Дэвид Чалмерс является одной из самых значимых фигур в области исследований сознания. Именно он разделил проблемы сознания на легкие и трудную. Скорее всего прояснение фундаментального характера сознания позволит ответить на вопрос о его природе, считает Чалмерс. Летом 2016 года по приглашению Московского центра исследований сознания Чалмерс был в Москве и дал большое интервью Центру. В нем он рассказывает о том, как пришел в философию, каков его сегодняшний взгляд на природу сознания, может ли зомби нести моральную ответственность, как устроена Вселенная, чем для нас обернется создание искусственного интеллекта и в чем главная задача философии.

Как смоделировать мозг? Постижим ли человеческий мозг? Как алгоритмизировать сознание? И можно ли скопировать его на неорганический носитель? Ответы на эти вопросы помогает найти Виталий Дунин-Барковский, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий отделом нейроинформатики Центра оптико-нейронных технологий НИИСИ РАН.

Почему за полвека усилий не удалось создать искусственный интеллект? И как киборги помогают понять работу мозга? Об этом рассказывает Михаил Бурцев, кандидат физико-математических наук, руководитель лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ.

В 1950 году английский ученый Алан Тьюринг в статье "Вычислительные машины и разум" задался вопросом: "Может ли машина понимать человека?". Так родился знаменитый тест Тьюринга, в котором компьютер пытался обмануть людей. Но как компьютер понимает человека и чего он пока понять не может? Об этом по гамбургскому счету мы решили спросить специалиста в области машинного обучения, директора информационных технологий компании "Activebusinesscollection" Сергея Маркова.

На лекции мы обсудим вторую весну искусственного интеллекта в цифрах и фактах, ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2017 году. Поговорим о распознавании изображений, речи, обработке естественного языка и о других направлениях исследований; обсудим новые модели и оборудование 2017 года. Также поговорим о применении ИИ и машинного обучения в бизнесе, медицине и науке, а также обсудим, чего мы ждем от искусственного интеллекта и машинного обучения в 2018 году.

Специалист по Computer Science Александр Панов об искусственном интеллекте, целенаправленном действии и вычислительной модели неокортекса.

В наш век информационных технологий нейросети и автоматизация процессов занимает все больше и больше места. О принципах работы нейросети, как с ее помощью автоматизировать экономические процессы и о многом другом расскажет кандидат технических наук, доцент кафедры проектирования и производства электронно-вычислительных средств ПГТУ, Танрывердиев Илья Оруджевич.

Когнитивная психология с самого начала своей истории описывала человека как вычислительную машину. Иван расскажет о ключевых моментах развития этого пути исследования человека, к чему он привёл на сегодняшний день и как учёные моделируют такие таинственные и, как кажется, присущие только человеку процессы, как интуиция, предвидение, инсайт и уверенность.

Системы искусственного интеллекта, которые могут играть в абстрактные, стратегические и настольные игры, прошли огромный путь, однако как на самом деле устроены их «мозги»?

Философская притча в формате научно-популярного фильма на тему «может ли машина мыслить». Действия происходят в недалеком будущем, — в конце 2000 года. СССР, Центрнаучфильм, 1977 г. Режиссер: Семен Райтбурт.

Что умеют благодаря компьютерной лингвистике компьютеры? Они умеют понимать, что за слово перед ними. Это не такой простой вопрос, потому что, казалось бы, слово и слово, но в русском языке слова умеют склоняться и в разных падежах выглядят немного по-разному. Как объяснить компьютеру, что это одно и то же слово, а не разные? Филолог Борис Орехов о семантическом анализе, машинном переводе и автоматической морфологии.

В своей лекции я сначала вкратце расскажу об истории, об эволюции искусственного интеллекта, что под ним понимается, в каком состоянии он сегодня. Затем попытаюсь кратко проанализировать текущее состояние и, возможно, предложить что-то для будущего искусственного интеллекта. Эта лекция будет в основном посвящена тому, как делать искусственный интеллект и что он из себя представляет, но в основной части я не буду затрагивать вопрос, нужен ли он, и к каким последствиям создание искусственного интеллекта может привести. В нескольких словах этого вопроса я коснусь в самом конце лекции. И потом постараюсь ответить на все ваши вопросы.

Как устроен процесс обучения? Что представляет собой нейрональная культура? Как можно объяснить активность нейронов в нейрональной культуре? Об электрической активности нейронов, следах памяти в нейрональных культурах и теории функциональных систем рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.

Кого считают "отцом" искусственной жизни? Какова структура клеточных автоматов Джона фон Неймана? В чем состоит проблема цифровой стерильности? Как развивается это направление сегодня? О концепции клеточных автоматов, проблеме цифровой стерильности и эволюции программ рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.

Почему в процессе эволюции появляется кооперативное поведение? Как объясняют возникновение кооперации различные теории? И как исследование данного вопроса может отразиться на представлениях о морали человека? Об условиях возникновения кооперации, истоках человеческой морали и теории родственного отбора рассказывает специалист по эволюционной кибернетике Михаил Бурцев.

Недавно на сайте Geektimes вышла статья «Искусственные нейронные сети простыми словами». Мы побеседовали с ее автором о развитии искусственного интеллекта и нейронных сетей. Юрий работает сейчас в небольшой фирме РСПК, изучает чат-ботов.

Когда я заводил разговор о нейронных сетях — люди обычно начинали боязливо на меня смотреть, грустнели, иногда у них начинал дёргаться глаз, а в крайних случаях они залезали под стол. Но, на самом деле, эти сети просты и интуитивны. Да-да, именно так! И, позвольте, я вам это докажу!

Когда эмоциональные вычисления сформировались как отдельное направление исследований? Можно ли перенести человеческие эмоции на вычислительные системы? Почему важно добиваться от роботов «эмоциональной отдачи»?

Что такое машинное обучение? И можно ли считать, что программа, натренированная решать ту или иную задачу, понимает, что она делает? О том, как компьютер развивает интуицию и учится фильтровать спам, распознавать изображения и играть в игры, в новом материале «Чердака» рассказывает Иван Ерофеев.

В Южной Корее 15 марта завершилась историческая партия в игру го: программа AlphaGo —против Ли Седоля, одного из сильнейших игроков планеты. AlphaGo обеспечила себе победу досрочно, выиграв три первые партии из пяти. Тем не менее, Ли Седоль смог выиграть в четвертом матче, но последний остался за AlphaGo. За несколько дней до финальной игры журналист «Медузы» Султан Сулейманов поговорил с Александром Крайновым, руководителем службы компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта «Яндекса», о том, как искусственный интеллект научился играть в го, откуда у него взялась интуиция и какие невероятные технологии нас ждут в ближайшем будущем.