Справка - Поиск - Участники - Войти - Регистрация
Полная версия: Вычислительная мощность человеческого мозга
Частный клуб Алекса Экслера > Наука и техника
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43
cruizer
23 декабря 2013, 16:28

Голубая Собака написала:
Кстати, вытащу на обсуждение вопрос: а работать где?
Пока ведь это только учеба.

Ну хорошо, ABBYY (я правильно понимаю, что существующие 4 кафедры - это их рук дело?).
наверное еще Яндекс (ну с Гуглом всё понятно, их тоже плюсуем).
(минус те ссылки, которые я вчера постила - они зарубежные... я сейчас имею в виду работу в РФ)

А еще где?
(насколько У НАС развито это дело?)

Можно создать свой стартап или продукт с перспективой продаться гуглу.
cruizer
23 декабря 2013, 16:35

alibek написал:
Люди разные бывают.
Например счетчики или эйдетики.

Бывают, но сто мегабит всё равно не заучат smile.gif
Martin
23 декабря 2013, 19:06

Solmir написал:
Мне почему-то казалось, что человек, собравшийся работать в Гугл, должен уметь Гуглом пользоваться.

Я оказался генегатом и спросил не у Гугля, а у Яндекса. Яндекс мне выдал ссылки на игру го. smile.gif
Solmir
23 декабря 2013, 19:21

Martin написал:
Я оказался генегатом и  спросил не у Гугля, а у Яндекса. Яндекс мне выдал ссылки на игру го. smile.gif

Я спросил у Яндекса...
Гугл такое не прощает.
alexia_f
23 декабря 2013, 20:59

Martin написал:
Я оказался генегатом и  спросил не у Гугля, а у Яндекса.

Кстати, у Яндекса тоже довольно большое отделение R&D.
Хомса
23 декабря 2013, 21:29

Martin написал:
Я оказался генегатом и  спросил не у Гугля, а у Яндекса. Яндекс мне выдал ссылки на игру го. smile.gif

Уточнить поиск строкой "язык программирования го" ты видимо поленился?
Martin
24 декабря 2013, 14:11

Хомса написал:
Уточнить поиск строкой "язык программирования го" ты видимо поленился?

Ага. smile.gif
Martin
24 декабря 2013, 14:29

Голубая Собака написала:
Кстати, вытащу на обсуждение вопрос: а работать где?
Пока ведь это только учеба.

Ну хорошо, ABBYY (я правильно понимаю, что существующие 4 кафедры - это их рук дело?).
наверное еще Яндекс (ну с Гуглом всё понятно, их тоже плюсуем).
(минус те ссылки, которые я вчера постила - они зарубежные... я сейчас имею в виду работу в РФ)

А еще где?
(насколько У НАС развито это дело?)

Можно наваять диссер, если он по технической специальности (а так и должно быть, ибо никаких математических выкладок не понадобится), то потребуется акт внедрения, его и можно будет получить в том же ABBYY или Яндексе. smile.gif
Голубая Собака
24 декабря 2013, 17:37

Martin написал:
Можно наваять диссер, если он по технической специальности (а так и должно быть, ибо никаких математических выкладок не понадобится), то потребуется акт внедрения, его и можно будет получить в том же ABBYY или Яндексе. smile.gif

Ни-чё не поняла!!!

Почему диссер по технической специальности? (хотя да, наверное по технической).
А почему тогда мат.выкладки не понадобятся?
(а про внедрение вообще ничего не поняла, просто по нулям... кто куда внедряется, что за акт? и что надо сделать в ABBYY с Яндексом?)
Martin
24 декабря 2013, 18:07
Когда защищаешь диссертацию по технической специальности (а она и будет технической, ибо для физ-мат. диссератции нужно вывести математическую формулу или доказать теорему), нужен обязательно акт о внедрении результатов диссертации в производство, в данном случае, нужна бумажка от фирмы, что полученные результаты принесли пользу этой фирме в ее деятельности. Таков порядок еще с советских времен.
Dead Knight
24 декабря 2013, 18:53

Martin написал:
Я оказался генегатом и  спросил не у Гугля, а у Яндекса. Яндекс мне выдал ссылки на игру го. smile.gif


http://yandex.ru/yandsearch?text=Go&lr=213

2-я ссылка:

Go — Википедия
Go — компилируемый, многопоточный язык программирования, разработанный компанией Google. Первоначальная разработка Go началась в сентябре 2007 года, а его непосредственным...

Что я не так делаю?
Vladimir_Y
24 декабря 2013, 19:01

Dead Knight написал: Что я не так делаю?

Тундра! Во, как надо: http://yandex.ru/yandsearch?lr=213&text=%D0%B3%D0%BE
Dead Knight
24 декабря 2013, 19:08

Vladimir_Y написал:
Тундра! Во, как надо: http://yandex.ru/yandsearch?lr=213&text=%D0%B3%D0%BE

Э-э... facepalm.gif
Вы уж простите мне мою дремучесть..
Martin
24 декабря 2013, 19:14

cruizer написал:
Можно создать свой стартап или продукт с перспективой продаться гуглу.

Только надо учесть это:
   Спойлер!
Многие люди мечтают открыть свой бизнес, по крайней мере, такая мысль может посещать вас время от времени. Все преимущества владения собственной компанией на лицо – никаких тебе начальников, работаешь сам на себя, график удобный.

user posted image

Однако давайте будем честными. Несмотря на все преимущества, собственный бизнес – это очень амбициозная задача, и согласно статистике, большая часть новых компаний закрывается в первый год существования.

Мы выбрали 7 простых вопросов, ответив на которые, вы сможете понять, стоит ли вам рисковать своими деньгами и временем и открывать свой бизнес, или лучше выбросить эту идею из головы и строить нормальную карьеру в чужой компании.

