Публикации о машинном обучении, нейронных сетях и искусственном интеллекте, а также практические пособия
Специалисты поискового гиганта считают, что главная «сила» нейросетей также является и их слабым местом. При этом от того, как инженеры машинного обучения будут работать с этим недостатком, зависит успешность искусственного интеллекта в будущем.
AlphaFold помог спрогнозировать структуру белка с точностью до атома всего лишь за несколько дней. Учёные на ту же задачу потратили последние 50 лет, но так и не смогли справиться с её решением.
Группа исследователей, состоящая из трёх работников Университета Иоганна Кеплера, использовала нейросеть для значительного улучшения поиска людей в лесу при помощи дронов. У специалистов получилось совершить если не прорыв, то что-то очень близкое к этому.
Стоит отметить, что в итоге нейросеть не выдаёт копию пользователя с изменённой причёской или цветом глаз. Система работает гораздо хитрее, создавая двойников с похожими на исходное лица, но всё же отличающихся от него.
В основу проекта легла модель, которая изначально разрабатывалась для определения гораздо большего числа различных заболеваний.
Финальный продукт, согласно имеющимся данным, должен быть представлен уже в 2024 году.
Франциск ежемесячно выпускает видео на ютубе, выбирая одну тему для молитв. В этот раз он рассказал, что ИИ и роботы в силах изменить мир к лучшему — но только если будут использоваться правильно.
Где живёт интернет: в стиральной машинке, дверном замке или мужских носках? Предлагаем разобраться в этом и заодно узнать, что придумывают IT-специалисты в мире IoT.
