Category: технологии

Category was added automatically. Read all entries about "технологии".

нейросеть научилась решать дифференциальные уравнения и брать интегралы

Недавно я писал о том, как нейросеть научилась решать дифференциальные уравнения и брать интегралы
Оказывается, уже за месяц до этого другую нейросеть научили решать задачу трёх тел

Задача N тел заключается в том, чтобы предсказать движение N массивных тел под действием взаимной гравитации
Задачу двух тел, как известно, решил ещё Ньютон практически на спор, попутно открыв законы имени себя и разработав принципы дифференциального и интегрального исчисления
Он же занимался и задачей трёх тел, но не смог её решить

С появлением третьего тела (сопоставимой массы) всё сильно усложняется, и движение становится хаотичным, непериодическим (за исключением отдельных частных случаев)

В 1912 году финский математик Карл Фритьёф Зундман нашёл общее аналитическое решение задачи в виде бесконечного числового ряда
Этот ряд сходится почти при любых начальных условиях, за исключением тех, когда начальный момент импульса системы равен нулю, что очень редко бывает
И всё было бы хорошо, но этот ряд сходится о–о–о–очень медленно
Чтобы получить астрономически приемлемую точность, надо посчитать хотя бы 108000000 членов ряда
Так что в практических целях это решение использовать, к сожалению, никак нельзя

Есть и другие решения от Эйлера, Лагранжа, Пуанкаре и других математиков
Но они касаются лишь определённых частных случаев
Поэтому для решения проблемы в общем случае приходится прибегать к численным методам
Но и они, хоть и выдают результат значительно быстрее метода Зундмана, но всё равно для высокой точности требуют больших вычислительных ресурсов

Филип Брин взяли такую численную решалку под названием Brutus и обучили с её помощью нейросеть
Они сгенерировали 10 000 примеров для задачи трёх тел одинаковой массы, решили их при помощи Brutus и обучили на результатах нейросеть
В итоге она успешно справилась с тестовой выборкой в 5 000 незнакомых примеров, нарисовав траектории очень близкие к тем, что давал Brutus и притом значительно быстрее. Нейросети потребовалась всего 1 миллисекунда на решение задачи, в то время как Brutus в среднем справлялся за две минуты
Кроме того, нейросеть корректно предсказывает отклонение траекторий при небольшом изменении начальных условий

Было также протестировано, как хорошо в модели нейросети срабатывает закон сохранения энергии, и после небольшой доработки удалось снизить погрешность до десять в минус в пятой

Разработчики теперь думают о том, чтобы сделать гибридную численно–нейросетевую систему, а также расширить круг решаемых задач, например, задачами четырёх и пяти тел

японки нередко выбирают жить для себя

Искусственный интеллект получает все больше задач, которые ему предстоит решить в ближайшие годы. Правительство Японии объявило о субсидировании разработок в сфере ИИ, направленных на улучшение сервисов поиска романтического партнера.

Именно так: высокие технологии должны помочь японцам найти свою «вторую половинку». Начиная с 2021 года правительство будет субсидировать работающие в сфере искусственного интеллекта компании, если их продукты нацелены на поиск идеального партнера для пользователя. Для этого планируют выделить два миллиарда йен (свыше 19 миллионов долларов или 1,4 миллиарда рублей). Региональные администрации распределят средства между местными разработчиками.

Как пишетBBC со ссылкой на AFP и местные СМИ, логика проекта следующая. Существующие сервисы учитывают некоторые физиологические параметры (например, возраст) и, возможно, доход потенциального партнера. Причем это справедливо как для брачных агентств, где подбором занимаются люди, так и для приложений или сайтов, где выборку формирует некий алгоритм. В таких системах зачастую остаются неучтенными многие важные критерии: хобби человека, интересы и личные ценности.

Разработки на базе ИИ призваны исправить такие недостатки, а возросшее количество счастливых пар — изменить демографическую ситуацию в стране. На протяжении последних десятилетий Япония стала одной из самых быстро стареющих наций. Согласно официальным прогнозам, если ничего не изменить, к концу XXI века население государства сократится до 53 миллионов человек, притом что в 2017 году в Стране восходящего солнца проживали 128 миллионов человек. В 2019 году рождаемость достигла антирекорда — всего 865 тысяч детей.