[20 основных причин провалов стартапов по версии ToWave]

20 основных причин провала старапов по версии ToWave

1. Насколько хорошо вы работаете без помощи других?

Нужна ли вам мотивация для работы от посторонних людей? Можете ли вы сами ставить себе задачи и следить за их исполнением? Насколько эффективно вы тратите время, если начальник не ставит вам четкие сроки?

Многие люди считают, что быть единственным ответственным за что-то – сильно упрощает жизнь, но часто это не так. На самом деле самое трудное – это начать, когда нет четко поставленных целей и сроков. Самые успешные предприниматели по природе своей независимы и могут работать продуктивно вне зависимости, есть у них начальник или нет.

2. Вы изобретатель или предприниматель?

Многие успешные стартапы начитаются с классной идеи, однако идея продукта или сервиса есть необходимое, но не достаточное условие для успешного бизнеса. Слишком часто «изобретатели» фокусируются только на продукте, на прототипе, на патенте и т.д., игнорируя при этом другие аспекты развития бизнеса. Наличие хорошего продукта не гарантирует вам мгновенного появления клиентов. И «предприниматели» это знают.

Конечно, если вы считаете себя больше «изобретателем», чем «предпринимателем», это не значит, что нужно обязательно отказаться от идеи собственного бизнеса. Однако, скорее всего, вам понадобиться партнер с предпринимательскими качествами, который поможет вам перенести вашу идею на новый уровень.

3. Ваша идея представляет собой какую-то ценность для потенциальных клиентов?

Наверное, вы уже слышали распространенное утверждение «Люби то, чем ты занимаешься, и все получится, и деньги сами придут». В теории это, конечно, все замечательно, однако в реальной жизни редко работает именно так. Я не сомневаюсь, что страстное увлечение любимым делом – это важный элемент будущего успеха, однако для создания прибыльной компании вы должны предложить что-то, за что другие будут готовы платить. В конце концов, рынок не заботит тот факт, что вы воплощаете свою мечту. Люди тратят деньги на продукты и сервисы, которые удовлетворяют их потребности и желания.

4. Что отличает ваш бизнес от всех остальных?

Ваша идея похожа на идеи уже существующих бизнесов, или есть что-то уникальное? Насколько конкурентной будет выбранная ниша на рынке? Эти аспекты важно принять во внимание (однако это не значит, что ключ к успеху – это обязательно полностью пустой рыночный сегмент). Более существенную роль играет то, как вы станете позиционировать свою компанию и ее место на рынке. Тот же Starbucks вряд ли можно назвать первой компанией, торгующей кофе, и наверняка они будут не последними.

Если коротко, идея для вашего бизнеса не обязательно всегда должна быть абсолютно новой. Следует внимательно изучить индустрию, постараться найти сегменты, которые еще не заняты, понять, как их лучше занять и начать работать.

5. Вы хотите работать как «человек-оркестр»?

Когда вы работаете на чужую компанию, всегда есть специально обученные люди, которые могут починить принтер, договориться о доставке воды для кулера в офис, подготовить отчеты для налоговой и так далее. И если вы решите начать свой бизнес, лучше сразу подготовить себя к той мысли, что всеми этими вещами по началу, скорее всего, будете заниматься именно вы.

Запуск новой компании обычно включает много ролей. Сейчас вы можете выполнять функции сотрудника технической поддержки или продавца, а через час – уже бухгалтера. Так что перед тем, как пытаться открыть свою компанию, ответьте себе честно на вопрос – будет ли вам комфортно играть сразу несколько ролей с большим количеством разнообразных функций (включая не самые почетные).

6. У вас есть финансовая подушка для начала собственного бизнеса?

Если для вас жизненно важно знать, когда на зарплатную карточку в следующий раз придет очередной аванс, работать на себя будет тяжело. Маленькие компании и фрилансеры часто сталкиваются с колебаниями в доходах, и когда вы запускаете свой стартап, ваша компания может не быть прибыльной еще нескольких лет после основания.

Здесь очень важно четко понять, за счет каких финансовых источников вы планируете поддерживать свое существование и развитие своего бизнеса. Во многих случаях лучшее время подготовки к запуску собственного бизнеса – это период работы в чужой компании.

7. Как вы примете тот факт, если что-то будет не получаться?

Когда уже много сил, времени и денег потрачено на то, чем вы занимаетесь, сложно не воспринимать отказы и разочарования как-то по-другому, чем не как личный провал. Однако предприниматели должны быть готовы к большому количеству негативных новостей – от инвесторов, продавцов, пользователей в глобальной сети. Не тратьте много времени на то, чтобы «переварить» обиду, лучше сделайте вывод из сложившейся ситуации и двигайтесь дальше.

И еще несколько мыслей

Задавая себе неудобные вопросы заранее, вы поможете сами себе обозначить границу между успехом и провалом. Однако если один или два вопроса заставили вас задуматься, не позволяйте этому отказаться от мечты открыть собственную компанию. Стать успешным предпринимателем – более чем возможно, просто вам понадобится несколько дополнительных шагов для достижения поставленной цели.
Голубая Собака
24 декабря 2013, 21:17

Martin написал: Когда защищаешь диссертацию по технической специальности (а она и будет технической, ибо для физ-мат. диссератции нужно вывести математическую формулу или доказать теорему), нужен обязательно акт о внедрении результатов диссертации в производство, в данном случае, нужна бумажка от фирмы, что полученные результаты принесли пользу этой фирме в ее деятельности. Таков порядок еще с советских времен.

