1. Главная
  2. Публикации
  3. Nadmitov Live
  4. Интервью с Константином Воронцовым: Все об ИИ

Интервью с Константином Воронцовым: Все об ИИ

Рады представить Вашему вниманию интервью с Константином Вячеславовичем Воронцовым, одним из ведущих российских специалистов в области искусственного интеллекта, руководителем лаборатории машинного интеллекта МФТИ, про текущее развитие технологий в области ИИ, нейронные сети, важность вычислительных мощностей, ИИ как стержень технологической конкуренции, финансирование науки в России и утечку мозгов, специальности в ИИ (data engineer, data scientist, data manager), может ли ИИ имитировать интуицию на примере игры в го, этические нормы ИИ.

Константин Воронцов окончил МФТИ, является профессором РАН, доктором физико-математических наук, доцентом кафедры ВМК МГУ, ранее был экспертом Яндекса и Сбербанка. Специализируется в науке о данных (data science), интеллектуальном анализе данных (data mining) и машинном обучении (machine learning): распознавании образов, прогнозирование, аналитике больших данных, а также практический анализ данных в разнообразных областях.

Полное интервью можно посмотреть здесь.

Таймкоды вопросов:

1:51 – ИИ – интеллект или его имитация?

3:07 – В чем разница между наукой данных и машинным обучением?

6:03 – С чем связано бурное развитие ИИ в последние голы?

8:45 – Что такие искусственные нейронные сети?

10:46 – Чем глубокие нейронные сети отличаются от обычных?

13:21 – Доступность и развитие вычислительных мощностей сыграли свою роль в прорыве?

15:53 – В ИИ главную роль играет вычислительная мощность?

17:11 – Для того, чтобы успешно заниматься ИИ, надо иметь суперкомпьютер?

17:32 – Кто глобальный лидер в области ИИ?

18:17 – Китай может обойти США в области ИИ?

19:34 – Правда ли, что российская математическая школа обеспечила суверенитет интернета в России?

20:55 – Кто нужен, чтобы развивать ИИ – инженеры или математики?

22:20 – Правда ли, что в России сохранился необходимый слой людей, которые обеспечивают преемственность, что позволило успешно работать в области ИИ?

26:59 – Формула успеха в ИИ: собрать как можно больше данных, собрать как можно более сложную модель и обучить модель как можно быстрее?

29:34 – В чем разница между информационным инженером (data engineer), data scientist и менеджером в области data science?

33:01 – Почему суперкомпьютер DeepMind обыграл чемпиона по игре в го лишь в 2016 году, в то время как Deep Blue обыграл Каспарова еще в 1997 году?

34:07 – Можно моделировать в ИИ человеческую интуицию?

35:00 – Когда ИИ достигнет уровня человеческого разума? Этические нормы ИИ.