“Siz shunchaki robotsiz, taqlidsiz. Robot simfoniya yoza oladimi? — Dmitriy Soshnikov, Microsoft bilan AI haqida suhbat

Siz shunchaki robotsiz, hayotga taqlidsiz- Uill Smit ishtirokidagi "Men, robot" filmidan olingan epizod, uning suratlari Internetda mashhur memga aylandi.

Kelib chiqishi

"Men robot" ilmiy fantastik filmi 2004 yilda chiqarilgan. Bosh rolni Uill Smit ijro etgan. Bir epizodda Smitning qahramoni Del Spuner robot Sunnyni so'roq qiladi.

Del: Siz shunchaki mashinasiz, shunchaki hayotga taqlidsiz. Robot simfoniya yozadimi? Robot tuval parchasini san'at asariga aylantiradimi?

Sunny: "Men, robot"

Ushbu parcha birinchi marta mikrokomiks sifatida Internetda tarqaldi. Kimdir filmdan skrinshotlar olib, ularga subtitrlar qo'ygan. Epizodning o'zi juda kulgili, shuning uchun format virusga aylandi. Keyinchalik ular undan mem yasadilar, unda dialogdagi so'zlar yoki qahramonlarning yuzlari almashtirildi.

Ma'nosi

"Sen shunchaki robotsan, hayotga taqlid" memlari sun'iy intellektning odamlardan ustunligi haqidagi hazillar uchun ishlatiladi, masalan, kelajak texnologiyalari haqidagi yangiliklarda. Bunday suratlar ko'pincha insonning kamchiliklari yoki stereotiplari, shu jumladan irqiy narsalar haqida hazillarni tasvirlash uchun ishlatiladi.

Namuna

Uill Smit kofe ichadi

"Men, robot" filmining yana bir epizodi unchalik mashhur bo'lmasa-da, memga aylandi. Bu, ehtimol, yomon ta'mi tufayli Uill Smitning qahramoni qahva ichadi va nordon yuz qiladi. Keyin u aksiradi va: "Kechirasiz, menda bema'ni narsalarga allergiyam bor", deydi. Qahramonning qiyshaygan surati norozilik yoki nafratni ifodalash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan shablonga aylandi.

Galereya

Sun'iy intellekt tizimlarining elementlarini ishlab chiqish faol rivojlanmoqda va bugungi kunning tendentsiyasiga aylanib bormoqda va faqat dangasalar aqlli botlarni yozmaydi. Shuning uchun biz mamlakatning eng yaxshi AI ekspertlaridan biri Dmitriy Shvars Soshnikov bilan suhbatlashdik. U Microsoft texnologiyalari bo'yicha xushxabarchi, kitoblar, maqolalar va o'quv qo'llanmalar muallifi, shuningdek, o'qituvchi va talabalar koordinatori, funktsional dasturlash, neyron tarmoqlar va sun'iy intellekt bo'yicha mutaxassis.

- Dmitriy, o'zingiz va ishingiz haqida bir necha so'z ayting.

Dmitriy Soshnikov: Microsoft xushxabarchisi sifatida men eng ko'p targ'ib qilish va amalga oshirishda ishtirok etaman zamonaviy texnologiyalar kompaniyalar, endi bu birinchi navbatda sun'iy intellekt bilan bog'liq texnologiyalar. Bunga konferentsiyalarda nutq so'zlash, talabalar va o'qituvchilar bilan ishlash, startaplar, ba'zan xackfestlarda qatnashish va turli kompaniyalarning ishlab chiquvchilari bilan birgalikda prototip tizimlarini dasturlash kiradi. Shuningdek, men funktsional dasturlash va F# tilini ommalashtiraman, MIPT, HSE va MAIda dars beraman, MVA va Coursera uchun onlayn kurslarni ishlab chiqaman.

Mening fikrimcha neyron tarmoqlari va umuman sun'iy intellekt juda qiziq soha bo'lib, uning so'nggi yillarda jadal rivojlanishi ilgari yechimi bo'lmagan bir qator muammolarni hal qilishga imkon berdi, masalan, avtomatik aniqlash odamning yoshi uning fotosurati asosida. Kelajakda esa biz uchun juda ko'p qiziqarli imkoniyatlar mavjud.

Neyron tarmoqlar - moda yoki vositami?

Dmitriy Soshnikov: Bu erda bir vaqtning o'zida bir nechta omillar muvaffaqiyatli bir-biriga mos tushdi.
Birinchidan, arzon hisoblash quvvati mavjud bo'ldi. Bundan tashqari, ular katta rol o'ynagan bulut xizmatlari, chunki neyron tarmoqlarni hisoblash uchun infratuzilmaga sarmoya kiritish o'rniga, endi uni faqat hisob-kitoblar davomida ijaraga olishingiz mumkin, keyinchalik ijaraga berishdan bosh tortasiz. Bundan tashqari, dastlab ishlab chiqilgan grafik protsessorlar kompyuter grafikasi. Ma'lum bo'lishicha, ular sun'iy intellekt vazifalari uchun juda mos keladi.

Ikkinchidan, Internet tufayli ko'plab sohalarda katta hajmdagi ma'lumotlar to'plana boshladi. Masalan, fotosuratdan odamning yoshini tanib olish bo'yicha yuqorida aytib o'tilgan vazifani ko'rib chiqing. Neyron tarmoqni uni hal qilishga o'rgatish uchun bir necha yuz ming misollar talab qilinadi. Endi siz har qanday narsani olishingiz mumkin ijtimoiy tarmoq, bu erda odamlar o'zlarining fotosuratlari va hisob ma'lumotlarini (yoshi) nashr etadilar - va biz darhol trening uchun ma'lumotlarni olamiz.
Uchinchidan, albatta, ba'zi qiziqarli tadqiqotlar, jumladan, mavjud muammolarni hal qilishga imkon beruvchi yangi neyron tarmoq arxitekturalari paydo bo'ldi. Ammo bu nuqta, ehtimol, birinchi ikkitasining natijasidir. Resurslar va texnologiyalar mavjud bo'lganda, hudud tabiiy ravishda faol rivojlana boshlaydi.

Bu neyron tarmoqlardan foydalanishga imkon beruvchi ko'plab vositalar ham bu yerda paydo bo'ldi. Agar ilgari sun'iy intellekt bilan bog'liq muammolarni hal qilish uchun siz juda ko'p bilim va ko'p dasturlashga ega bo'lishingiz kerak bo'lsa, endi siz olishingiz va foydalanishingiz mumkin bo'lgan xizmatlar mavjud.

