AINL 2014 -- день второй
Сегодня искусственным интеллектом на конференции AINL (http://ainlconf.ru/agenda) уже немножко пахло (хотя кто-то пошутил, что это пока запах запаха искусственного интеллекта, но всё же). Было хорошо и интересно.
Что я понял изо всех этих дней:
1. Тотальный переход от плоских (flat) к иерархическим/глубоким статистическим архитектурам, в самых разных школах (языки у всех различаются, идеи похожи):
-- deep learning, само собой
-- hierarchical reinforcement learning (ага, обработка текстов в агентской парадигме -- так разговаривает робот Nao), иерархизация существенно улучшает качество работы
-- в архитектурах-на-правилах работа с микротеориями-на-правилах и более-статистическим-диспетчированием между ними (пример: чатбот Евгений Густман), работа на вручную кодируемых правилах не получается и очень трудоёмка, вынужденно появляется "диспетчирование" между предметными модулями-микротеориями.
2. Об онтологиях лингвисты уже знают, многие хотят попробовать -- ибо статистика не даёт понимания текста (хотя и позволяет делать короткие пробежки по "сочетаемости слов" вместо логического вывода -- всё больше и больше таких материалов). Но не получается пока (рутина, текучка и т.д.). Впрочем, я писал об этом по материалам первого дня: http://ailev.livejournal.com/1136444.html.
3. "Платформу" и "инструментарий" развивать и демонстрировать бесполезно, нужно развивать и демонстрировать killer application. Впрочем, это было понятно и до этой конференции. Из killer application у лингвистов пока наблюдаются только боты хелп-деска (и многие из них живут только до прихода на этот рынок продуктов типа IBM Watson Adviser). Всё остальное это гранты и студенты, студенты и гранты.
Что я понял изо всех этих дней:
1. Тотальный переход от плоских (flat) к иерархическим/глубоким статистическим архитектурам, в самых разных школах (языки у всех различаются, идеи похожи):
-- deep learning, само собой
-- hierarchical reinforcement learning (ага, обработка текстов в агентской парадигме -- так разговаривает робот Nao), иерархизация существенно улучшает качество работы
-- в архитектурах-на-правилах работа с микротеориями-на-правилах и более-статистическим-диспетчированием между ними (пример: чатбот Евгений Густман), работа на вручную кодируемых правилах не получается и очень трудоёмка, вынужденно появляется "диспетчирование" между предметными модулями-микротеориями.
2. Об онтологиях лингвисты уже знают, многие хотят попробовать -- ибо статистика не даёт понимания текста (хотя и позволяет делать короткие пробежки по "сочетаемости слов" вместо логического вывода -- всё больше и больше таких материалов). Но не получается пока (рутина, текучка и т.д.). Впрочем, я писал об этом по материалам первого дня: http://ailev.livejournal.com/1136444.html.
3. "Платформу" и "инструментарий" развивать и демонстрировать бесполезно, нужно развивать и демонстрировать killer application. Впрочем, это было понятно и до этой конференции. Из killer application у лингвистов пока наблюдаются только боты хелп-деска (и многие из них живут только до прихода на этот рынок продуктов типа IBM Watson Adviser). Всё остальное это гранты и студенты, студенты и гранты.