Вот мои заметки с TED talks на TEDAI Вена 2025 (26 сентября 2025) Сессия 1: Фонд Уолтер Верцова (Художник, Феллоушип Королевского общества искусств, Академия звукозаписи), Оливье Улье (Inclusive Brains, Biotech Dental, MBZUAI) - Введение - Оркестр, интерфейс мозга, DJ, музыкант - Выступление, переводящее мозговые волны через ИИ в музыку Шаден Альшаммари (Исследователь, MIT) - Вдохновение периодической таблицей химических элементов для структуры машинного обучения - Периодическая таблица машинного обучения, организующая алгоритмы, распределения и целевые функции - Подход к обучению представлениям, соединяющий разрозненные методы - Новый алгоритм кластеризации изображений, улучшающий 60-летний алгоритм K-средних - Переменные R и Q, представляющие реальные отношения (с аннотацией и без) и изученные отношения соответственно - Структура периодической таблицы для алгоритмов машинного обучения, выявляющая пробелы для новых методов - Сигнал контролируемого обучения через изученные представления Лукаш Кайзер (Исследователь, OpenAI) - Автономные автомобили - почему они не ездят повсюду, как таксисты? - Почему ИИ для лечения болезней так сложен? Машины должны учиться на меньшем количестве данных - Более мощные обучаемые модели - RNN - улитка, ползущая по словам - Трансформеры - улитка с рюкзаком, в котором находятся все предыдущие слова - Трансформеры учатся на меньшем количестве данных - Модели рассуждений/рассуждатели - все еще несут все слова, но также производят свои собственные слова между ними (в тестовом режиме), могут выполнять математические операции и мыслить в контексте - Исследователи - мощные модели + обучаемые, произвольные данные, произвольное тестирование, параллелизм (больше не последовательный) - Научные открытия, следующий тип моделей - Временная шкала - ближе, а не дальше, месяцы/год, но не десятилетия; не очень далекое будущее...