Sun'iy intellekt mavzusi bugungi kunda juda mashhur. Bu mashhurlikka qanchalik loyiq? Texnologiya haqiqatan ham shunchalik ta'sirchanmi yoki modaning katta hissasi bormi? Va bu "moda" rivojlanish uchun zararli emasmi?

Dmitriy Soshnikov: Haqiqatan ham sun'iy intellekt sohasida katta muvaffaqiyatlar bor, ular haqida ko'p yozilgan, shuning uchun "sun'iy intellekt" iborasi keng tarqalgan. Buning yordamida yangi ishlab chiquvchilar paydo bo'ladi - kimdir borib, o'zi uchun yangi sohani o'rganadi, ya'ni. Bu sohani tushunadiganlar ko'proq. Boshqa tomondan, odamlar sun'iy intellekt texnologiyalari qo'llanilishi mumkin bo'lgan vazifalarni diqqat bilan izlaydilar. Shu nuqtai nazardan qaraganda, bularning barchasi, asosan, yaxshi, chunki bizda avval avtomatlashtira olmagan ayrim sohalarni avtomatlashtirish imkoniyati mavjud.

Misol uchun, biz MacAuto oynasida buyurtmalarni qabul qilish muammosini hal qilishimiz mumkin. Ular har doim bunday muammolarning echimini arzonroq qilishga harakat qilishadi. Misol uchun, AQShda dastlab amerikalik u erda o'tirdi, keyin ovozni arzon ishchi kuchi bo'lgan mamlakatga (yana odam o'tirib, transkripsiya qiladi) o'tkazish orqali buni autsorsingga urinish bo'ldi. Va endi kompyuter buni qila oladi.

Bozor ishtirokchilari kutganlarni oshirib yuboradimi? Sizningcha, yaqin kelajakda albatta amalga oshmaydigan bashoratlar bormi?

Dmitriy Soshnikov: Albatta bor. Birinchidan, sun'iy intellekt sohasi biroz romantik. Bir nechta filmlar bor - masalan, "Matrisa" yoki "Terminator" - robotlar isyon ko'tarib, hamma narsani nazorat qiladi. Shuning uchun, ma'lum miqdordagi odamlar borki, yana 5 yil o'tadi va kompyuterlar dunyoni egallab oladi. Ko'rinib turibdiki, bu taxminlar hali ham haqiqatdan uzoqdir. Hozirgi vaqtda tasvirni aniqlash, nutqni aniqlash va mashinani o'rganish bilan bog'liq muammolarning muayyan sinflarini hal qilish juda yaxshi avtomatlashtirilgan. Ammo, umuman olganda, inson tafakkuri qanday ishlashini tushunish uchun bizda hali ancha uzoq yo'l bor. Shunday ekan, inson kabi fikrlaydigan va to‘plangan bilim bilan ishlaydigan bunday sun’iy intellektni yaratishdan oldin hali ko‘p ishlarni qilish kerak. Buni qanday qilish hali juda aniq emas.

- Ilmiy-fantastik stsenariylarni amalga oshirishdan ko'ra, moliyaviy investitsiyalar nuqtai nazaridan umidlar haqida nima deyish mumkin?

Dmitriy Soshnikov: Menimcha, bunday suhbat uchun sun'iy intellekt mavzusini alohida qismlarga ajratish kerak, chunki u juda keng sohadir.

Agar kompyuterni ko'rishga qaraydigan bo'lsak, hozirda biznesga tatbiq etilayotgan, ularning samaradorligini oshiruvchi va iqtisodiy foyda keltiruvchi ajoyib yutuqlar mavjud. Kompyuter ko'rish allaqachon tasvirlarni taniydi odamdan yaxshiroq, bu sezilarli darajada arzonroq ekanligi haqida gapirmasa ham bo'ladi.

Boshqa sohalarda, masalan, tabiiy tilni tushunish va o'zboshimchalik bilan mavzular bo'yicha mulohaza yuritish qobiliyati kamtarroq bo'ldi.

— Sizningcha, soha rivojiga to‘sqinlik qilayotgan omillar bormi?

Dmitriy Soshnikov: Rostini aytsam, men hech qanday aniq omillarni ko'rmayapman. Menimcha, bu hozir eng tez rivojlanayotgan hudud.
Ammo shuni ta'kidlashni istardimki, sun'iy intellekt hali ham ba'zi malakalarni talab qiladigan sohadir. Bu yo'nalishda ishlash dasturlashni o'rganishdan ko'ra biroz qiyinroq. Maktabni tugatgan va oliy ma'lumotga ega bo'lmagan kishi, ehtimol, standart ishlab chiqish sohasida muvaffaqiyatli ishlashni boshlashi mumkin. Sun'iy intellekt bilan kirish uchun bar yuqoriroq bo'ladi, garchi u asta-sekin, shu jumladan ushbu soha ishtirokchilarining sa'y-harakatlari bilan pasaytirilsa ham. Xususan, Microsoft ishlayotgan ishlardan biri bu sun'iy intellektni demokratlashtirish deb ataladigan narsadir. Bu texnologiyani iste'molchilarning eng keng segmenti uchun ochiq qilish demakdir.

Amalda nafaqat Microsoft, balki boshqa ko'plab kompaniyalar ham ushbu yo'nalishda ishlamoqda, masalan, tayyor xizmatlar ko'rinishidagi intellektual, kognitiv muammolarni hal qilish vositalarini taqdim etadi. Masalan, fotosuratdan odamning jinsi, yoshi va kayfiyatini aniqlash xizmatlari, siz shunchaki ularga qo'ng'iroq qilishingiz va natijani olishingiz mumkin. Xuddi shu narsa mashina tarjimasiga ham tegishli. DotNext 2017 hisobotining bir qismi sifatida biz bu haqda gaplashamiz: qanday qilib siz uning qanday ishlashini tushunmasdan, natijalardan shunchaki foydalanishingiz mumkin.

Ehtimol, A.NET?

Dmitriy Soshnikov: AI usullari har qanday texnologiyada amalga oshirilishi mumkin. Shunga qaramay, shunga o'xshash vazifalar atrofida ma'lum ekotizimlar mavjud. Misol uchun, Python va R va ularga hamroh bo'lgan kutubxonalar ma'lumotlar olimlari orasida juda mashhur tillardir. Bular. Bu yerda allaqachon jamoat ishlari ko'p. Bu ishlanmalar nuqtai nazaridan, albatta, .NET boshqa shunga o'xshash platformalar kabi biroz orqada. Biroq, .NET allaqachon ma'lum vositalar to'plamiga ega, men ular haqida hisobotimning bir qismi sifatida gapiraman.