Однако проект правительства встретил обоснованную критику. Например, по мнению профессора социокультурной и медицинской антропологии Университета Темпла (Japan’s Temple University) Сачико Хоругучи (Sachiko Horiguchi), такой подход ничего глобально не изменит. Молодежь как не имела возможности строить семьи, так и не будет иметь. Он приводит несколько важных особенностей Японии, которые влияют на демографию.

Во-первых, в стране очень низкие зарплаты для начинающих специалистов и молодых работников. Недавно достигший совершеннолетия японец с большим трудом может полноценно обеспечить себя, свое проживание и заработать на учебу. О том, чтобы строить семью при этом, зачастую речи не идет.

А во-вторых, Япония занимает парадоксально низкое положение в мировом рейтинге гендерного равенства. Вопреки высокому уровню развития страны, там до сих пор сильны патриархальные стереотипы: и по-прежнему львиная доля бытовых обязанностей и труда по уходу за детьми или другими родственниками ложится на плечи женщин. Если они при этом имеют амбиции строить карьеру или просто обеспечивать себя самостоятельно, сил на семью не остается. Кроме того, понимая перспективы в долгосрочных отношениях, японки нередко выбирают избегать их и жить для себя.

https://www.techsurf.ru/ii-rieshit-probliemu-rozhdaiemosti/

от демократии к иикратии

DeepMind предложил переход от демократии к иикратии
Суть предложения в следующем.
➤ Хотите вы этого или нет, но системы ИИ будут внедряться все шире и довольно скоро будут контролировать и управлять очень многими аспектами нашей жизни и деятельности.
➤ Чтобы на 100% не отдаваться на волю ИИ, пока что есть только один способ – влиять на его обучение (когда он уже научился чему-либо, влезть в его мозги, чтоб повлиять на его решения, пока не удается).
➤ Если учить ИИ будут только его «хозяева», все риски упрутся в их мотивацию, честность, порядочность, да и просто разум.
➤ Значит нельзя полагаться только на ИИ и его «хозяев», а нужно обеспечить для максимального числа людей возможность участия в обучении ИИ.

В результате должно получиться что-то типа современного демократического устройства общества.

  • Гражданами рулит власть: президент, правительство … – короче, т.н. элита.
  • Но граждане при демократии способны влиять на «формирование мозгов власти» путем участия в выборах.
  • При иикратии же граждане должны быть способны влиять на «формирование мозгов ИИ» путем участия в его обучении.
Collapse )

Будет руководить предстоящей операцией Все приказы выполнять беспрекословно

Вечером руководитель оперативного штаба привел в отряд пухлого человека, невысокого роста и сказал:
- Будет руководить предстоящей операцией. Все приказы выполнять беспрекословно.
И ушел. Бойцы с интересом рассматривали нового руководителя. Тот понял, что от него ждут каких-то слов, поэтому, откашлявшись, сказал:
- Я вообще-то не военный. Но на меня национальный антитеррористический комитет возложил эту ответственную миссию по задержанию предполагаемого террориста...
- Погоди, родной, - перебил один из бойцов, - если ты не военный, то кто ты вообще?
Новый руководитель поправил очки и смущенно ответил:
- Представитель гражданского общества я...
- Чего-чего?
- Ну я блогер вообще-то. Но мои мысли о том, как проводить задержание террористов, были признаны ценными и мне предложили самому так сказать принять участие и возглавить...
- Ясно, - сказал боец и матерно выругался, вогнав нового руководителя в краску.
- Ну, что, старшой, командуй, мля, - хмуро бросил другой боец.
- В смысле? - растерялся блогер.
- Во сколько начинаем?
- Ну, давайте, что ли... на рассвете. Часиков в пять.
- Что берем?
- Ну, еды надо взять, воды, конечно...
- Ты не понял, родной. Мы про оружие...
- Ах, оружие... Да, оружие надо бы... Гранат газовых возьмите побольше. У вас есть робот?
- Чего? - бойцы с изумлением смотрели на своего нового руководителя.
- Ну, замысел такой - мы забрасываем дом газовыми гранатами...
- Там дом большой - 12 комнат.
- Ну вот я и говорю - побольше газовых гранат надо. И вот мы забросаем его там газовыми гранатами...
- А семья?
- Что семья? - не понял блогер.
- Если дети от газа помрут, то что?
- Мммм... Надо семью эвакуировать, значит.
- Да? Как?
- Ну, как-как, объявим по громкой связи, чтобы выходили, они выйдут, предложим сдаться, если откажется, бросаем газовые гранаты, потом пускаем робота...
- Епта, парни, че он лепит? Какого робота? - разозлился один из бойцов.
- Ну, у вас есть же какой-нибудь робот?
- У нас нет, у взрывов есть.
- Это кто?
- Взрывотехники.
- Ну, отлично, у них возьмем. Пускаем робота, он его обезвреживает, заходим мы и обезвреж... в смысле, надеваем наручники. Все ясно?
- Робот не сможет обезвредить живого человека. Он для этого не предназначен.
- А других роботов нет?
- Нет.
- Жаль. Ну, ладно, на месте что-нибудь придумаем.
- Кроме гранат, что еще берем?
- Больше ничего. Не дай бог, убьем. Постараемся взять его живым.
- А если он стрелять будет?
- Ну... будем забрасывать его газовыми гранатами. Все понятно?
- Все, - сказал один из бойцов, после чего дал пухленькому человеку смачного леща.
Тот побледнел и прижался к стене:
- За что?
- За твой гениальный план. Завтра сам пойдешь бросать гранаты в окна и сам будешь лезть под пули. А мы тебя прикроем. Газовыми гранатами.

