Тег
Материалы Оливы по выбранной теме.
Студент сдаёт безупречную работу, получает высокую оценку, но не может объяснить, что именно написал. Искусственный интеллект поставил университеты перед неудобным вопросом: как удостовериться, что диплом подтверждает реальные знания? Британский регулятор высшего образования требует пересмотреть систему оценивания.
Зачем будущему специалисту по информационной безопасности Достоевский, Стругацкие, шахматы и хоровое пение? Ответ прозвучал 10 ноября на заседании Научного совета РАН в НИЯУ МИФИ: технологии невозможно сделать по-настоящему безопасными, если забыть о человеке, который ими управляет.
Ученик решил задачу, написал программу, подготовил блестящую презентацию. Но научился ли он чему-нибудь? Новый обзор Стэнфордского университета показывает, почему в эпоху искусственного интеллекта качество выполненной работы и качество обучения становятся всё менее тождественными понятиями.
Не всякой задаче нужен самый мощный искусственный интеллект. Исследователи Мичиганского университета предлагают считать энергию на всём пути работы модели. А следующий логичный шаг - ещё до запуска решить, какая модель вообще нужна для этой работы.
Не каждой задаче нужен самый большой искусственный интеллект. Исследователи Tufts University показали, что специализированная нейросимволическая система в некоторых робототехнических задачах может оказаться одновременно точнее, быстрее и значительно экономнее крупной универсальной модели.
Научную статью предлагают превратить из текста, который нужно прочитать и понять, в собеседника, способного ещё и работать.
Исследователи Southern Illinois University строят колесного робота, который должен находить болезни сои раньше, чем признаки заражения станут заметны человеку. Пока система еще учится: сама мобильная платформа уже готова, а AI-модели для ранней диагностики только разрабатываются.