Iată notele mele de la discuțiile TED de la TEDAI Viena 2025 (26 septembrie 2025) Sesiunea 1: Fundație Walter Werzowa (Artist, Royal Society of Arts Fellowship, Recording Academy), Olivier Oullier (Inclusive Brains, Biotech Dental, MBZUAI) - Introducere - Orchestră, interfață cerebrală, DJ, muzician - Performanță de traducere a undelor cerebrale prin AI în muzică Shaden Alshammari (cercetător, MIT) - Inspirație pentru tabelul periodic de chimie pentru cadrul de învățare automată - Tabel periodic de învățare automată organizând algoritmi, distribuții și funcții obiective - Abordarea de învățare a reprezentării care conectează metode disparate - Noul algoritm de grupare a imaginilor îmbunătățește algoritmul de clusterizare K-means vechi de 60 de ani - Variabilele R și Q reprezentând relații reale (cu și fără adnotare) și, respectiv, relații învățate - Structura tabelului periodic pentru algoritmii de învățare automată care dezvăluie lacune pentru noile metode - Semnal de învățare supravegheată prin reprezentări învățate Lukasz Kaiser (cercetător, OpenAI) - Mașini autonome - de ce nu conduc peste tot ca șoferii de taxi? - De ce este AI pentru vindecarea bolilor? Mașinile trebuie să învețe din mai puține date - Modele mai puternice de învățat - RNNs - melci care se plimbă în jurul cuvintelor - Transformers - rucsac cu melci cu toate cuvintele anterioare - Transformatorii învață din mai puține date - Modele de raționament/raționamente - încă poartă toate cuvintele, dar produc și propriile cuvinte între ele (test-time), pot face matematică și gândesc în context - Cercetători - modele puternice + date arbitrare, care pot fi învățate, timp arbitrar de testare, paralelism (nu mai secvențial) - Descoperiri științifice, următorul tip de modele - Cronologie - mai aproape decât mai departe, luni/un an, dar nu decenii; nu un viitor foarte îndepărtat...