Через час блогер в зале ожидания железнодорожного вокзала открыл планшет и сделал запись: "Менты козлы. Да и вообще - довели страну! Это я вам как эксперт говорю. Жалких роботов - и тех нет, сорвали спецоперацию!"

В рамках нацпроекта «Наука» проводится обновление приборной базы научных институтов и университетов

Для инноваций необходимо оборудование – на этапе исследований и разработок, но не в меньшей степени – во время производства. Стоит важная задача: обеспечить сопряжение этих двух групп оборудования
В рамках нацпроекта «Наука» проводится обновление приборной базы научных институтов и университетов

Но не менее значимо и создание высокотехнологичных станков и производственных линий (в том числе, роботизированных), на которых будет изготавливаться инновационная продукция

Важность обеспечения безопасности в наш век больших вызовов и разноплановых угроз сложно переоценить. «Оборонка» является одним из локомотивов научно-технологического прорыва, держа курс на диверсификацию производства
В это время особенно значимо сотрудничество «гражданских» вузов и предприятий ОПК

МГТУ «СТАНКИН» начал свое сотрудничество с Тульским оружейным заводом в 2012 году в рамках Президентской программы повышения квалификации инженерных кадров
Инициатива дала серьезный импульс развитию долгосрочного сотрудничества университета и старейшего предприятия оборонно-промышленного комплекса
ТОЗ применил самый правильный подход, имея планы по модернизации производственной базы, предполагая и зная, какое оборудование будет приобретаться и какие технологии будут реализовываться, завод решил опережающим способом начать подготовку и повышение квалификации своих сотрудников
Для обучения ТОЗ отобрал специалистов, которые в дальнейшем приступили к работе в новых цехах

В ходе партнерского взаимодействия сотрудники оружейного завода прошли курсы повышения квалификации в СТАНКИНЕ по трем направлениям в области:

Collapse )

Всероссийский учебный фестиваль по искусственному интеллекту и алгоритмическому программированию

Образовательно-соревновательный формат социального лифта представили МФТИ, другие вузы и Сбер
Всероссийский учебный онлайн-фестиваль по искусственному интеллекту и алгоритмическому программированию RuCode объединил почти 20 тысяч молодых IT-специалистов из 57 стран мира
Организаторы также провели во время онлайн-фестиваля отбор на Московскую командную олимпиаду школьников по программированию

В эпоху цифровизации целых отраслей и отдельных направлений особое место отводится разработкам в области искусственного интеллекта
О своей уникальной экосистеме Сбер рассказал всей стране в рамках масштабной онлайн-конференции в сентябре
В ее основе лежат новейшие технологии, которые сегодня составляют основу жизни человека

Машины становятся максимально простыми и удобными в использовании и могут выполнить все больше функций
Чтобы это стало возможным в наше время, большую работу провели специалисты в области искусственного интеллекта
Тренд продолжает укрепляться, что требует существенное увеличение доли исследователей
Сбер как работодатель заинтересован в поиске молодых талантливых ребят, которые примут интенсивное участие в дальнейшем развитии экосистемы банка

В то время как МФТИ, будучи одним из столпов научной мысли в области физики, математики и информационных технологий, заинтересован в укреплении и дальнейшем развитии своей научной школы, как России, так и в мире

Понимание того, что искусственного интеллекта много не бывает, приводит к усилению битвы за молодые перспективные кадры среди технических вузов
С помощью инструментов поддержки и развития специалистов вуз способен создать привлекательную конкурентную среду для молодых исследователей
Всероссийский учебный онлайн-фестиваль RuCode позволил оценить ребятам свои способности и возможности для того, чтобы связать свою жизнь с искусственным интеллектом и алгоритмическим программированием

«Второй RuCode фестиваль стал уникальной интеграционной площадкой, где тысячи людей из 80 субъектов нашей страны начали развивать и совершенствовать свои навыки в искусственном интеллекте и программировании
Вместо классического «зачета» по завершении мы предложили участникам посоревноваться в решении задач, что придало программе эмоций - живость, динамику и спортивный азарт
Примечательно, что RuCode был организован МФТИ в сотрудничестве с пятнадцатью ведущими университетами России на принципах равенства, открытости, взаимного уважения и единства», - рассказал НОП ректор МФТИ

Источник: https://iz.ru/1070262/2020-10-06/uchastnikami-vserossiiskogo-festivalia-po-programmirovaniiu-rucode-stali-okolo-20-tys-chelovek
https://t.me/scienpolicy/12814

конференция YaC/e о взаимодействии людей и технологий в образовании

YaC/e — это профессиональный диалог участников образовательного процесса: учителей и методистов, директоров и руководителей вузов, а также создателей образовательных сервисов.

На конференции обсудят:

  • «Что мешает российскому EdTech выйти на глобальные рынки?» с Ильей Залесским (Яндекс) и Максимом Кашулинским (Reminer Media)
  • «Разработка образовательных сервисов: почему здесь не всё так просто» с Владом Степановым, руководителем службы разработки в Яндекс.Учебнике
  • «Геймификация образования с голосовыми приложениями на примере навыков Алисы» с Павлом Каплей (Яндекс.Диалоги), Инной Омельченко (Яндекс) и Александрой Новохацкой (Яндекс)

Среди экспертов конференции:

  • Елена Бунина, генеральный директор Яндекса
  • Алексей Чукарин, директор по цифровизации ВШЭ
  • Олег Чагин, директор НИИ Антропогенеза
  • Сергей Шедов, основатель и директор Московской школы программистов (МШП)
  • Оливье Крузе, директор по педагогике École 42, и другие

Конференция YaC/e — это общий дискуссионный блок на главной сцене для всех гостей конференции и 6 тематических онлайн-залов — вы сможете выбрать актуальные для вас обсуждения
Познакомиться с программой и узнать о спикерах можно по ссылке — https://clck.ru/RXbpv

Зарегистрируйтесь и подключайтесь 10 ноября!

Технология Palantir «может помочь при решении национальных проблем»

Искусственный интеллект в Японии будет допущен к политическим решениям

Правительство Японии ведет переговоры с Palantir Technologies Inc. о возможном использовании системы анализа больших данных компании для принятия политических решений
Об этом 2 ноября 2020 года сообщает The Japan Times.

Правительство Японии рассматривает возможность внедрения системы анализа больших данных на основе искусственного интеллекта (ИИ), разработанной американской фирмой для ускорения принятия политических решений
Источники из правительства сообщили, что оно начало фундаментальное исследование этого вопроса
Этот шаг отражает прогресс в технологиях ИИ и планы администрации премьер-министра Ёсихидэ Суги по продвижению цифровизации

Технология Palantir «может помочь при решении национальных проблем», — сказал Коити Нарасаки, генеральный директор японского подразделения американской компании, очевидно, имея в виду кризис, вызванный пандемией COVID-19

Когда мы говорим о памяти и обучении, то неизбежно вспоминаем про пластичность нейронов мозга

Чтобы не ослаблять соединение, которое может в любой момент понадобиться, нейроны полагаются на электроимпульсный шум. Этот шум не несёт никакой ценной для данного момента информации, но зато помогает поддерживать потенциально нужный контакт в рабочем состоянии.

