22.02.2024

Нельзя делать: Что можно и что нельзя делать в Благовещение Пресвятой Богородицы?

Содержание

Что можно и что нельзя делать в Благовещение Пресвятой Богородицы?

Благовещение Пресвятой Богородицы — это древний христианский праздник, который отмечается в память о возвещении архангела Гавриила Деве Марии о рождении Сына Божьего. Для православных верующих 7 апреля 2023 года — важное событие, к которому принято готовиться заранее.

Что значит праздник Благовещение Пресвятой Богородицы?

Это один из самых значимых и духовных праздников в христианском календаре, который насчитывает более 1500 лет своего существования. В день Благовещения верующие вспоминают о том, как архангел Гавриил явился к Деве Марии и возвестил ей, что она станет матерью Спасителя мира. Это было ярким знаком Божьей милости и любви к человеку. День Пресвятой Богородицы, который в этом году отмечается 7 апреля, символизирует начало великого дела Бога на земле и призывает нас к смирению, благодарности и вере в Божьи замыслы.

Что это за праздник Благовещение Пресвятой Богородицы и как его отмечают? Фото © Shutterstock

Благовещение Пресвятой Богородицы: история праздника

В христианском мире Благовещение стало отмечаться примерно с середины VII века и является одним из самых древних и почитаемых праздников. В этот день многие церкви проводят особые богослужения, которые наполнены торжественностью и радостью. Верующие принимают участие в крестных ходах, пениях и молитвах, чтобы восхвалять Бога и просить Его благословения.

Важно отметить, что Благовещение Пресвятой Богородицы — это не только праздник, но и время, когда верующие должны задуматься о своей жизни и отношениях с Богом. Это день, когда мы можем очистить свои сердца и души, исповедоваться и просить прощения у Бога за наши грехи. Святой праздник напоминает, что милость Божья всегда с нами и что мы всегда можем обратиться к Нему за помощью и поддержкой. Как у любого религиозного праздника, в день Благовещения есть свои правила и запреты.

Что значит Благовещение Пресвятой Богородицы? Фото © Shutterstock

Благовещение Пресвятой Богородицы 7 апреля: что нужно делать

Чтобы правильно провести святой праздник, есть определённые наставления и рекомендации, как себя вести и что делать 7 апреля, в Благовещение. Вот одни из самых значимых:

  • На Благовещение Пресвятой Богородицы, как и на другой большой церковный праздник, важно посетить литургию. Особенно — девушкам и женщинам.
  • Пост в этот день не так суров — можно съесть блюдо из рыбы. Также разрешается употреблять в пищу оливковое масло и даже выпить немного вина.
  • Собирайте лекарственные травы, их исцеляющая сила удваивается в этот день и они обязательно помогут вам.
  • Женщинам рекомендуется произнести имя своего мужчины 40 раз в течение дня, тогда на следующий год в семье будут мир и счастье.

Народные приметы в день Благовещения 7 апреля

Благовещение входит в список двунадесятых – 12 важнейших православных праздников и отмечается 7 апреля. В разгар весны, да и в такой важный день, верующие привыкли обращать больше внимания на всё, что их окружает. Вдруг это послание от Господа, который пытается помочь? Из-за чего были определены следующие народные приметы:

  • Тёплая ночь на Благовещение обещает тёплую весну.
  • Если утром туман, то ожидается большой разлив рек и ручьёв.
  • Солнечный, безоблачный день на Благовещение предвещает грозовое и пожарное лето.
  • Морозный день на Благовещение обещает хороший урожай овса.
  • Дождь на Благовещение обещает хороший урожай ржи.
  • Мало звёзд на небе на Благовещение — то будет мало яиц.

Как правильно отмечать праздник Благовещения Пресвятой Богородицы? Фото © Shutterstock

Что нельзя делать в Благовещение Пресвятой Богородицы

В Благовещение Пресвятой Богородицы есть несколько вещей, которые не рекомендуется делать. Вот некоторые из них:

  • Избегайте тяжёлых или грязных работ и дел по дому.
  • Лучше не уезжать из дома, работать на земле или подрезать деревья в этот день.
  • Не берите в долг и не занимайте деньги.
  • Воздержитесь от стрижки и окраски волос, а также не тратьте время на причёску.
  • Не шейте, не вяжите и не готовьте еду в этот день — лучше приготовьте её накануне.
  • Не надевайте новую одежду в этот день, так как она может испачкаться или порваться.

