Искусственный интеллект

  Группа российских ученых из компании Smart Engines и МФТИ предложила новый способ квантования бинарных нейронных сетей. Им удалось добиться лучших результатов для обучения таких сетей. Работа опубликована в журнале Computer Optics 2024.…

Зачем Google разрабатывает атомную программу, сколько миллионов стоит обучение языковой модели, можно ли заставить нейросеть врать и кого машина с автопилотом в случае аварии собьет скорее всего? Об этом мы поговорили с Сергеем Марковым, управляющим директором и начальником управления экспериментальных систем машинного обучения департамента общих сервисов «Салют» «Сбера», одним из ведущих российских экспертов в области нейросетей, разработчиком сервисов Kandinsky и GigaChat.

Чем опасен искусственный интеллект в эпоху постправды и информационных войн? Об этом рассказал Константин Вячеславович Воронцов, профессор РАН, заведующий кафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ.

Международная команда ученых совершила прорыв в области распределенного машинного обучения, разработав новые алгоритмы, значительно повышающие эффективность обучения моделей в федеративных сетях. Исследование, проведенное учеными из Университета имени Короля Абдуллы (…

Исследователи из России вместе с их американским коллегой предложили новый, полностью децентрализованный алгоритм оптимизации. Этот алгоритм позволяет эффективно решать различные задачи, работая без центрального сервера и автоматически настраиваясь без предварительной…

Генеральный директор Института искусственного интеллекта AIRI, профессор РАН Иван Оселедец — о семье, математике и о том, что ждет область искусственного интеллекта в самом ближайшем будущем.

Трудно ли создать машинный сверхинтеллект? Какие сложности возникают при взаимодействии с умными роботами, обсудили с директором центра когнитивного моделирования МФТИ, руководителем научной группы «Нейросимвольная интеграция» в AIRI Александром Пановым.

Авторы воспользовались методом морфологического тегирования, для которого не требуется большой объем обучающих данных.

Алгоритм был разработан с использованием методов комплексного обучения с подкреплением.

Благодаря внедрению новых алгоритмов механизмы с искусственным интеллектом смогут избегать столкновений с человеком, хрупкими предметами и друг другом. Кроме того, разработка позволит роботизированным системам экономить вычислительные ресурсы.