Дмитрий Ветров. Что не так с современным машинным обучением?

Неопознанный Искусственный Интеллект (НИИ)

Почему современное машинное обучение стоит «примерно на уровне естественных наук XVIII века»? Могут ли нейросети начать закреплять внутри себя выученные знания? Почему опасно игнорировать необъяснимые «странности» нейросетей? В новом выпуске подкаста «Неопознанный искусственный интеллект» мы поговорили с Дмитрием Ветровым — профессором-исследователем НИУ ВШЭ, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов. Вот что мы обсуждали:

01:32 — Что такое байесовские методы и зачем они в машинном обучении

07:45 — Машинное обучение как «недонаука»: современное состояние ИИ

10:18 — Вредят ли корпорации поиску новых методов машинного обучения

12:29 — GPT-3, мультидоменный ИИ, «сильный» ИИ

18:29 — Когда можно доверить ИИ судьбоносные решения

20:57 — Смена технологической парадигмы в разработке ИИ

22:28 — Стоит ли помнить про онтологии и возможны ли гибриды нейросетей и символьного ИИ

25:19 — Как открыть «черный ящик»: проблема интерпретируемости нейросетей

28:06 — Пересадка из Яндекс.Такси в Яндекс.Толоку: разметка данных для машинного обучения

31:08 — Должен ли ИИ быть похож на мозг, а его разработчики — следовать за открытиями нейрофизиологов?

33:33 — Чем заменить тест Тьюринга.

40:42 — Блиц: самые крутые книжки и самые эпичные провалы в области ИИ

3 лучшие книги по теме ИИ от Дмитрия Ветрова:

1. Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning
2. Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
3. David J. C. MacKay. Information Theory, Inference and Learning Algorithms

Расшифровка выпуска

Ведущие подкаста: Даниил Скоринкин и Анатолий Старостин. Над выпуском работали: Алена Завьялова, ВГ, Виктория Багдасарьянц, Анастасия Хорошева, Эмма Барсегова и Илья Булгаков.

Информационный партнер выпуска — проект «Типичный Программист» от издания Tproger.

Подкаст издания Системный Блокъ. Пишите ваши вопросы и идеи на [e-mail].