Обратите внимание, что эти рекомендации не являются строгими запретами, но, следуя им, можно уважительно отнестись к празднику и не думать о повседневных заботах в этот особенный день.

Что в Великий пост можно есть и пить тем, кто хочет очистить тело и душу перед Пасхой

  • Полнолуние в Весах: какие испытания принесёт Розовая Луна 6 апреля и чем она опасна для женщин

    сегодня в 06:00

  • Родителям объяснили, что нельзя говорить старшему ребёнку при рождении младшего

    сегодня в 00:54

  • Россиян предупредили об опасности сна на «неправильной» подушке

    вчера в 16:32

Розовое полнолуние можно будет увидеть 6 апреля — ЯСИА

6 апреля 2023 года нас ждет романтичное полнолуние в Весах. Его называют также розовым или пасхальным, поскольку оно предшествует Пасхе.

Полнолуние, которое можно будет наблюдать в четверг, 6 апреля, получило название розового из-за апрельского цветения. В Америке его приурочивают к расцвету флокса. На юге России апрельская полная луна ассоциируется с цветом розовых магнолий, цветущих в апреле.

Пик полнолуния 6 апреля 2023 года будет в 07:34 по московскому времени. Период полнолуния в Весах продолжается с 4 по 8 апреля 2023 года.

Полнолуние дает шанс в оценить события и достижения, а также приносит новые идеи, которые в последующем нужно будет реализовать в жизни.

В полнолуние можно найти точку равновесия в своей материальной и эмоциональной жизни, гармонизировать поток мыслей и идей, перераспределить свою энергию на те дела, которые вдохновляют и приведут вас к позитивным переменам.

Полнолуние также дает возможность освободиться от чего-то назойливого и того, что давно мешает, как в характере, так и в жизни.

Полнолуние в апреле будет проходить на оси Овен — Весы, поэтому его энергетика наполнена жизнеутверждающими принципами и желаниями воплотить в жизнь амбиции и мечты, а также свои лидерские качества.

Что можно делать в полнолуние и как загадать желание

Первым делом наведите уборку в доме и избавьтесь от хлама. Так вы избавитесь от негатива и освободите место для перемен в своей жизни.

Полнолуние — благоприятное время для определения целей и планов на будущее. Сделайте записи в личном дневнике или на листе бумаги, распределив их по значимости. Пропишите страхи, негативные установки и как их можно побороть.

В канун 6 апреля можно загадать желание. Для этого за день до полнолуния поставьте на подоконник стакан с водой, чтобы она напиталась энергией Луны. Затем добавьте эту воду в ведро и помойте ею полы в доме. Так вы привлечете положительную энергетику.

Есть и другие способы загадать желание. Можно написать его на листочке, поместить внутрь воздушного шарика, после чего надуть его. Пока будете надувать и завязывать шарик, представляйте, что задуманное уже случилось с вами. Затем выйдите на улицу или на балкон в период полнолуния и отпустите шарик по ветру. Поблагодарите Вселенную за то, что приняла ваше желание и представьте, как оно сбывается.

Украсьте квартиру свежими цветами в вазах или горшках. Особенно хорошо работают цветы розовых оттенков. Можно использовать аромалампу с эфирным маслом розы, пиона или лаванды.

Что нельзя делать в полнолуние 6 апреля

В полнолуние эмоции переполняют человека, поэтому нельзя вступать в конфликты, ссоры, споры, выяснить отношения. Иначе наговорите лишнего.

Не стоит участвовать в азартных играх и покупать лотереи — только проиграете деньги.

Старайтесь не ругаться матом, не конфликтовать и не сплетничать. Не поддавайтесь провокациям, чтобы энергетические вампиры не забрали ваши силы и хорошее самочувствие.

На этот период не назначайте серьезные процедуры, плановые операции и даже сдачу крови. По возможности, сделайте это до или после полнолуния. Однако если речь идет о срочной медицинской помощи, в том числе операции — отказываться не стоит.

Откажитесь от посадки рассады и проращивания семян. Эти процедуры лучше делать на растущую луну.

Напомним, ранее астрологи рассказали, для каких знаков зодиака апрель будет удачным месяцем.

