Как понять, что ты выгорел и что делать, чтобы выбраться
Однажды проснувшись, я поняла что не хочу идти на работу. Поездка в офис воспринималась как поход на войну. И так уже было какое-то время, но я не замечала. Спустя несколько недель пришло состояние тотальной беспомощности и бессмысленности происходящего. Помощь добыть не получалось, а может быть, я недостаточно громко кричала. Я думала, что проблема в проекте, и попросила поменять состав команды. Однако это ничего не изменило. Продолжалось автоматическое выполнение операционных задач. Попытки отвлечься от работы заканчивались многочасовым созерцанием потолка. Помимо этого появились проблемы со здоровьем.Меня зовут
В МТИ создали компьютерную модель, которая умеет определять источник звука
Нейробиологи Массачусетского технологического института разработали компьютерную модель, которая может определять источники звуков. Модель включает несколько сверточных нейронных сетей и способна обнаружить происхождение звуков в реальных условиях подобно человеческому уху.
Саморазвивающийся искусственный интеллект
Развитие науки идет с использованием стандартных методов: cбор исходных данных, построение моделей, тестирование моделей опытами, открытая их публикация для проверки сообществом. Все это достаточно просто. Ядро науки составляют модели. Примеры моделей, которые всем известны со школьной парты: U=IR; F=ma
Самые яркие проекты по созданию нейроморфных процессоров [part 3]
Сегодня в мире существует совсем немного специализированных процессоров, чипов или крупномасштабных систем, которые можно отнести к нейроморфным. Про нейроморфные вычисления в целом мы уже говорили, про нейроморфные чипы тоже, а в этой статье расскажем о самых заметных на сегодня реализациях. Попытаемся раскрыть их суть, разобрать отличительные черты и выделить некоторые особенности.Ну и как всегда, больше деталей на нашем инженерном портале.
Human brain inspired computing [part 1]
На прошлой неделе на портале «Истовый Инженер» мы опубликовали финальную лекцию из цикла материалов про нейроморфные вычисления — сложную область, в которой есть много перспективных технологий, близких направлению разработки микропроцессоров, которое мы активно развиваем. Например, нейроморфные чипы и аппаратные ускорители, которые будут играть важную роль в будущем развитии технологий искусственного интеллекта и, вероятнее всего, будут использоваться везде, где необходимо обрабатывать данные в быстроменяющихся, неструктурированных средах и в режиме реального времени. Мы решили поделиться серией обзорных статей, составивших небольшое исследование на эту же тему. Оно было сделано нашей исследовательской группой осенью прошлого года в том числе и для того, чтобы сформировать собственное представление об актуальных технологиях, проблемах, перспективах и проектах. Позднее эта работа стала основой для целого цикла «взрослых» материалов, авторами которых стали эксперты из российских институтов и компаний (МГУ, ЛЭТИ, Сколтех, Яндекс), и даже европейской лаборатории Intel Research.
Регенерация нейронов. Генно-инженерный подход будущего
Эта статья продолжает серию статей о глубокой модификации ДНК в недалёком будущем для решения серьёзных проблем человечества. Первая статья - тут.TL;DR
Синаптические веса в нейронных сетях – просто и доступно
Этой статьей начинается серия статей, рассказывающих просто и доступно о нейронных сетях и искусственном интеллекте.
Интеллектуальная производительность без выгорания: 7 техник использования мозга. Часть 2
Итак, мы с вами личности, и у нас есть некие представления, желания, требования к себе, образ себя, стратегии жизни и так далее. При этом окружающий мир изменчив: коронавирус, остальные болезни, финансовые истории, искусственный интеллект, занимающий все больше рабочих мест… Продолжите список сами.
Ограниченный и субъективный, безразличный и прожорливый: четыре главных проблемы искусственного интеллекта
В неспокойный 2020 год до 20% прибыли
