Очень крутая лекция Хассабиса — самое сильное про AI, что я читал/слышал за последние пару лет.

 При том, что она не шибко мудреная — мыслит лондонский грек просто и ясно, объясняя на пальцах даже самые сложные вещи.

Весьма рекомендую.

https://www.youtube.com/watch?v=d-bvsJWmqlc 10 октября. Совсем свежее.

Вот краткая структура лекции Хассабиса в изложении Сергей Карелов (Sergey Karelov):

1. Два подхода в ИИ: экспертная или обучающаяся системы.
2. Почему экспертный подход оказался тупиком (на примере шахмат и го)
3. Как двигаться дальше – к интуиции и креативности ИИ. Чего не хватает для этого у ИИ.
4. Что важнее всего: концепции, абстракции, аналогии, воображения. Похоже, что последнее.
5. Как мы воображаем: от эпизодической памяти – раскладке по полочкам к обратному процессу – воображению.
6. 1я реализация этого подхода — «Генерирующая сеть запросов» (GQN) — машина воображения для порождения 3D сцен 
7. Кейсы простого использования в искусстве, дизайне и науке.
8. А дальше путь к мета-решениям – инструментам превращения ИИ в акселератор прорывных научных открытий и недосягаемых ранее взлетов искусства.

——

Добавил бы, что самый интересный для меня его проброс — это взаимосвязь AI и бигдаты: если BD — это вызов, то AI — ответ. Мейнстрим развития AI — научить машину превращать разрозненный гигантский поток неструктурированных данных в схемы, доступные пониманию и реконструкции. Не сумеем решить эту задачу — потонем в океане информационного мусора, из которого что-либо понять будет вообще невозможно.

Sapienti sat.