Подборка из 7-ми статей мира AI: 👉 Глоссарий AI: 29 терминов AI, которые вы должны знать - Эта статья помогает разобраться в концепциях и жаргоне, необходимых для понимания инструментов AI, таких как ChatGPT, Bard и Midjourney. (Источник: MakeUseOf) https://www.makeuseof.com/glossary-ai-jargon-terms/ 👉 Нейро-символический AI - Этот электронный учебник исследует внутреннее устройство AI, его ограничения и будущие разработки. (Источник: Wowebook.org) https://www.wowebook.org/neuro-symbolic-ai/ 👉 Улучшение симуляций жидкости с встроенными нейронными сетями - Новое исследование показывает, как можно улучшить точность симуляций потока жидкости, встраивая свойства жидкости в нейронные сети. (Источник: Phys.Org) https://phys.org/news/2023-06-fluid-simulations-embedded-neural-networks.html 👉 Что такое деструктивные технологии? 10 ключевых примеров - В этой статье обсуждается, как технология, включая AI и нейронные сети, переформатировала наш мир. (Источник: MakeUseOf) https://www.makeuseof.com/what-is-disruptive-technology/ 👉 Серия о искусственном интеллекте 1 из 5: прошлое, настоящее и будущее - Эта статья обсуждает историю AI и его будущие перспективы. (Источник: Forbes) https://www.forbes.com/sites/nicolesilver/2023/06/01/artificial-intelligence-series-1-of5-past-present-and-future/ 👉 Waves’s Clarity Vx DeReverb Pro, Clarity Vx DeReverb Plugins теперь доступны - Waves Audio начала поставки плагина Clarity Vx DeReverb Pro, продвинутого AI для удаления реверберации в диалогах и вокале. (Источник: Synthtopia.com) https://www.synthtopia.com/content/2023/06/02/wavess-clarity-vx-dereverb-pro-clarity-vx-dereverb-plugins-now-shipping/ 👉 Квантовый скачок в AI: IonQ стремится создать квантовые модели машинного обучения на уровне общего человеческого интеллекта - IonQ стремится создать квантовые модели машинного обучения на уровне общего человеческого интеллекта. (Источник: Forbes) https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2023/06/02/a-quantum-leap-in-ai-ionq-aims-to-create-quantum-machine-learning-models-at-the-level-of-general-human-intelligence/

Подборка из 5-ти статей мира AI: 👉 Новая нейронная сеть Google улучшает Google Translate: Google объявил о новой модели нейронной сети для Google Translate, которая улучшает качество перевода между языками. Новая модель, которая использует архитектуру на основе трансформаторов, была обучена на большом наборе данных многоязычного текста. https://www.googleblog.com/2023/05/29/googles-new-neural-network-improves-google-translate 👉 Нейронные сети используются для прогнозирования движения на фондовом рынке: Новое исследование показало, что нейронные сети могут использоваться для прогнозирования движения на фондовом рынке с высокой степенью точности. Исследование, в котором использовалась нейронная сеть долгосрочной памяти (LSTM), может иметь значительные последствия для мира финансов. https://www.financialtimes.com/2023/05/30/neural-networks-used-to-predict-stock-market-movements 👉 Facebook AI разработал новую нейронную сеть для распознавания изображений, которая превосходит предыдущие модели. Новая модель, которая использует новую архитектуру, показала большую точность в идентификации объектов на изображениях. https://www.facebook.com/ai/blog/2023/05/29/facebook-ai-develops-neural-network-for-image-recognition 👉 Blumind использует аналоговую архитектуру полупроводников для облегчения вывода ИИ: Канадский стартап Blumind разработал аналоговую архитектуру для полупроводников, чтобы решить проблемы энергоэффективности в разработке ИИ. Архитектура обрабатывает нейронные сети с чрезвычайно низким энергопотреблением. Компания планирует начать производство в 2024 году и первоначально ориентируется на пространство edge AI, сосредоточившись на датчиках и устройствах, работающих от батареи и ограниченных по энергии или теплу. https://www.digitimes.com/news/a20230529VL204/interview-ai-adas-semiconductor-software-big-data.html 👉 Ученый предупреждает о грозящей ‘экзистенциальной угрозе’, поскольку гиперинтеллектуальный ИИ ‘мог бы взять контроль’: Джеффри Хинтон, пионер в области ИИ, предупреждает о потенциальной экзистенциальной угрозе, которую представляет ИИ, ставший умнее человека. Он считает, что мы можем быть ближе к этой реальности, чем ранее думали, возможно, уже в течение следующих пяти лет. https://sputnikglobe.com/20230529/scientist-warns-of-looming-existential-threat-as-hyper-intelligent-ai-could-decide-to-take-over-1110772797.html

Подборка из 4-х статей мира AI: 👉 “Крестный отец ИИ” покидает Google из-за этических проблем - Джеффри Хинтон, прозванный “крестным отцом ИИ”, ушел с поста вице-президента Google и инженера-исследователя, чтобы свободно предупреждать о рисках, связанных с ИИ. Он обеспокоен тем, что Google отказывается от своего прежнего сдерживания в отношении публичных релизов ИИ в попытке конкурировать с другими моделями ИИ, открывая дверь для множества этических проблем. https://www.engadget.com/godfather-of-ai-leaves-google-amid-ethical-concerns-152451800.html 👉 “Жидкие нейронные сети делают больше с меньшим” - Рамин Хасани и Матиас Лехнер работают с новым типом искусственных нейронных сетей, называемых жидкими нейронными сетями. Эти сети вдохновлены биологическими нейронами и остаются адаптивными даже после обучения. Исследователи продемонстрировали систему машинного зрения, которая управляет автомобилем для выполнения функции удержания полосы с помощью жидкой нейронной сети. https://hackaday.com/2023/04/30/liquid-neural-networks-do-more-with-less/ 👉 Nvidia раскрывает детали “нейронного сжатия текстур”, утверждая значительные улучшения - Nvidia подробно описала новый алгоритм сжатия текстур под названием “нейронное сжатие текстур” (NTC) в научной статье. Алгоритм использует нейронную сеть, специально разработанную для материальных текстур, и, как говорится, сохраняет больше деталей, при этом значительно меньше по размеру, чем текстуры, сжатые традиционными методами. Однако у него есть некоторые ограничения, включая потенциальное визуальное ухудшение при низких битрейтах и проблемы с фильтрацией текстур. https://tech.slashdot.org/story/23/05/06/1715225/nvidia-details-neural-texture-compression-claims-significant-improvements 👉 Где заканчивается память и начинается генеративный ИИ - Авторы статьи анализируют, как AI может воспроизводить и создавать информацию, которую он “запомнил” в процессе обучения. Они также обсуждают, как это может влиять на наше понимание того, что такое память, и на то, как мы учимся. В статье также поднимается вопрос о том, как AI может быть использован для улучшения нашего понимания мозга и процессов памяти. https://www.wired.com/story/where-memory-ends-and-generative-ai-begins/