Источник: МК

Что ИИ может и чего не может (пока) сделать для вашего бизнеса

Искусственный интеллект (ИИ) кажется, везде. Мы испытываем это дома и на наших телефонах. Прежде чем мы это узнаем — если верить предпринимателям и бизнес-новаторам, — ИИ будет присутствовать практически в каждом продукте и услуге, которые мы покупаем и используем. Кроме того, его применение для решения бизнес-задач растет как на дрожжах. И в то же время растет обеспокоенность по поводу последствий использования ИИ: мы беспокоимся о влиянии автоматизации с поддержкой ИИ на рабочее место, занятость и общество.

Реальность, которую иногда упускают из виду как среди страхов, так и среди громких триумфов, таких как Alexa, Siri и AlphaGo, заключается в том, что сами технологии ИИ, а именно машинное обучение и его подмножество, глубокое обучение, имеют множество ограничений, которые по-прежнему потребуют значительных усилий для преодоления. Это статья об этих ограничениях, призванная помочь руководителям лучше понять, что может сдерживать их усилия в области ИИ. Попутно мы также расскажем о многообещающих достижениях, которые помогут устранить некоторые ограничения и создать новую волну возможностей.

Наши перспективы основываются на сочетании работы на передовой — исследовании, анализе и оценке сотен реальных вариантов использования — и нашего сотрудничества с некоторыми лидерами мнений, учеными-первопроходцами и инженерами, работающими на передовых рубежах ИИ. . Мы стремились обобщить этот опыт, чтобы помочь руководителям, которые, по нашему опыту, часто сталкиваются только со своими собственными инициативами и недостаточно хорошо откалиброваны в отношении того, где находится граница или что лидеры уже делают с ИИ.

Проще говоря, проблемы и ограничения ИИ создают для лидеров проблему «движущейся цели»: трудно выйти на передний край, который постоянно движется вперед. Также разочаровывает, когда усилия ИИ наталкиваются на реальные барьеры, которые могут уменьшить аппетит к дальнейшим инвестициям или стимулировать выжидательную позицию, в то время как другие устремляются вперед. Как показывает недавнее исследование Глобального института McKinsey, существует огромная пропасть между лидерами и отстающими в применении ИИ как между секторами, так и внутри них (Иллюстрация 1).

Руководители, надеющиеся сократить разрыв, должны быть в состоянии решать проблемы ИИ осознанно. Другими словами, им нужно понимать не только то, где ИИ может стимулировать инновации, понимание и принятие решений; привести к росту доходов; и получение эффективности, но также и там, где ИИ еще не может обеспечить ценность. Более того, они должны понимать взаимосвязь и различия между техническими и организационными ограничениями, такими как культурные барьеры; нехватка персонала, способного создавать бизнес-приложения на базе ИИ; и задача «последней мили» по внедрению ИИ в продукты и процессы. Если вы хотите стать лидером, который понимает некоторые критические технические проблемы, замедляющие развитие ИИ, и готов использовать многообещающие разработки, которые могут преодолеть эти ограничения и потенциально изменить траекторию развития ИИ, — читайте дальше.

Проблемы, ограничения и возможности

Полезной отправной точкой является понимание последних достижений в методах глубокого обучения. Возможно, это самые захватывающие разработки в области искусственного интеллекта, эти достижения обеспечивают скачки в точности классификации и прогнозирования, и делают это без обычной «инженерии признаков», связанной с традиционным обучением с учителем. Глубокое обучение использует крупномасштабные нейронные сети, которые могут содержать миллионы смоделированных «нейронов», структурированных слоями. Наиболее распространенные сети называются сверточными нейронными сетями (CNN) и рекуррентными нейронными сетями (RNN). Эти нейронные сети обучаются с помощью обучающих данных и алгоритмов обратного распространения ошибки.

Несмотря на то, что достигнут значительный прогресс, многое еще предстоит сделать. 1 1. Стюарт Рассел и др., «Приоритеты исследований в области надежного и полезного искусственного интеллекта», AI Magazine , зима 2015 г. , AAAI.org. Важным шагом является соответствие подхода ИИ проблеме и доступности данных. Поскольку эти системы «обучаются», а не программируются, различные процессы часто требуют огромных объемов размеченных данных для точного выполнения сложных задач. Получение больших наборов данных может быть затруднено. В некоторых доменах они могут просто , а не , но даже если они доступны, усилия по маркировке могут потребовать огромных человеческих ресурсов.