Ага, ясно.
Спасибо.
Для меня это всё тьма кромешная...
Лунный Волк
24 декабря 2013, 21:55

Martin написал: его и можно будет получить в том же ABBYY или Яндексе.

Я думаю, когда напишешь приличную работу по лингвистике, начинать предлагать можно с АНБ. wink.gif
Хомса
25 декабря 2013, 08:41

Лунный Волк написал:
Я думаю, когда напишешь приличную работу по лингвистике, начинать предлагать можно с АНБ. wink.gif

Насколько я знаю, главное - это написать. Предлагающие работу образовываются сами. У них специальные ребята занимаются поиском тех, кто пишет что-нить впечатляющее. За большие деньги, кстати, ребята работают. Поэтому, повторю, Мартину надо начинать не с дележки шкуры медведя, а собственно вот с охоты на этого медведя.
Голубая Собака
25 декабря 2013, 12:28

Лунный Волк написал:
Я думаю, когда напишешь приличную работу по лингвистике, начинать предлагать можно с АНБ. wink.gif

Вот кстати, нам тут хиханьки... а я тут недавно видела (в ЛинктИне же) прекраснейшую вакансию: приглашали русскоязычного лингвиста куда-то в Мерилэнд, США. Правда, там один маленький нюанс: надо было иметь допуск секретности (или не помню как это у нас называется). Ну в общем... непростая, видимо, конторка.

Так что да... требуются лингвисты, требуются 3d.gif
Первый, кто ими интересуется - отнюдь не Гугль.
Martin
25 декабря 2013, 13:19

Лунный Волк написал:
Я думаю, когда напишешь приличную работу по лингвистике, начинать предлагать можно с АНБ. wink.gif

Как говорил Чокки, нужно сначала проверить себя на адекватность, ибо миллион шизофреников мечтают работать на АНБ, ЦРУ, ФСБ и так далее.
Martin
25 декабря 2013, 17:23

cruizer написал:
Можно создать свой стартап или продукт с перспективой продаться гуглу.

Но лучше все-таки опубликовать научную статью или книгу с описанием тех результатов, которые можно потом внедрить в производство, а потом уже создавать стартап. Кстати, Рей Курцвейл так и сделал - написал книгу "How to Create a Mind", хотел создать стартап под это дело, но его уговорил Ларри Пейдж перейти в Гугл для реализации своих идей. А создавать голый стартап рискованно - он может прогореть (что и случается с большинством стартапов).
Хомса
25 декабря 2013, 23:42

Martin написал:
Но лучше все-таки опубликовать научную статью или книгу с описанием тех результатов, которые можно потом внедрить в производство, а потом уже создавать стартап. Кстати, Рей Курцвейл так и сделал - написал книгу "How to Create a Mind", хотел создать стартап под это дело, но его уговорил Ларри Пейдж перейти в Гугл для реализации своих идей. А создавать голый стартап рискованно - он может прогореть (что и случается с большинством стартапов).

Фигасе ты суммировал биографию Курцвейла. Я как-то даже не знаю как и описать ту прорву хороших, годных дел что он сделал задолго до того как его Гугл нанял. Грубо говоря, с его послужным списком работа на гугл - это что-то вроде хобби.
cruizer
26 декабря 2013, 00:31

Martin написал:
Но лучше все-таки опубликовать научную статью или книгу с описанием тех результатов, которые можно потом внедрить в производство, а потом уже создавать стартап.

ИИ это практическая область, сухие статьи без практического подтверждения никому не интересны.
Ну а прогоришь так прогоришь, что терять-то? Бояться нечего, пойдешь тогда программистом работать в гугл или куда возьмут. К тому же совсем необязательно пытаться сделать из этого бизнес. Можно годный софт написать и на гитхабе выложить, статьи написать. Если дело нужное то заметят, если не купят то на работу позовут.
Daemonis
26 декабря 2013, 14:14

Martin написал:
Но лучше все-таки опубликовать научную статью или книгу с описанием тех результатов, которые можно потом внедрить в производство, а потом уже создавать стартап. Кстати, Рей Курцвейл так и сделал - написал книгу "How to Create a Mind", хотел создать стартап под это дело, но его уговорил Ларри Пейдж перейти в Гугл для реализации своих идей. А создавать голый стартап рискованно - он может прогореть (что и случается с большинством стартапов).

Писать статью или книгу тоже рискованно, она может оказаться никому не интересной.
Martin
26 декабря 2013, 16:21

cruizer написал: ИИ это практическая область, сухие статьи без практического подтверждения никому не интересны.

Кто мешает написать софт к статье и выложить результаты вычислительного эксперимента в самой статье?
Daemonis
26 декабря 2013, 16:41

Martin написал:
Кто мешает написать софт к статье и выложить результаты вычислительного эксперимента в самой статье?

Это ты мне скажи, кто тебе мешает? smile.gif
Martin
26 декабря 2013, 17:58

Daemonis написал:
Это ты мне скажи, кто тебе мешает? smile.gif

Сейчас я занят другими делами. Ну, и я поддерживаю контакт с девушкой, которая в Питере в СППГУ занимается компьютерной лексикографией. Вот, кстати, более реальный путь, чем поступить в Гугл - попробовать прибиться к кафедрам компьютерной лингвистики в МФТИ или РЭУ ВШЭ. Думается, они там интересными вещами занимаются.
Хомса
27 декабря 2013, 04:09

Martin написал:
Сейчас я занят другими делами. Ну, и я поддерживаю контакт с девушкой, которая в Питере в СППГУ занимается компьютерной лексикографией. Вот, кстати, более реальный путь, чем поступить в Гугл - попробовать прибиться к кафедрам компьютерной лингвистики в МФТИ или РЭУ ВШЭ. Думается, они там интересными вещами занимаются.