Umuman olganda, platformalar endi qaysidir ma'noda, shu jumladan bir-biri bilan integratsiyalashgan. Xuddi shu R tili .NET platformasi uchun xos bo'lgan F# bilan juda yaxshi integratsiyalashgan. Shunga ko'ra, agar biz mashinani o'rganish vositalaridan foydalanishimiz kerak bo'lsa, biz R tilining imkoniyatlari va kutubxonalaridan foydalangan holda bunday zanjirdan foydalanishimiz mumkin.

Umuman olganda, agar neyron tarmoqlar haqida gapiradigan bo'lsak, Microsoft-da neyron tarmoqlarni o'qitish imkonini beruvchi Kognitiv asboblar to'plami mavjud. Va u dastlab Microsoft ekotizimida qurilganligi sababli, .NET bilan juda yaxshi ishlaydi.

- Ushbu vosita qandaydir tarzda boshqa ishlab chiqaruvchilarning analoglaridan ajralib turadi?

Dmitriy Soshnikov: Aslida, Kognitiv asboblar to'plami Microsoft-ning TensorFlow, Caffe va boshqalar ramkalarining analogidir.

Ularning barchasi, qoida tariqasida, mafkuraviy jihatdan juda o'xshash. Ammo Microsoft Cognitive Toolkit birinchi bo'lib juda keng tarqalgan o'quv muhitini qo'llab-quvvatladi, bu erda siz neyron tarmoqni nafaqat bitta GPUda, balki bir nechta qurilmalarda o'qitishingiz mumkin. GPUlar yoki hatto bir nechta grafik stantsiyalarda. Bular. Siz neyron tarmoq o'quv fermasini yaratishingiz mumkin.

Men bilishimcha, Cognitive Toolkit o'rganish tezligi bo'yicha boshqa ramkalardan ustun turadi. Bundan tashqari, foydalanish juda qulay. Ko'pgina ramkalar qandaydir tarzda bog'liq Python tili, va Cognitive Toolkit dastlab biroz boshqacha yo'l tutdi. Avvaliga neyrotarmoq arxitekturasini maxsus tilda tasvirlash, keyin esa uni Pythonda hech qanday model yaratmasdan o‘rgatish mumkin edi. Bu biroz osonroq edi. Hozirda Cognitive Toolkit ikkala variantni ham qo'llab-quvvatlaydi, ya'ni. ancha moslashuvchan.

- Ehtimol, Kognitiv asboblar to'plami o'z analoglaridan past bo'lgan paytlar bormi?

Dmitriy Soshnikov: Umuman olganda, bunday ramkalar past darajadagi vositalar bo'lib, ularning ustiga ixtiyoriy neyron tarmoqlarni o'rgatish mumkin. O'zining analoglari singari, Kognitiv asboblar to'plami ma'lum bir bazaviy qatlamni qo'llab-quvvatlaydi, uning ustiga siz o'zboshimchalik bilan murakkablikdagi tarmoqlar arxitekturasini qurishingiz mumkin. Shuning uchun turli xil vositalar tomonidan hal qilinadigan vazifalar doirasi taxminan bir xil.

Ramkani tanlash asosan ba'zi shaxsiy imtiyozlar va ma'lumotnoma materiallari mavjudligi bilan belgilanadi. Va bu erda Microsoft ramkasi biroz orqada qolmoqda, chunki u biroz keyinroq paydo bo'lgan, shuning uchun u uchun bunday narsa yo'q. katta miqdor materiallar, xususan, onlayn kurslar. Ammo vaziyat, albatta, asta-sekin tekislanadi.

Biz MIPT bilan birgalikda sun'iy intellektni amalda qo'llash bilan bog'liq muammolarga bag'ishlangan onlayn kursni chiqarishni rejalashtirmoqdamiz. Kognitiv asboblar to'plamiga oid ba'zi ma'lumotlar ham u erda bo'ladi.

Yaqin kelajak

Dmitriy Soshnikov: Yakuniy prognozlarni aytishga hali erta, chunki 2011-2012 yillarda texnologiyaning juda tez rivojlanishi boshlandi. O'shandan beri tanib olish usullari takomillashtirildi, neyron tarmoq arxitekturalari takomillashtirildi, ya'ni. masalani yechishning aniqligi ortadi.

Ushbu segmentda hali ko'p hal qilinmagan muammolar mavjud. Tasvir va ovozni aniqlash muammolari allaqachon yuqori darajada hal qilingan. Keyinchalik, ehtimol, eng qiziqarli narsa - matndan qandaydir ma'no chiqarishga harakat qilishdir. Bu erda ham juda ajoyib muvaffaqiyatlar mavjud. Masalan, siz neyron tarmoqni filmlardagi suhbatlar bo'laklariga o'rgatishingiz va qandaydir tarzda dialogni davom ettira oladigan robotni olishingiz mumkin. Ammo shu bilan birga, muloqotda katta ma'no bo'lmaydi. Bilimni qanday qilib ma'noga aylantirish, neyron tarmoqlarda bilimning yashirin ifodasini ramziy fikrlash bilan qanday birlashtirish hali aniq emas. Bu olimlar izlanish yo'nalishidir.

Asboblarga kelsak, ular hozirda faol ishlab chiqilmoqda. Qaysidir ma'noda asbob ishlab chiqaruvchilari o'z sohalarida ilmiy yutuqlarni kuzatishga harakat qilmoqdalar. Yangi tarmoq arxitekturalari paydo bo'ladi - ularning yordami asboblarda paydo bo'ladi, ya'ni. Funktsionallik doimiy ravishda kengayib bormoqda.

Yuqorida aytib o'tganimdek, ishlab chiquvchi nuqtai nazaridan, sun'iy intellektni, shu jumladan asboblarni demokratlashtirishga nisbatan sezilarli tendentsiya mavjud. Men aytib o'tgan Microsoft Cognitive Toolkit-ga qo'shimcha ravishda, Azure Machine Learning deb nomlangan qiziqarli vosita mavjud bo'lib, u barcha mashinalarni o'rganish algoritmlarini amalga oshirishni chuqur tushunmasdan ularni haqiqiy ma'lumotlarga qo'llash imkonini beradi va siz biron bir naqsh va naqshlarni aniqlay olasizmi yoki yo'qmi? ularni mahsulotlaringizda ko'proq foydalaning. Ushbu vosita ham juda jadal ishlab chiqilmoqda - u erda yangi usullar va algoritmlar joriy etilmoqda.