Кроме того, может быть трудно понять, как математическая модель, обученная с помощью глубокого обучения, приходит к определенному прогнозу, рекомендации или решению. Черный ящик, даже тот, который делает то, что должен, может иметь ограниченную полезность, особенно когда прогнозы или решения влияют на общество и имеют последствия, которые могут повлиять на благополучие человека. В таких случаях пользователям иногда необходимо знать «почему» за работой, например, почему алгоритм достиг своих рекомендаций — от получения фактических данных с юридическими последствиями до принятия бизнес-решений, таких как кредитование, которые имеют регулирующие последствия — и почему некоторые факторы (а не другие) были столь критичны в данном случае.

Давайте рассмотрим пять взаимосвязанных способов, в которых эти ограничения и решения, появляющиеся для их устранения, начинают проявляться.

Ограничение 1: Маркировка данных

Большинство современных моделей ИИ обучаются посредством «обучения с учителем». Это означает, что люди должны маркировать и классифицировать базовые данные, что может быть значительной и подверженной ошибкам рутинной работой. Например, компании, разрабатывающие технологии беспилотных автомобилей, нанимают сотни людей, чтобы они вручную аннотировали многочасовые видеопотоки с прототипов автомобилей, чтобы помочь в обучении этих систем. В то же время появляются многообещающие новые методы, такие как контроль в потоке (продемонстрированный Эриком Хорвицем и его коллегами из Microsoft Research), в котором данные могут быть помечены в ходе естественного использования. 2 2. Эрик Хорвиц, «Машинное обучение, мышление и интеллект в повседневной жизни: направления и проблемы», Proceedings of Artificial Intelligence Techniques for Ambient Intelligence , Хайдарабад, Индия, январь 2007 г. Неконтролируемые или полуконтролируемые подходы снижают потребность для больших помеченных наборов данных. Двумя многообещающими методами являются обучение с подкреплением и генеративные состязательные сети.

Обучение с подкреплением. Этот неконтролируемый метод позволяет алгоритмам изучать задачи просто методом проб и ошибок. Методология придерживается подхода «кнута и пряника»: за каждую попытку алгоритма выполнить задачу он получает «награду» (например, более высокий балл), если поведение было успешным, или «наказание», если оно было неудачным. т. При повторении производительность повышается, во многих случаях превосходя человеческие возможности, если среда обучения репрезентативна для реального мира.

Обучение с подкреплением широко используется при обучении компьютеров играть в игры — совсем недавно в сочетании с методами глубокого обучения. Например, в мае 2017 года он помог системе искусственного интеллекта AlphaGo победить чемпиона мира Ке Цзе в игре Го. В другом примере Microsoft внедрила службы принятия решений, которые основаны на обучении с подкреплением и адаптируются к предпочтениям пользователя. Потенциальное применение обучения с подкреплением затрагивает многие сферы бизнеса. Возможности включают в себя торговый портфель, управляемый ИИ, который приобретает или теряет баллы за прибыль или потерю стоимости соответственно; механизм рекомендаций по продуктам, который получает баллы за каждую продажу, основанную на рекомендациях; и программное обеспечение для маршрутизации грузовиков, которое получает вознаграждение за своевременную доставку или снижение расхода топлива.

Обучение с подкреплением также может помочь ИИ преодолеть естественные и социальные ограничения, связанные с человеческими ярлыками, путем разработки ранее невообразимых решений и стратегий, о которых даже опытные специалисты никогда бы не подумали. Недавно, например, система AlphaGo Zero, использующая новую форму обучения с подкреплением, победила своего предшественника AlphaGo после того, как научилась играть в го с нуля. Это означало, что нужно начинать с совершенно случайной игры против себя, а не тренироваться на играх в го, в которые играют люди и с людьми. 3 3. Демис Хассабис и др., AlphaGo Zero: Обучение с нуля , deepmind.com.

Генеративно-состязательные сети (GAN). В этом полуконтролируемом методе обучения две сети соревнуются друг с другом, чтобы улучшить и уточнить свое понимание концепции. Например, чтобы распознать, как выглядят птицы, одна сеть пытается отличить подлинные изображения птиц от поддельных, а противоположная сеть пытается обмануть ее, создавая то, что очень похоже на изображения птиц, но ими не является. По мере того, как две сети объединяются, представление каждой модели о птице становится более точным.