Когда мы говорим о памяти и обучении, то неизбежно вспоминаем про пластичность нейронов мозга: благодаря тому, что синаптические связи между нейронами могут легко образовываться, усиливаться, ослабляться и распадаться, мы можем выучить нечто новое, будь то некая философская абстракция или же просто умение держать в руке молоток. Если нейроны не имеют достаточной пластичности, то и усвоить ничего не получится.

Однако не стоит забывать о другой крайности, о том, что будет, если нейроны окажутся сверхпластичными. В этом случае, хотя связи между нейронами будут образовываться чрезвычайно легко, они столь же легко будут разрываться, и тогда никакие новые умения и знания в мозге просто не удержатся. Но от мозга постоянно требуется выучить, освоить что-то новое: грубо говоря, не успел человек понять, как следует забивать гвозди, как его зовут играть в футбол. Учитывая пластичность мозга, можно было бы предположить, что все эти умения будут смешиваться и мешать друг другу, путаясь в образующихся и разрывающихся нейронных связях.

Этого, однако, не происходит, и исследователи из Массачусетского технологического института объясняют, почему. В статье, появившейся в журнале PNAS, Эмилио Бицци (Emilio Bizzi) и его коллеги пытаются рассмотреть, что происходит в мозге, когда ему нужно выучить два неких физических упражнения. Когда мы осваиваем какое-то движение (или последовательность движений), у нас срабатывает одна и та же система моторных нейронов, которые посылают мышцам сигнал, а потом сверяют получившийся результат с тем, что должно было бы получиться. Повторяя эту процедуру, мозг доводит новый навык до приемлемого уровня.

Но что происходит, когда на одну и ту же моторную систему нейронов падают две задачи, да ещё и очень похожие между собой, — например, когда в теннисе разучиваются два вида ударов? Если бы мы имели дело с компьютером, то вспомнили бы, что в нём разные инструкции просто находятся в разных частях микросхемы. Но в мозге для обеих задач приходится использовать одну и ту же «микросхему», один набор моторных нейронов.

Однако, как известно, один и тот же нейрон может участвовать во множестве соединений. Вот, казалось бы, и решение: если к первому заданию добавляется второе, нужно просто поменять конфигурацию нейронной сети, добавить такие соединения, которые позволили бы выполнять новую комбинацию. Вообще, такая способность формировать сразу много соединений делает возможной какую угодно комбинацию задач.

Но эффективность такой системы дополняется ещё одним свойством нейронов, которое, на первый взгляд, должно скорее мешать работе нервных клеток. Речь идёт о низком соотношении «сигнал/шум» — нейроны получают и проводят бесполезной информации не намного меньше, чем полезной.

По словам исследователей, способность выполнять много задач и комбинировать их между собой, находить для этого всё новые и новые решения обусловлена исключительной пластичностью нейронов и их неразборчивостью в отношении шумовых сигналов. Не будь нейроны так толерантны к шуму, сверхпластичность приводила бы к тому, что каждая следующая информация вытесняла бы предыдущую, нейрон отдавал бы предпочтение только новым смысловым сигналам и соединениям, забывая прежнюю информацию и разрывая связи, которые её поддерживали. А так проходящие шумовые сигналы продолжают поддерживать неиспользующиеся соединения, которые в любой момент могут быть задействованы для новой конфигурации.

Конечно, проблему можно было бы решить, просто установив все возможные соединения и сделав их чрезвычайно прочными, так, что даже отсутствие импульсов никак не сказывалось бы на их состоянии. Но такая стабильность означала бы лишь ограниченный — хотя и очень большой — набор операций.

Получается, что нейроны смогли добиться компромисса между устойчивостью и стабильностью синаптических конфигураций с помощью электроимпульсного шума — фактора, польза от которого на первый взгляд совсем неочевидна. Эта модель, по словам учёных, подтверждается и анатомическими исследованиями, согласно которым приобретение новых навыков не обязательно сопровождается подключением новых клеток — мозг обходится прежним набором нейронов, между которыми просто меняется конфигурация соединений.

Однако такая высокая пластичность всё же имеет свой минус: сколь бы ни изощрённы были наши навыки, моторные или какие ещё, без тренировки они рано или поздно угасают, особенно, если пересекаются с какими-то другими задачами. Тут можно, конечно, вспомнить про велосипед, разучиться ездить на котором почти невозможно. Однако авторы работы объясняют это тем, что езда на велосипеде — это такой навык, который ни с чем не пересекается, а потому его существованию в мозге ничто не вредит.

Мои твиты