Посмотрели на выходных лекцию Андрея Себранта, о которой он рассказал на своём канале @techsparks про машинный интеллект и машин

Посмотрели на выходных лекцию Андрея Себранта, о которой он рассказал на своём канале @techsparks про машинный интеллект и машинное обучение. Спешу поделиться, потому что получилось очень круто и здорово http://malina.am/video/2016/9/29/intellektsii

По ссылке есть и текстовые расшифровки, и разделенное на основные фрагменты видео, а то, как Андрей рассказывает о своих любимых темах можно взять за эталон всем выступающим на лекториях.

Мне особенно понравился один момент из лекции про подбор музыки и о том, что прогнозирование алгоритмов по «подобию» — это скучное решение, гораздо интересней, когда учитывается как можно больше человеческих сигналов и умная технология предлагает не то, что вам привычно и что вы уже слушали, а совершенно новое из того, что вам _может_ понравиться, исходя из предыдущего выбора. В принципе, в iTunes такие решения есть, но его близость к «открытиям» ещё далека от совершенства. Живой человек, услышав, какую песню я выбрала, предлагает похожий вариант из разряда музыкальных открытий, гораздо лучше и с более точным попаданием.

Ещё интересная тема с созданием своего алгоритма для выполнения бытовых задач. Если чужие коты гадят на вашей лужайке, то можно натренировать нейронную сеть на котиков и дать ей возможность самостоятельно принять решение прогнать котов с лужайки, путём включения шланга с водой в направлении вредителей. Интересно, а если ей загрузить фото своего любимого котика, она натренируется на то, что вот конкретно это серое и пушистое чудо обижать никак нельзя?

Чем больше и глубже развивается тема с обучением и созданием искусственного интеллекта, тем больше возникает вопросов о механизме работы «чёрного ящика». Но, с другой стороны, смотрите. Допустим, у вас рождается ребёнок. Вы его растите, воспитываете, но совершенно не представляете, каким он станет в будущем. И ведь что-то тоже может пойти не так, несмотря на ваш контроль, а человеческая жестокость довольно страшная и далеко не всегда предсказуемая штука.

Тогда возникает вопрос, почему мы так сильно боимся не разбираться в механизме принятия решений и алгоритмов выбора нейронной сеткой, ведь это такой же ребёнок, взросление которого до определённого момента зависит от того, какие знания вы в него вложите. Да, я понимаю, сингулярность и рост уровня интеллекта до той степени, с которой все лучшие человеческие умы уже не смогут справиться. Но ведь с ребёнком-гением тоже непросто? Его родители, да и учителя не обладают доступным вундеркинду уровнем знаний, но ничего плохого не происходит, даже наоборот. Да, я согласна, одно дело — единичный случай, другое — армия роботов, но увлекательный же процесс, согласитесь? 🤓