Google Translate становится нейронным, Intel оптимизирует для AI и многое другое - на этой неделе в искусственном интеллекте 11-18-16

1 - Найдено в переводе: более точные и плавные предложения в Переводчике Google

Во вторник Google представила новейшую технологию перевода - нейронный машинный перевод. В отличие от перевода предложений по частям, эта новая система переводит предложения как единое целое, что в значительной степени зависит от контекста для определения наиболее подходящего перевода. Нейронный машинный перевод - это система сквозного обучения, а это означает, что она создана для обучения и улучшения своего обучения с течением времени. В настоящее время система совместима с восемью парами языков: с английского на французский, немецкий, испанский, португальский, китайский, японский, корейский и турецкий, что покрывает более 35 процентов от общего числа запросов к Google Translate. Цель Google - внедрить в систему все 103 языка, к которым в настоящее время доступен переводчик Google.

(Читайте полный пресс-релиз на Новости Google)

2 - Intel представляет стратегию новейшего искусственного интеллекта

В четверг генеральный директор Intel Брайан Кржанич объявил о ряде новых продуктов и платформ, предназначенных для ускорения технологий глубокого обучения и технологий искусственного интеллекта. Планы включают в себя надежное портфолио ИИ - платформу Intel® Nervana ™, - которое подчеркивает интегрированные технологии, полученные в результате недавнего приобретения Intel Nervana. В рамках развертывания своего продукта Intel протестирует первый кремний («Knights Crest»), который объединяет процессоры Intel Xeon с технологиями Nervana и разработан с использованием передовых нейронных сетей для вычислений с глубоким обучением. Intel намерена сделать эти и другие портфельные решения новым отраслевым стандартом и открытыми для профессионалов в области обработки данных, решающих самые сложные современные задачи в области искусственного интеллекта. Intel также объявила о стратегическом партнерстве с Google, чтобы помочь создать инновационную мультиоблачную инфраструктуру для бот-бизнеса, и Coursera, которая предоставит серию онлайн-курсов по ИИ для ученых и поможет демократизировать знания и навыки.

(Читайте полный пресс-релиз на Отдел новостей Intel)

3. Google добавляет горячие образцы искусственного интеллекта, чтобы возглавить новую команду по обработке данных

На этой неделе Google объявила о добавлении двух известных исследователей ИИ в свою новую команду машинного обучения. Подразделение машинного обучения является частью бизнеса Google Cloud, и в число его новых сотрудников входят Фей-Фей Ли, директор Лаборатории искусственного интеллекта Стэнфордского университета, и Цзя Ли, руководитель исследований Snap (материнская компания Snapchat). Оба считаются экспертами в области компьютерного зрения. На пресс-конференции в Сан-Франциско глава Cloud Diane Greene описала дополнения как часть видения Google по формализации искусственного интеллекта в своем бизнесе, которое включает предложение компаниям продуктов Google Cloud на основе машинного обучения. Грин обратил внимание на тот факт, что оба сотрудника - женщины, что является важным подтверждением в области, которая долгое время подвергалась критике за то, что состоит в основном из мужчин.

(Читайте полную статью на Fortune)

4 - Алгоритм машинного обучения может показать, правильно ли засекречены государственные секреты

Исследователь из бразильского аналитического центра Fundação Жетулиу Варгас и его коллеги из Колумбийского университета опубликовали некоторые удивительные результаты алгоритма машинного обучения, который они использовали для изучения более миллиона рассекреченных телеграмм Государственного департамента 1970-х годов. Алгоритм позволяет понять, как люди применяют правила к официальной секретной переписке, как ошибки влияют на прозрачность, а также выявляет некоторые закономерности пропажи кабелей. Ренато Роча Соуза и его коллеги изучили, как такие факторы, как дата, отправитель и получатель, тема и содержание сообщения, коррелируют с заданной классификационной меткой. Хотя среди некоторых корреляций возникали случаи ложноположительных и ложноотрицательных результатов, алгоритм смог успешно идентифицировать 90 процентов классифицированных кабелей с показателем ложных срабатываний 11 процентов. Текущая работа может оказаться важной для понимания последовательности классификации, а также того, насколько этот тип алгоритма может раскрыть - когда само обучение основано на целостности того, как информация обрабатывалась Государственным департаментом в прошлом.

(Читайте полную статью на Новости MIT)

5. General Electric запускает стартап Wise.io на базе искусственного интеллекта в Беркли, продолжая тратить деньги

Во время ежегодной конференции Mind + Machines в Сан-Франциско компания General Electric объявила о новых приобретениях в отношении своего цифрового подразделения, созданного год назад, GE Digital. Покупки включают стартапы Wise.io и Bit Stew, которые специализируются на аналитике данных. GE работает над укреплением своего видения «промышленного Интернета», домена, охватывающего подключенные к Интернету машины в авиации, энергетике, транспорте и других областях. Ядром этой платформы является программное обеспечение GE Predix, и его недавние приобретения в области технологий искусственного интеллекта будут направлены на поддержку платформы и обеспечение будущего компьютеров, подключенных к Интернету.

(Читайте полную статью на Сан - Франциско Бизнес таймс)

Image credit: Google News

Источник: https://emerj.com/google-translate-goes-neural-intel-optimizes-for-ai-and-more-this-week-in-artificial-intelligence-11-18-16/