Ход мысли
Что мы знаем о том, как «думают» нейросети?
Почти везде, где мы применяем искусственный интеллект, от распознавания речи до беспилотных автомобилей, важную роль играет машинное обучение. Это большой раздел ИИ, который исследует методы построения алгоритмов, способных к обучению. В мультфильме, который мы подготовили совместно с Yandex Research, рассказываем, как обучаются нейросети и почему нам трудно (но важно) понимать логику их решений.
Машинное обучение сегодня применяют везде: от обработки фотографий до диагностики рака. Однако это всё ещё очень молодая область, и её фундаментальные задачи нам только предстоит решить. О том, над чем сегодня работают специалисты в ML, мы расскажем в «Есть задача» — совместном проекте Yandex Research и N + 1.
А о том, как специалисты пытаются понять логику нейросетей, читайте в материале «Внимание, черный ящик».
Павлос Лагудакис — о том, как ускорить вычисления каплями жидкого света
Впервые о поляритонах — сложных квазичастицах, состоящих из экситонов и связанных с ними фотонов — заговорили еще в середине XX века. Но технологии, в которых удалось бы использовать плюсы совмещения в одной частице фотонной и электронной составляющих, стали развиваться около двадцати лет назад. Лауреат премии «ВЫЗОВ», профессор Сколковского института науки и технологий Павлос Лагудакис рассказал N + 1 о том, что это за частицы, когда нам ждать суперкомпьютеров с поляритонным ускорением и каков его собственный вклад в поляритонику.