Я может сейчас фигню спрошу, но все же - можно посмотреть на твои публикации?
Solmir
27 декабря 2013, 11:22

Хомса написал:
Я может сейчас фигню спрошу, но все же - можно посмотреть на твои публикации?

МОДЕРАТОРИАЛ:

Со всем этим переходите в приват. Тема не о будущей карьере Martinа. То, что он упорно переводит разговор на эту тему, не означает, что отменено наказание за флуд и оффтоп.
Все конкретные и конструктивные советы давно даны, не один круг обсуждения прошел после этого.

Поэтому информирую, что обсуждение в этой теме Martinа, его образования, карьеры, женитьбы, публикаций, перспектив, защиты и т.д. будет особо наказуемо. Это касается и самого Martinа.
Martin
2 января 2014, 13:39

Голубая Собака написала:
Вот кстати, нам тут хиханьки... а я тут недавно видела (в ЛинктИне же) прекраснейшую вакансию: приглашали русскоязычного лингвиста куда-то в Мерилэнд, США. Правда, там один маленький нюанс: надо было иметь допуск секретности (или не помню как это у нас называется). Ну в общем... непростая, видимо, конторка.

Так что да... требуются лингвисты, требуются  3d.gif
Первый, кто ими интересуется - отнюдь не Гугль.

Ну, задачам, которые решает АНБ, как раз требуются такие кадры. Если учесть, сколько терабайтов информации в сутки они должны обрабатывать.
Martin
3 января 2014, 20:21

Martin написал:
Ну, задачам, которые решает АНБ, как раз требуются такие кадры. Если учесть, сколько терабайтов информации в сутки они должны обрабатывать.

Не совсем в тему о вычислительной мощности человеческого мозга, но зато в тему о вычислительной мощности вообще. В АНБ разрабатывают суперкомпьютер.

В Агентстве национальной безопасности США (АНБ) занимаются разработкой квантового суперкомпьютера, способного взломать практически любые существующие системы шифрования. Речь идет, в частности, о шифрах, используемых для защиты банковских, медицинских и правительственных записей. Об этом пишет Washington Post со ссылкой на документы, полученные от экс-сотрудника АНБ Эдварда Сноудена.

Согласно документам Сноудена, создание квантовой машины, которая будет работать в разы быстрее обычных компьютеров, является частью программы под кодовым названием "Проникновение в высокозащищенные цели". Ее стоимость составляет $79,7 миллиона. Большая часть работ по секретным контрактам ведется в лаборатории Колледж-Парка (штат Мэриленд).

Создание квантового компьютера давно является целью научного сообщества. Физики и программисты полагали, что в АНБ продвинулись намного дальше в этой области, нежели специалисты в гражданских лабораториях, однако, как следует из документов Сноудена, это совсем не так.

Полноценный квантовый компьютер является пока гипотетическим устройством, однако ограниченные машины уже существуют. Кроме того, был разработан первый высокоуровневый язык для такого вида компьютеров, получивший название Quipper. Впервые же идея о квантовых вычислениях была высказана российским ученым-математиком Юрием Маниным еще в 1980 г., а спустя год его американский коллега Ричард Фейнман предложил первую модель квантового компьютера.

Череда громких разоблачений началась в июне 2013 г., когда Сноуден передал прессе сведения о масштабной интернет-слежке, установленной американскими спецслужбами за пользователями Сети по всему миру. АНБ и ЦРУ также прослушивало телефоны мировых лидеров, в частности, канцлера Германии Ангелы Меркель и президента Бразилии Дилмы Руссефф.

Голубая Собака
4 января 2014, 18:00

Череда громких разоблачений началась в июне 2013 г.

А удобно все-таки подвернулся этот Сноуден.
Даже если его не было, его стоило бы выдумать.

Теперь спецслужбам всего мира можно лить в прессу любую инфу из серии "а у вас в квартире газ негров линчуют" с присказкой "так говорил Заратустра Сноуден" (это было на тех дисках, которые он тайно-тайно вез через границы).

И всё это - совершенно безопасно для собственных действующих агентурных сетей. Откуда деза? А Сноуден принес 3d.gif

Короч, находка для шпиона этот вашинский Сноуден wink.gif
v-groove
27 января 2014, 12:40
Тем временем, Google поглотил очередную компанию, связанную с разработкой AI. На сей раз за 400 млн $ (по другим сведениям >500 млн.$) Google купил DeepMind. Прикольно, основатель компании в свое занимался тем, что программировал AI для игр, в частности был "Lead AI programmer" для такой занятной игры "Black & White", если кто помнит. А некоторое время спустя еще и серьезно переключился на cognitive neuroscience, после чего совместил свои знания создав эту компанию.
Голубая Собака
27 января 2014, 18:24

v-groove написал: Тем временем, Google поглотил очередную компанию, связанную с разработкой AI. На сей раз за 400 млн $ (по другим сведениям >500 млн.$) Google купил DeepMind. Прикольно, основатель компании в свое занимался тем, что программировал AI для игр, в частности был "Lead AI programmer" для такой занятной игры "Black & White", если кто помнит. А некоторое время спустя еще и серьезно переключился на cognitive neuroscience, после чего совместил свои знания создав эту компанию.

Из сайта совсем не понятно, чем занимается компания.
Типа, пишите нам - вы нам нужны. И слово Mind в заголовке.

Что называется: Ой, ё!
Martin
2 апреля 2014, 14:23
Не знаю, в тему ли, но вот такой вопрос о вычислительной мощности человеческого мозга. Может ли средний человек (не идиот) стать гением уровня Перельмана или Колмогорова при условии соответствующей подготовки, начиная с детства? Колмогорову принадлежат слова: "любой школьник может стать академиком, просто одному для этого нужно 30 лет, а другому - 300. Просто не доживет". А Перельман со своим тренером Рукшиным вроде доказали, что при должном упорстве, если не сказать, упрямстве, можно достичь максимальных высот в математике. Вот ролик.
Crux
2 апреля 2014, 15:04

Martin написал: Может ли средний человек (не идиот) стать гением уровня Перельмана

Мочь то он может. Но кто тогда картошку копать будет? smile.gif
Hemmo
2 апреля 2014, 16:22

Martin написал: Может ли средний человек (не идиот) стать гением уровня Перельмана или Колмогорова при условии соответствующей подготовки, начиная с детства?

Имхо, нет.
Martin
2 апреля 2014, 16:43
Перельман в детстве был отнюдь не вундеркиндом (см. ролик).
Hemmo
2 апреля 2014, 17:32

Martin написал: Перельман в детстве был отнюдь не вундеркиндом (см. ролик).

Лень 45 минут смотреть, да и продукции желтушного РТР как-то не много веры. По моим наблюдением (основанным в частности на личном опыте) человека можно вполне успешно натаскать на определенные паттерны задач, т.е. нету никаких 100% гуманитариев. Но это в пределе школы и первых курсов университета, чтобы, так сказать, играть в первой лиге нужно безусловно иметь природные способности.
v-groove
2 апреля 2014, 17:57
В психологии есть одно довольно известное и популярное предположение, которое иногда называют "принцип 10000 часов". Много где упоминается. Вот, к примеру, одна из подобных статей.

Вкратце, в свое время психолог Андерс Эриксон провел забавное исследование. Взял студентов Академии музыки в Берлине и поделил их на 3-и группы. В первую вошли потенциальные мировые звезды, во вторую - просто перспективные, в третью - остальные. Ну и выяснил, что единственная прямая связь с музыкальными успехами заключалась в количестве времени, потраченного на занятия. Те самые "10000 часов", которые набирал в конечном итоге выдающийся студент годам к 20-ти (начиная примерно лет с 5-ти). Потом Эриксон еще раз проверял данный результат на других выборках музыкантов.

Любопытно, что Эриксону не удалось найти ни одного человека, который добился бы высокого уровня мастерства, не прикладывая особых усилий и упражняясь меньше сверстников. Не были выявлены и те, кто вкалывал изо всех сил, но не вырвался вперед просто потому, что не обладал нужными качествами. Оставалось предположить, что люди, способные поступить в лучшую музыкальную школу, отличались друг от друга лишь тем, насколько упорно они трудились. И все. Кстати, лучшие студенты работали не просто больше, чем все остальные. Они работали гораздо больше.

Еще когда-то читал про аналогичные исследования, но уже на примере шахмат. Там примерно такие же выводы сделаны. Прямая зависимость результатов от потраченного на совершенствование навыка времени.

Нет причин думать, что это не работает на остальных видах деятельности человека.

Что, собственно, понятно, ибо мозг у человека, походу, во многом суть навороченная система на основе нейронных сетей, каковые сети именно таким задротством только и можно хорошо обучить. Чем больше сеть прогонит через себя обучающих примеров, тем лучше она будет справляться с тем классом задач, на которую ее затачивают.

Martin
2 апреля 2014, 17:58

Hemmo написал: Лень 45 минут смотреть,

Там говорилось, что в математическом кружке Перельман был далеко не самым способным. Задачи, которые вундеркинд Левин решал за 15 минут, Перельман решал за час.
Martin
2 апреля 2014, 18:00

v-groove написал: Еще когда-то читал про аналогичные исследования, но уже на примере шахмат.

Яркий пример - как Ласло Полгар натаскивал своих дочерей на шахматы и какой результат это имело.
Пенелопа Икариевна
3 апреля 2014, 21:00

Martin написал: . Задачи, которые вундеркинд Левин решал за 15 минут, Перельман решал за час.

Так это, возможно, значит, что Левин искал знакомые ходы, а Перельман находил новые (вообще или для себя, не суть).
Martin
9 апреля 2014, 19:21
Вот пример человека, показавшего экстраординарные способности с детства:

Те́ренс Чи Шен Тао (кит. трад. 陶哲軒, упр. 陶哲轩, пиньинь: Táo Zhéxuān, палл.: Тао Чжэсюань) (род. 17 июля 1975, Аделаида) — австралийский математик, работающий в основном в области гармонического анализа, дифференциальных уравнений в частных производных, комбинаторики, теории чисел и теории представлений. Наиболее известной его работой является доказательство (совместно с британским математиком Беном Грином) существования неограниченно длинных арифметических прогрессий простых чисел (теорема Грина — Тао). Сейчас Тао работает профессором математики в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе.
В августе 2006 он был награжден Филдсовской премией[1], что может служить наивысшей похвалой для математика до сорока лет.[2][3] В сентябре 2006 он получил грант от фонда МакАртуров. Был избран членом Лондонского королевского общества 18 мая 2007. Он стал иностранным членом Национальной академии наук США в 2008 году и членом Американской академии искусств и наук в 2009. 11 января 2010 Фонд имени короля Фейсала объявил, что Тао стал одним из лауреатов Международной премии короля Фейсала в сфере науки за свои работы в области математики.[4]
Цитата:
Тао был одарённым ребенком.[5] В возрасте 24 лет ему назначили звание профессора в Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, и он до сих пор остается самым молодым ученым, которому было присвоено это звание организацией. Оба его родителя — уроженцы Кантона, они были в первом поколении эмигрантов из Гонконга в Австралию.[6] Его отец, Уильям Рэндольф Тао (китайское имя Сянго кит. 陶象國; Йельский кантонский: tòuh jeuhng gwok; пиньинь: Táo Xiàngguó) работает педиатром, его мать — выпускница университета Гонконга по физико-математическому направлению, работала учителем математики в средней школе в Гонконге.[7]

Его отец рассказал прессе, что в возрасте двух лет, во время семейного времяпрепровождения, Тао пытался научить пятилетного ребенка математике и английскому языку. Согласно Смитсоновскому онлайн-журналу, он научился базовой арифметике в два года. Когда отец спросил его, откуда тот знает буквы и цифры, Тао ответил, что выучил их из телепередачи Улица Сезам.[8]

У Тао есть два брата, они живут в Австралии и оба представляли эту страну на Международной математической олимпиаде.

