Машинное обучение в корпорациях: исследования, внедрение и этические риски
Краткое изложение интервью, опубликованного в сообществе «Врачи РФ» от .
В интервью специалист по машинному обучению и квантовым вычислениям и Артем Бабенко, руководитель исследовательского отдела Yandex Research, обсудили развитие искусственного интеллекта в корпорациях и актуальные задачи машинного обучения. По словам собеседников, у компаний обычно больше вычислительных ресурсов и данных, чем у академических лабораторий, а результаты исследований могут быстро переходить в сервисы. Артем Бабенко назвал среди актуальных направлений работу с большими языковыми моделями, генерацию изображений по текстовым запросам и ускорение графовых нейронных сетей на больших данных. Собеседники также рассмотрели риски предвзятости обучающих данных, появления вредного контента и утечки цифровых данных. По мнению специалиста по машинному обучению и квантовым вычислениям, в медицине искусственный интеллект должен служить врачу вторым мнением, а не заменять самостоятельное решение.
Главное
- Собеседники отмечают, что корпорации располагают большими вычислительными ресурсами и данными, чем обычно доступны академическим лабораториям.
- Артем Бабенко назвал направлениями исследований большие языковые модели, генерацию изображений по тексту и графовые нейронные сети для больших данных.
- По мнению специалиста по машинному обучению и квантовым вычислениям, медицинский искусственный интеллект должен быть для врача вторым мнением.
- Предвзятые данные для обучения могут приводить к генерации радикального контента; для анализа hate speech создают специальные датасеты.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация