как публичная компания, он признает внешнее давление, направленное на успех, но считает, что если они четко выражают свое видение и почему они что-то делают, люди готовы попробовать.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе Дженсен Хуанг обсуждает следующую фазу ИИ и MLOps. Он объясняет, что, хотя компания изобрела технологию интеллекта в нескольких областях, теперь важно преобразовать этот интеллект в ценные навыки, такие как вождение автономных транспортных средств, обслуживание клиентов и рентгенология. Он также говорит о том, что следующая эра ИИ будет включать в себя изучение законов физики и создание виртуального мира, подчиняющегося этим законам, что и было целью разработки Omniverse. Эта физически обоснованная платформа призвана соединить искусственный интеллект с физическим миром и создать цифрового двойника, что может оказать глубокое влияние на будущее.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе видео Дженсен Хуанг рассказывает о том, как его компания намерена создать платформу приложений для людей, которые создают приложения, чтобы они могли создавать приложения для следующей эры ИИ. Он объясняет, что одна из платформ приложений, которая ему нравится, — это виртуальный робот с компьютерным зрением, речевым искусственным интеллектом и способностью понимать язык. У него есть большой потенциал для таких вещей, как виртуальные больницы, фабрики и развлечения, но Дженсен поясняет, что метавселенная будет в основном использоваться на 2D-дисплеях. Дженсен рассказывает о мультимодальном ИИ, многомодальных подходах к обучению с самоконтролем, которые выведут восприятие на новый уровень, нулевом обучении и графических нейронных сетях, которые позволяют обрабатывать графы в той же структуре, что и конвейеры глубокого обучения. Наконец, он делится своим воодушевлением по поводу будущего инноваций и творчества в виртуальном мире, который люди называют метавселенной.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе Дженсен Хуанг, генеральный директор NVIDIA, обсуждает проблемы, с которыми сталкиваются компании при использовании возможностей глубокого и машинного обучения для написания программного обеспечения. Он подчеркивает жизненно важную важность методов, процессов и инструментов, также известных как MLOps, и сравнивает процесс усовершенствования машинного обучения с фабрикой. Хуанг признает важность таких компаний, как та, которая провела интервью, для того, чтобы сделать это возможным и помочь исследователям разработать и проверить свои модели нейронных сетей.

[MetaQuotes]

Генеральный директор OpenAI о рисках и о том, как ИИ изменит общество

OpenAI CEO, CTO on risks and how AI will reshape society

Генеральный и технический директор OpenAI Сэм Альтман говорит Ребекке Джарвис из ABC News, что ИИ изменит общество, и признает риски: ответственное развитие, которое соответствует человеческим ценностям и позволяет избежать негативных последствий, таких как сокращение рабочих мест или усиление расовых предубеждений.

Они утверждают, что, хотя ИИ таит в себе потенциальную опасность, неиспользование этой технологии может быть более опасным. Руководители также подчеркивают важность человеческого контроля и общественного вклада в определение ограничений для ИИ, а также потенциал ИИ для революционного преобразования образования и обеспечения индивидуального обучения для каждого учащегося. Признавая риски, связанные с ИИ, они выражают оптимизм в отношении его потенциальных преимуществ в таких областях, как здравоохранение и образование.

• 00:00:00 В этом разделе он обсуждает потенциальное влияние искусственного интеллекта на общество, как положительное, так и отрицательное. Он считает, что коллективная сила и творчество человечества определят, что ИИ изменит через один, пять или десять лет. Хотя потенциал добра велик, есть и огромное количество неизвестных, которые могут плохо обернуться для общества. Следовательно, он подчеркивает важность распространения этих продуктов в мире и установления контакта с реальностью. Хотя эта технология может быть очень опасной, неиспользование этой технологии может быть еще более опасным, полагает он.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе Сэм Альтман обсуждает важность ответственной разработки ИИ, признавая потенциал как пользы, так и вреда. Они подчеркивают необходимость в параметрах настройки, которые позволяют пользователям согласовывать поведение ИИ со своими собственными ценностями в определенных пределах, а также собирать общественное мнение о том, как должны выглядеть эти границы. Руководители также признают возможность серьезных негативных последствий, учитывая мощь ИИ и, следовательно, важность ответственного строительства, а также подчеркивают потенциальные преимущества в таких областях, как здравоохранение и образование. Наконец, они обсуждают острую необходимость того, чтобы люди продолжали контролировать ИИ, особенно для защиты от авторитарных правительств, пытающихся использовать эту технологию, и предупреждают пользователей о проблеме галлюцинаций, которая может возникнуть, когда модели уверенно констатируют полностью выдуманные факты. .
  
  
• 00:10:00 В этом разделе он обсуждает вопрос о том, создает ли ИИ больше правды или больше неправды в мире. Они упоминают, что модели, которые они создают, следует рассматривать как механизмы рассуждений, а не базы данных фактов, и что они являются инструментом для людей и могут усилить их способности. Тем не менее, они признают, что ИИ может уничтожить миллионы текущих рабочих мест, усилить расовую предвзятость и дезинформацию, а также создать машины, которые умнее, чем все человечество вместе взятые, что может иметь ужасные последствия. Они подчеркивают важность признания этих недостатков и их избегания, одновременно стремясь к положительным сторонам, таким как лечение болезней и обучение каждого ребенка. Они также упоминают о необходимости объединения общества в целом и определения барьеров для ИИ.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе Сэм Альтман обсуждает риски ИИ и то, как он повлияет на общество. Они признают неопределенность в отношении влияния ИИ на выборы и того, как его можно использовать для манипулирования информацией, но также подчеркивают, что технологию можно контролировать, отключать или изменять правила. Они заявляют, что будет несколько вещей, которые люди раньше делали в Google, и Touch GPT изменится, но это принципиально другой тип продукта. Хотя генеральный директор согласен с Илоном Маском в том, что система ИИ должна говорить правду, у них разные мнения о том, как должен работать ИИ. Они также подчеркнули необходимость продуманной политики и внимания правительства к рискам, связанным с ИИ, а также важность его интеграции в образование, избегая при этом увеличения списывания или лени среди учащихся.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе Сэм Альтман обсуждает потенциальное влияние искусственного интеллекта (ИИ) на образование. Они считают, что искусственный интеллект способен произвести революцию в образовании, обеспечив индивидуальное обучение для каждого учащегося. Технология чата GPT в настоящее время используется некоторыми учащимися примитивным образом, но по мере того, как компании будут создавать специальные платформы для такого рода обучения, она станет более продвинутой, делая учащихся умнее и способнее, чем мы можем себе представить. Однако это оказывает давление на учителей, которым, возможно, придется выяснять, как оценивать эссе, написанные с помощью чата GPT, но это также может помочь им дополнить обучение новыми способами, например, выступая в роли преподавателя метода Сократа.