Способность GAN генерировать все более правдоподобные примеры данных может значительно снизить потребность в наборах данных, помеченных людьми. Например, для обучения алгоритма идентификации различных типов опухолей на медицинских изображениях обычно требуются миллионы изображений, помеченных человеком, с типом или стадией данной опухоли. Используя GAN, обученный генерировать все более реалистичные изображения различных типов опухолей, исследователи могут обучить алгоритм обнаружения опухолей, который сочетает в себе гораздо меньший набор данных, помеченных человеком, с выходными данными GAN.

Хотя применение GAN для точной диагностики заболеваний еще далеко, исследователи начали использовать GAN во все более сложных контекстах. К ним относятся понимание и создание произведений искусства в стиле конкретного художника и использование спутниковых изображений, наряду с пониманием географических особенностей, для создания современных карт быстро развивающихся районов.

Ограничение 2: Получение больших наборов обучающих данных

Уже было показано, что простые методы искусственного интеллекта с использованием линейных моделей могут в некоторых случаях приблизиться к возможностям экспертов в области медицины и других областях. 4 4. Робин М. Доус, «Надежная красота неправильных линейных моделей в процессе принятия решений», , американский психолог, , 1979, том 34, номер 7, стр. 571–82. Однако нынешняя волна машинного обучения требует наборов обучающих данных, которые не только помечены, но и достаточно велики и полны. Методы глубокого обучения требуют тысяч записей данных для того, чтобы модели стали относительно хорошо справляться с задачами классификации, а в некоторых случаях — миллионов, чтобы они могли выполнять задачи на уровне людей. 5 5. Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарон Курвиль, Глубокое обучение , Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 2016.

Сложность заключается в том, что большие наборы данных могут быть трудно получить или создать для многих бизнес-приложений. (подумайте: ограниченные данные клинических испытаний для более точного прогнозирования результатов лечения). И каждое незначительное изменение в поставленной задаче может потребовать еще одного большого набора данных для проведения еще большего обучения. Например, для обучения автономного транспортного средства навигации по шахте, где погода постоянно меняется, потребуется набор данных, охватывающий различные условия окружающей среды, с которыми может столкнуться транспортное средство.

Одноразовое обучение — это метод, который может уменьшить потребность в больших наборах данных, позволяя модели ИИ узнавать о предмете, когда ей предоставляется небольшое количество реальных демонстраций или примеров (в некоторых случаях даже один). Возможности ИИ станут ближе к возможностям людей, которые могут относительно точно распознавать несколько экземпляров категории после того, как им показали только один образец, например пикап. В этой все еще разрабатываемой методологии специалисты по данным сначала будут предварительно обучать модель в смоделированной виртуальной среде, которая представляет варианты задачи или, в случае распознавания изображений, того, как выглядит объект. Затем, после того, как ему показали всего несколько реальных вариаций, которые модель ИИ сделала , а не см. в виртуальном обучении, модель будет опираться на свои знания, чтобы найти правильное решение. 6 6. Ян Дуан и др., Однократное имитационное обучение , декабрь 2017 г. , arxiv.org.

Такого рода одномоментное обучение может в конечном итоге помочь системе сканировать тексты на предмет нарушений авторских прав или идентифицировать корпоративный логотип в видео после показа всего одного помеченного примера. Сегодня такие приложения находятся только на ранних стадиях. Но их полезность и эффективность вполне могут быстро расширить использование ИИ во многих отраслях.

Ограничение 3: проблема объяснимости

Объяснимость не является новой проблемой для систем ИИ. 7 7. Эрик Хорвиц и др., «Использование эвристической иерархии решения проблем для облегчения объяснения рассуждений, ориентированных на гипотезы», Proceedings of Medinfo , октябрь 1986 г., стр. 27–31. Но он вырос вместе с успехом и внедрением глубокого обучения, что привело как к более разнообразным и продвинутым приложениям, так и к большей непрозрачности. Более крупные и сложные модели затрудняют объяснение с точки зрения человека, почему было принято определенное решение (и еще труднее, когда оно было принято в режиме реального времени). Это одна из причин того, что использование некоторых инструментов ИИ остается низким в областях применения, где объяснимость полезна или даже требуется. Кроме того, по мере расширения применения ИИ нормативные требования также могут привести к необходимости создания более объяснимых моделей ИИ.

