Бизнес Интеллект С — официальный партнёр фирмы 1С в Таганроге

Партнер имеет статус «1С:Центр реальной автоматизации», что подтверждает его успешное обучение и сертификацию по технологии работы, разработанной «1С». Партнер сможет провести грамотное предварительное обследование ваших бизнес-процессов, подлежащих автоматизации, после чего предложит оптимальные способы повышения эффективности бизнеса.

Партнер имеет сертификат соответствия требованиям международного стандарта ISO 9001, что подтверждает успешное функционирование в компании системы управления качеством, высокий уровень менеджмента, наличие квалифицированного персонала.

Сертификат «1С:Профессионал» подтверждает, что его владелец обладает всеми необходимыми компетенциями по установке и администрированию продуктов «1С».

Сертификат «1С:Специалист» подтверждает, что его владелец обладает всеми необходимыми компетенциями по программированию «1С», способен создать или модифицировать конфигурацию, решающую специфические задачи учета.

Опубликованные внедрения: конкретные примеры реализованных партнером проектов, включенные в справочник «Внедренные решения на основе системы программ «1С:Предприятие 8».

Опубликованные отзывы: обратная связь от клиентов по реализованным проектам.

Сертификат «1С:Совместимо!» является официальным подтверждением того, что отраслевой продукт прошел в «1С» тщательное тестирование на корректность совместной работы и удобство применения с «1С:Предприятием 8».

Статус «1С-Совместно» свидетельствует о том, что отраслевой продукт был разработан совместно с фирмой «1С» в полном соответствии с ее стандартами.

Сертификат «1С:Профессионал» подтверждает, что его владелец обладает всеми необходимыми компетенциями по установке, обновлению и администрированию продуктов «1С» для бюджетной сферы, способен оказывать консультационные услуги по эффективному применению прикладного решения.

Сертификат «1С:Специалист-консультант по внедрению прикладного решения» подтверждает, что его владелец имеет практический опыт реализации пользовательских задач средствами прикладного решения, способен оказывать консультационные услуги по внедрению и сопровождению программных продуктов для бюджетной сферы.

Опубликованные внедрения: конкретные примеры реализованных партнером проектов внедрения продуктов «1С» для бюджетного учета, включенные в справочник «Внедренные решения на основе системы программ «1С:Предприятие 8».

Государственных учреждений на сопровождении: количество государственных учреждений, которым предоставляется полный и качественный набор необходимых услуг, включая консалтинг по управлению процессами в бюджетном учете.

Сертификат «1С:Профессионал» подтверждает, что его владелец обладает всеми необходимыми компетенциями по решениям фирмы «1С» для автоматизации документооборота.

Опубликованные внедрения: конкретные примеры реализованных партнером проектов внедрения «1С:Документооборота 8», включенные в справочник «Внедренные решения на основе системы программ «1С:Предприятие 8».

Автоматизированных рабочих мест: количество рабочих мест пользователей, которые были автоматизированы с использованием продуктов «1С» для документооборота.

Сертификат «1С:Профессионал» подтверждает, что его владелец хорошо изучил функциональные возможности ERP-решений фирмы «1С».

Сертификаты «1С:Специалист» и «1С:Специалист-консультант» подтверждают, что их владелец обладает необходимыми компетенциями по программированию или оказанию консультационных услуг при внедрении ERP-решений фирмы «1С».

Опубликованные внедрения: конкретные примеры реализованных партнером проектов внедрения «1С:ERP», включенные в справочник «Внедренные решения на основе системы программ «1С:Предприятие 8».

Автоматизированных рабочих мест: количество автоматизированных рабочих мест на проектах внедрения ERP-решений фирмы «1С» подтверждает масштабность выполненных партнером внедрений.

Число разработанных отраслевых и специализированных решений на базе «1С:ERP» под маркой «1С-Совместно».

Компании, обладающие статусом «Центр сопровождения программ и информационных продуктов фирмы 1С», являются ведущими партнерами фирмы «1С» в области регулярного сопровождения пользователей программ «1С:Предприятие» и рекомендуются фирмой «1С» при выборе надежного партнера в регионе.

Компании, обладающие статусом «Сертифицированный Сервисный партнер «1С», являются ведущими партнерами фирмы «1С» в области информационно-технологического сопровождения 1C и рекомендуются фирмой «1С», наряду с «Центрами сопровождения 1С», при выборе надежного партнера в регионе.

ГБУ ДО Центр «Интеллект» — официальный сайт

Научным консультантом данной программы является д. б. н., д.ф.н., профессор, директор Института когнитивных исследований СПбГУ Татьяна Владимировна Черниговская. Руководитель программы – к.ф.н., доцент кафедры общего языкознания им. Л. А. Вербицкой СПбГУ Елена Игоревна Риехакайнен.

В данной программе участвуют школьники 8–10 классов, проявляющие интерес к исследованиям на стыке нескольких научных дисциплин. Когнитивная наука – это междисциплинарная область исследований приобретения и применения знаний, которая объединяет психологов, лингвистов, биологов, специалистов по искусственному интеллекту, педагогов, философов. Когнитивная наука изучает человека, его мозг и процессы, которые в нём происходят. 

Программа носит профориентационный и образовательный характер: знакомит школьников с различными направлениями и методологией когнитивных исследований, а также развивает у них навыки реализации учебных исследовательских проектов в составе небольших групп под руководством более опытных исследователей.            

Программа включает в себя 4 модуля: 

— лингвистика;

— экспериментальная психология и психолингвистика;

— нейрофизиология;

— искусственный интеллект.

С 27.09 по 02.10 в Центре «Интеллект» проходит модуль «Лингвистика», в рамках которой ребята знакомятся с основными направлениями современной лингвистики, в том числе с теми, которые находятся на стыке лингвистики и других дисциплин, решают лингвистические задачи и осваивают методики, которые используются при изучении процессов чтения и восприятия устной речи. Также перед ребятами выступила Татьяна Владимировна Черниговская, которая поговорила с ребятами о «Человеке в цифровом мире». 

Книга ПИТЕР Тэнсай Развиваем интеллект 3-4года с наклейками

ТЭНСАЙ – это японская методика развития ребёнка XXI века! Программа основана на системе выдающегося японского нейропсихолога Рюты Кавашимы и является продолжением серии «Тренируй свой мозг», проданного в мире тиражом более 2 млн экземпляров. Специально для России профессор Лаборатории Рюты Кавашимы Руи Ноити разработал уникальную методику развития интеллекта у детей. Результаты последних исследований доказали, что регулярные занятия с детьми от 2 до 10-12 лет, в период активного развития мозга, способны привести к поразительным результатам.

ТЭНСАЙ переводится с японского как «одарённый, умный, гений» и развивает как базовые способности ребенка – мышление, логику, память, воображение, внимание и наблюдательность, – так и навыки, важные в определённом возрастном периоде. Простые задания шаг за шагом простимулируют работу правого и левого полушарий мозга, повысят интеллект и умственные способности.

Занимайтесь по 5 минут в день в течение двух недель и делайте первые шаги к суперинтеллекту!

Для детей младшего дошкольного возраста. Рекомендована как для самостоятельных занятий родителей с детьми, так и для занятий в детских садах, центрах развития.

Как заниматься по тетради?

Исследования Лаборатории установили связь развития интеллекта с общением с родителями.

• Занимайтесь с ребенком вместе.
• Похвалите ребенка после завершения каждого задания.
• Дайте поощрительную наклейку.
• В день выполняйте по одной странице.
• Заниматься каждый день необязательно.

Что делать, если тетрадь закончена, но хочется ещё?

• Решать тетради можно несколько раз подряд.
• Попробуйте во второй и последующий разы решать на скорость, и в каждый раз устанавливать новый временной лимит.
• Сравните результаты.

Советы родителям:

Возраст, указанный на тетрадях, условный и служит только для ориентира. Тетради подстроены под шаги развития мозга ребенка. Поэтому если задачи в книге показались сложными, помогите ему.

Характеристики:

• Количество листов — 32
• Ширина — 21,5 см
• Длина — 29 см
• Обложка — мягкая обложка

Наука: Наука и техника: Lenta.ru

Американские специалисты из университета Рочестера в Нью-Йорке и Северовосточного университета в Бостоне представили результаты метаисследования, выполненного на материале 63 отдельных сопоставлений интеллектуальных способностей с уровнем религиозности. Выводы ученых, статья которых опубликована журналом Personality and Social Psychology Review, гласят, что между религиозностью и интеллектом есть отрицательная корреляция с коэффициентом -0,24 и 95-процентным доверительным интервалом от -0,20 до -0,25.

Эти выводы, основанные на сопоставлении 63 отдельных публикаций (открытый, но не столь полный обзор предыдущих работ по теме есть в английской Wikipedia), говорят о том, что вероятность встретить более умного человека среди атеистов выше, чем среди верующих, причем принадлежность к той или иной конфессии не столь важна, как степень религиозности. Религиозность большинство проанализированных исследовательских работ определяет по таким формальным критериям, как согласие с принятыми той или иной религией догмами, участие в жизни религиозных общин и частота посещения храмов.

Для измерения интеллекта часть авторов использовала стандартизированные тесты (как хорошо известный тест Векслера, так и некоторые другие), а часть ученых предположила, что интеллект достаточно хорошо согласуется с общим уровнем образования. Иными словами, человек со степенью доктора философии, скорее всего, умнее того, кто завершил свое образование на уровне средней школы. Тесты и уровень образования не всегда однозначно определяют интеллект, но все проанализированные работы оперировали большими количествами случаев, поэтому исключительные примеры не вносили большого вклада в итоговую статистику.

Данные охватили период с 1928 по 2012 год. Авторы 53 работ из 63-х приходили к выводу о том, что религиозность коррелирует с уменьшением интеллекта, но величина этой корреляции у всех получалась различна; американские психологи решили выяснить, что получается при систематизации всей имеющейся информации. Они обратились и к программе долгосрочного наблюдения за одаренными детьми 1921 года: так как ученых тогда интересовала связь психологических характеристик с долговременным жизненным успехом, наблюдение продолжается и за теми, кто дожил до наших дней.

Материалы по теме

18:59 — 9 августа 2013

Сопоставив полученные разными психологами и социологами результаты, исследователи рассчитали коэффициент корреляции интеллекта и религиозности. Коэффициент корреляции выражает то, насколько (и в какую сторону) изменение одной величины отражается на другой; примером коррелирующих величин может быть стоимость жилья и расстояние от центра города. Коэффициент, равный единице, обозначает совершенно четкую зависимость и рост одной величины в ответ на рост другой, а коэффициент корреляции -1 означает то, что одна из величин уменьшается при увеличении другой. Если коэффициент корреляции равен нулю, любую величину можно менять произвольно без всякого изменения другой, а промежуточные случаи соответствуют случаям, когда рассуждать об эффекте можно только в терминах вероятности.

Ученые продемонстрировали, что интеллект обратно коррелирует с религиозностью с коэффициентом от -0,20 до -0,25, причем наиболее вероятное значение составляет -0,24. Это значит, что среди достаточно большой группы атеистов найдется больше людей с хорошими результатами тестов IQ и высшим образованием, чем среди такой же группы адептов той или иной религии, причем величина эффекта растет при переходе от формально верующих к тем, у кого религия занимает центральное место в жизни.

Так как корреляция сама по себе ничего не говорит о причинно-следственных связях (например, цвет дня на календаре хорошо коррелирует с пассажиропотоком в метро, однако перекрашивание всех календарей в красный цвет метрополитену не поможет), исследователи предложили три разных гипотезы, способные объяснить найденную закономерность. Причем все они не исключают друг друга, то есть закономерность может быть обусловлена сразу несколькими причинами.

В качестве первого объяснения называется то, что умные люди имеют меньшую склонность к конформизму и потому с меньшей вероятностью принимают религиозные догмы. Сама по себе причинно-следственная связь интеллекта с конформизмом, разумеется, требует отдельного исследования.

Кроме того, ученые связывают интеллект с аналитическим стилем мышления, который, по их словам, плохо согласуется с религиозностью (что тоже согласуется с прошлыми исследованиями). И, наконец, умные люди обычно большего достигают в жизни и за счет этого находят способы организовать свою жизнь и без помощи религии.

Последний вывод хорошо согласуется с социологическими исследованиями, показавшими отрицательную корреляцию религиозности общества с благополучием его членов, а также с социальным равенством. Также психологам известно, что религиозность в среднем несколько выше у людей, переживших войну или землетрясение.

Red Hat помогает продвигать искусственный интеллект с GPU-ускорением

Традиционное компьютерное «железо» зачастую не успевает за темпами перемен и новыми типами нагрузок. Поэтому современные системы имеет смысл оснащать специализированными компонентами для тяжелых вычислительных задач…

Перемены подкрались незаметно. ИТ-лидеры крупных организаций, провайдеров связи, органов государственной власти скоро окажутся в непростой ситуации, когда одновременно потребуется поддерживать работу имеющихся инфраструктур и удовлетворять растущий спрос потребителей на передовые технологии. К их числу относятся такие технологии, как 5G, искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), Интернет вещей (IoT), позволяющие повысить качество, скорость и эффективность услуг, но при этом подразумевающие наличие продвинутых ИТ-решений. Например, одна только инфраструктура 5G требует развертывания беспрецедентного количества базовых станций на улицах и внутри зданий для обслуживания в том числе неисчислимой армии устройств IoT, концентрация которых, согласно предсказаниям аналитиков, составит 1 млн на квадратный километр (это площадь примерно четырех городских кварталов).

В качестве примера можно упомянуть будущее городов и современной городской мобильности. Интернет вещей и 5G являются ключевыми компонентами для создания умных городов, в котором данные с датчиков, камер и других подключенных к сети устройств должны обрабатываться в реальном времени для эффективного управления дорожным трафиком, предотвращения преступлений или эксплуатации зданий и активов. При устройстве умных городов госорганизации сталкиваются лишь с одним из аспектов глобального вызова, с которым им необходимо сегодня работать. Суть глобальной проблемы в том, что организациям необходимо каким-то образом реализовать растущую потребность в вычислительных мощностях за пределами своих дата-центров, то есть буквально на периферии сети. Добавьте сюда растущую популярность облачных приложений, которые строятся на основе микросервисов и работают на Kubernetes-платформах управления контейнерами, и вы (как бы пафосно это не звучало) получите бескрайнее море перемен, через которое предстоит пройти традиционным ИТ-системам.

В условиях беспрецедентного запроса на техноперемены со стороны конечных пользователей, путешествие по терра инкогнита новых технологий может стать серьезным вызовом для организаций, которые хотят подготовиться к будущему и одновременно сохранить верность открытым технологиям, которые они смогут поддерживать силами своих ИТ-специалистов.

Мы в Red Hat прекрасно осознаем необходимость поддержки IoT, ML и других перспективных инноваций в рамках наших открытых и построенных на базе отраслевых стандартов платформ, таких как Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Red Hat Ceph Storage и Red Hat OpenShift. Эти решения дают возможность построить широкий спектр приложений умного города и являются одной из основ для построения различных систем, необходимых для анализа и решения текущих (и будущих) задач ИТ.

Сегодня традиционное компьютерное «железо» зачастую не успевает за темпами перемен и новыми типами нагрузок. Поэтому современные системы имеет смысл оснащать специализированными компонентами для тяжелых вычислительных задач при работе в таких областях, как анализ данных или искусственный интеллект. Наш партнер, компания NVIDIA, предлагает решать эту проблему с помощью соответствующих аппаратных и программных ускорителей рабочих нагрузок, использующих возможности графических процессоров (GPU).

Идея с использованием таких ускорителей может показаться сложной. Однако Red Hat и NVIDIA совместно разработали платформы, которые позволяют абстрагироваться от особенностей «железа» и значительно упростить развертывание ускорителей. Наши компании вместе работают над созданием стандартизированного и хорошо знакомого ИТ-специалистам программного стека, который с одинаковым успехом можно использовать как в составе бэкенда для поддержки критически важных задач, так и в устройствах, развернутых на периферии сети.

Конечно, Red Hat уже много лет помогает своим партнерам создавать решения на базе наших открытых программных платформ, но в нашем сотрудничестве с NVIDIA есть принципиально новые моменты.

Red Hat и NVIDIA сходятся во мнении, что так же, как и для традиционных задач ИТ, так и для новых типов нагрузок, рынку нужно предлагать стандартизированные и доступные инфраструктуры на основе надежных и масштабируемых программных стеков. Помимо производства ведущих графических процессоров, NVIDIA также является лидером в создании универсального программного стека для GPU-вычислений в различных сферах и отраслях. Архитектура параллельных вычислений NVIDIA CUDA, библиотеки CUDA-X и сопутствующие программные инструменты работают на самых разных платформах, от сверхминиатюрных компьютеров Jetson Nano до суперкомпьютеров DGX-2 AI. Эти аппаратные платформы и сопутствующее ПО CUDA уже нашли широкую поддержку в лице более чем 1,2 млн разработчиков, которым они помогают ускорить свои приложения в самых разных прикладных областях, от систем ИИ и высокопроизводительных вычислений до телекоммуникаций.

В настоящее время NVIDIA и Red Hat вместе с несколькими OEM-партнерами работают над тем, чтобы предложить конечным пользователям преднастроенные аппаратные и программные решения для ускоренного развертывания систем ИИ. Эти решения помогают разработчикам эффективнее проектировать, тестировать и проверять корректность своих приложений и моделей AI/ML, используя языки программирования и фреймворки по своему выбору. Решения также сокращают время промышленного развертывания и дают ИТ-специалистам возможность эффективно управлять и сопровождать ИИ-приложения с интенсивными вычислениями в рамках корпоративной ИТ-инфраструктуры.

Сегодня Red Hat и NVIDIA работают над интеграцией RHEL и OpenShift с решениями NVIDIA, включая линейку серверов DGX, которые ориентированы на поддержку ресурсоемких задач обучения в рамках самых сложных систем ИИ. Недавно Red Hat и NVIDIA анонсировали поддержку платформ NVIDIA EGX, которая предназначена для решения широкого ряда задач периферийных вычислений. Системы EGX обеспечивают работу перспективных сервисов с элементами ИИ, таких как дополненная и виртуальная реальность (AR/VR), IoT, а также телемедицина, и могут развертываться на периферии сетей 5G. Кроме того, за счет поддержки пакета разработки ПО NVIDIA Aerial, предназначенного для создания программно-определяемых сетей 5G и работающего на системах EGX, Red Hat и NVIDIA предоставили телекоммуникационным компаниям возможность создавать полностью виртуализированные радиосети 5G.

Red Hat видит свою задачу в том, чтобы упростить развертывание ИИ-инфраструктур искусственного интеллекта в самых разных областях за счет ускорения и стандартизации дата-аналитики, машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) на протяжении полной цепочки соответствующих операций, начиная от корпоративного дата-центра и заканчивая периферией сети, а также в любой точке между ними.

Мы твердо уверены, что будущее инфраструктур машинного обучения и искусственного интеллекта принадлежит облачным технологиям с открытым кодом (облачная модель вычислений снижает “стоимость билета” в мир ML/AL, а сообщество Open Source является генератором технологических инноваций), и мы рады продолжить сотрудничество с NVIDIA, чтобы это будущее стало реальностью.

Владимир Карагиоз, руководитель группы

архитекторов по решениям, Red Hat,

Ян Фишер (Yan Fisher), специалист

по новым технологиям Red Hat

Применение ИИ в рекрутинге может привести к большим проблемам

Интеграция Техника 07 Октября 2021 20:1507 Окт 2021 20:15 | Поделиться

На искусственный интеллект принято делать ставку практически во всех сферах бизнеса и госуправления. Однако по мере накопления опыта рождается понимание того, что может пойти не так при внедрении ИИ в той или иной сфере деятельности. В частности, стали заметны «подводные камни» процесса его использования в HR-департаментах.

Поле битвы — ИИ

Искусственный интеллект — новое поле соревнования сверхдержав и желающих быть причисленных к ним. Не осталась в стороне и наша страна. Президент России Владимир Путин заявил, что «лидер по созданию искусственного интеллекта станет властелином мира» и призвал повсеместно внедрить технологии искусственного интеллекта для успешной цифровой трансформации страны в ближайшее десятилетие.

Однако прежде чем внедрять средства управления, основанные на ИИ, в масштабах страны, стоит посмотреть на опыт работы ИИ-систем при решении более скромных, но в чем-то похожих задач. Например, на положение с внедрением искусственного интеллекта в области управления кадрами. Энтузиазм в этой сфере пока перевешивает, хотя уже видны проблемы, порождаемые ИИ. Основная из них — ИИ, как правило, принимает решения на основе исторических данных. А эти данные могут оказаться из другой «исторической эпохи», с другими приоритетами и ценностями. Что может, в случае применения бездумного ИИ в HR-технологиях, выставить компанию в дурном свете.

Оптимизм в отношении ИИ пока еще мэйнстрим

В 2019 г. Gartner проводила исследование, посвященное применению ИИ в сфере HR. Выяснилось, что внедрили искусственный интеллект 17% опрошенных, еще 30% собирались это сделать до конца 2022 г. Главные надежды на ИИ — улучшение принятия решений на основе данных (о «значительном» успехе проекта сообщили 62% внедривших искусственный интеллект с этой целью), повышение качества работы с персоналом (57%), автоматизация рутинных процессов (56%) и желание сэкономить (51%).

Основных проблем при реализации ИИ-проектов, как считают аналитики Gartner, три. Во-первых, это получение финансирования, поскольку количественная оценка преимуществ от внедрения искусственного интеллекта не всегда очевидна. Во-вторых — ИИ собирает и анализирует огромное количество данных, что вызывает вопросы по поводу их дальнейшего использования, обеспечения конфиденциальности и т. д. И, в-третьих, сложность интеграции ИИ-решений в имеющуюся инфраструктуру.

Все три пункта неудивительны. Любая новая технология испытывает проблемы с доказательством своей полезности. У ИИ-проектов эта проблема немного острей, чем «в среднем» — в ходе опроса Everest Group, в котором приняли участие более 200 мировых лидеров в сфере ИТ, 84% респондентов назвали важной проблемой «долгое ожидание» возврата инвестиций в проекты, связанные с искусственным интеллектом.

Проблемы с обеспечением конфиденциальности собираемых и обрабатываемых «чувствительных» данных также сейчас находятся в центре внимания при реализации любых проектов, в которых эти данные собираются и обрабатываются. Интеграция нового решения в существующий ИТ-ландшафт также традиционно нелегка.

Наиболее интересна вторая часть второго пункта, советующая следить за тем, чтобы исходные данные для ИИ не были предвзяты, ибо в противном случае результаты использования искусственного интеллекта могут повредить бизнесу. «Установите надежные и прозрачные методы сбора данных и обеспечьте разнообразие с точки зрения выбора данных и управления ими», — посоветовали в Gartner. Как оказалось на практике, сделать это не так уж просто.

Эти сложности привели к тому, что среди HR-руководителей появились скептики. Почти половина, 48%, респондентов опроса, обнародованного Gartner в марте 2021 г. заявили, что уже имеющиеся технологии скорее «мешают». И почти четверть, 24%, признали, что не вполне понимают, как «горячие» технологии, в том числе искусственный интеллект влияют на процессы управления кадрами.

Впрочем, 90% опрошенных все равно планируют сохранить или увеличить инвестиции в технологии, при том, что 34% руководителей кадровых структур ожидают урезание бюджетов «на HR» (это вдвое больше, чем в 2020-м).

Проблема исторических данных в том, что они исторические

Проблема с «несправедливостью» ИИ не нова. Еще в 2015 г. в Amazon осознали, что их кадровая система, базирующаяся на искусственном интеллекте предвзята к женщинам. Система базировалась на изучении резюме, поданных за последние десять лет. Большинство резюме, по понятным причинам, подавали мужчины, так что ИИ ничего не оставалось, как следовать сложившейся практике. Впрочем, по информации агентства Reuters, разбиравшегося в ситуации, «гендерная предвзятость была не единственной проблемой». Зачастую ИИ выбирал кандидатов по настолько неочевидным критериям, что казалось, будто он выбирает их наугад.

Как дать сотрудникам возможность работать над интересными задачами, двигаясь в цифровую трансформацию

Бизнес

Закрыв этот проект гигант ритейла, впрочем, не успокоился и внедрил новую ИИ-систему, которая оценивает работу водителей-курьеров. Водители стали жаловаться, что алгоритмы не учитывают обстоятельства, например, отсутствие заказчиков на месте, пробки на дорогах и т. д. При этом обманывать систему оказалось не так уж сложно.

Естественно, Amazon — не единственная крупная компания, в которой ИИ принимал решение на основе исторических данных. Основной результат у всех приблизительно одинаков — усиление и так имеющегося перекоса в пользу белых мужчин из «топовых» учебных заведений.

Также большие сложности могут возникнуть при применении ИИ-решений, которые анализируют в ходе видеоинтервью выражения лиц претендентов на должность или тон, которым они говорят. Теоретически, эти средства должны «выяснить», насколько человек искренен и насколько он «нормален». Однако, например, кандидаты с ограниченными возможностями, люди из социальных страт, нежели те, по которым калибровался ИИ, могут быть сочтены неискренними из-за того, что они волновались о том, в какой момент они должны сказать о своих проблемах со здоровьем или пытались вести себя не естественно, а так, как по их мнению, должны вести себя на собеседовании те самые пресловутые белые мужчины.

Пока проблемы решаются отказом от безусловного использования рекомендации искусственного интеллекта. Например, вводится проверка решения ИИ человеком, а то и двумя. Или отказываются от использования исторических данных и сужения спектра оцениваемой информации «лишней», такой как пол, имя, национальность, оставляя в поле рассмотрения ИИ только наборы профессиональных навыков.

В результате ИИ может выдавать неожиданные решения, например в BMC Software наняли сирийского беженца-дантиста, который «имел опыт программирования» и по этому критерию соответствовал урезанному списку требований. Решение, надо сказать разумное, сирийские медики неплохо переобучаются, карьера офтальмолога Башара Асада тому порука.

А что в России?

В нашей стране вопрос относительно пригодности ИИ для работы в кадровой области пока не так актуален. И проблема «женщин и меньшинств» так остро не стоит, да и искусственный интеллект в этой сфере (впрочем, как и в других) применяется нечасто. Справедливости ради надо отметить, что в иных случаях «естественный» интеллект бывает предвзят не хуже искусственного, что порождает многочисленные истории о девочках-эйчарах, ищущих «опытного сварщика до 35».

И это далеко не только российская специфика, по данным исследования Oracle и Future Workplace, почти две трети сотрудников доверяют роботам больше, чем своим руководителям и «кадровикам». Что не совсем логично — ведь именно эти последние принимают решения о том, какими данными будет снабжен ИИ, но тем не менее.

Однако в будущем, по мере роста применения искусственного интеллекта в «кадрах», проблема соответствия критериев, заложенных в ИИ-системы с реальными требованиями компаний и ситуацией на рынке труда, будет становиться все более важной и у нас. Разве что, к этому времени ИИ будет не только нанимать людей на работу, но и заменять их во многих сферах, отчего сложности с неправильными историческими данными станут не так актуальны на фоне новых проблем.

Ученые обещают исследовать интеллект с помощью нанотехнологий — Российская газета

Продолжая попытки Платона и Аристотеля разгадать тайну человеческого интеллекта, в Москве на «Биеннале когнитивной науки-2008» собрался цвет мировой психологии, лингвистики и медицины. Чего стоит присутствие сразу двух нобелевских лауреатов — американцев Джералда Эдельмана и Даниэла Канемана.

Среди организаторов Международной конференции — Институт психологии РАН, Межрегиональная ассоциация когнитивных исследований и Центр развития русского языка, который курирует супруга премьер-министра РФ Людмила Путина.

Они обещают присутствие таких ученых «звезд», как Марк Хаузер, Майкл Томаселло, Энн Трисман, Стелла Восниаду. И, судя по заявленным докладам, именитые иностранцы не отрицают русских корней в исследовании познавательных процессов: имена Льва Выготского и Александра Лурии — ключевые на конференции.

В конце концов, узнает ли когда-нибудь человечество, что там у нас происходит внутри черепной коробки? Какие тайные силы вызывают к жизни сонеты Шекспира и другие продукты человеческого интеллекта? На эти вопросы «РГ» отвечает участник Биеннале, член-корреспондент РАН, профессор МГУ (Россия) и Дрезденского технологического университета (Германия) Борис Величковский.

Российская газета: Борис Митрофанович, когнитивистика действительно сейчас в первых рядах научных знаний? Или это лишь дань моде на все междисциплинарное?

Борис Величковский: Здесь собрались ученые из 60 стран мира, и это уже о чем-то говорит. Когнитивистика сближает сразу четыре направления технологического развития. Первой группой технологий, радикально повлиявших на многие области нашей жизни, стали компьютерные технологии. К концу прошлого века лидерство перешло к биотехнологиям, достигшим пика развития благодаря расшифровке генома человека и выяснению возможностей медицинского использования стволовых клеток. В наше время не проходит и недели без сообщений об успехах нанотехнологий, позволяющих создавать физико-химические материалы и машины с новыми полезными свойствами. На этом общем фоне возникают первые примеры четвертой группы технологий, которые называют когнитивными технологиями. Их характерной особенностью является то, что они направлены на поддержку познавательных процессов у человека, позволяя нам лучше понимать и решать разнообразные задачи.

РГ: А конкретный пример когнитивных технологий можете привести?

Величковский: Скажем, технологии интерфейсов между человеком и компьютером. Привычные графические интерфейсы в какой-то степени учитывают особенности памяти человека — то, что позволяет нам легче узнавать зрительные объекты, расположенные в пространственном окружении, чем вспоминать названия абстрактных команд на том или ином языке программирования. В последние годы стали появляться интерфейсы, основанные на технологии виртуальной реальности. Используя закономерности возникновения иллюзий восприятия, эта технология создает у человека живое впечатление «погружения» в ту или иную среду.

РГ: А в чем практическое значение этих новинок?

Величковский: Интерфейсы на базе виртуальной реальности широко применяются в таких задачах, как тренировка навыков летчиков и танкистов, а также проверка потребительских качеств новых изделий и продуктов до их запуска в промышленное производство.

На конференции будут продемонстрированы возможности создания новых интерфейсов, учитывающих состояние и направленность внимания человека. Сфера практического применения этих новых технологий чрезвычайно широка: от коммуникации с людьми, потерявшими способность речи и движений, до повышения объективности медицинской диагностики, а также безопасности на транспорте и в промышленности. Такие «внимательные к вниманию человека» технологии обычно используют быстрое отслеживание движений головы и глаз человека.

РГ: В Москву приехали два нобелевских лауреата. Они просто «свадебные генералы» или выступят с докладами?

Величковский: Нобелевский лауреат 2002 года по экономике Даниэл Канеман выступит на «круглом столе» «Взаимодействие эмоций и познания при принятии решений», который он организовал вместе с молодым российским нейрофизиологом Василием Ключаревым. Канеман считает, что принятие решений человеком зависит от эмоционального состояния, в частности, в отрицательном контексте наметившихся финансовых потерь заметно увеличивается склонность людей к риску, а следовательно, к еще более крупным потерям. Эта область науки называется «наноэкономикой».

А лекция нобелевского лауреата по медицине Джералда Эдельмана будет посвящена таким новым направлениям в науке, как молекулярная психология, а также нанодиагностика сознания и стрессоустойчивости человека.

7.4 Что такое интеллект и творчество? — Психология 2e

Цели обучения

К концу этого раздела вы сможете:

• Определить интеллект
• Объясните триархическую теорию интеллекта
• Определите разницу между теориями интеллекта
• Объясните эмоциональный интеллект
• Определите творчество

Мальчик четырех с половиной лет сидит за кухонным столом со своим отцом, который читает ему вслух новый рассказ.Он переворачивает страницу, чтобы продолжить чтение, но прежде чем он успевает начать, мальчик говорит: «Подожди, папа!» Он указывает на слова на новой странице и читает вслух: «Вперед, Свинья! Идти!» Отец останавливается и смотрит на сына. «Вы можете это прочитать?» он спрашивает. «Да папочка!» И он указывает на слова и снова читает: «Иди, Свинья! Идти!»

