Еженедельный информационный бюллетень, в котором обсуждаются важные исследовательские работы по машинному обучению, интересные технические выпуски, деньги, полученные от ИИ, и реальные реализации.
Sequence Scope - это сводка наиболее важных опубликованных исследовательских работ, опубликованных новостей о технологиях и стартапах в экосистеме ИИ за последнюю неделю. Этот сборник является частью информационного бюллетеня TheSequence. Специалисты по анализу данных, ученые и разработчики из Microsoft Research, Intel Corporation, Linux Foundation AI, Google, Lockheed Martin, Кардиффского университета, Меллонского научного колледжа, Варшавского технологического университета, Политехнического университета Валенсии и других компаний. и университеты уже подписаны на TheSequence.
От редакции: AI Inspired by Neuroscience
Человеческий мозг всегда считался главным источником вдохновения для области искусственного интеллекта (ИИ). Для многих исследователей ИИ конечной целью ИИ является имитация возможностей мозга. Это кажется приятным заявлением, но это невероятно сложная задача, учитывая, что нейробиологи все еще пытаются понять когнитивный механизм, который питает магию нашего мозга. Неудивительно, что мы регулярно наблюдаем исследования ИИ, которые пытаются воссоздать некоторые возможности человеческого мозга.
Идея воссоздания структур, имитирующих многие когнитивные способности человеческого познания, была в центре ИИ с первых дней его существования, но лишь недавно такие движения, как появление глубокого обучения, сделали многие из этих идей практическими. В последние годы мы видели множество глубоких архитектур нейронных сетей, которые пытаются имитировать многие возможности человеческого мозга, которые до сих пор недостаточно изучены с нейробиологической точки зрения. Список впечатляющий: память, здравый смысл, абстракции, внимание, воображение и даже забывание! Буквально на этой неделе исследователи из Amazon опубликовали очень проницательное размышление о важности кодирования «способности забывать» в глубоких нейронных сетях.
Как ты думаешь? Какие способности человеческого познания должны иметь отношение к системам глубокого обучения? Используйте раздел комментариев, чтобы поделиться своими мыслями. Поделитесь этим сообщением, чтобы начать обсуждение.
доля
🔺🔻 TheSequence Scope - наше воскресное издание с обзором развития отрасли - бесплатно. Чтобы получать высококачественный образовательный контент каждый вторник и четверг, подпишитесь на TheSequence Edge 🔺🔻
🗓 На следующей неделе в TheSequence Edge:
Грань №23: концепция машинного понимания прочитанного; оценка набора данных SQuAD 2.0 из Стэнфордского университета; введение в структуру spaCy.
Грань №24: концепция резюмирования текста; обзор PEGASUS, нового исследования Google в области абстрактного резюмирования текста; исследование стэнфордской структуры CoreNLP.
Теперь давайте рассмотрим самые важные события в индустрии искусственного интеллекта на этой неделе.
🔎 Исследования машинного обучения
Лучшее обучение с помощью имитации
Google Research опубликовал документ, в котором предлагается метод имитационного обучения, который может работать в средах с низким объемом данных -› подробнее в блоге Google AI
Забвение в ИИ
Команда Amazon Research опубликовала очень проницательный пост в блоге о важности забывания в современных нейронных сетях -› подробнее в блоге Amazon Research
ИИ для настольных игр
DeepMind опубликовала замечательную статью, в которой предлагала автоматизированные среды для обучения ИИ-агентов в настольных играх на основе понимания физики окружающей среды (доски, фигур и т. Д.) -› подробнее в исходной исследовательской статье
🤖 Крутые релизы AI Tech
Baidu Brain and PaddlePaddle
Baidu предоставила открытый исходный код новой версии своей платформы машинного обучения Baidu Brain 6.0, а также фреймворка глубокого обучения Paddle Paddle, который позволяет разработчикам создавать и развертывать модели более эффективно -› подробнее в пресс-релизе Baidu
НЛП в TensorFlow Lite
Наконец-то появилась одна из наиболее востребованных функций TensorFlow. TensorFlow Lite только что добавил сквозную поддержку для моделей NLP -› подробнее в блоге TensorFlow
💸 Деньги в AI
- NVIDIA собирается заплатить 40 миллиардов долларов за приобретение фирмы Arm с процессорной архитектурой у Softbank. В заявлении компании Хуанг, генеральный директор NVIDIA, сказал: В предстоящие годы триллионы компьютеров с искусственным интеллектом создадут новый Интернет вещей, который в тысячи раз больше, чем сегодняшний Интернет людей. Сделка еще должна пройти одобрение глобального антимонопольного законодательства, и если это произойдет, объединение этих двух компаний может серьезно повлиять на распределение рынка.
- Стартап AI-оборудования для тренажерного зала Тонал собрал раунд на 110 миллионов долларов. Тональ использует искусственный интеллект. для динамической регулировки веса для каждого упражнения в режиме реального времени для наиболее эффективной тренировки.
- Стартап программного обеспечения для колл-центров с искусственным интеллектом Observe.ai привлек 54 миллиона долларов в рамках своего раунда финансирования. Команда разрабатывает решения на базе искусственного интеллекта, которые позволяют извлекать информацию из аудиопереговоров, ускорять расшифровку и анализ деловых звонков, а также автоматизировать и улучшать рабочие процессы.
- Стартап по созданию облачного каталога данных Data.World привлек 26 миллионов долларов в рамках венчурного финансирования. Они сосредоточены на создании инструмента управления метаданными, который помогает улучшить обнаружение данных, управление и доступ.
- RapidAI, программная платформа для нейровизуализации инсульта, на этой неделе закрыла раунд 25 миллионов долларов. Платформа использует искусственный интеллект для создания расширенных изображений на основе компьютерной томографии и МРТ, улучшая оценку инсульта, что значительно ускоряет работу в больнице и способствует улучшению результатов лечения пациентов.
- Другой медтех-стартап, основанный на искусственном интеллекте, Aidoc, на этой неделе привлек дополнительно 20 миллионов долларов в рамках раунда расширения Series B. Компания предлагает решения с искусственным интеллектом, которые анализируют и выявляют острые аномалии в организме, помогая рентгенологам определять приоритеты в опасных для жизни случаях и ускорять лечение пациентов.
- Сервис аналитики больших данных для озер данных Varada завершил раунд $ 12 млн. Этот запуск позволяет архитекторам данных ускорять и оптимизировать рабочие нагрузки, используя инструменты динамического анализа, адаптивного индексирования и машинного обучения для непрерывного отслеживания производительности кластера и использования данных.
- Стартап по обнаружению дипфейков Sentinel собрал 1,35 миллиона долларов в посевном раунде. Команда создала многоуровневую систему, которая использует большие базы данных с проверенными дипфейками, набор классификаторов нейронных сетей и другие инструменты искусственного интеллекта, чтобы помочь правительствам и медиа-организациям обнаруживать измененные или обработанные искусственным интеллектом изображения и видео.
- Boston Dynamics, вероятно, самая известная робототехническая компания, переходит от фазы исследований и разработок к тому, чтобы сделать свой бизнес робототехники прибыльным. Компания была основана в 1992 году, ее нынешний генеральный директор Роберт Плейтер прогнозирует, что в 2023–2024 годах у компании будет положительный денежный поток.