8 8. См., например, предлагаемый Общий регламент ЕС по защите данных, который вводит новые требования к использованию данных.

Двумя зарождающимися подходами, которые обещают повысить прозрачность модели, являются локально-интерпретируемые-независимые от модели объяснения (LIME) и методы внимания (Иллюстрация 2). LIME пытается определить, на какие части входных данных больше всего полагается обученная модель, чтобы делать прогнозы при разработке прокси-интерпретируемой модели. Этот метод одновременно рассматривает определенные сегменты данных и наблюдает за результирующими изменениями в прогнозе, чтобы точно настроить прокси-модель и разработать более точную интерпретацию (например, путем исключения глаз, а не, скажем, носов, чтобы проверить, какие из них более важны для человека).

распознавание лица). Методы внимания визуализируют те фрагменты входных данных, которые модель больше всего учитывает при принятии конкретного решения (например, фокусирование на рту, чтобы определить, изображает ли изображение человека).

Другим методом, который использовался в течение некоторого времени, является применение обобщенных аддитивных моделей (GAM). Используя модели с одной функцией, GAM ограничивают взаимодействие между функциями, тем самым делая каждую из них более понятной для пользователей. 9 9. Йин Лу, Рич Каруана и Йоханнес Герке, «Понятные модели для классификации и регрессии», Труды 18-й Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных , Нью-Йорк: ACM, 2012, стр. 150–58. Ожидается, что использование этих методов, среди прочего, для демистификации решений ИИ будет иметь большое значение для расширения внедрения ИИ.

Ограничение 4: Обобщаемость обучения

В отличие от того, как люди учатся, модели ИИ с трудом переносят свой опыт из одного набора обстоятельств в другой. По сути, все, чего достигла модель для данного варианта использования, остается применимым только к этому варианту использования. В результате компаниям приходится неоднократно выделять ресурсы для обучения еще одной модели, даже если варианты использования очень похожи.

Одним из многообещающих ответов на этот вызов является трансферное обучение. 10 10. Более ранний пример приложения см. в статье John Guttag, Eric Horvitz и Jenna Wiens, «A Study in Transfer Learning: Leveraging data from multiple Hospitals to Improve Hospitality Predictions», Journal of the American Medical Informatics Association , 2014, том 21, номер 4, стр. 699–706. В этом подходе модель ИИ обучается выполнять определенную задачу, а затем быстро применяет это обучение к аналогичной, но отличной деятельности. Исследователи DeepMind также продемонстрировали многообещающие результаты с переносом обучения в экспериментах, в которых обучение, проведенное в симуляции, затем переносится на реальные роботизированные руки. 11 11. Андрей А. Русу и др., Робот, обучающийся на основе пикселей с помощью прогрессивных сетей, , октябрь 2016 г., arxiv.org.

По мере развития трансферного обучения и других обобщенных подходов они могут помочь организациям быстрее создавать новые приложения и наполнять существующие приложения более разнообразной функциональностью. Например, при создании виртуального личного помощника перенос обучения может обобщать пользовательские предпочтения в одной области (например, в музыке) в других (книгах). И пользователи не ограничиваются цифровыми аборигенами. Перенос обучения может позволить, например, добытчику нефти и газа расширить использование алгоритмов искусственного интеллекта, обученных обеспечивать профилактическое обслуживание скважин, на другое оборудование, такое как трубопроводы и буровые платформы. Трансферное обучение даже может революционизировать бизнес-аналитику: рассмотрим инструмент ИИ для анализа данных, который понимает, как оптимизировать доходы авиакомпаний, а затем может адаптировать свою модель к изменениям погоды или местной экономики.

Другим подходом является использование чего-то, приближающегося к обобщенной структуре, которую можно применять в нескольких задачах. Например, AlphaZero от DeepMind использовала одну и ту же структуру для трех разных игр: новую модель с такой обобщенной структурой можно было обучить игре в шахматы за один день, а затем она убедительно победила программу чемпиона мира по шахматам. . 12 12.David Silver et al., Освоение шахмат и сёги путем самостоятельной игры с помощью общего алгоритма обучения с подкреплением г., декабрь 2017 г., arxiv.org.