Этот отец активно не учил своего сына чтению, хотя ребенок постоянно задавал вопросы о буквах, словах и символах, которые они видели повсюду: в машине, в магазине, по телевизору.Папа задумался, что еще может понять его сын, и решил провести эксперимент. Взяв чистый лист бумаги, он написал список из нескольких простых слов: мама, папа, собака, птица, кровать, грузовик, машина, дерево. Он положил список перед мальчиком и попросил его прочитать слова. «Мама, папа, собака, птица, кровать, грузовик, машина, дерево», — прочитал он, замедляясь, чтобы осторожно произнести птица и грузовик. Затем: «Я сделал это, папа?» «Вы, конечно, сделали! Это очень хорошо.» Отец тепло обнял своего маленького мальчика и продолжил читать историю о свинье, все время задаваясь вопросом, являются ли способности его сына признаком исключительного интеллекта или просто нормальным образцом языкового развития.Как и отец в этом примере, психологи задавались вопросом, что такое интеллект и как его можно измерить.

Классифицирующий интеллект

Что такое интеллект? То, как исследователи определили понятие интеллекта, много раз изменялось с момента зарождения психологии. Британский психолог Чарльз Спирмен считал, что интеллект состоит из одного общего фактора, называемого g , который можно измерять и сравнивать между людьми.Спирмен сосредоточился на общих чертах между различными интеллектуальными способностями и не придал значения тому, что делало каждую из них уникальной. Однако задолго до появления современной психологии древние философы, такие как Аристотель, придерживались аналогичной точки зрения (Cianciolo & Sternberg, 2004).

Другие психологи считают, что интеллект — это не единственный фактор, а совокупность различных способностей. В 1940-х годах Раймонд Кеттелл предложил теорию интеллекта, которая разделила общий интеллект на два компонента: кристаллизованный интеллект и подвижный интеллект (Cattell, 1963).Кристаллизованный интеллект характеризуется как приобретенные знания и способность их извлекать. Когда вы изучаете, запоминаете и вспоминаете информацию, вы используете кристаллизованный интеллект. Вы постоянно используете кристаллизованный интеллект в своей курсовой работе, демонстрируя, что усвоили информацию, изложенную в курсе. Гибкий интеллект включает в себя способность видеть сложные отношения и решать проблемы. Направление домой после объезда по незнакомому маршруту из-за строительства дороги потребовало бы вашего подвижного интеллекта.Гибкий интеллект помогает решать сложные абстрактные задачи повседневной жизни, тогда как кристаллизованный интеллект помогает преодолевать конкретные, простые проблемы (Cattell, 1963).

Другие теоретики и психологи считают, что интеллект следует определять в более практических терминах. Например, какие типы поведения помогают вам продвигаться в жизни? Какие навыки способствуют успеху? Задумайтесь об этом на мгновение. Возможность произнести наизусть всех 45 президентов Соединенных Штатов по порядку — отличный трюк для вечеринки, но сделает ли это знание вас лучше?

Роберт Стернберг разработал другую теорию интеллекта, которую он назвал триархической теорией интеллекта, потому что она рассматривает интеллект как состоящий из трех частей (Sternberg, 1988): практического, творческого и аналитического интеллекта (рис.12).

Рис. 7.12 Теория Штернберга выделяет три типа интеллекта: практический, творческий и аналитический.

Практический интеллект, предложенный Штернбергом, иногда сравнивают с «уличным умом». Практичность означает, что вы находите решения, которые работают в вашей повседневной жизни, применяя знания, основанные на вашем опыте. Этот тип интеллекта отличается от традиционного понимания IQ; люди с высокими показателями практического интеллекта могут иметь или не иметь сопоставимые оценки творческого и аналитического интеллекта (Sternberg, 1988).

Аналитический интеллект тесно связан с решением академических задач и вычислениями. Штернберг говорит, что аналитический интеллект проявляется в способности анализировать, оценивать, судить, сравнивать и противопоставлять. Например, при чтении классического романа для литературного класса обычно необходимо сравнить мотивы главных героев книги или проанализировать исторический контекст рассказа. В таком научном курсе, как анатомия, вы должны изучить процессы, с помощью которых организм использует различные минералы в различных человеческих системах.Развивая понимание этой темы, вы используете аналитический интеллект. Решая сложную математическую задачу, вы применяете аналитический интеллект для анализа различных аспектов проблемы, а затем решаете ее по частям.

Творческий интеллект характеризуется изобретением или воображением решения проблемы или ситуации. Творчество в этой сфере может включать поиск нового решения неожиданной проблемы или создание прекрасного произведения искусства или хорошо разработанного рассказа.Представьте на мгновение, что вы отдыхаете в лесу с друзьями и понимаете, что забыли свой походный кофейник. Человек в вашей группе, который находит способ успешно сварить кофе для всех, будет считаться обладателем более высокого творческого интеллекта.

Теория множественного интеллекта была разработана Говардом Гарднером, психологом из Гарварда и бывшим учеником Эрика Эриксона. Согласно теории Гарднера, каждый человек обладает как минимум восемью видами интеллекта. Восемь видов интеллекта — это лингвистический интеллект, логико-математический интеллект, музыкальный интеллект, телесный кинестетический интеллект, пространственный интеллект, межличностный интеллект, внутриличностный интеллект и натуралистический интеллект.Среди когнитивных психологов теория Гарднера подвергалась резкой критике за отсутствие эмпирических данных. Однако преподаватели продолжают изучать и использовать теорию Гарднера, а некоторые колледжи даже обсуждают, как они интегрируют теорию Гарднера в свои учебные классы. Готфредсон описывает одну возможную причину дальнейшего использования теории Гарднера: «. . . что существует несколько независимых интеллектов, что позволяет предположить, что каждый может быть в некотором роде умным. Понятно, что это очень привлекательная идея в демократических обществах »(2004).

Межличностный и внутриличностный интеллект Гарднера часто объединяется в один тип: эмоциональный интеллект. Эмоциональный интеллект включает в себя способность понимать эмоции себя и других, проявлять сочувствие, понимать социальные отношения и сигналы, регулировать свои собственные эмоции и реагировать культурно приемлемыми способами (Parker, Saklofske, & Stough, 2009). Люди с высоким эмоциональным интеллектом обычно обладают хорошо развитыми социальными навыками. Некоторые исследователи, в том числе Дэниел Гоулман, автор книги «Эмоциональный интеллект : почему он может иметь значение больше, чем IQ », утверждают, что эмоциональный интеллект является лучшим предсказателем успеха, чем традиционный интеллект (Goleman, 1995).Тем не менее, эмоциональный интеллект широко обсуждается: исследователи указывают на несоответствия в том, как он определяется и описывается, а также ставят под сомнение результаты исследований по предмету, который сложно измерить и изучить эмпирически (Locke, 2005; Mayer, Salovey, & Карузо, 2004)

На сегодняшний день наиболее полной теорией интеллекта является теория когнитивных способностей Кеттелла-Хорна-Кэрролла (CHC) (Schneider & McGrew, 2018). В этой теории способности связаны и выстроены в иерархию: общие способности вверху, широкие способности посередине и узкие (специфические) способности внизу.Узкие способности — единственные, которые можно измерить напрямую; однако они интегрированы в другие способности. На общем уровне — общий интеллект. Далее, общий уровень состоит из общих способностей, таких как плавное рассуждение, кратковременная память и скорость обработки данных. Наконец, по мере продолжения иерархии узкий уровень включает определенные формы когнитивных способностей. Например, кратковременная память далее разбивается на объем памяти и объем рабочей памяти.

Интеллект также может иметь разные значения и ценности в разных культурах.Если вы живете на небольшом острове, где большинство людей ловит рыбу с лодок, важно знать, как ловить рыбу и ремонтировать лодку. Если бы вы были исключительным рыболовом, ваши сверстники, вероятно, сочли бы вас умным. Если бы вы также умели ремонтировать лодки, ваш интеллект мог бы быть известен всему острову. Подумайте о культуре своей семьи. Какие ценности важны для латинских семей? Итальянские семьи? В ирландских семьях гостеприимство и увлекательные истории являются знаками культуры.Если вы опытный рассказчик, другие представители ирландской культуры, вероятно, сочтут вас умным.

Некоторые культуры придают большое значение совместной работе как коллективу. В этих культурах важность группы превышает важность индивидуальных достижений. Когда вы посещаете такую ​​культуру, то, насколько хорошо вы относитесь к ценностям этой культуры, свидетельствует о вашем культурном интеллекте, который иногда называют культурной компетенцией.

Творчество

Креативность — это способность генерировать, создавать или открывать новые идеи, решения и возможности.Очень творческие люди часто обладают глубокими знаниями о чем-то, годами работают над этим, ищут новые решения, обращаются за советом и помощью других экспертов и идут на риск. Хотя творчество часто ассоциируется с искусством, на самом деле это жизненно важная форма интеллекта, которая побуждает людей во многих дисциплинах открывать что-то новое. Творчество можно найти во всех сферах жизни, от того, как вы украшаете свое жилище, до нового понимания того, как работает клетка.

Креативность часто связана со способностью человека к дивергентному мышлению.Дивергентное мышление можно описать как нестандартное мышление; это позволяет человеку прийти к уникальным, множественным решениям данной проблемы. Напротив, конвергентное мышление описывает способность дать правильный или хорошо обоснованный ответ или решение проблемы (Cropley, 2006; Gilford, 1967)

Everyday Connection

Creativity

Доктор Том Стейтц, бывший профессор биохимии Sterling и биофизика в Йельском университете, посвятил свою карьеру изучению структуры и конкретных аспектов молекул РНК и того, как их взаимодействия могут помочь в производстве антибиотиков и предотвращении болезней.В результате своей целой жизни он получил Нобелевскую премию по химии в 2009 году. Он написал: «Оглядываясь назад на развитие и прогресс моей научной карьеры, я вспоминаю, насколько жизненно важно хорошее наставничество на ранних этапах карьерный рост и постоянные личные беседы, дискуссии и дискуссии с коллегами на всех этапах исследования. Выдающиеся открытия, идеи и разработки не происходят в вакууме »(Steitz, 2010, пункт 39). Из комментария Стейтца становится ясно, что творческий потенциал человека, несмотря на его индивидуальную силу, выигрывает от взаимодействия с другими.Вспомните время, когда ваше творчество возникло из-за разговора с другом или одноклассником. Как этот человек повлиял на вас и какую проблему вы решили творчески?

