Возможен ли (искусственный) интеллект без математики?
В последнее десятилетие произошел впечатляющий прогресс в приложениях искусственного интеллекта: глубокое обучение и нейронные сети заметно превзошли традиционные подходы. Тем не менее, этой революции во многом не достает теории, и наше понимание того, когда и почему работает машинное обучение, насколько надежны его решения и каковы его ограничения, пока неудовлетворительно. Исторически математика была основным инструментом нашего прогресса в науке и технологиях. Помогут ли и сейчас математические методы поднять ИИ на новый уровень и объяснить, почему в одних случаях он работает, а в других – нет?
Модераторы
Елена Бунина,
Генеральный директор, директор по организационному развитию и управлению персоналом, Яндекс в России
Станислав Смирнов,
Лауреат Филдсовской премии; профессор, Университет Женевы
Выступающие
Дмитрий Ветров,
Профессор-исследователь, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; руководитель лаборатории машинного обучения, Центр искусственного интеллекта в России, Samsung
Александр Крайнов,
Руководитель службы компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта, Группа компаний Яндекс
Терренс Сейновски,
Профессор, заведующий лабораторией вычислительной нейробиологии, Институт биологических исследований Солка; заслуженный профессор биологических наук, Калифорнийсий университет в Сан-Диего
Артем Яманов,
Старший вице-президент по развитию бизнеса, АО «Тинькофф Банк»
Участники дискуссии
Арутюн Аветисян,
Директор, Институт системного программирования Российской академии наук
Стивен Бробст,
Главный технический директор, Teradata
Андрей Фурсенко,
Помощник Президента Российской Федерации