У Найджела Тао (англ. Nigel Tao) IQ равен 180, он участник команды из Австралии, которая создавала Google Wave.[9]
У Тревора Тао (англ. Trevor Tao) двойная ученая степень в области математики и музыки[9]. О нём будет рассказываться в книге об аутичных савантах.

Теренс живёт со своей женой и сыном в Лос-Анджелесе в Калифорнии.
Одарённый ребенок

Тао продемонстрировал экстраординарные математические способности в раннем возрасте; так, он посещал математические курсы университетского уровня в возрасте 9-ти лет. Он был одним из двух детей, которые получили больше 700 баллов в Программе исследования исключительных талантов Университета Джонса Хопкинса в математической секции в возрасте 8-ми лет (Тао набрал 760 баллов).[10] В 1986, 1987 и 1988 Тао был самым молодым участником Международной математической олимпиады, впервые приняв участие в ней в возрасте 10 лет. Тогда он выиграл бронзовую, серебряную и золотую медали соответственно. Выиграв золотую медаль в тринадцать лет, Теренс стал (и остается по сей день) самым молодым ее обладателем в истории олимпиады. В 14 лет Тао поступил в Институт научных исследований (en:Research Science Institute, RSI). Он получил степень бакалавра и магистра в Университете Флиндерс у профессора Гарта Годри. В 1992 он выиграл грант Программы Фулбрайт на аспирантуру в США. С 1992 по 1996 Тао учился в Принстонском университете под руководством Элиаса Стейна, получил степень доктора в возрасте 20-ти лет.[11] Он начал работу в Калифорнийском университете в 1996 году.

© Википедия
Martin
11 апреля 2014, 15:48
Вот передача в тему: Интеллект и наследственность (Ночной эфир Александра Гордона). Кратко.
Влияет ли генетический фактор на интеллект? Ответ: да. Однако, за счет фактора обучения можно нивелировать врожденные различия.
Martin
21 апреля 2014, 17:44

Martin написал:
Лично я не отказался бы от интеллектуального завода, который выпускал бы айфоны дешевле и качественнее, чем Apple. Ну, или хотя бы от умной машинки, которая сама играла бы на бирже и зарабатывала деньги в мой карман.

Или от машинки, которая решит все еще нерешенные задачи тысячелетия, за которые дают по миллиону долларов, так и можно составить себе капиталец. Или опубликовать статью, скажем, по экономике, за которую дадут Нобелевскую премию. smile4.gif Правда, вот стыдно будет присваивать деньги, ведь авторство-то будет принадлежать машине.
Martin
21 мая 2014, 13:31
На Хабре опубликовали такую статью: Суперкомпьютер IBM Watson оплошал. Перед Ватсоном поставили задачу попробовать себя в роли участника предвыборных дебатов. В основе новой функции системы искусственного интеллекта суперкомпьютера Watson лежит возможность выбрать из миллионов статей Википедии и из других релевантных источников информацию, имеющую отношение к теме дебатов.
   Спойлер!
“Суперкомпьютер IBM Watson теперь может участвовать в дебатах, IBM создало искусственный интеллект” — гласят все технологические новостные ленты. Они ссылаются на результаты конференции Milken Institute Global Conference на которой IBM представила новую функцию Debater своего супекомпьютера, без пяти минут искусственного интеллекта, Watson, которая заключается в том, что компьютер якобы может свободно и аргументированно дискутировать на любую заданную тему, как обычный человек.
Новость была воспринята на ура — давненько у нас небыло слышно о прогрессе в разработке искусственного интеллекта.
К сожалению, на волне радости, мало кто удосужился проверить, действительно ли Watson обладает аналитическими способностями или его создатели решили обмануть зрителей и сымитировать деятельность.
Я детально разобрал суждения Watson’a и пришел к очень неутешительным выводам — дебаты провалились.

Давайте вместе разберемся, что не так с самым умным компьютером десятилетия.
Задача была поставлена следующим образом: высказаться за и против ограничения доступа к жестоким компьютерным играм для детей (45-я минута видео)

Предполагалось, что Watson, проанализировав всю Википедию, составит на основе нее свое “мнение”.
Первым же доводом, компьютер процитировал архив википедии:
Воздействие жестоких видеоигр приводит к увеличению физиологического возбуждения, агрессивным мыслям и чувствам, а также, ухудшает социальное поведение.
(Exposure to violent video games results in increased physiological arousal, aggression-related thoughts and feelings, as well as decreased pro-social behavior.)
Произнесенная фраза полностью скопирована из статьи Википедии Споры о видео играх(Video game controversies), вот только незадача — в начале марта именно эта фраза была отредактирована, ее в Википедии больше нет.
Получается, что Watson берет информацию не напрямую из интернета, из актуальных источников, а из копии Википедии, которую в него загрузили минимум два месяца назад — это огромный срок для компьютера, который претендует на звание всезнающего. Или разработчики сознательно тормозят развитие искусственного интеллекта?