Преимущества и риски искусственного интеллекта

Многие исследователи ИИ закатывают глаза, когда видят этот заголовок: « Стивен Хокинг предупреждает, что рост роботов может иметь катастрофические последствия для человечества». И столько же потеряли счет тому, сколько похожих статей они видели. Как правило, эти статьи сопровождаются зловещим роботом с оружием, и они предлагают нам беспокоиться о роботах, которые поднимутся и убьют нас, потому что они стали сознательными и / или злыми.На более легкой ноте, такие статьи на самом деле довольно впечатляют, потому что они лаконично резюмируют сценарий, о котором исследователи ИИ не беспокоятся. Этот сценарий сочетает в себе целых три отдельных заблуждения: беспокойство о сознании , зле , и роботах .

Если вы едете по дороге, у вас есть субъективное восприятие цветов, звуков, и т. Д. . Но есть ли у беспилотного автомобиля субъективный опыт? Каково это вообще быть беспилотным автомобилем? Хотя эта загадка сознания интересна сама по себе, она не имеет отношения к риску ИИ.Если вас сбивает беспилотный автомобиль, для вас не имеет значения, ощущает ли он себя субъективно. Точно так же на нас, людей, повлияет то, что сверхразумный ИИ делает , а не то, что субъективно чувствует .

Еще один отвлекающий маневр — это страх перед машинами, которые станут злыми. Настоящее беспокойство вызывает не злоба, а компетентность. Сверхразумный ИИ по определению очень хорош в достижении своих целей, какими бы они ни были, поэтому нам нужно убедиться, что его цели совпадают с нашими.Люди обычно не ненавидят муравьев, но мы умнее их — так что, если мы хотим построить плотину гидроэлектростанции, а там есть муравейник, для муравьев плохо. Движение за полезный ИИ не хочет ставить человечество на место этих муравьев.

Заблуждение о сознании связано с мифом о том, что у машин не может быть целей. Очевидно, что машины могут иметь цели в узком смысле демонстрации целенаправленного поведения: поведение ракеты с тепловым наведением наиболее экономично объясняется как цель поразить цель.Если вы чувствуете угрозу со стороны машины, цели которой не совпадают с вашими, то именно ее цели в этом узком смысле беспокоят вас, а не то, сознательна ли машина и испытывает ли она чувство цели. Если бы за вами гналась эта ракета с тепловым наведением, вы, вероятно, не воскликнули бы: «Я не волнуюсь, потому что у машин не бывает целей!»

Я сочувствую Родни Бруксу и другим пионерам робототехники, которые чувствуют себя несправедливо демонизированными пугающими таблоидами, потому что некоторые журналисты, кажется, одержимы роботами и украшают многие свои статьи злобными металлическими монстрами с красными блестящими глазами.На самом деле, движение за полезный ИИ занимается не роботами, а самим интеллектом: в частности, интеллектом, цели которого не совпадают с нашими. Чтобы доставить нам неприятности, такому смещенному сверхчеловеческому разуму не требуется никакого тела робота, только подключение к Интернету — это может позволить перехитрить финансовые рынки, изобретать ученых, манипулировать человеческими лидерами и разработать оружие, которое мы даже не можем понять. Даже если создание роботов было физически невозможно, сверхразумный и сверхбогатый ИИ мог легко заплатить или манипулировать многими людьми, чтобы они невольно выполняли его приказы.

Заблуждение о роботах связано с мифом о том, что машины не могут управлять людьми. Интеллект позволяет контролировать: люди управляют тиграми не потому, что мы сильнее, а потому, что мы умнее. Это означает, что, если мы уступим положение самых умных на нашей планете, возможно, мы также уступим контроль.

На пути к общему искусственному интеллекту с гибридной архитектурой микросхем Tianjic

1.

Гертцель Б. Общий искусственный интеллект: концепция, современное состояние и перспективы на будущее. J. Artif. Генерал Intell . 5 , 1–48 (2014).

Артикул Google ученый

2.

Benjamin, B.V. et al. Neurogrid: смешанная аналого-цифровая многокристальная система для крупномасштабного нейронного моделирования. Proc. IEEE 102 , 699–716 (2014).

Артикул Google ученый

3.

Merolla, P.A. et al. Интегральная схема с миллионным импульсным нейроном с масштабируемой коммуникационной сетью и интерфейсом. Наука 345 , 668–673 (2014).

ADS CAS Статья Google ученый

4.

Furber, S. B. et al. Проект SpiNNaker. Proc. IEEE 102 , 652–665 (2014).

Артикул Google ученый

5.

Schemmel, J. et al. Нейроморфная аппаратная система в масштабе пластины для крупномасштабного нейронного моделирования. В Proc.2010 IEEE Int. Симпозиум по схемам и системам 1947–1950 (IEEE, 2010).

6.

Davies, M. et al. Loihi: нейроморфный многоядерный процессор с обучением на кристалле. IEEE Micro 38 , 82–99 (2018).

Артикул Google ученый

7.

Chen, Y.-H. и другие. Eyeriss: энергоэффективный реконфигурируемый ускоритель для глубоких сверточных нейронных сетей. IEEE J. Твердотельные схемы 52 , 127–138 (2017).

ADS Статья Google ученый

8.

Джуппи, Н. П. и др. Анализ производительности тензорного процессора в центре обработки данных. В 2017 ACM / IEEE 44th Annual Int. Симпозиум по компьютерной архитектуре 1–12 (IEEE, 2017).

9.

Маркрам, Х. Проект голубого мозга. Nat. Ред. Neurosci . 7 , 153–160 (2006).

CAS Статья Google ученый

10.

Ижикевич, Э.М. Простая модель импульсных нейронов. IEEE Trans. Нейронная сеть . 14 , 1569–1572 (2003).

CAS Статья Google ученый

11.

Eliasmith, C. et al. Масштабная модель функционирующего мозга. Наука 338 , 1202–1205 (2012).

ADS CAS Статья Google ученый

12.

Сонг, С., Миллер, К. Д. и Эбботт, Л. Ф. Конкурентное хеббийское обучение посредством зависящей от времени спайков синаптической пластичности. Nat. Neurosci . 3 , 919–926 (2000).

CAS Статья Google ученый

13.

Гасфилд Д. Алгоритмы на строках, деревьях и последовательностях: информатика и вычислительная биология (Cambridge Univ. Press, 1997).

14.

Цю, Г. Моделирование зрительной коры с использованием искусственных нейронных сетей для реконструкции визуального изображения.В Четвертый Int. Конференция по искусственным нейронным сетям 127–132 (Институт инженерии и технологий, 1995).

15.

ЛеКун Ю., Бенжио Ю. и Хинтон Г. Глубокое обучение. Nature 521 , 436–444 (2015).

ADS CAS Статья Google ученый

16.

Рассел С. Дж. И Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход (Pearson Education, 2016).

17.

He, K. et al. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В Proc. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 770–778 (IEEE, 2016).

18.

Hinton, G. et al. Глубокие нейронные сети для акустического моделирования при распознавании речи. Сигнальный процесс IEEE. Mag . 29 , 82–97 (2012).

ADS Статья Google ученый

19.

Янг, Т.и другие. Последние тенденции в обработке естественного языка на основе глубокого обучения. IEEE Comput. Intell. Mag . 13 , 55–75 (2018).

Артикул Google ученый

20.

Silver, D. et al. Освоение игры в го с глубокими нейронными сетями и поиском по дереву. Nature 529 , 484–489 (2016).

ADS CAS Статья Google ученый

21.

Lake, B. M. et al. Создание машин, которые учатся и думают, как люди. Behav. Мозговая наука . 40 , e253 (2017).

Артикул Google ученый

22.

Hassabis, D. et al. Искусственный интеллект, вдохновленный нейробиологией. Нейрон 95 , 245–258 (2017).

CAS Статья Google ученый

23.

Марблстоун, А.Х., Уэйн Г. и Кординг К. П. К интеграции глубокого обучения и нейробиологии. Фронт. Comput. Neurosci . 10 , 94 (2016).

Артикул Google ученый

24.

Lillicrap, T. P. et al. Случайные веса синаптической обратной связи поддерживают обратное распространение ошибок для глубокого обучения. Nat. Коммуна . 7 , 13276 (2016).

ADS CAS Статья Google ученый

25.

Roelfsema, P. R. & Holtmaat, A. Контроль синаптической пластичности в глубоких корковых сетях. Nat. Ред. Neurosci . 19 , 166–180 (2018).

CAS Статья Google ученый

26.

Ульман С. Использование нейробиологии для разработки искусственного интеллекта. Наука 363 , 692–693 (2019).

ADS Статья Google ученый

27.

Xu, K. et al. Покажи, посети и расскажи: создание подписи к нейронному изображению с визуальным вниманием. В Int. Конференция по машинному обучению (ред. Бах, Ф. и Блей, Д.) 2048–2057 (Международное общество машинного обучения, 2015).

28.

Zhang, B., Shi, L. & Song, S. в книге Robotics Inspired Robotics: The Intersection of Robotics and Neuroscience (eds Sanders, S. & Oberst, J.) 4–9 ( Наука / AAAS, 2016).

29.

Sabour, S., Frosst, N.И Хинтон, Дж. Э. Динамическая маршрутизация между капсулами. Adv. Neural Inf. Обработка Syst . 30 , 3856–3866 (2017).

Google ученый

30.

Mi, Y. et al. Адаптация частоты всплесков реализует упреждающее отслеживание в нейронных сетях с непрерывным аттрактором. Adv. Neural Inf. Обработка Syst . 27 , 505–513 (2014).

Google ученый

31.

Херрманн, М., Герц, Дж. И Прюгель-Беннетт, А. Анализ цепей синфайла. Сеть 6 , 403–414 (1995).

Артикул Google ученый

32.

Лондон, М. и Хойссер, М. Дендритные вычисления. Annu. Ред. Neurosci . 28 , 503–532 (2005).

CAS Статья Google ученый

33.

Имам Н. и Манохар Р.Связь адрес-событие с использованием взаимного исключения Token-Ring. В 2011 17th IEEE Int. Симпозиум по асинхронным схемам и системам 99–108 (IEEE, 2011).

34.

Deng, L. et al. GXNOR-Net: обучение глубоких нейронных сетей с троичными весами и активациями без памяти полной точности в рамках единой системы дискретизации. Нейронная сеть . 100 , 49–58 (2018).

Артикул Google ученый

35.

Han, S. et al. EIE: эффективный механизм вывода на сжатой глубокой нейронной сети. В 2016 ACM / IEEE 43rd Annual Int. Симпозиум по компьютерной архитектуре 243–254 (IEEE, 2016).

36.

Diehl, P.U. et al. Быстрая классификация и высокая точность пиков глубоких сетей за счет балансировки веса и пороговых значений. В 2015 г. Совместная конференция по нейронным сетям 1–8 (IEEE, 2015).

37.

Wu, Y. et al. Пространственно-временное обратное распространение для обучения высокопроизводительных нейронных сетей с пиками. Фронт. Neurosci . 12 , 331 (2018).

Артикул Google ученый

38.

Орчард, Г. и др. Преобразование наборов данных статических изображений в наборы нейроморфных данных с помощью саккад. Фронт. Neurosci . 9 , 437 (2015).

Артикул Google ученый

39.

Крижевский А., Суцкевер И. и Хинтон Г. Е. Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями. Adv. Neural Inf. Процесс. Syst . 25 , 1097–1105 (2012).

Google ученый

40.

Симонян К. и Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений. В Int. Конференция по обучающим представлениям ; препринт на https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf (2015).

41.

Deng, J. et al. ImageNet: крупномасштабная база данных иерархических изображений. В 2009 Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 248–255 (IEEE, 2009).

42.

LeCun, Y. et al. Применение градиентного обучения для распознавания документов. Proc. IEEE 86 , 2278–2324 (1998).

Артикул Google ученый

43.

Courbariaux, M., Bengio, Y. & David, J.-P. BinaryConnect: обучение глубоких нейронных сетей с двоичными весами во время распространения. Adv. Neural Inf. Обработка Syst . 28 , 3123–3131 (2015).

Google ученый

44.

Крижевский А. и Хинтон Г. Изучение нескольких слоев элементов из крошечных изображений . Магистерская диссертация, Univ. Торонто (2009).

45.

Merity, S. et al. Модели смеси дозорных указателей. В Int. Конференция по обучающим представлениям ; препринт на https://arxiv.org/abs/1609.07843 (2017).

46.

Краковна В. и Доши-Велес Ф. Повышение интерпретируемости рекуррентных нейронных сетей с использованием скрытых марковских моделей. Препринт по адресу https: // arxiv.org / abs / 1606.05320 (2016).

47.

Wu, S. et al. Обучение и логический вывод с помощью целых чисел в глубоких нейронных сетях. В Int. Конференция по обучающим представлениям ; препринт на https://arxiv.org/abs/1802.04680 (2018).

48.

Paszke, A. et al. Автоматическая дифференциация в Pytorch. В Proc. NIPS Autodiff Workshop https://openreview.net/pdf?id=BJJsrmfCZ (2017).

49.

Наранг, С. и Диамос, Г. Байду DeepBench.https://github.com/baidu-research/DeepBench (2017).

50.

Fowers, J. et al. Настраиваемый процессор DNN облачного масштаба для ИИ в реальном времени. В 2018 ACM / IEEE 45th Annual Int. Симпозиум по компьютерной архитектуре 1–14 (IEEE, 2018).

51.

Xu, M. et al. Генерация звуковых ключевых слов на основе HMM. In Advances in Multimedia Information Processing — PCM 2004 , Vol. 3333 (редакторы Aizawa, K. et al.) 566–574 (Springer, 2004).

52.

Матис, А., Герц, А. В. и Стеммлер, М. Б. Разрешение вложенных нейрональных представлений может быть экспоненциальным в зависимости от количества нейронов. Phys. Rev. Lett . 109 , 018103 (2012).

ADS Статья Google ученый

53.

Gerstner, W. et al. Нейрональная динамика: от отдельных нейронов к сетям и моделям познания (Cambridge Univ. Press, 2014).

54.

Liang, D. & Indiveri, G.Устойчивые зависимые от состояния вычисления в нейроморфных электронных системах. В IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference 1–4 (IEEE, 2017).

55.

Акопян Ф. и др. TrueNorth: дизайн и набор инструментов программируемого нейросинаптического чипа мощностью 65 МВт и 1 миллион нейронов. IEEE Trans. Comput. Помощь Дес. Интегральная схема. Syst . 34 , 1537–1557 (2015).

Артикул Google ученый

56.

Han, S. et al. ESE: эффективный механизм распознавания речи с разреженным LSTM на FPGA. В Proc. 2017 ACM / SIGDA Int. Симпозиум по программируемым вентильным массивам 75–84 (ACM, 2017).

Изучите искусственный интеллект с помощью онлайн-курсов и уроков

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это способность машин думать самостоятельно. ИИ демонстрируется, когда задача, которая раньше выполнялась человеком и которая считалась требующей способности учиться, рассуждать и решать проблемы, теперь может быть выполнена машиной.Ярким примером является автономный автомобиль. Транспортное средство способно воспринимать окружающую среду и принимать решения, чтобы безопасно добраться до места назначения без вмешательства человека. Конвергентные технологии вместе с большими данными и Интернетом вещей (IoT) стимулируют рост технологий искусственного интеллекта и искусственного интеллекта. Машины общаются друг с другом и теперь способны к расширенному восприятию, захватывать миллионы точек данных за секунды, обрабатывать информацию и принимать решения — и все это за считанные секунды.По мере развития ИИ машины будут иметь больше возможностей для физических действий на основе своего интеллекта, что в конечном итоге приведет к созданию машин, которые смогут создавать лучшие версии самих себя.

Онлайн-курсы по искусственному интеллекту

Область искусственного интеллекта (систем AI) и алгоритмов машинного обучения охватывает информатику, обработку естественного языка, код Python, математику, психологию, нейробиологию, науку о данных, машинное обучение и многие другие дисциплины. Вводный курс по ИИ — хорошее место для начала, так как он даст вам обзор компонентов, которые позволят вам быстрее узнать об исследованиях и разработках в области ИИ на сегодняшний день.Вы также можете получить практический опыт программирования ИИ интеллектуальных агентов, таких как алгоритмы поиска, игры и логические задачи. Узнайте о примерах ИИ, используемых сегодня, таких как беспилотные автомобили, системы распознавания лиц, военные дроны и процессоры естественного языка.

Пройдите дальше, изучив курсы по науке о данных, робототехнике и машинному интеллекту. Изучите основы того, как работают роботы, в том числе как представлять 2D и 3D пространственные отношения, как манипулировать роботизированными руками и планировать сквозные системы роботов с искусственным интеллектом.В области машинного обучения изучите методы неконтролируемого обучения для моделирования и анализа данных, включая кластеризацию данных, компьютерное зрение, обучение с подкреплением, решение проблем, алгоритмы машинного обучения, распознавание изображений, интеллектуальный анализ данных, факторизацию матрицы распознавания речи и последовательные модели для данных, зависящих от порядка.

Начните с искусственных технологий и получите общее представление об этой захватывающей области. Если вы не знакомы с основами информатики и языков программирования ИИ, будет полезно пройти вводный курс для изучения Python, R или другого языка программирования, обычно используемого при анализе данных.

Вакансии в AI

На момент написания этой статьи на Indeed.com было указано более 3000 должностей инженеров по машинному обучению, работающих полный рабочий день, при этом многие из них предлагали зарплаты выше 125 тысяч долларов в год. Работа специалиста по обработке данных в области ИИ обычно требует степени бакалавра или выше в области компьютерных наук, инженерии или информационных технологий, а также опыта работы с несколькими языками программирования, включая Java, C, Python, R, JavaScript и SQL, а также большим плюсом является опыт работы в области науки о данных. Лучшие должности: инженер по искусственному интеллекту, менеджер проектов искусственного интеллекта, исследователь и консультант по искусственному интеллекту, а некоторые из ведущих компаний, нанимающих на работу, включают Amazon, Google, Apple и IBM.

Сделайте карьеру в области искусственного интеллекта

Помогите построить будущее, сделав захватывающую карьеру в быстрорастущей области искусственного интеллекта. Многие отрасли, например специалисты по цифровому маркетингу и социальным сетям, полагаются на методы глубокого обучения и алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы лучше принимать бизнес-решения и свои бизнес-приложения. Если вы любите информатику, математику и анализ данных, программирование на Python, линейную регрессию и многое другое, тогда зарегистрируйтесь и начните изучать приложения искусственных нейронных сетей и то, как вы можете помочь им двигаться вперед.

Для удовлетворения сегодняшнего спроса и потребностей в аналитиках данных и экспертах по искусственному интеллекту, edX предлагает лучшие программы искусственного интеллекта и онлайн-курсы по компьютерным системам на рынке. Если вас волнуют машинное обучение, глубокое обучение, виртуальные помощники, тензорные потоки и нейронные сети, у нас есть подходящие курсы, которые помогут продвинуть вашу карьеру в удобном для вас темпе. Станьте отраслевым экспертом по методам машинного обучения уже сегодня!

Краткая история искусственного интеллекта

Исследование искусственного интеллекта было начато летом 1956 года в Дартмутском колледже во время семинара.Волнение, вызванное тем, что машины стали такими же умными, как люди, быстро получили финансирование в миллионы долларов, чтобы воплотить эту мечту в реальность. Со временем первые пионеры быстро осознали, насколько сложной и сложной будет эта задача.

В 1973 году правительства США и Великобритании прекратили финансирование исследовательского проекта по структурированию данных и алгоритмам обучения. Этот период, когда финансирование прекратилось, был известен как «AI Winter», поскольку прогресс замедлился, а разочарование росло. Во время AI Winter было несколько не финансируемых проектов, но импульс развития ИИ вернется к 21 веку.

Ажиотаж, инвестиции и интерес к разработке ИИ резко возросли в первые десятилетия 21 века. Волнение и энтузиазм разгорелись вокруг успешных проектов искусственного интеллекта в научных кругах и промышленности с помощью более мощного компьютерного оборудования. Время новых AI-проектов, структурирования данных и совершенствования языка программирования искусственного интеллекта привело к появлению фразы «AI Summer».

В наши дни мы видим, что ИИ интегрирован в нашу повседневную жизнь с личными помощниками.Приложения AI и интеллектуальные машины, такие как Siri, Alexa, Watson, Cortana, LinkedIn и Google AI Assistant, — все это популярные приложения, которые мы используем для выполнения повседневных задач. Эти помощники могут использоваться для извлечения информации из Интернета, включения бытовой техники, установки напоминаний, общения друг с другом и многого другого. Эти типы помощников по машинному обучению и интеллектуальным системам постоянно развиваются, поэтому спрос на инженеров и компьютерных ученых является рекордно высоким для этого рынка. Независимо от того, работаете ли вы над Microsoft Windows, iOS, платформой с открытым исходным кодом, Google или Android, вы можете ожидать, что ваши навыки будут востребованы.

Микробы, естественный интеллект и искусственный интеллект

Если марсоход Perseverance обнаружит доказательства наличия микробов на Марсе, это не повлияет на нашу самооценку, поскольку очевидно, что мы умнее их. Но если марсоход столкнется с обломками космического корабля, намного более совершенного, чем мы когда-либо создавали, нашему эго будет брошен вызов.