Umuman olganda, texnologiya yanada qulayroq bo'lib bormoqda. Murakkab narsalar soddalashtirilgan, shuning uchun ular iloji boricha kengroq loyihalarda qo'llanilishi mumkin.
Yana bir narsani eslatib o'tmoqchimanki, bu hali birinchi tajribalar bulutdan foydalanish sun'iy intellekt algoritmlarini amalga oshiradigan yanada samarali apparat echimlari. Biz bu haqda Dotnext-da gaplashmaymiz, lekin mavzu Microsoft Ignite konferensiyasida batafsil muhokama qilindi. Bulutda Microsoft nafaqat klassik hisoblash resurslarini, balki dasturlashtiriladigan mantiqiy integral sxemalarni ham taklif qilishni rejalashtirmoqda: FPGA yoki FPGA. Soddalashtirish uchun, bu mikrosxemalar bo'lib, ular ma'lum ishlarni bajarish uchun miltillashi mumkin mantiqiy operatsiyalar, va bu operatsiyalarni juda tez bajaradi. Bunday sxema yordamida biz neyron tarmoqni ancha tezroq hisoblashimiz mumkin. Tajribalar davomida protsessorni tildan tilga tarjima qilish uchun "talab qilingan", natijada "Urush va tinchlik" romani tildan tilga 2 soniyada tarjima qilingan. Agar siz Microsoft-ning bulutda mavjud bo'lgan ko'plab protsessorlarini olsangiz, Vikipediya odamning ko'zini ochib qo'yishi uchun vaqt ichida bir tildan boshqa tilga tarjima qilinishi mumkin.

Ko'proq amaliy ma'lumotlar Dmitriy DotNext 2017 Piterda (".NET platformasida mavjud sun'iy intellekt: chatbotlar va kognitiv xizmatlardan tortib chuqur neyron tarmoqlargacha") o'z hisobotida real loyihalarda (jumladan, .NETda) neyron tarmoqlar va sun'iy intellekt texnologiyalaridan foydalanish haqida gapiradi. ).

Teglar: teglar qo'shish

Robot simfoniya yoza oladimi yoki tuval parchasini san'at durdonasiga aylantira oladimi? Bu savol ochiqligicha qolmoqda. Ammo biz aniq bilamiz: zamonaviy tibbiy nanorobotlar qon oqimiga kirib, o‘simtaning “kislorodini uzib qo‘yishi” va sog‘lom hujayralarga zarar etkazmasdan dori vositalarini zararlangan hujayralarga yetkazishi mumkin. Neyron tarmoqlar ko'plab kasalliklarni tashxislashda shifokorlarni ortda qoldirmoqchi va CRISPR texnologiyalari yordamida tekshiruvlar tez orada uydan chiqmasdan o'tkazilishi mumkin. Tibbiyotning kelajagi allaqachon keldi - keling, yangi usullardan nimani kutish kerakligini va bu bizning sog'lig'imizga qanday ta'sir qilishini bilib olaylik.

Tashxis qo'ying: sun'iy intellekt

Davolashning muvaffaqiyati ko'p jihatdan tez va xatosiz tashxisga bog'liq: buning uchun shifokor juda ko'p amaliy tajriba to'plashi va o'z sohasidagi dolzarb ilmiy ishlardan xabardor bo'lishi kerak. Ammo har oy bosma nashrlarda ko'plab yangi tadqiqotlar va amaliy hisobotlar paydo bo'lsa, barchasini o'rganish uchun vaqtni qayerdan topishingiz mumkin? Bu erda kompyuterlar odamlarga yordamga keladi, ular bir necha soniya ichida katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashga qodir.

Bugungi kunda tibbiy ma'lumotlarni tahlil qilish algoritmlari Microsoft, IBM va Google kabi yirik korporatsiyalar tomonidan yaratilgan. Ko'pincha, ularning ishlanmalari miya skanerlari yoki teridagi shubhali o'smalar tasvirlari kabi katta ma'lumotlar to'plamlarida naqshlarni topa oladigan o'z-o'zini o'rganadigan sun'iy intellektning turli shakllariga asoslanadi. Bunday algoritmlar minglab misollar kutubxonalari yordamida o'qitiladi, bu erda har bir tasvirga malakali shifokor tomonidan tashxis qo'yilgan.

Neyron tarmoqlari allaqachon odamlar kabi ko'plab kasalliklarni aniqlashni o'rgangan va ba'zi hollarda ular hatto mutaxassislardan ham o'zib ketishga muvaffaq bo'lishadi.

Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) bir nechta tasvirlarni tahlil qilish imkonini beradi. Bu chuqur (ko'p qatlamli) tuzilmalar bo'lib, unda har bir sun'iy neyron oldingi qatlam chiqishining faqat kichik bir qismini oladi. Asta-sekin tarmoq mahalliy xususiyatlarni umumlashtiradi, to'liq rasmni qayta yaratadi. Barcha ma'lumotlarni birlashtirgan holda, CNN asl tasvirdagi turli tafsilotlarni, shu jumladan shifokorlar tashxis qo'yadigan xarakterli elementlarni taniy oladi.

CRISPR texnologiyalari nafaqat kasalliklarning sabablarini bartaraf etish, balki kasalliklarni aniqlash, masalan, yuqumli agentlarning DNK yoki RNK izlarini qidirishi mumkin.

CRISPR bilan bog'liq bo'lgan Cas9 oqsili ko'pincha terapiya bilan bog'liq bo'lsa-da, boshqa oqsillar: Cas12a va Cas13a odatda "diagnostik" oqsillardir.

2017-yilda MIT tadqiqotchilari SHERLOCK (Specific High Sensitivity Enzymatic Reporter Unlocking) deb nomlangan diagnostika texnologiyasini taqdim etishdi. U o'ziga xos RNK ketma-ketligini taniy oladigan va yaqin atrofda joylashgan o'xshash RNK ​​zanjirlarini kesib, shubhali ob'ektni butunlay yo'q qiladigan Cas13a fermentidan foydalanadi. Sherlok Xolms kitobi singari, tibbiy SHERLOCK ham eng kichik dalillardan voqealarning to'liq tasvirini qayta yaratishga qodir: texnologiya nuklein kislotalarning atommolyar (litriga 10-18 mol) kontsentratsiyasi bilan ishlaydi. Usul tarkibida dang isitmasi virusi va Zika virusi bo‘laklari bo‘lgan lentiviruslarda sinovdan o‘tkazildi: SHERLOCK patogen zarralarni aniqlay oldi va ularni ikkita attomoldan ko‘p bo‘lmagan konsentratsiyada bir-biridan ajrata oldi.

Sinov davomida SHERLOCK yordamida diagnostika uchun reagentlar quritilishi va keyin qayta tiklanishi mumkinligi ma'lum bo'ldi, shu bilan birga usulning sezgirligi unchalik kamaymaydi. Portativ sinovlar uchun shisha tolali qog'ozdan foydalanish tavsiya etiladi. Ishlanma mualliflarining fikricha, bitta test tizimi taxminan 61 sent turadi.

Boshqa tadqiqotchilar ham uyda CRISPR sinovlari uchun to'plamlarni yaratish ustida ishlamoqda. Yaqinda ushbu sohadagi o'zgarishlar tibbiy CRISPR inqilobining kashshoflaridan biri Jennifer Doudna tomonidan boshlangan. Uning jamoasi Cas12a oqsilidan foydalangan holda DETECTR (DNK endonukleaz maqsadli CRISPR trans reporteri) deb nomlangan usulni yaratdi. U o'ziga xos DNK ketma-ketliklarini topadi va namunaga qo'shilgan eng yaqin floresan yorliqli nuklein kislotasi reportyor molekulalarini kesib, signal ishlab chiqaradi. Shu tarzda, ko'plab kasalliklarning patogenlarining izlari, jumladan, gripp virusining turli shtammlari aniqlanishi mumkin.

Bunday test tizimlarini yaratuvchilarning fikriga ko'ra, CRISPR tahlili bir necha soatdan ko'proq vaqtni oladi va natijalarni Internet orqali olish mumkin. Biroq, bunday to'plamlar paydo bo'lganda ochiq savdo, hali noma'lum.

Bu illyuziya: virtual haqiqat

Virtual haqiqat ko'pincha kontekstda aytiladi kompyuter o'yinlari va "hajmli kino", lekin texnologiya tibbiyotda ham potentsialga ega va eng aniq sohalarda emas. Masalan, VR og'riq qoldiruvchi vosita sifatida samarali qo'llaniladi.

Illinoys shtatidagi Loyola universiteti kasalxonasining kuyish bo'limi bu yondashuvni qo'llaydi.boshlandi o'n yil oldin ishlatilgan: kasalxonadagi bemorlar og'riqli protseduralar paytida simulyator o'ynaydiQor dunyosi.

Aksiya ko'plab qor ko'chkilari va muzlagan daryolar bilan yarim fantastik shimoliy landshaftlar fonida sodir bo'ladi, qahramonning vazifasi qutb ayiqlari, pingvinlar va qor odamlari bilan qor to'pini o'ynashdir. Barcha darajalarni bajarish uchun bemor beixtiyor boshqotirmaga e'tibor qaratadi va jismoniy his-tuyg'ulardan chalg'itadi. MRI miya skanerlari SnowWorld haqiqatda og'riqni idrok etishni kamaytiradi, shuning uchun bemorlar tanaga zararli bo'lishi mumkin bo'lgan kamroq kuchli og'riq qoldiruvchi vositalarni talab qiladi.

VR tibbiyotning ko'plab sohalarida og'riq qoldiruvchi vositalarni almashtiradi yoki to'ldiradi. Texnologiya tug'ruq paytida va stomatologik muolajalar paytida og'riqni yo'qotish uchun ishlatiladi. Virtual haqiqatning og'riq qoldiruvchi xususiyatlari, ayniqsa Qo'shma Shtatlardagi "opioid inqirozi" nuqtai nazaridan dolzarbdir - bu so'nggi o'n yilliklarda retsept bo'yicha og'riq qoldiruvchi vositalarning (masalan, OxyContin va Vicodin) mashhurligi oshishi bilan bog'liq.

VR nafaqat jismoniy og'riq uchun ishlaydi: u psixologik jarohatni ham engib o'tishi mumkin. Birinchi tajribalar 1990-yillarning oxirida, psixolog Barbara Rotbaum vetnamlik faxriylarda vertolyot kokpitining virtual modellari va Osiyo o'rmonidagi tozalashdan foydalangan holda travmadan keyingi stress buzilishi alomatlarini engillashtirishga muvaffaq bo'lganida bo'lib o'tdi. Ushbu uslub ekspozitsiya terapiyasini to'ldirdi - bemorning ongi oldini olishga harakat qiladigan shikastli xotiralarga asta-sekin "yondashuv". Xuddi shunday sxema virtual haqiqatdan foydalangan holda anksiyete kasalliklari va fobiyalarni davolashda ishlaydi. Texnologiya aerofobiya va ommaviy nutq qo'rquvini engishga yordam beradi: simulyatsiya qilingan muhit qo'rqinchli vaziyatni qayta-qayta "mashq qilish" imkonini beradi.

VR terapiyasining kamchiliklari uskunalarning nisbatan yuqori narxi va virtual haqiqatga potentsial fiziologik intoleransdir.

Davolashning yangi usullarini sinab ko'rishning ba'zi ishtirokchilari VR "ko'ngil aynishi" (virtual haqiqat kasalligi) ni boshdan kechirdilar, bu harakat kasalligi yoki dengiz kasalligi bilan bir xil alomatlarni keltirib chiqaradi. Umumiy farazlarga ko'ra, ikkala buzilish ham vestibulyar apparatlar retseptorlari faoliyatining buzilishi yoki vestibulyar apparatlar va ko'rish organlaridan keladigan signallar o'rtasidagi ziddiyatdan kelib chiqadi.

Ishlab chiquvchilar allaqachon VR "ko'ngil aynishi" ni kamaytiradigan bir nechta usullarni yaratdilar. Misol uchun, siz foydalanuvchining ko'zlari doimiy ravishda mahkamlab turadigan statsionar ob'ektni ekranga qo'yishingiz mumkin. Nasum Virtualis texnologiyasi mualliflari mos yozuvlar nuqtasi sifatida ekran markazida joylashgan burunning virtual tasviridan foydalanishni taklif qilmoqda. O'yinchining ko'zlari buni o'z burni sifatida qabul qiladi, shuning uchun ko'ngil aynish va bosh aylanishi hissi kamayadi.

Sun'iy intellekt tizimlarining elementlarini ishlab chiqish faol rivojlanmoqda va bugungi kunning tendentsiyasiga aylanib bormoqda va faqat dangasalar aqlli botlarni yozmaydi. Shuning uchun biz mamlakatning eng yaxshi AI ekspertlaridan biri Dmitriy Soshnikov bilan suhbatlashdik. U Microsoft texnologiyalari bo'yicha xushxabarchi, kitoblar, maqolalar va o'quv qo'llanmalar muallifi, shuningdek, o'qituvchi va talabalar koordinatori, funktsional dasturlash, neyron tarmoqlar va sun'iy intellekt bo'yicha mutaxassis.

- Dmitriy, o'zingiz va ishingiz haqida bir necha so'z ayting.

Dmitriy Soshnikov: Microsoft uchun xushxabarchi sifatida men kompaniyaning eng zamonaviy texnologiyalarini ommalashtirish va joriy etishda ishtirok etaman, hozirda birinchi navbatda sun'iy intellekt bilan bog'liq texnologiyalar. Bunga konferentsiyalarda nutq so'zlash, talabalar va o'qituvchilar bilan ishlash, startaplar, ba'zan xackfestlarda qatnashish va turli kompaniyalarning ishlab chiquvchilari bilan birgalikda prototip tizimlarini dasturlash kiradi. Shuningdek, men funktsional dasturlash va F# tilini ommalashtiraman, MIPT, HSE va MAIda dars beraman, MVA va Coursera uchun onlayn kurslarni ishlab chiqaman.

Menimcha, neyron tarmoqlar va umuman sun'iy intellekt juda qiziq soha bo'lib, uning so'nggi yillarda jadal rivojlanishi ilgari yechimi bo'lmagan bir qator muammolarni hal qilishga imkon berdi, masalan, avtomatik ravishda uning fotosuratidan odamning yoshi. Kelajakda esa biz uchun juda ko'p qiziqarli imkoniyatlar mavjud.

Neyron tarmoqlar - moda yoki vositami?

Dmitriy Soshnikov: Bu erda bir vaqtning o'zida bir nechta omillar muvaffaqiyatli bir-biriga mos tushdi.
Birinchidan, arzon hisoblash quvvati mavjud bo'ldi. Bundan tashqari, bulutli xizmatlar katta rol o'ynadi, chunki neyron tarmoqlarni hisoblash uchun infratuzilmaga sarmoya kiritish o'rniga, endi siz uni faqat hisob-kitoblar davomida ijaraga olishingiz mumkin, keyinchalik ijaraga berishdan bosh tortasiz. Bundan tashqari, dastlab kompyuter grafikasi uchun mo'ljallangan grafik protsessorlar qo'llanila boshlandi. Ma'lum bo'lishicha, ular sun'iy intellekt vazifalari uchun juda mos keladi.

Ikkinchidan, Internet tufayli ko'plab sohalarda katta hajmdagi ma'lumotlar to'plana boshladi. Masalan, fotosuratdan odamning yoshini tanib olish bo'yicha yuqorida aytib o'tilgan vazifani ko'rib chiqing. Neyron tarmoqni uni hal qilishga o'rgatish uchun bir necha yuz ming misollar talab qilinadi. Endi siz har qanday ijtimoiy tarmoqni olishingiz mumkin, u erda odamlar o'zlarining fotosuratlari va hisob ma'lumotlarini (yoshi) joylashtiradilar - va biz darhol trening uchun ma'lumotlarni olamiz.
Uchinchidan, albatta, ba'zi qiziqarli tadqiqotlar, jumladan, mavjud muammolarni hal qilishga imkon beruvchi yangi neyron tarmoq arxitekturalari paydo bo'ldi. Ammo bu nuqta, ehtimol, birinchi ikkitasining natijasidir. Resurslar va texnologiyalar mavjud bo'lganda, hudud tabiiy ravishda faol rivojlana boshlaydi.

Bu neyron tarmoqlardan foydalanishga imkon beruvchi ko'plab vositalar ham bu yerda paydo bo'ldi. Agar ilgari sun'iy intellekt bilan bog'liq muammolarni hal qilish uchun siz juda ko'p bilim va ko'p dasturlashga ega bo'lishingiz kerak bo'lsa, endi siz olishingiz va foydalanishingiz mumkin bo'lgan xizmatlar mavjud.

Sun'iy intellekt mavzusi bugungi kunda juda mashhur. Bu mashhurlikka qanchalik loyiq? Texnologiya haqiqatan ham shunchalik ta'sirchanmi yoki modaning katta hissasi bormi? Va bu "moda" rivojlanish uchun zararli emasmi?

Dmitriy Soshnikov: Haqiqatan ham sun'iy intellekt sohasida katta muvaffaqiyatlar bor, ular haqida ko'p yozilgan, shuning uchun "sun'iy intellekt" iborasi keng tarqalgan. Buning yordamida yangi ishlab chiquvchilar paydo bo'ladi - kimdir borib, o'zi uchun yangi sohani o'rganadi, ya'ni. Bu sohani tushunadiganlar ko'proq. Boshqa tomondan, odamlar sun'iy intellekt texnologiyalari qo'llanilishi mumkin bo'lgan vazifalarni diqqat bilan izlaydilar. Shu nuqtai nazardan qaraganda, bularning barchasi, asosan, yaxshi, chunki bizda avval avtomatlashtira olmagan ayrim sohalarni avtomatlashtirish imkoniyati mavjud.

Misol uchun, biz MacAuto oynasida buyurtmalarni qabul qilish muammosini hal qilishimiz mumkin. Ular har doim bunday muammolarning echimini arzonroq qilishga harakat qilishadi. Misol uchun, AQShda dastlab amerikalik u erda o'tirdi, keyin ovozni arzon ishchi kuchi bo'lgan mamlakatga (yana odam o'tirib, transkripsiya qiladi) o'tkazish orqali buni autsorsingga urinish bo'ldi. Va endi kompyuter buni qila oladi.

Bozor ishtirokchilari kutganlarni oshirib yuboradimi? Sizningcha, yaqin kelajakda albatta amalga oshmaydigan bashoratlar bormi?

Dmitriy Soshnikov: Albatta bor. Birinchidan, sun'iy intellekt sohasi biroz romantik. Bir nechta filmlar bor - masalan, "Matrisa" yoki "Terminator" - robotlar isyon ko'tarib, hamma narsani nazorat qiladi. Shuning uchun, ma'lum miqdordagi odamlar borki, yana 5 yil o'tadi va kompyuterlar dunyoni egallab oladi. Ko'rinib turibdiki, bu taxminlar hali ham haqiqatdan uzoqdir. Hozirgi vaqtda tasvirni aniqlash, nutqni aniqlash va mashinani o'rganish bilan bog'liq muammolarning muayyan sinflarini hal qilish juda yaxshi avtomatlashtirilgan. Ammo, umuman olganda, inson tafakkuri qanday ishlashini tushunish uchun bizda hali ancha uzoq yo'l bor. Shunday ekan, inson kabi fikrlaydigan va to‘plangan bilim bilan ishlaydigan bunday sun’iy intellektni yaratishdan oldin hali ko‘p ishlarni qilish kerak. Buni qanday qilish hali juda aniq emas.

- Ilmiy-fantastik stsenariylarni amalga oshirishdan ko'ra, moliyaviy investitsiyalar nuqtai nazaridan umidlar haqida nima deyish mumkin?

Dmitriy Soshnikov: Menimcha, bunday suhbat uchun sun'iy intellekt mavzusini alohida qismlarga ajratish kerak, chunki u juda keng sohadir.

Agar kompyuterni ko'rishga qaraydigan bo'lsak, hozirda biznesga tatbiq etilayotgan, ularning samaradorligini oshiruvchi va iqtisodiy foyda keltiruvchi ajoyib yutuqlar mavjud. Kompyuterni ko'rish allaqachon tasvirlarni odamlarga qaraganda yaxshiroq taniydi, bu sezilarli darajada arzonroq.

Boshqa sohalarda, masalan, tabiiy tilni tushunish va o'zboshimchalik bilan mavzular bo'yicha mulohaza yuritish qobiliyati kamtarroq bo'ldi.

— Sizningcha, soha rivojiga to‘sqinlik qilayotgan omillar bormi?

Dmitriy Soshnikov: Rostini aytsam, men hech qanday aniq omillarni ko'rmayapman. Menimcha, bu hozir eng tez rivojlanayotgan hudud.
Ammo shuni ta'kidlashni istardimki, sun'iy intellekt hali ham ba'zi malakalarni talab qiladigan sohadir. Bu yo'nalishda ishlash dasturlashni o'rganishdan ko'ra biroz qiyinroq. Maktabni tugatgan va oliy ma'lumotga ega bo'lmagan kishi, ehtimol, standart ishlab chiqish sohasida muvaffaqiyatli ishlashni boshlashi mumkin. Sun'iy intellekt bilan kirish uchun bar yuqoriroq bo'ladi, garchi u asta-sekin, shu jumladan ushbu soha ishtirokchilarining sa'y-harakatlari bilan pasaytirilsa ham. Xususan, Microsoft ishlayotgan ishlardan biri bu sun'iy intellektni demokratlashtirish deb ataladigan narsadir. Bu texnologiyani iste'molchilarning eng keng segmenti uchun ochiq qilish demakdir.

Amalda nafaqat Microsoft, balki boshqa ko'plab kompaniyalar ham ushbu yo'nalishda ishlamoqda, masalan, tayyor xizmatlar ko'rinishidagi intellektual, kognitiv muammolarni hal qilish vositalarini taqdim etadi. Masalan, fotosuratdan odamning jinsi, yoshi va kayfiyatini aniqlash xizmatlari, siz shunchaki ularga qo'ng'iroq qilishingiz va natijani olishingiz mumkin. Xuddi shu narsa mashina tarjimasiga ham tegishli. DotNext 2017 hisobotining bir qismi sifatida biz bu haqda gaplashamiz: qanday qilib siz uning qanday ishlashini tushunmasdan, natijalardan shunchaki foydalanishingiz mumkin.

Ehtimol, A.NET?

Dmitriy Soshnikov: AI usullari har qanday texnologiyada amalga oshirilishi mumkin. Shunga qaramay, shunga o'xshash vazifalar atrofida ma'lum ekotizimlar mavjud. Misol uchun, Python va R va ularga hamroh bo'lgan kutubxonalar ma'lumotlar olimlari orasida juda mashhur tillardir. Bular. Bu yerda allaqachon jamoat ishlari ko'p. Bu ishlanmalar nuqtai nazaridan, albatta, .NET boshqa shunga o'xshash platformalar kabi biroz orqada. Biroq, .NET allaqachon ma'lum vositalar to'plamiga ega, men ular haqida hisobotimning bir qismi sifatida gapiraman.

Umuman olganda, platformalar endi qaysidir ma'noda, shu jumladan bir-biri bilan integratsiyalashgan. Xuddi shu R tili .NET platformasi uchun xos bo'lgan F# bilan juda yaxshi integratsiyalashgan. Shunga ko'ra, agar biz mashinani o'rganish vositalaridan foydalanishimiz kerak bo'lsa, biz R tilining imkoniyatlari va kutubxonalaridan foydalangan holda bunday zanjirdan foydalanishimiz mumkin.

Umuman olganda, agar neyron tarmoqlar haqida gapiradigan bo'lsak, Microsoft-da neyron tarmoqlarni o'qitish imkonini beruvchi Kognitiv asboblar to'plami mavjud. Va u dastlab Microsoft ekotizimida qurilganligi sababli, .NET bilan juda yaxshi ishlaydi.

- Ushbu vosita qandaydir tarzda boshqa ishlab chiqaruvchilarning analoglaridan ajralib turadi?

Dmitriy Soshnikov: Aslida, Kognitiv asboblar to'plami Microsoft-ning TensorFlow, Caffe va boshqalar ramkalarining analogidir.

Ularning barchasi, qoida tariqasida, mafkuraviy jihatdan juda o'xshash. Ammo Microsoft Cognitive Toolkit birinchi bo'lib yuqori darajada taqsimlangan o'quv muhitini qo'llab-quvvatladi, bu erda siz neyron tarmoqni nafaqat bitta GPUda, balki bir nechta GPU yoki hatto bir nechta GPU stantsiyalarida ham o'qitishingiz mumkin. Bular. Siz neyron tarmoq o'quv fermasini yaratishingiz mumkin.

Men bilishimcha, Cognitive Toolkit o'rganish tezligi bo'yicha boshqa ramkalardan ustun turadi. Bundan tashqari, foydalanish juda qulay. Aksariyat ramkalar u yoki bu tarzda Python bilan bog'liq, ammo Cognitive Toolkit dastlab biroz boshqacha yo'ldan bordi. Avvaliga neyrotarmoq arxitekturasini maxsus tilda tasvirlash, keyin esa uni Pythonda hech qanday model yaratmasdan o‘rgatish mumkin edi. Bu biroz osonroq edi. Hozirda Cognitive Toolkit ikkala variantni ham qo'llab-quvvatlaydi, ya'ni. ancha moslashuvchan.

