Приготовьтесь: нейротехнологии идут к вам на работу. Это уже не научная фантастика, а неизбежность: они вырвались из лабораторий, стали достаточно дешевыми, и их не остановить. Нейронные датчики теперь достаточно надежны и доступны, и в мире идёт сразу несколько пилотных проектов по извлечению данных из мозга сотрудников, чтобы повысить их производительность. Уже существуют и тестируются устройства для офисов, фабрик, шахт, ферм, аэропортов. Компании и люди, стоящие за новыми нейротех-девайсами, уверены, что они смогут улучшить нашу жизнь. Мол, извлечение и использование данных прямо из мозга сделает сотрудников счастливее и продуктивнее. Хотя сейчас всё это и звучит как цифровая дистопия. Чтобы было ясно, нейротехнологии пока что далеки от чтения мыслей. Датчики в устройствах просто засекают электрическую активность в разных областях мозга, и потом анализируют закономерности в этой активности с помощью ИИ.
Архив рубрики: Инновации
Нейросети против творческих профессий: разобраться или запретить?
Тема нейронных сетей волнует сейчас почти всех, кто рисует. За последние полгода прогресс выглядит для кого-то уж очень головокружительным, а для кого-то пугающим. В этой статье я хочу рассмотреть основные страхи, претензии и впечатления в целом по отношению к нейронным сетям среди творческих людей, профессия или хобби которых — создание визуальной эстетики. В силу работы и персональных интересов мне приходится часто общаться с художниками. Обычно это профессиональные 3d и 2d художники из игровой индустрии или желающие попасть туда. Но также я много общаюсь с людьми из рекламы, кинопроизводства, театра, преподавателями в худ. учебных заведениях и другими. Условно можно провести водораздел между двумя мнениями на счет нейросетей (здесь и далее я имею ввиду “рисующие” нейросети): пренебрежение, начинающееся от безразличия и доходящее до отрицания или интерес, переходящий в восторг.
Необъяснимость и непостижимость искусственного интеллекта становится реальностью: эффект черного ящика
Какое у вас любимое мороженое? Шоколадное, ванильное, фисташки, крем-брюле? Вы легко дадите ответ. Но если вас спросят, почему именно этот конкретный вкус, тут уже дать конкретный ответ станет гораздо сложнее. Большинство максимум придумают, что так у них устроены вкусовые рецепторы. Но почему они устроены именно так, и почему тогда нам иногда хочется пробовать другие виды мороженого? Если бы мы подвергали анализу такие повседневные вещи в своей жизни, мы скоро бы поняли, что часто не можем точно понять причины своих предпочтений, эмоций или желаний. Не можем разобраться с тем, что на самом деле происходит у нас в мозгу. А что тогда с ИИ? В него заложены конкретные программы и алгоритмы, значит, мы можем определить, чем конкретно он руководствуется при принятии тех или иных решений, правда? Или хотя бы примерно предсказать, какими они будут?
Глобальная сеть для мониторинга природно-климатических характеристик планеты на основе беспилотных судов: идея и подробности
Нишу автономных судов ожидает такой же взрыв развития, как мы наблюдаем в последние годы в сегменте БПЛА. Тысячи компактных беспилотников будут годами находиться в океане. Причем речь идет исключительно о мирных исследовательских целях и мониторинге. Представьте, что вам нужно отслеживать параметры среды, следить за течениями, перемещением рыбы, составлять подробные карты глубин, изучать морское дно и отдельные подводные объекты или явления. Фрахт научно-исследовательского судна — это сезонно и очень дорого. Буквально в десятки раз дороже, чем разместить автономные беспилотники с необходимым набором оборудования и малыми исследовательскими дронами на борту. Ниже небольшой рассказ про отечественный проект подобных судов. Это еще один проект, который я вытащила из недр акселератора Архипелаг.
Применение искусственного интеллекта в российской атомной отрасли: проекты и специалисты
Атомная энергетика — отрасль наукоёмкая. Python со своими инструментами для анализа данных и построения ИИ как раз подходит АЭС, здесь с ним можно решать амбициозные задачи на острие науки о данных. Поэтому мы решили разузнать побольше про Python в Росатоме. И попросил меня помочь. Меня зовут Тимур Тукаев, я IT-редактор. Начал писать о технологиях в 2007, когда поставил свой первый Linux. Увлечён идеями свободного ПО и open source, программирую на Kotlin, делаю о нём топики в JetBrains Academy. Я пообщался с тремя инженерами Росатома и выяснил, для чего в корпорации используют Python. Для начала кратко представлю ребят. Все они решают в Росатоме задачи, связанные с Python. Денис Ларионов – Начальник отдела искусственного интеллекта компании «Цифрум» (Росатом). Руководит перспективным направлением по созданию нейроморфной системы искусственного интеллекта.
Применение элементов искусственного интеллекта в биологии: математическое моделирование и нейросети
С каждым годом меняются наука, методы анализа и направления исследований. И если в самом начале развития биологии ставка была на макроуровень, то с течением времени уровень «уменьшился» до молекулярного. И вместе с уменьшением уровня увеличился поток получаемых данных: на учёных буквально обрушилась целая лавина. Естественно, необходимо вычленять важную новую информацию из всего этого потока данных. Причём самостоятельно исследователю это сделать без техники невозможно, да и с техникой порой бывают трудности. И тут в биологию приходит Big Data. Для тех, кому дальше читать интересно, стоит пояснить, что статья написана в соавторстве с Анастасией Новосадской, специалистом по молекулярной биологии и применению в этой области нейросетей – и Владиславом Светлаковым, специалистом по нейросетям.