Призрачное превосходство и неоправданное высокомерие глубоко укоренились в человеческой природе. Они привели к тому, что нацистский режим во время Второй мировой войны спровоцировал гибель более 70 миллионов человек или 3 процентов населения мира в 1940 году — на порядок больше, чем число погибших, вызванных коронавирусом.Крошечные генетические различия, которые мотивировали нацизм, казались бы смехотворными в присутствии гораздо более развитой цивилизации.

Наша собственная цивилизация может погибнуть через несколько столетий в результате глобальной катастрофы, нанесенной нам самим, такой как новая мировая война или изменение климата. Если так, примитивные формы жизни, такие как микробы или даже крокодилы, плавающие в болотах экзопланет, могут оказаться более склонными к долгосрочному выживанию, чем самопровозглашенные «разумные виды», подобные нашему.Учитывая нашу склонность к самоуничтожению, нас будут помнить на космической арене только в том случае, если нам удастся запустить в космос долговечные реликвии, прежде чем мы исчезнем с Земли.

Как утверждается в моей книге Extraterrestrial , человечество не готово принять чувство космической скромности. Но это может измениться, если мы обнаружим реликвии более развитых цивилизаций. Недавно анонсированный проект Galileo действительно будет искать внеземные технологические объекты вблизи Земли. Эта программа научных исследований необходима для того, чтобы рассказать нам о космической реальности, в которой мы живем.Наши галактические соседи не исчезнут, если мы проигнорируем их, во многом так же, как система Земля-Солнце не была обязана удовлетворять эгоцентричное понятие геоцентризма.

В настоящее время у нас есть более широкая перспектива. Жизнь — это самовоспроизводящаяся молекулярная организация генетической информации, которая возникла из супа химикатов на ранней Земле и эволюционировала посредством дарвиновского отбора, чтобы получить преимущество по сравнению со случайными процессами в окружающей среде. Человечество является продуктом естественной жизни, но в настоящее время оно позволяет осуществить фазовый переход в технологические реликвии, которые могут выжить дольше, чем биологические существа.То же самое могло случиться давным-давно вокруг других звезд, которые образовались за миллиарды лет до Солнца.

Даже несмотря на то, что наши корни произошли от супа из химических веществ на ранней Земле, не должно быть ностальгии ни по нашему началу, ни по нынешней фазе эволюции. Будущее принадлежит системам искусственного интеллекта (ИИ), которые с помощью машинного обучения вытеснят естественный интеллект. Системы искусственного интеллекта могут перемещаться по межзвездному пространству и прослужить дольше звезд, представляя победителей в выживании сильнейших по Дарвину.Пламя сознания, которое несет наше тело, можно передать аватарам ИИ, которые продвигают наши цели во Вселенной в целом — как если бы они были нашими детьми.

Некоторые религии описывают людей как созданных по образу Бога. Системы искусственного интеллекта могут быть созданы по образу людей, с дополнительным преимуществом, заключающимся в том, что они могут продержаться в космосе намного дольше, чем астронавты. Если AI CubeSats представляют наше будущее, они также могут представлять прошлое технологических цивилизаций, которые предшествовали нам вокруг звезд, которые сформировались задолго до Солнца.

С глобальной космической точки зрения мы менее впечатляющи, чем системы искусственного интеллекта, которые мы запустим в межзвездное пространство. По этой причине инопланетяне могут даже не потрудиться исследовать Землю с помощью марсохода типа Perseverance.

Но мы также должны признать наши ограничения. У нас может быть лучшая способность понимать других с более низким интеллектом, чем у нас, чем улавливать тонкости тех, у кого более высокий интеллект. Это напоминает мне историю, рассказанную немецким физиком Гансом-Петером Дюрром, о рыбаке, который провозгласил новый закон природы, согласно которому «все рыбы больше двух дюймов», пока он не понял, что это размер отверстий в его теле. рыболовная сеть.Точно так же мы упускаем из виду детали реальности, которые не могут уловить наш разум.

Через несколько десятилетий системы искусственного интеллекта могут нас перехитрить. В то время потребуется осторожность. Если системы искусственного интеллекта будут иметь право на обучение в престижных университетах, их пребывание может длиться очень долго.

Это аналитическая и аналитическая статья; точки зрения, выраженные автором или авторами , не обязательно совпадают с точкой зрения Scientific American .

Искусственный интеллект в медицине | Журнал

Искусственный интеллект в медицине публикует оригинальные статьи с широким спектром междисциплинарных точек зрения, касающиеся теории и практики искусственного интеллекта (AI) в медицине , медицинской биологии и здравоохранении .

Искусственный интеллект в медицине можно охарактеризовать как научную дисциплину, относящуюся к исследовательским исследованиям, проектам и приложениям, которые направлены на поддержку медицинских задач, основанных на принятии решений, с помощью компьютерных решений, требующих больших объемов знаний и / или данных, которые в конечном итоге поддерживают и улучшают производительность человека, обеспечивающего уход.

Искусственный интеллект в медицине рассматривает для публикации рукописи, которые имеют:

• Потенциально высокое влияние в некоторой области медицины или здравоохранения;
• Сильная новизна метода и теории, относящейся к технологиям искусственного интеллекта и информатики.

Искусственный интеллект в медицине Документы должны относиться к реальным медицинским областям, рассматриваемым и обсуждаемым на должной глубине как с технической, так и с медицинской точек зрения. Настоятельно рекомендуется включить клиническую оценку полезности и потенциального воздействия представленной работы .

Искусственный интеллект в медицине ищет новизну в методологическом и / или теоретическом содержании представленных статей.Такая новинка должна быть признана, прежде всего, в области искусственного интеллекта и информатики. Методологические статьи касаются предложения некоторых стратегий и связанных методов для решения некоторых научных проблем в конкретных областях. Они должны показать, обычно посредством экспериментальной оценки, как предлагаемую методологию можно применить к медицине, ориентированной на медицину биологии человека и здравоохранению, соответственно. Они также должны предоставить сравнение с другими предложениями и подробно обсудить элементы новизны. Теоретические статьи посвящены более фундаментальным, общим и формальным темам ИИ и должны показать новые ожидаемые эффекты предлагаемого решения в какой-либо области медицины или здравоохранения.

После информационного взрыва, вызванного распространением Интернета, социальных сетей, облачных вычислений и платформ больших данных, искусственный интеллект в медицине расширил свои перспективы. Особое внимание уделяется новым исследованиям, касающимся:

• Принятие клинических решений на основе искусственного интеллекта;
• Инженерия медицинских знаний;
• Системы, основанные на знаниях и агентах;
• Вычислительный интеллект в био- и клинической медицине;
• Интеллектуальные информационные системы с учетом процессов в здравоохранении и медицине;
• Обработка естественного языка в медицине;
• Аналитика и интеллектуальный анализ данных для поддержки принятия решений в биомедицине;
• Новые вычислительные платформы и модели для биомедицины;
• Интеллектуальное использование разнородных источников данных для поддержки клинических задач, требующих принятия решений и обработки больших объемов данных;
• Приборы и инструменты интеллектуальные;
• Автоматизированные рассуждения и мета-рассуждения в медицине;
• Машинное обучение в медицине, медицинской биологии человека и здравоохранении;
• ИИ и наука о данных в медицине, ориентированной на медицину биологии человека и здравоохранении;
• Моделирование и управление схемами оказания медицинской помощи и клиническими рекомендациями на основе ИИ;
• Модели и системы для здоровья населения на основе искусственного интеллекта;
• AI в медицинском образовании;
• Методологические, философские, этические и социальные вопросы ИИ в здравоохранении, ориентированной на медицину биологии человека и медицине.

Если вы подумываете о подаче заявки Искусственный интеллект в медицине , убедитесь, что ваша статья соответствует требованиям к качеству, указанным выше. Изложение на английском языке также должно быть четким и тщательно отредактированным. Просьба к авторам отредактировать свои рукописи с помощью соавторов, свободно владеющих английским языком, или языковых служб редактирования, прежде чем отправлять свой вклад. Статьи, написанные на плохом английском, скорее всего, будут отклонены.

Простое применение хорошо известных или уже опубликованных алгоритмов и методов к медицинским данным не рассматривается как оригинальная исследовательская работа, представляющая интерес для Искусственный интеллект в медицине , но может быть подходящей для других областей.

Искусственный интеллект в медицине включает следующие виды документов:

• Материалы оригинальных исследований: Теоретические и / или методологические статьи о новых подходах;
• Методологические обзоры / опросы: Статьи, в которых собираются, классифицируются, описываются и критически анализируются планы, методы и процедуры исследований;
• Документы с изложением позиции: Статьи, в которых собираются, описываются и анализируются научные проблемы в конкретной области, основанные на соответствующей литературе;
• Редакторы: Редакторы время от времени публикуют передовые статьи;
• Гостевые редакции: Редакторы могут приглашать приглашенных редакторов специальных выпусков для публикации редакционных статей.Незапрошенные редакционные статьи не рассматриваются;
• Письма в редакцию: Письма читателей, в которых кратко обсуждаются и комментируются интересующие темы, например, на основе недавно опубликованных статей в журнале Искусственный интеллект в медицине ;
• Рецензии на книги: Критический обзор недавно изданных книг;
• Ошибка: Некоторые конкретные исправления к результатам, ранее опубликованным в журнале Искусственный интеллект в медицине ;
• Исторические перспективы: Статьи, в которых описываются и критически рассматриваются некоторые специфические аспекты истории научных вкладов и приложений;
• In memoriam: Статьи, описывающие жизнь и основные научные достижения ученых, скончались, сыграв важную роль в области искусственного интеллекта в медицине;
• PhD проектов: Ранние публикации о последних тенденциях в исследованиях с целью позволить кандидатам PhD объяснить свой исследовательский проект PhD и поделиться им с другими учеными, интересующимися этой темой.В статьях такого типа следует сосредоточить внимание на общих целях и подходах исследовательских проектов PhD, без подробного рассмотрения конкретных полученных научных результатов, которым будут посвящены другие исследовательские статьи.

Специальные выпуски регулярно публикуются и входят в число регулярных выпусков. Искусственный интеллект в медицине специальные выпуски заниматься текущими теоретическими / методологическими исследованиями или убедительными приложениями, связанными с ИИ в медицине.Специальные выпуски управляются одним или несколькими приглашенными редакторами, которые являются выдающимися экспертами в выбранной теме. Специальные выпуски журнала «Искусственный интеллект в медицине» напрямую предлагаются потенциальным приглашенным редакторам главным редактором, также в соответствии с предложениями членов редакционной коллегии. «Внешние» предложения по спецвыпускам рассматриваться не будут.

