-
Jak Google i DeepMind wspierają służbę zdrowia?
Innowacja nieodłącznie wiąże się z licznymi wyzwaniami, bo wymaga pokonywania nierzadko bardzo wielu barier, zmiany utartych tematów i sposobu myślenia. O tym i nie tylko miałem okazję porozmawiać z Joanną Chwastowską z Google, która przedtem pracowała w DeepMind, jeszcze wcześniej w startupie i znów w Google. Joanna ma bardzo ciekawe doświadczenie w różnych obszarach. Dzisiaj m.in. opowiemy o tym, jak wygląda służba zdrowia w Wielkiej Brytanii, jakie tam są podstawowe problemy związane z komunikacją pomiędzy lekarzami, pielęgniarkami i innymi osobami, które np. robią badania. Jak przekazywane są między nimi informacje?
-
Uczenie nienadzorowane oczami naukowca z DeepMind
Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning) to dziedzina uczenia maszynowego o ogromnym potencjale, która w bliskiej przyszłości będzie nas coraz bardziej zaskakiwać. O tym właśnie rozmawiałem z Adamem Kosiorkiem, doktorem nauk z Uniwersytetu Oksfordzkiego, który obecnie pracuje w DeepMind.
-
Prowadzący naukowiec z DeepMind o rozwoju sztucznej inteligencji
W tym odcinku dowiesz się: Czym zajmuje się Janusz Marecki oraz jak działa DeepMind? Co Januszowi udało się osiągnąć pracując w IBM Research Czym są problemy w całości obserwowalne? Jakie są przeszkody w procesie konstrukcji sztucznego mózgu? Czym jest system wieloagentowy (multi-agents system)? Jaką wartość biznesową możesz uzyskać wdrażając system wieloagentowy do swojej firmy? Czym jest efektywność Pareto? Na czym polega „dylemat więźnia” oraz „dylemat społeczny”? Jak problemy sztucznej inteligencji przekładają się na otaczającą nas rzeczywistość? Czy w przyszłości będziemy w stanie kontrolować sztuczną inteligencję? Czym dokładnie jest AGI oraz czy jesteśmy w stanie go osiągnąć? W jak szybkim tempie technika posuwa się do przodu? Jakich błędów unikać podczas wyciągania wniosków z „udanych” eksperymentów? Które dziedziny nauki lub medycyny rozwiną się najbardziej w ciągu kolejnych 5-10 lat? Na początek szybkie ogłoszenie. Pewnie jak już…
-
Naukowiec Computer Vision z DeepMind – Mateusz Malinowski
Gartner opublikowała tak zwany hype cycle 2017, po polsku pewnie to brzmi jako cykl szumu albo cykl dojrzałości technologii. Hype cycle został wymyślony przez Gartner w 1995 roku i składa się z pięciu faz: najpierw pierwsze informacje na temat technologii, druga faza to dużo szumu i wielkie oczekiwania, trzecia faza rozczarowania, bo wykrywają się pewne ograniczenia, czwarta faza naprawa tych ograniczeń i znów oczekiwania. Piąta i ostatnia faza stabilizacja. Mówi się, że wtedy technologia dojrzała i oczekiwania są połączone z możliwościami. Dla przykładu, na samym początku, czyli w fazie jeden jest tak zwany smartdust, po polsku to zabrzmi jako “inteligentny kurz”. W dużym uproszczeniu, wobraź sobie ziarno piasku, a teraz pomyśl, że tam jest mini-procesor, bateria i sensory. Bateria jest ładowana poprzez słońce lub inne naturalne źródła energie. Takie cząstki mogą robić wiele różnych rzeczy, obserwować otoczenia,…
