С 1 по 17 марта. Направление от друга? "Подпишите здесь." Хотите поделиться? Напишите в Твиттере.
Как и обещал, я провел всесторонний анализ состояния рынка искусственного интеллекта в 2015 году для предпринимателей, инвесторов и корпораций.
Часть 1 посвящена инвестициям, а Часть 2 - выходам. Мне не терпится узнать ваши мысли и узнать о дополнительных возникающих вопросах!
Новости, тенденции и мнения в области технологий
- Большая часть мира искусственного интеллекта была сфокусирована на знаменательной победе 4–1 DeepMind AlphaGo над Ли Седолом, элитным игроком в го, имеющим 18 международных титулов (2-е место в мире). Это произошло через 19 лет после того, как Deep Blue из IBM победил Гарри Каспарова в шахматах и через 5 лет после того, как IBM Watson победил Jeopardy! викторина. Действительно, эксперты не верили, что с Go можно справиться с помощью программного обеспечения еще 10 лет из-за его внутренней сложности. AlphaGo даже получила 9 дан от Корейской ассоциации го.
- Почему США скупают так много британских компаний, занимающихся искусственным интеллектом , Vice Motherboard. Профиль деятельности по слияниям и поглощениям за последний год (DeepMind, VocalIQ, SwiftKey и др.) И ее значение для технологической экосистемы и академического сообщества Великобритании.
- Project AIX: Использование Minecraft для создания более интеллектуальных технологий. Microsoft объявляет о своей работе с использованием Minecraft, разработанного шведской игровой студией Mojang (приобретенной Microsoft в 2014 году за 2,5 миллиарда долларов), в качестве среды для продвижения исследований с подкреплением. Чтобы получить представление об этой теме, посмотрите это недавнее видео-обсуждение Питера Аббеля из Калифорнийского университета в Беркли.
- Rolling Stone публикует (длинный) специальный отчет из двух частей на тему Революция искусственного интеллекта ( часть 1 и часть 2), посвященный робототехнике, Tesla, DeepMind, Facebook, беспилотным автомобилям, рискам для существования и будущее общества.
- Директор по прикладному машинному обучению в Facebook проводит увлекательную сессию вопросов и ответов на Quora, рассказывая о приложениях машинного обучения в FB, о том, какие данные / инфраструктура / алгоритмы наиболее важны, ажиотаж / реальность DL, OpenAI, научные или отраслевые работы и многое другое!
- Эндрю Нг из Baidu, убежденный сторонник и разработчик беспилотных автомобилей, приводит доводы в пользу наличия необходимой инфраструктуры и политики, чтобы сделать это реальностью к 2018 году.
- На прошлой неделе Билл Гейтс опубликовал статью Спроси меня о чем угодно на Reddit, в которой поддержал опасения, выраженные Илоном Маском и Стивеном Хокингом в отношении ИИ без регулирования. Другие сделали аналогичный случай после AlphaGo, в то время как эта часть изображает случай медведя в связи с технической безработицей.
Исследования, разработки и ресурсы
- Криптосети: применение нейронных сетей к зашифрованным данным с высокой пропускной способностью и точностью, Microsoft Research и Принстонский университет. Авторы демонстрируют, что нейронные сети могут использоваться в тандеме с гомоморфным шифрованием (HE) для получения высокоточных прогнозов с высокой пропускной способностью для задач оптического распознавания символов, в то время как лежащие в основе данные остаются зашифрованными. Этот подход открывает путь для вычислений с конфиденциальными данными, которые будут выполняться в облаке (а не на устройстве), учитывая, что они остаются зашифрованными в процессе. Дальнейшие пояснения здесь.
- Одноразовое обобщение в глубинных генеративных моделях, Google DeepMind. Здесь команда пытается повторить нашу человеческую способность сталкиваться с новой концепцией (с одним или несколькими примерами) и обобщать для создания новых версий концепции. Основное решение - описать вероятностный процесс, с помощью которого может быть сгенерирована наблюдаемая точка данных (например, написанная от руки цифра 8). Авторы используют глубокую нейронную сеть, чтобы указать этот вероятностный процесс и показать, что их модели могут генерировать письменные символы и лица.
- Диагностика болезней сердца с помощью глубоких нейронных сетей, пошаговое руководство к решению Второй чаши науки о данных на Kaggle для автоматического измерения конечного систолического и конечного диастолического объемов на МРТ сердца. В противном случае этот процесс занимает 20 минут, если он выполняется вручную кардиологом, и, таким образом, автоматизированное решение может дать врачам возможность спасти больше жизней.
- Item2Vec: внедрение нейронных элементов для совместной фильтрации, Microsoft и Тель-Авивский университет. Авторы расширяют Word2Vec, который используется для сопоставления семантических отношений между словами в векторном пространстве низкой размерности, с рекомендациями по продуктам на основе элементов. В частности, этот подход хорошо работает, когда количество пользователей намного превышает количество пользователей каталога продуктов (например, потоковая передача музыки) или когда отношения пользователь-элемент недоступны, когда пользователи просматривают страницы электронной коммерции анонимно.
- Последовательная классификация коротких текстов с рекуррентными и сверточными нейронными сетями, MIT. Авторы используют нейросетевой подход для классификации короткого текста, который включает в себя знание последовательного контекста этих предложений. Они демонстрируют его эффективность при предсказании диалога.
- 50 вопросов для ролевого собеседования по машинному обучению и сопутствующие ресурсы, чтобы освежить свои знания.
Финансирование венчурного капитала и выход
$ 43 млн объявленных сделок за последние две недели, в том числе:
- Mapillary собирает серию A $ 8 млн от компаний Atomico, Sequoia, Playfair Capital, Wellington Partners и других за создание карты мира с фотографиями и визуализацией улиц.
- Endgame привлекает от Bessemer расширение Series C стоимостью 6 миллионов долларов, чтобы помочь обнаружить и предотвратить вредоносную активность в критически важной корпоративной инфраструктуре.
- Arterys собирает еще 5 миллионов долларов, чтобы закрыть серию A стоимостью 12 миллионов долларов от GE Ventures, Norwich Ventures и Emergent Medical Partners для их продукта для скрининга сердечно-сосудистых заболеваний на основе ИИ на основе МРТ.
- Mariana привлекает посевной раунд на 2 миллиона долларов от Blumberg Capital и angels для их продукта лидогенерации B2B, который использует глубокое обучение.
- Framed Data, продукт для анализа поведения пользователей, используемый для прогнозирования оттока пользователей, был куплен Square. Компания YC привлекла 2 миллиона долларов стартового капитала от большого числа ангелов Кремниевой долины, включая Алексиса Оганяна, Гарри Тана, а также Google Ventures. Framed будет закрыт, и команда из 6 человек присоединится к Square Capital.
Что еще привлекло ваше внимание? Просто нажмите "Ответить"! Я активно ищу предпринимателей, создающих компании, которые создают / используют ИИ, чтобы переосмыслить то, как мы живем и работаем.
