Почему мы не доверяем НЕЙРОСЕТЯМ? Расизм, дезинформация и другие уроки ЧЕЛОВЕКА / Редакция.Наука

Фронтенд-разработчик от Хекслет — https://lnnk.in/akk9 переходите и осваивайте новую профессию!
По промокоду «НАУКА» полагается бесплатная карьерная консультация до 31.12.2022

Selectel — ведущий провайдер IT-инфраструктуры и облаков: https://slc.tl/tui7i

Поддержать «Редакцию.Наука»:
💰 из России — через сервис Boosty: https://boosty.to/rnauka
💰 из-за рубежа — через функцию «Спонсорство» в YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCDK8SFd2iuF_h4kklUoueJw/join

Нейросети не только отличают собак от кошек: они пишут картины, распознают голосовые сообщения, реставрируют старые видеозаписи, предсказывают исход матчей – и, разумеется, обрабатывают огромные массивы данных. Мы доверяем алгоритмам все более сложные задачи – и в то же время опасаемся, что они не справятся без нас. Или наоборот, боимся потерять над ними контроль? А может быть, нас пугает то, что машины уже слишком похожи на нас самих? Ведь они усваивают наши предубеждения и ошибки.

Что умеют нейросети сегодня? Кто виноват в том, что они порой ошибаются? И как подготовить данные, чтобы алгоритм работал правильно? В этом разбираются преподаватель высшей математики и инженер Александр Калюжнюк и бренд-директор Яндекса по машинному обучению Петр Ермаков.

Таймкоды (для вашего удобства):
00:00 Саша издевается над DALL-E mini
00:42 Главные вопросы выпуска
01:46 Что такое машинное обучение
02:41 Big data – это много или мало?
04:53 Как машинное обучение борется со спамом
06:28 “Задача машинного обучения – повторить человеческую чуйку”
06:38 ПРОДАМ ГАРАЖ
08:41 Приложение-расист
09:29 “В машину не заложена ненависть. Все зависит от того, какие данные мы будем ей предоставлять”
12:13 Как отучить нейросеть ругаться матом?
14:55 Кто несет ответственность за машину
15:32 Почему мы не доверяем алгоритмам
16:17 “Алгоритмы сами по себе непредвзяты. Они могут только повторить дичь, которую вытворял человек”
18:57 Когда нейросеть заработала, но оказалась не нужна
19:41 Почему машина ошибается
20:25 Как сделать машинное обучение более эффективным
22:28 Как оценить точность работы алгоритмов
23:55 Нейросеть предсказывает исход матча
24:28 Почему нейросети не помогли победить ковид
25:50 Зачем структурировать данные
27:32 “Особое мнение” в реальности: нейросеть прогнозирует преступления
28:07 Можно ли доверять машинам человеческую жизнь?
29:33 Можно ли научить алгоритм-”черный ящик” играть по правилам?
30:06 Лишних данных не бывает
31:30 Нейросети помогут бороться с голодом
32:28 “Не обучайте прогноз валюты на курсе 2013 года”
34:48 “Нельзя обмазаться машинным обучением. Часть задач еще не дозрела”
36:35 Бонус: Саша показывает фотки из отпуска

#редакция #наука #нейросеть

Это канал «Редакция.Наука». Здесь мы будем раскладывать научные концепции простым языком, научим вас задавать вопросы себе и миру и всегда оставаться любопытным.
Мы всегда учили вас делать выводы самостоятельно, а сегодня как никогда важно сохранять критическое мышление. Наука учит нас сомневаться и не принимать на веру гипотезы без достаточного количества доказательств.

Спасибо нашему гостю за участие в съемках:
Петр Ермаков – ML Brand Director, Yandex