Несмотря на кризисы, технологии продолжают развиваться. В частности, можно выделить достижения в области телекоммуникаций. Со временем многие предприятия, правительства и общественность будут все больше требовать более надежных и быстрых коммуникаций, и телекоммуникационная отрасль должна будет удовлетворить эти требования. Что мы можем увидеть в ближайшем будущем? Во многих отношениях конкурентная битва между телекоммуникационными компаниями становится технологической битвой за скорость. Компании все быстрее внедряют новые технологии и точнее оценивают спрос пользователей и направление рынка.Опросы показывают, что руководители отрасли на сегодняшний день считают самой актуальной задачей внедрение систем безопасности. Это вполне понятно. Операторы сети несут ответственность за своих пользователей и должны защищать их от растущих угроз взломов, прослушки, перехвата SMS. К сожалению, эти угрозы сейчас реальны как никогда.
Архив рубрики: Инновации
Может ли современная нейросеть решить вашу задачу: критерии оценки применимости
На иллюстрации: Haystacks at Sunset Reimagined by AshnoAlice. Инженер по машинному обучению Джордж Хосу задает вопрос: «Какие проблемы решает машинное обучение?». Или конкретнее, с учетом современного развития отрасли: «Какие проблемы нейросеть способна решить на практике?». Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела статью, так как рассуждения на эту тему, как нам кажется, встречаются редко. На первый взгляд, этот вопрос рассматривают такие теории, как вероятно приближенно корректное обучение (PAC learning). Однако они изучают машинное обучении в целом, но на практике не дают никаких осмысленных ответов. Автор утверждает, что если взять конкретную проблему, то часто можно разумно и уверенно ответить, сможет нейросеть решить ее или нет. Достаточно взглянуть на исходные данные и саму задачу.
Возможен ли переход к перспективной компьютерной архитектуре Neuromorphic: взгляд в будущее
Тьюринг и фон Нейман описали архитектуру, похожую на наш мозг, еще в 1950 году, но, к сожалению, в то время нейрофизиологи понятия не имели, как вообще работает мозг. Физики не знали, каковы основные принципы работы такого компьютера. Это не означает, что современные нейрофизиологи знают ответы на все вопросы о структуре мозга или что физики могут предоставить идеальную элементную базу, но я верю, что теперь мы можем начать разработку первого компьютера такого рода. Начать рассказ о neuromorphic архитектуре стоит с нейрона. В различных публикациях о машинном обучении так много базовой информации об устройстве нейрона, что я постараюсь максимально сжать рассказ об его устройстве и перейти сразу к очень поверхностному описанию его функционала. Также я часто буду апеллировать к некому абстрактному “мозгу”. К этому референсу надо относится снисходительно, понимая что нейрофизиологи знают совсем немного о его устройстве,
Основные отличия работы мозга и нейронной сети: от физиологии до формальной логик и графов
Часто можно услышать много критики в адрес биологического мозга и разных биологических нейронных сетей, работающие совершенно иначе, чем вычислительные нейронные сети, распространенные сейчас во многих задачах. Аналогичные комментарии высказали многие эксперты, включая биологов, нейрофизиологов, специалистов по информатике и машинному обучению, однако конкретных комментариев или предложений было мало. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу. Прежде я хочу пояснить, почему, по моему мнению, в вопросе создания сильного искусственного интеллекта до сих пор всё так печально, не смотря на грандиозные успехи в компьютерных науках и знаниях о биологическом мозге.
Опыт создания и развития бизнеса на беспилотных автомобилях от Starsky Robotics: разбираем полет неудавшегося стартапа
В далеком 2015 году я обратил внимание на идею создания беспилотного грузовика и основал компанию Starsky Robotics. В 2016 году наши труды увенчались выпуском первого полностью автономного автомобиля, который был разрешен к использованию на дорогах и мог перевозить пассажиров за определенную плату. В 2018 году мы выпустили первый беспилотный грузовик, разрешенный для использования на дорогах, и завершили его широкомасштабное внедрение. В 2019 году наш грузовик стал первым полностью беспилотным грузовым транспортным средством, проехавшим по оживленной трассе. Однако, уже в 2020 году мы закрылись. Я по-прежнему невероятно горжусь продуктом, командой и организацией, которую мы смогли создать. Я горжусь той организацией, в которой доктора наук и водители грузовиков работали бок о бок, где проблемы поколений решались людьми, ум которых превосходил их регалии, и где мы узнали, как будет работать логистика в будущем.
Рассказ о том каким должен быть Ваш собственный Start Up: реплика с трибуны
Меня регулярно спрашивают – вы пишите о стартапах, которые повторять уже поздно. Что мне сейчас начать, где найти новые проекты? Точного ответа я конечно не знаю. Однако, стартап я делаю сам и никому не рассказываю о нем. В тоже время, сами принципы очень прозрачны, поэтому я могу обсуждать их открыто. Итак! Все очень успешные стартапы основаны на очень простой идее. Google вырос за счет включения ссылок в рейтинг. Booking.com отображает все отели мира в одном интерфейсе.Tinder позволяет предложить знакомство одним свайпом. Uber — это заказ такси в мобильном приложении. Сейчас в этих компаниях работают десятки тысяч сотрудников, они каждый день усложняют продукт и добавляют новые сервисы, но тогда, на старте, всё было очень просто. Возможных гениальных идей мало. В мире меньше 100 по-настоящему больших рынков.