Наконец, рассмотрим возможности новых методов метаобучения, которые пытаются автоматизировать разработку моделей машинного обучения. Команда Google Brain, например, использует AutoML для автоматизации проектирования нейронных сетей для классификации изображений в крупномасштабных наборах данных. Эти методы теперь работают так же хорошо, как и те, которые разработаны людьми. 13 13. Блог Google Research , «AutoML для классификации крупномасштабных изображений и обнаружения объектов», запись в блоге Баррета Зофа, Виджая Васудевана, Джонатона Шленса и Куока Ле, 2 ноября 2017 г. , research.googleblog.com. Это многообещающее событие, особенно с учетом того, что многим организациям по-прежнему не хватает талантов. Также возможно, что подходы метаобучения превзойдут человеческие возможности и дадут еще лучшие результаты. Важно, однако, что эти методы все еще находятся в зачаточном состоянии.

Ограничение 5: Предвзятость данных и алгоритмов

До сих пор мы сосредоточились на ограничениях, которые можно преодолеть с помощью уже находящихся в разработке технических решений, некоторые из которых мы описали. Предвзятость — это вызов другого рода. Потенциально разрушительные социальные последствия могут возникнуть, когда человеческие пристрастия (сознательные или неосознанные) учитываются при выборе того, какие точки данных использовать, а какие игнорировать. Кроме того, когда сам процесс и частота сбора данных неодинаковы для разных групп и наблюдаемого поведения, легко могут возникнуть проблемы с тем, как алгоритмы анализируют эти данные, обучаются и делают прогнозы. 14 14. Джон Клейнберг, Сендхил Муллайнатан и Маниш Рагхаван, Неотъемлемые компромиссы при справедливом определении показателей риска , ноябрь 2016 г., arxiv.org. Негативные последствия могут включать дезинформированные решения о найме, искаженные научные или медицинские прогнозы, искаженные финансовые модели и решения уголовного правосудия, а также неправильное (виртуальное) использование весов. 15 15. См. работы Джулии Ангвин, Джеффа Ларсона, Сурии Матту, Лорен Киршнер и Терри Пэррис-младшего из ProPublica. Во многих случаях эти предубеждения остаются незамеченными или игнорируются под завесой «передовых наук о данных», «собственных данных и алгоритмов» или «объективного анализа».

По мере того, как мы внедряем алгоритмы машинного обучения и ИИ в новые области, вероятно, будет больше случаев, когда эти проблемы потенциальной предвзятости будут встроены в наборы данных и алгоритмы. Такие предубеждения имеют тенденцию оставаться укоренившимися, потому что их распознавание и принятие мер по их устранению требует глубокого владения методами науки о данных, а также более глубокого понимания существующих социальных сил, включая сбор данных. В целом устранение предубеждений оказалось одним из самых серьезных препятствий и, безусловно, самым опасным с социальной точки зрения на сегодняшний день.

В настоящее время проводятся многочисленные исследования, а также усилия по сбору передового опыта, направленного на решение этих проблем в академических, некоммерческих и частных исследованиях. Это не скоро, потому что проблема, вероятно, станет еще более важной, и возникнет больше вопросов. Возьмем, к примеру, тот факт, что многие из этих обучающих и основанных на статистике подходов к прогнозированию неявно предполагают, что будущее будет таким же, как прошлое. Что нам следует делать в социокультурных условиях, когда предпринимаются попытки стимулировать изменения и где принятие решений, основанных на прошлом поведении, может затормозить прогресс (или, что еще хуже, усилить сопротивление изменениям)? Вскоре, возможно, придется отвечать на такие вопросы самым разным руководителям, в том числе бизнес-лидерам.

Попадание в движущуюся цель

Решения описанных нами ограничений, а также повсеместное коммерческое внедрение многих описанных здесь достижений могут занять годы. Но захватывающий диапазон возможностей от внедрения ИИ предполагает, что самым большим ограничением для ИИ может быть воображение. Вот несколько советов для руководителей, стремящихся опережать или, по крайней мере, не отставать от кривой:

Делайте домашнее задание, калибруйтесь и не отставайте. Хотя большинству руководителей не нужно знать разницу между сверточными и рекуррентными нейронными сетями, вы должны иметь общее представление о возможностях современных инструментов, понимание того, где вероятны краткосрочные успехи, и перспективу что дальше за горизонтом. Пообщайтесь со своими экспертами по науке о данных и машинному обучению, поговорите с пионерами ИИ, чтобы пройти калибровку, и посетите одну или две конференции по ИИ, чтобы получить реальные факты; выпуски новостей могут быть полезными, но они также могут быть частью машины ажиотажа. Постоянные отслеживающие исследования, проводимые знающими практиками, такие как AI Index (проект столетнего исследования искусственного интеллекта в Стэнфорде), — еще один полезный способ не отставать. 16 16. См. «Индекс ИИ» (aiindex.org) и «Столетнее исследование» (ai100.stanford.edu).

Примите сложную стратегию обработки данных. Алгоритмам ИИ нужна помощь, чтобы раскрыть ценную информацию, скрытую в данных, генерируемых вашими системами. Вы можете помочь, разработав комплексную стратегию обработки данных, которая фокусируется не только на технологиях, необходимых для объединения данных из разрозненных систем, но и на доступности и сборе данных, маркировке данных и управлении данными. Хотя новые методы обещают сократить объем данных, необходимых для обучения алгоритмов ИИ, контролируемое обучение, требующее больших объемов данных, остается сегодня наиболее распространенным методом. И даже методы, направленные на минимизацию объема требуемых данных, по-прежнему нуждаются в некоторые данные. Таким образом, ключевой частью этого является полное знание ваших собственных точек данных и того, как их использовать.

Мыслить нестандартно. Методы трансферного обучения остаются в зачаточном состоянии, но есть способы использовать решение ИИ более чем в одной области. Если вы решаете такую ​​проблему, как профилактическое обслуживание крупного складского оборудования, можете ли вы применить то же решение и к потребительским товарам? Можно ли использовать эффективное решение «следующий продукт для покупки» более чем в одном канале сбыта? Поощряйте бизнес-подразделения делиться знаниями, которые могут помочь вам найти способы использования ваших лучших решений и идей в области ИИ более чем в одной области компании.

Будь первопроходцем. Идти в ногу с современными технологиями искусственного интеллекта и примерами использования недостаточно, чтобы оставаться конкурентоспособными в долгосрочной перспективе. Привлеките своих специалистов по обработке и анализу данных или сотрудничайте со сторонними экспертами для решения высокоэффективного варианта использования с помощью зарождающихся методов, таких как описанные в этой статье, которые готовы к прорыву. Кроме того, будьте в курсе того, что возможно и что доступно. Многие инструменты машинного обучения, наборы данных и обученные модели для стандартных приложений (включая речь, зрение и обнаружение эмоций) становятся широко доступными. Иногда они поставляются с открытым исходным кодом, а в других случаях — через интерфейсы прикладного программирования (API), созданные передовыми исследователями и компаниями. Следите за такими возможностями, чтобы повысить свои шансы получить преимущество первопроходца или первопроходца.


Потенциал ИИ огромен, а технологии, инструменты и процессы, необходимые для реализации этого обещания, еще не реализованы в полной мере. Если вы думаете, что можете позволить технологии развиваться, а затем стать успешным последователем, подумайте еще раз. Очень сложно перескочить с места, особенно когда цель движется так быстро, и ты не понимаешь, что сейчас могут и чего не могут инструменты ИИ. Поскольку исследователи и пионеры ИИ готовы решить некоторые из самых сложных проблем современности, пришло время начать понимать, что происходит на переднем крае ИИ, чтобы вы могли подготовить свою организацию к изучению, использованию и, возможно, даже развитию новых возможностей.

Без тебя не могу | Карибу

  • Потоковая передача + загрузка

    Включает неограниченную потоковую передачу через бесплатное приложение Bandcamp, а также высококачественную загрузку в формате MP3, FLAC и других форматах.

    Можно приобрести с подарочной картой

    €1 евро или больше

  • Купить полный цифровой альбом
  • Компакт-диск (CD) + цифровой альбом

    Включает неограниченную потоковую передачу Наша любовь через бесплатное приложение Bandcamp, а также высококачественную загрузку в форматах MP3, FLAC и других форматах.

    отправка в течение 2 дней

    Можно приобрести с помощью подарочной карты

    £8 Фунт стерлингов или больше
  • Пластинка/винил + цифровой альбом

    Включает неограниченную потоковую передачу Наша любовь через бесплатное приложение Bandcamp, а также высококачественную загрузку в форматах MP3, FLAC и других форматах.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *