Ru

Сообщения в СМИ

Рассказываем, с какими бизнес-задачами помогут голосовые ассистенты. Делаем это вместе с директором по продуктам в лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ DeepPavlov Данилой Корневым.
Интервью с Михаилом Бурцевым о голосовых помощниках, совместной эволюции человека и искусственного интеллекта, предсказании мутаций коронавируса и захвате рынка с помощью open source.
Михаил Бурцев о том, как с помощью ИИ можно прогнозировать эволюцию коронавируса.
Алгоритмы ИИ пришли в новую область — они учатся понимать смысл человеческих текстов, находить там ошибки и объяснять их. Такие решения могут освободить педагогов от проверки сочинений и даже предсказать баллы на ЕГЭ.
Заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения Михаил Бурцев вместе с Марией Бачениной разбираются, как работает искусственный разум на радио "Комсомольская правда".
ICT.Moscow поговорил с ключевыми игроками рынка голосовых ассистентов в России и зарубежными представителями отрасли, чтобы понять, что происходит с индустрией цифровых ассистентов сейчас и каковы ее главные тренды в ближайшей перспективе.
Участники технологического конкурса «ПроЧтение» Национальной технологической инициативы (НТИ) создают ассистента учителя на основе искусственного интеллекта (ИИ). Ведение подобных разработок стало отдельным направлением нацпроекта «Цифровая экономика». О том, насколько хорошо уже сейчас цифровой помощник исправляет смысловые ошибки в сочинениях на ЕГЭ и чем еще он может быть полезен школьникам и педагогам, порталу национальныепроекты.рф рассказал глава оргкомитета конкурса, директор по развитию технологических конкурсов Up Great НТИ Юрий Молодых.
Голосовые помощники Google, Amazon, Yandex, ставшие особенно популярными в последние годы, основаны на одной технологии — разговорном искусственном интеллекте. На данном этапе решения задач области обработки естественного языка (NLP) находятся на начальном уровне  — могут отвечать на простейшие запросы, упрощать работу банков и колл-центров. В будущем они могут стать полноценными персональными помощниками, которые будут справляться не только с бытовыми задачами, но и рассуждать, давать советы и даже проводить исследования.

Знакомство с локальными фреймворками для обработки естественного языка —  это не выполнение абстрактных проектов из сети на английском языке, особенности которого повторить на русском пока невозможно, а решение реальных задач. Работа с документацией и поиск возможностей для нестандартного ее использования (как это вышло со сложными предложениями, ведь по сути, использоваться инструмент должен был для задач name entity recognition). Осознанный выбор метрики и тюнинг моделей: мы начали с RNN для обработки последовательного текста, но в итоге дошли до CatBoost по ряду показателей, смогли учесть дисбаланс классов в выборке, чем подняли качество классификации.

25 декабря 2020 года в «Точке кипения – Коммуна» состоялась торжественная церемония награждения лидеров проекта «Технологический прорыв – 2020».
Шесть команд разработчиков технологий искусственного интеллекта стали победителями номинаций "Грамматика" и "Грамматика.Eng" по итогам первого цикла испытаний технологического конкурса Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ, разделив призовой фонд в 20 миллионов рублей, сообщает пресс-служба Российской венчурной компании.
Узнали у разработчиков, почему научить машину писать — легко, а искать ошибки в написанном — трудно.
Учёные - люди терпеливые. Почти четырнадцать миллиардов лет они ждали, пока из крошечного пузырька сингулярности возникнет наша цивилизация, чего уж теперь волноваться! Но иногда даже крепкие нервы, закалённые гамма-излучением и когнитивным диссонансом, не выдерживают. "КШ" спросил знакомых учёных, какие слова окружающих раздражают их сильнее всего.
Одиннадцать российских команд принимают участие в конкурсе по разработке системы искусственного интеллекта для выявления смысловых, логических и фактических ошибок в текстах, в том числе в реальных эссе школьников, написанных ранее на ЕГЭ, говорится в сообщении организатора конкурса Российской венчурной компании (РВК).
Команда лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ создала интеллектуального помощника с искусственным интеллектом DeepPavlov DREAM.
Под катом — о глубоком обучении, текущем направлении развития ИИ, привязке нейросети GPT к логическому представлению о мире, нехватке кадров и о том, как начинался iPavlov: проект разговорного искусственного интеллекта.
Заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Михаил Бурцев – о рисках искусственного интеллекта для человечества
Сегодня мы покажем, как с помощью инструмента DeepPavlov обучить классификатор для определения наличия «эмоциональности» в обращениях клиентов.