- Ehtimol, Kognitiv asboblar to'plami o'z analoglaridan past bo'lgan paytlar bormi?

Dmitriy Soshnikov: Umuman olganda, bunday ramkalar past darajadagi vositalar bo'lib, ularning ustiga ixtiyoriy neyron tarmoqlarni o'rgatish mumkin. O'zining analoglari singari, Kognitiv asboblar to'plami ma'lum bir bazaviy qatlamni qo'llab-quvvatlaydi, uning ustiga siz o'zboshimchalik bilan murakkablikdagi tarmoqlar arxitekturasini qurishingiz mumkin. Shuning uchun turli xil vositalar tomonidan hal qilinadigan vazifalar doirasi taxminan bir xil.

Ramkani tanlash asosan ba'zi shaxsiy imtiyozlar va ma'lumotnoma materiallari mavjudligi bilan belgilanadi. Va bu erda Microsoft ramkasi biroz orqada qolmoqda, chunki u biroz keyinroq paydo bo'lgan, shuning uchun unchalik katta miqdordagi materiallar, xususan, onlayn kurslar mavjud emas. Ammo vaziyat, albatta, asta-sekin tekislanadi.

Biz MIPT bilan birgalikda sun'iy intellektni amalda qo'llash bilan bog'liq muammolarga bag'ishlangan onlayn kursni chiqarishni rejalashtirmoqdamiz. Kognitiv asboblar to'plamiga oid ba'zi ma'lumotlar ham u erda bo'ladi.

Yaqin kelajak

Dmitriy Soshnikov: Yakuniy prognozlarni aytishga hali erta, chunki 2011-2012 yillarda texnologiyaning juda tez rivojlanishi boshlandi. O'shandan beri tanib olish usullari takomillashtirildi, neyron tarmoq arxitekturalari takomillashtirildi, ya'ni. masalani yechishning aniqligi ortadi.

Ushbu segmentda hali ko'p hal qilinmagan muammolar mavjud. Tasvir va ovozni aniqlash muammolari allaqachon yuqori darajada hal qilingan. Keyinchalik, ehtimol, eng qiziqarli narsa - matndan qandaydir ma'no chiqarishga harakat qilishdir. Bu erda ham juda ajoyib muvaffaqiyatlar mavjud. Masalan, siz neyron tarmoqni filmlardagi suhbatlar bo'laklariga o'rgatishingiz va qandaydir tarzda dialogni davom ettira oladigan robotni olishingiz mumkin. Ammo shu bilan birga, muloqotda katta ma'no bo'lmaydi. Bilimni qanday qilib ma'noga aylantirish, neyron tarmoqlarda bilimning yashirin ifodasini ramziy fikrlash bilan qanday birlashtirish hali aniq emas. Bu olimlar izlanish yo'nalishidir.

Asboblarga kelsak, ular hozirda faol ishlab chiqilmoqda. Qaysidir ma'noda asbob ishlab chiqaruvchilari o'z sohalarida ilmiy yutuqlarni kuzatishga harakat qilmoqdalar. Yangi tarmoq arxitekturalari paydo bo'ladi - ularning yordami asboblarda paydo bo'ladi, ya'ni. Funktsionallik doimiy ravishda kengayib bormoqda.

Yuqorida aytib o'tganimdek, ishlab chiquvchi nuqtai nazaridan, sun'iy intellektni, shu jumladan asboblarni demokratlashtirishga nisbatan sezilarli tendentsiya mavjud. Men aytib o'tgan Microsoft Cognitive Toolkit-ga qo'shimcha ravishda, Azure Machine Learning deb nomlangan qiziqarli vosita mavjud bo'lib, u barcha mashinalarni o'rganish algoritmlarini amalga oshirishni chuqur tushunmasdan ularni haqiqiy ma'lumotlarga qo'llash imkonini beradi va siz biron bir naqsh va naqshlarni aniqlay olasizmi yoki yo'qmi? ularni mahsulotlaringizda ko'proq foydalaning. Ushbu vosita ham juda jadal ishlab chiqilmoqda - u erda yangi usullar va algoritmlar joriy etilmoqda.

Umuman olganda, texnologiya yanada qulayroq bo'lib bormoqda. Murakkab narsalar soddalashtirilgan, shuning uchun ular iloji boricha kengroq loyihalarda qo'llanilishi mumkin.
Yana bir eslatib o'tmoqchi bo'lgan jihat shundaki, bu hali ham sun'iy intellekt algoritmlarini amalga oshiradigan yanada samarali apparat echimlaridan foydalangan holda bulutdagi birinchi tajribalardir. Biz bu haqda Dotnext-da gaplashmaymiz, lekin mavzu Microsoft Ignite konferensiyasida batafsil muhokama qilindi. Bulutda Microsoft nafaqat klassik hisoblash resurslarini, balki dasturlashtiriladigan mantiqiy integral sxemalarni ham taklif qilishni rejalashtirmoqda: FPGA yoki FPGA. Soddalashtirish uchun, bu ma'lum mantiqiy operatsiyalarni bajarish uchun chaqnash mumkin bo'lgan chiplar va bu operatsiyalarni juda tez bajaradi. Bunday sxema yordamida biz neyron tarmoqni ancha tezroq hisoblashimiz mumkin. Tajribalar davomida protsessorni tildan tilga tarjima qilish uchun "talab qilingan", natijada "Urush va tinchlik" romani tildan tilga 2 soniyada tarjima qilingan. Agar siz Microsoft-ning bulutda mavjud bo'lgan ko'plab protsessorlarini olsangiz, Vikipediya odamning ko'zini ochib qo'yishi uchun vaqt ichida bir tildan boshqa tilga tarjima qilinishi mumkin.

Dmitriy DotNext 2017 Piterdagi (".NET platformasida mavjud sun'iy intellekt: chatbotlar va kognitiv xizmatlardan tortib chuqurgacha" ma'ruzasida real loyihalarda (jumladan, .NETda) neyron tarmoqlar va sun'iy intellekt texnologiyalaridan foydalanish haqida ko'proq amaliy ma'lumot beradi. neyron tarmoqlari").

Teglar:

• sun'iy intellekt
• neyron tarmoqlari