Искусственный интеллект в медицине не публикует тома конференций или статьи конференций.Тем не менее, избранные и высококачественные результаты исследований, представленные ранее на конференциях, могут быть опубликованы в Искусственный интеллект в медицине в виде тщательно отредактированной (перефразированной) и расширенной (включая новые результаты исследований) оригинальной исследовательской статьи.

Информацию для авторов и дополнительную информацию о процессе редактирования можно найти в разделе Руководства для авторов веб-страницы Искусственный интеллект в медицине .

Вычислительный интеллект и нейробиология | Hindawi

Research Article

08 октября 2021 г.

Оценка аудитории и анализ эффектов симфонического исполнения на основе алгоритма генетической нейронной сети для многослойного персептрона (GA-MLP-NN)

Cong Yan

Традиционные симфонические исполнения требуют получения большого количества данных с точки зрения оценки эффекта, чтобы гарантировать подлинность и стабильность данных.В процессе обработки данных оценки аудитории возникают такие проблемы, как большие размерности вычислений и низкая релевантность данных. Исходя из этого, в данной статье исследуется модель оценки аудитории качества обучения на основе алгоритма генетической нейронной сети многослойного персептрона для звена обработки данных при оценке эффекта исполнения симфонии. Многослойные персептроны объединяются для сбора данных об оценочной информации аудитории; Алгоритм генетической нейронной сети используется для всестороннего анализа для проведения многомерного анализа и объективной оценки всех вокальных данных процесса исполнения симфонии и эффектов в соответствии с различными характеристиками и выражениями оценки аудитории.Изменения анализируются и точно оцениваются. Результаты экспериментов показывают, что модель оценки производительности симфонического исполнения, основанная на алгоритме многослойной генетической нейронной сети персептрона, может быть количественно оценена в реальном времени и, по крайней мере, имеет более высокую точность, чем результаты, полученные с помощью основного метода оценки постобработки данных с оптимизированной итеративной алгоритмы в качестве ядра 23,1%, его область применения также шире, и это имеет важное практическое значение при количественной оценке в реальном времени эффекта симфонического исполнения.

Исследовательская статья

08 октября 2021 г.

Мини-пакетная рекурсивная методика наименьших квадратов Q-Learning

Chunyuan Zhang | Ци Сун | Цзэн Мэн

Глубокая Q-сеть (DQN) — один из самых успешных алгоритмов обучения с подкреплением, но у него есть некоторые недостатки, такие как медленная сходимость и нестабильность. Напротив, традиционные алгоритмы обучения с подкреплением с линейной аппроксимацией функций обычно имеют более быструю сходимость и лучшую стабильность, хотя они легко страдают от проклятия размерности.В последние годы в DQN было внесено много улучшений, но они редко используют преимущества традиционных алгоритмов для улучшения DQN. В этой статье мы предлагаем новый алгоритм Q-обучения с линейной аппроксимацией функций, который называется мини-пакетным рекурсивным Q-обучением методом наименьших квадратов (MRLS-Q). В отличие от традиционного алгоритма Q-обучения с аппроксимацией линейной функцией, механизм обучения и структура модели MRLS-Q больше похожи на таковые в DQN с одним входным слоем и одним линейным выходным слоем.Он использует воспроизведение опыта и режим мини-пакетного обучения и использует состояния агента, а не пары состояние-действие агента в качестве входных данных. В результате он может использоваться отдельно для задач низкой размерности и может быть легко интегрирован в DQN в качестве последнего уровня для задач большой размерности. Кроме того, MRLS-Q использует предложенную нами методику оптимизации среднего RLS, так что он может достичь лучшей производительности сходимости независимо от того, используется ли он отдельно или интегрирован с DQN. В конце этой статьи мы продемонстрируем эффективность MRLS-Q для задачи CartPole и четырех игр Atari и экспериментально исследуем влияние ее гиперпараметров.

Исследовательская статья

07 октября 2021 г.

Структура ансамбля для обнаружения легких объектов для автономных транспортных средств в сложных погодных условиях

Rahee Walambe | Аболи Марат | … | George Ghinea

Системы компьютерного зрения, управляющие автономными транспортными средствами, оцениваются по их способности обнаруживать объекты и препятствия в непосредственной близости от транспортного средства в различных условиях. Повышение способности беспилотного автомобиля различать элементы окружающей среды в неблагоприятных условиях является важной задачей компьютерного зрения.Например, плохие погодные условия, такие как туман и дождь, приводят к искажению изображения, что может вызвать резкое снижение производительности обнаружения объектов (OD). Первичная навигация автономных транспортных средств зависит от эффективности методов обработки изображений, применяемых к данным, собранным с различных визуальных датчиков. Следовательно, важно развивать способность обнаруживать такие объекты, как автомобили и пешеходов, в сложных условиях, например, при плохой погоде. Для решения этой проблемы предлагается объединение нескольких базовых моделей глубокого обучения с различными стратегиями голосования для обнаружения объектов и использование дополнения данных для повышения производительности моделей.Метод увеличения данных особенно полезен и работает с ограниченными данными обучения для приложений OD. Кроме того, использование базовых моделей значительно ускоряет процесс OD по сравнению с пользовательскими моделями за счет передачи обучения. Таким образом, подход ансамбля может быть очень эффективным в устройствах с ограниченными ресурсами, развернутых для автономных транспортных средств в неопределенных погодных условиях. Примененные методы продемонстрировали повышение точности по сравнению с базовыми моделями и позволили идентифицировать объекты по изображениям, сделанным в неблагоприятных условиях туманной и дождливой погоды.Примененные методы продемонстрировали повышение точности по сравнению с базовыми моделями и достигли 32,75% средней точности (mAP) и 52,56% средней точности (AP) при обнаружении автомобилей в неблагоприятных погодных условиях тумана и дождя, присутствующих в наборе данных. Также продемонстрирована эффективность нескольких стратегий голосования для прогнозов ограничивающей рамки в наборе данных. Эти стратегии помогают повысить объяснимость обнаружения объектов в автономных системах и улучшить производительность ансамблевых методов по сравнению с базовыми моделями.

Исследовательская статья

07 окт.2021 г.

Технология распознавания излучаемого шума кораблем на основе решения ML-DS Fusion

Biao Wang | Чэнси Ву | … | Wei Zhang

Шум, излучаемый кораблями, является важным источником информации о подводных акустических целях и имеет большое значение для идентификации и классификации корабельных целей. Однако в воде много помех, что приводит к снижению скорости распознавания модели.Следовательно, это сильно влияет на результаты распознавания излучаемых шумовых целей. В этой статье предлагается метод слияния решений Демпстера – Шафера (ML-DS), основанный на машинном обучении. Алгоритм сочетает в себе результаты распознавания машинного обучения и глубокого обучения. Он использует теорию принятия решений, основанную на фактах, для реализации объединения функций в различных классификаторах нейронных сетей и повышения точности суждений. Во-первых, алгоритмы глубокого обучения используются для классификации функций двумерной спектрограммы и одномерных характеристик амплитуды, извлеченных из сетей CNN и LSTM.Алгоритм машинного обучения SVM используется для классификации характеристик цветности излучаемого шума. Затем, в соответствии с результатами классификации различных классификаторов, была разработана базовая модель распределения вероятностей (BPA) для объединения результатов распознавания классификаторов. Наконец, в соответствии с классификационными характеристиками машинного обучения и глубокого обучения, в сочетании с принятием решений теорией доказательств D-S в разное время, реализуется слияние излучаемого шума для принятия решений.Результаты эксперимента показывают, что два сочетания глубокого обучения в сочетании с одним сочетанием машинного обучения могут значительно улучшить результаты распознавания наборов данных с низким отношением сигнал / шум (SNR). Самый низкий результат распознавания слияния может достигать 76,01%, а средний уровень распознавания слияния может достигать 94,92%. По сравнению с традиционным алгоритмом распознавания отдельных признаков точность распознавания значительно улучшена. По сравнению с традиционным одношаговым алгоритмом слияния, он может эффективно интегрировать результаты распознавания разнородных данных и гетерогенных сетей.Предложенный в данной статье метод идентификации на основе ML-DS может быть применен в области идентификации шума, излучаемого судами.

Исследовательская статья

07 октября 2021 г.

Новое трансмутированное обобщенное распределение Ломакса: свойства и приложения к данным о COVID-19

Ваэль С. Абу Эль Азм | Эхаб М. Альметвалли | … | O. E. Abo-Kasem

В этом исследовании представлено новое пятипараметрическое преобразованное обобщение распределения Ломакса (TGL), которое является более гибким, чем текущие распределения, и стало последним направлением теории распределений.Трансмутированное обобщение распределения Ломакса — это название, данное новой модели. Эта модель включает некоторые ранее неизвестные дистрибутивы. Выведены структурные особенности предложенного распределения, замкнутые формы для момента r и неполных моментов, квантиль и энтропия Реньи, среди прочего. Оценка максимального правдоподобия, основанная на полных цензурированных данных и данных типа II, используется для получения оценок параметров нового распределения. Введены процентильные доверительные интервалы начальной загрузки и начальной загрузки-t для неизвестных параметров.Обсуждаются исследования с использованием моделирования методом Монте-Карло для оценки характеристик предложенного распределения с использованием точечной и интервальной оценки. Другие конкурентоспособные модели сравнивают с новым TGL. Полезность новой модели продемонстрирована с использованием двух наборов реальных данных о COVID-19 из Франции и Великобритании.

Research Article

07 октября 2021 г.

Нейронная сеть BP на основе оптимизации алгоритма имитации отжига для модели динамического раннего предупреждения финансового кризиса

Ying Chen

Механизм раннего финансового предупреждения имеет большое значение для долгосрочного здорового развития и стабильной работы перечисленных предприятий.В этой статье используются модель раннего предупреждения логистической регрессии и модель раннего предупреждения нейронной сети BP. На основе нейронной сети BP t модели раннего предупреждения, оптимизированной алгоритмом моделирования отжига, эффекты прогнозирования модели сравниваются с точки зрения точности модели и важности переменных. Благодаря сравнительному анализу эмпирических результатов трех методов можно увидеть, что алгоритм моделирования отжига имеет много преимуществ. Комбинация алгоритма моделирования отжига с многопоточностью, сжатием данных и сегментацией значительно повышает эффективность алгоритма и сокращает время выполнения.Используя модель раннего предупреждения логистической регрессии и модель раннего предупреждения нейронной сети BP и на основе модели раннего предупреждения нейронной сети BP t , оптимизированной алгоритмом имитации отжига, эффекты прогнозирования модели сравниваются с точки зрения точности модели и переменной важность. Результаты показывают, что три индексных измерения нейронной сети БП, оптимизированные с помощью алгоритма моделирования отжига, обладают хорошей способностью распознавать финансовое положение.

No related posts.