Как стать автором
Обновить
69.43

AI focused digest – новости ИИ-сферы

Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 446

Привет!
Мы в MTS AI раз в 2 недели собираем для сотрудников интересные новости из мира искусственного интеллекта и называем такой дайджест #ВобъективеИИ. Подумали, что это может быть интересно не только нам, и объединили самые классные события за последний месяц в один текст. Встречайте 🔥

Искусственный интеллект помогает людям справиться с хронической болью

Джон Пиетт, профессор Школы общественного здравоохранения Мичиганского университета, провел исследование, которое показало, что использование искусственного интеллекта и мобильных технологий в борьбе с хронической болью так же эффективно, как стандартные сессии когнитивно-поведенческой терапии (их обычно назначают пациентам). Профессор разделил 278 пациентов на две группы, одна из которых получала стандартные консультации, вторая – терапию на основе ИИ. Каждый день пациенты второй группы сообщали о своих симптомах через IVR, искусственный интеллект обрабатывал их и давал рекомендации: назначал 15- или 45-минутную сессию с терапевтом либо предлагал отправить персональное сообщение от него, которое доставлялось через IVR. Нагрузка на психотерапевтов снизилась вдвое, эффективность лечения увеличилась. 82% пациентов в группе ИИ-КПТ завершили все 10 недель лечения по сравнению с 57% пациентов из второй группы. Подробнее об исследовании – в статье.

Первый робот, который научился понимать себя

Исследователи из Columbia Engineers создали робота, который научился чувствовать свое тело. В статье объясняется, как он построил собственную визуальную модель и как она используется, чтобы планировать движения, достигать поставленные цели и избегать препятствий. Ученые поместили механизированную руку в круг из пяти видеокамер. Робот наблюдал через них за собой, двигаясь в ответ на различные команды. Примерно через три часа его внутренняя глубокая нейросеть завершила изучение взаимосвязи между движениями и объемом, которое он занимает в пространстве. Способность машины моделировать собственное тело и управлять им без помощи человека поможет сократить износ устройств, повысить их автономность на производствах и в целом сделает роботов более самостоятельными. Посмотреть, как выглядит робот, и послушать ученых можно в этом видео. 

ИИ прогнозирует расположение ядра в клетках

Сингапурские ученые научили искусственный интеллект прогнозировать наличие и расположение ядра в клетках. Чтобы гарантировать, что параметры исследования не будут искажены существующей концепцией, они разработали уникальный генеративный алгоритм для интерпретации цитоскелета эукариотических клеток с использованием качественных данных, не сообщая системе, что она наблюдает и как это измерять. Она научилась определять положение ядра только по изображениям волокон клетки. Алгоритм смог успешно предсказать наличие и расположение ядер в более чем 8000 клеток, причем почти половина этих предсказаний показывала отклонение менее чем на 1 мкм от их точного положения. Почему это событие важно для молекулярной биологии и науки в целом, читайте в статье или в самом исследовании.

Искусственный интеллект стал разбираться в грамматике 

Ученые из Массачусетского технологического института, Корнеллского университета и Университета Макгилла продемонстрировали ИИ-систему, которая научилась самостоятельно изучать правила и закономерности человеческого языка. Она может объяснить, почему слово поменяло свою форму в зависимости от пола, времени или падежа. Исследователи обучили модель, используя задачи из учебников по лингвистике на 58 различных языках. В каждой задаче был представлен набор слов и соответствующие их изменения. Модель смогла предложить корректный перечень правил, чтобы описать эти изменения, для 60% задач. Текст всего исследования доступен по ссылке.

Microsoft и Гарвард представили архитектуру нейросети, которая способна хорошо обучаться за полиномиальное время

Группа исследователей из Microsoft и Гарвардского университета представила архитектуру нейронной сети, которая обучается за полиномиальное время. В ее основе — комбинация совместного использования весов как рекуррентными, так и свёрточными слоями, что помогает сократить количество параметров до константы, даже если сеть состоит из триллионов узлов. Исследование демонстрирует, что простая архитектура нейросети может обучаться так же хорошо, как любой алгоритм для выборки ограниченного размера. Авторы называют это качество «оптимальностью по Тьюрингу». Подробнее читайте здесь. Исследование с подробным описанием архитектуры доступно по ссылке

Искусство vs Искусственный интеллект

В этом месяце стала виральной новость о том, что картина, которую создала нейросеть Midjourney, выиграла конкурс изобразительных искусств на Ярмарке штата Колорадо. Это событие в очередной раз оживило дискуссию о том, как искусство будет развиваться дальше и останется ли работа художников востребованной. Что же, однозначного ответа на этот вопрос у нас пока нет, а креаторы продолжают исследовать возможности искусственного интеллекта. Например, YouTube-блогеры используют нейросети, чтобы создавать красочный видеоряд к текстам культовых песен. Посмотреть на результаты коллаборации нейросети, именитых музыкантов и человека, который решил поэкспериментировать, можно по ссылке. Заодно и музыкальный перерыв сделаете!

Теги:
Хабы:
+3
Комментарии 0
Комментарии Комментировать

Другие новости

Информация

Сайт
mts.ai
Дата регистрации
Дата основания
Численность
201–500 человек
Местоположение
Россия
Представитель
Анна Родина