Forwarded from Системный Блокъ
Как лингвисты делают искусственный интеллект, а компьютер решает ЕГЭ
Второй выпуск подкаста Неопознанный Искусственный Интеллект — с Татьяной Шавриной
#podcasts
В студии подкаста Неопознанный Искусственный Интеллект — Татьяна Шаврина. Лингвист, программист, руководитель команды по обработке естественного языка и искусственному интеллекту в Сбере, соорганизатор AI Journey.
«Лингвистика для нас — центр всего. И программирование, и когнитивные науки, и гуманитарные вещи — все соединяются в ней».
О чем мы поговорили с Татьяной
• Как разработка искусственного интеллекта объединила лингвистику, программирование и когнитивные науки
• Что должен уметь «сильный ИИ» и как его построить
• Должен ли ИИ быть устроен как человеческий мозг
• Как должен быть устроен тест на интеллектуальность
• Чем растущий ребенок отличается от обучающейся нейросети
• Как нейросети решают ЕГЭ
• Как устроен русский SuperGLUE: головоломки для ИИ
• Что такое колониализм в ИИ
• Кого заменят роботы и какие статьи об ИИ стоит почитать
Хайлайты выпуска
1. Каковы критерии «сильного» ИИ
• Мультимодальность: он работает одновременно с информацией из разных источников — текстом, картинками, звуками, — и обрабатывает это все вместе.
• Мультидоменность: он одинаково хорошо работает в разных предметных областях и способен разбираться в новых.
• Адаптивность: он может сам приобретать новые навыки, причем на небольшом количестве примеров — на таком же, как это мог бы сделать человек, или даже меньше.
2. Как оценивают работу новых нейросетей и сравнивают их друг с другом
Когда выходит новая модель, ее оценивают по тому, как она справляется с решением benchmark’ов. Benchmark подразумевает, что у нас есть несколько типов заданий, у каждого из которых есть свой набор данных — в нем тренировочная выборка и тестовая. Тестовая выборка может быть открыта, а может быть скрыта. После оценки нейросеть добавляют в рейтинг, чтобы увидеть, где произошел прорыв, а где — просадка по качеству.
3. Как проявляется колониализм в цифровой среде
Происходящее в data science и вообще в интернет коммуникациях можно объяснить колониальной экономикой и политикой. Кто первый построил новую инфраструктуру, тот выкачивает все дорогостоящие данные, устанавливает свои правила и облагает остальных пользователей налогами.
Где нас слушать или читать
Слушайте выпуск на Яндекс. Музыке, Apple Podcasts, Google Podcasts или в подкастах ВК.
Расшифровка и дополнительные материалы — на странице подкаста на сайте «Системного Блока».
Второй выпуск подкаста Неопознанный Искусственный Интеллект — с Татьяной Шавриной
#podcasts
В студии подкаста Неопознанный Искусственный Интеллект — Татьяна Шаврина. Лингвист, программист, руководитель команды по обработке естественного языка и искусственному интеллекту в Сбере, соорганизатор AI Journey.
«Лингвистика для нас — центр всего. И программирование, и когнитивные науки, и гуманитарные вещи — все соединяются в ней».
О чем мы поговорили с Татьяной
• Как разработка искусственного интеллекта объединила лингвистику, программирование и когнитивные науки
• Что должен уметь «сильный ИИ» и как его построить
• Должен ли ИИ быть устроен как человеческий мозг
• Как должен быть устроен тест на интеллектуальность
• Чем растущий ребенок отличается от обучающейся нейросети
• Как нейросети решают ЕГЭ
• Как устроен русский SuperGLUE: головоломки для ИИ
• Что такое колониализм в ИИ
• Кого заменят роботы и какие статьи об ИИ стоит почитать
Хайлайты выпуска
1. Каковы критерии «сильного» ИИ
• Мультимодальность: он работает одновременно с информацией из разных источников — текстом, картинками, звуками, — и обрабатывает это все вместе.
• Мультидоменность: он одинаково хорошо работает в разных предметных областях и способен разбираться в новых.
• Адаптивность: он может сам приобретать новые навыки, причем на небольшом количестве примеров — на таком же, как это мог бы сделать человек, или даже меньше.
2. Как оценивают работу новых нейросетей и сравнивают их друг с другом
Когда выходит новая модель, ее оценивают по тому, как она справляется с решением benchmark’ов. Benchmark подразумевает, что у нас есть несколько типов заданий, у каждого из которых есть свой набор данных — в нем тренировочная выборка и тестовая. Тестовая выборка может быть открыта, а может быть скрыта. После оценки нейросеть добавляют в рейтинг, чтобы увидеть, где произошел прорыв, а где — просадка по качеству.
3. Как проявляется колониализм в цифровой среде
Происходящее в data science и вообще в интернет коммуникациях можно объяснить колониальной экономикой и политикой. Кто первый построил новую инфраструктуру, тот выкачивает все дорогостоящие данные, устанавливает свои правила и облагает остальных пользователей налогами.
Где нас слушать или читать
Слушайте выпуск на Яндекс. Музыке, Apple Podcasts, Google Podcasts или в подкастах ВК.
Расшифровка и дополнительные материалы — на странице подкаста на сайте «Системного Блока».