Следующая фраза
Кроме того, эти жестокие игры или тексты песен являются причиной проявления подростками агрессии в реальной жизни
(In addition, these violent games or lyrics actually cause adolescents to commit acts of real-life aggression.)
выдрана из контекста. Зачем IBM заговорил о текстах песен? Его об этом не спрашивали. Компьютер просто нашел фразу с похожими словами и произнес ее, вот только не сообразил, что речь в статье-первоисточнике шла о жестоких песнях.

Наконец, жестокие видеоигры могут увеличить детскую агрессию
(Finally, violent videogames can increase children's aggression.)
закончил компьютер свои доводы “за” очередным копированием похожих слов из Википедии. Более того, этот “аргумент” повторяет два предыдущих.

Переходим к аргументам “против”. Начал Watson с голословного утверждения, которое сложно назвать аргументом, и, конечно, скопированное из Википедии:
C другой стороны, насилие в видеоиграх не связано с агрессией
(Violence in videogames is not causally linked with aggressive tendencies)

Большинство детей, которые играют в жестокие видеоигры, не имеют проблем
(Most children who play violent video games do not have problems.)
эта (скопированная) фраза является классическим аргументом в софистике — любой оппонент тут же заметит, что важен не тот факт, что большинство играющих не агрессивны, а то, что среди геймеров больше агрессивных, чем среди обычных людей.

Последний аргумент против тоже не логичен:
Видео игры являются частью нормальной социальной среды подростка
(Video game play is part of an adolescent boy's normal social setting)
Если что-то нормально в одной среде, это совершенно не значит, что это будет нормально в обществе вцелом. Так, общество только проиграет от того, что все подростки будут жестокими и агрессивными и будут считать это нормальным.

Итак, подведем итоги:
Watson имеет доступ только к своим внутренним устаревшим базам данных
Watson просто копирует части предложений, похожих по составу из Википедии
Watson выдирает фразы из контекста, лишь бы были ключевые слова
Watson совершенно не думает о логике и качестве аргументации
Watson составляет относительно хорошо связанные предложения
Watson практически чисто произносит предложения

Таким образом, Watson и вся команда IBM Research с треском провалили свои первые в жизни публичные дебаты.

В какой-то степени, это не удивительно — давайте попробуем найти какую-нибудь информацию на сайте IBM. Ой, что это? Плохо работает поисковая выдача? Могли бы хоть поиск от гугла поставить, или от Мэил.ру хотябы.


К сожалению, чтобы претендовать на звание Искусственного Интеллекта в 21 веке уже мало обладать семантическим поиском и базой связующих слов, нужно действительно рассуждать, мыслить, хотябы. Пока IBM это реализовать не удалось, хотя они очень старались сделать сенсацию — ведь иначе, зачем демонстрировать прилюдно плохо работающую технологию?
Да, суперкомпьютер может быстрее всех найти ответ на вопрос викторины в Википедии, да, он может просчитывать все варианты ходов в шахматной партии — это всё задачи тупой машины. Но самостоятельно рассуждать, хоть в какой-то степени творить как человек, он все еще не научился.
Не надо нам ложных сенсаций.
Может быть, в другой раз получится, IBM.

Основой для этой статьи явилась новость Суперкомпьютер Watson компании IBM пробует себя в роли участника дебатов.

Наши постоянные читатели хорошо знакомы с суперкомпьютером Watson компании IBM, система искусственного интеллекта которого позволила ему в свое время стать победителем конкурса Jeopardy!, шеф-поваром, медиком-диагностом, менеджером торговой организации и студентом высшего учебного заведения. А недавно, Джон Келли III (John Kelly III), директор и вице-президент IBM Research, представил новые возможности суперкомпьютера Watson, благодаря которым он может выступать в достаточно нетрадиционной для компьютеров роли - в роли участника дебатов, которые обычно проводятся между кандидатами на пост президента накануне выборов.

В основе новой функции системы искусственного интеллекта суперкомпьютера Watson лежит возможность выбрать из миллионов статей Википедии и из других релевантных источников информацию, имеющую отношение к теме дебатов. В результате тщательного анализа суперкомпьютер собирает все факты, выбирает мнения за и против, производит самостоятельный анализ собранной информации и делает выводы, предоставляя все это понятным естественным языком.

В качестве демонстрационного примера работы функции "Debater" разработчики выбрали тему ограничения доступа к жестоким компьютерным играм для детей младшего возраста. Результаты этой демонстрация были представлены на конференции Milken Institute Global Conference, которая проходила 30 апреля 2014 года. На приведенном ниже видеоролике этот момент начинается с отметки 45 минут и 25 секунд.

Суперкомпьютеру Watson потребовалось меньше минуты для анализа 4 миллионов статей Википедии из которых были отобраны около 3000 статей, так или иначе касающихся текущей темы дебатов. В результате анализа собранных данных суперкомпьютер пришел к выводу, что жестокие игры могут послужить причиной жестокого поведения у подростков. Тем не менее, он не нашел данных о взаимосвязи между компьютерными играми и уровнем реальной агрессии, проявляемой у подростков, что кардинально противоречит результатам социологических исследований, проведенных некоторыми организациями.

Следует отметить, что к столь неожиданным выводам суперкомпьютер пришел из-за отсутствия у него предвзятой точки зрения, связанной с системой моральных ценностей человечества. Он просто констатировал собранные им факты, приводя аргументы и за и против тематики дебатов.

"Все вышесказанное говорит о том, что на мнение суперкомпьютера можно безоговорочно полагаться лишь строго в определенных областях. В других областях, связанных с моралью, общепринятыми нормами и другими сторонами человеческого социума, суперкомпьютер должен работать в тесной связке с людьми-экспертами" - подвел итог Джон Келли III.


Daemonis
21 мая 2014, 16:19

Watson имеет доступ только к своим внутренним устаревшим базам данных
Watson просто копирует части предложений, похожих по составу из Википедии
Watson выдирает фразы из контекста, лишь бы были ключевые слова
Watson совершенно не думает о логике и качестве аргументации
Watson составляет относительно хорошо связанные предложения
Watson практически чисто произносит предложения

Ну совсем как человек! smile.gif
Martin
21 мая 2014, 19:54
ABBYY представляет первые решения на базе технологии Compreno – для корпоративного поиска и извлечения данных.
   Спойлер!
Москва, 9 апреля 2014 года – компания ABBYY выпускает решения для корпоративного поиска и извлечения данных на базе технологии понимания, анализа и переводов текстов ABBYY Compreno. ABBYY Intelligent Search позволяет с высокой точностью искать документы, основываясь на понимании смысла текста. ABBYY Intelligent Tagger автоматически извлекает дополнительную информацию о документах для упрощения дальнейшей работы с ними – поиска, классификации, сортировки и анализа.

«Сегодняшний анонс – это новый этап в истории компании. Мы верим, что будущее за лингвистическими технологиями анализа и понимания смысла текста. Решения на базе этих технологий будут способны изменить эффективность корпоративных информационных систем», – комментирует Сергей Андреев, президент и генеральный директор группы компаний ABBYY.

Количество данных в мире удваивается каждые 12-18 месяцев1. 80% данных являются неструктурированными и, как следствие, их поиск, анализ и обработка крайне затруднены. Невозможность полноценно использовать этот информационный «балласт» повышает расходы организаций и понижает качество принятия решений. По данным международной Ассоциации специалистов по управлению данными AIIM2, более 60% ИТ-менеджеров считают инструменты поиска неудовлетворительными. Несмотря на это, согласно отчету IDC3, объем мирового рынка корпоративного поиска в 2014 году составит 2 миллиарда долларов, а появление более эффективных инструментов может значительно увеличить его размер.

Исследование IDC показывают, что в компаниях на поиск документов и сбор информации работники умственного труда в среднем тратят более 17 часов в неделю. Около 3 часов из них приходится на создание дубликатов уже существующей информации, упущенной при поиске. При внедрении систем корпоративного поиска нового поколения, которые будут работать с данными на уровне их смыслового анализа, сотрудники могут сократить время поиска необходимой информации в два раза, а объём сэкономленных средств для крупной компании cможет достигать десятков миллионов долларов в год.

Первое решение, ABBYY Intelligent Search, предоставляет результаты поиска с высокой релевантностью, поскольку благодаря технологии Compreno учитывает не только все формы слов, но и их значения, смысловые связи между словами и контекст употребления. Такой подход позволяет значительно повысить эффективность поиска по сравнению с традиционными системами, которые ищут данные по ключевым словам. ABBYY Intelligent Search позволит решать на новом уровне самый широкий спектр задач, связанных с поиском информации. Например, можно улучшить его качество для всех сотрудников организации как в обычных файловых хранилищах, так и в корпоративных информационных порталах, организованных на базе Microsoft SharePoint или других ECM-систем. Также актуальными являются задачи предоставления более релевантных поисковому запросу результатов на корпоративных сайтах компаний и повышения эффективности работы сотрудников службы поддержки при поиске ответов на вопросы пользователей.

Второе из представленных решений, ABBYY Intelligent Tagger, автоматически собирает метаданные и находит в тексте документов сущности (названия организаций, персон, гео-объекты, даты и денежные суммы), дополняя таким образом документы информацией, на базе которой можно проводить их дальнейшую классификацию, сортировку или фильтрацию. Используя выявленные сущности, можно качественно улучшить целый ряд организационных процессов, связанных с анализом содержимого и ключевых параметров документов. Например, повысить приоритет обработки документов, поступающих от самых важных клиентов, создать правила для автоматического сбора сведений о клиенте или партнере, оптимизировать маршрутизацию документа по определенным критериям бизнес-процессов, упростить очистку документов от персональных и конфиденциальных данных.

Оба решения в настоящий момент поддерживают английский и русский языки. Более подробная информация о них доступна на сайте ABBYY.

«Технология, разработанная Резидентом Сколково ООО "Аби Инфопоиск", лежит на стыке двух важнейших форсайтов IT Кластера - новые системы поиска и распознавания и обработка и анализ больших массивов данных. Использование семантики при анализе данных - сложнейшая задача, решение которой требует серьезной концентрации времени и ресурсов. Именно поэтому, прорыв, реализованный в Сколково командой ABBYY особенно важен для нас: в данном направлении в Кластере работают несколько Резидентов и, помимо вдохновляющего примера, мы ожидаем синергетического эффекта при дальнейшем развитии технологии ABBYY на глобальном рынке», – комментирует Игорь Богачев, исполнительный директор кластера информационных и компьютерных технологий Фонда «Сколково».



О технологии ABBYY Compreno

ABBYY Compreno – это система понимания, анализа и перевода текстов на естественных языках. Данная технология является лингвистической платформой для решения на качественно новом уровне целого спектра прикладных задач в следующих областях:

интеллектуальный поиск;
автоматическое извлечение информации о сущностях и объектах, а также фактов, событий и связей между объектами поиска/мониторинга;
eDiscovery – процесс поиска информации в документах компаний в рамках юридических разбирательств, аудита и расследований в США и Великобритании. В данном процессе требуется обработка огромных массивов корпоративной информации для поиска и выявления фактов, связанных с конкретным судебным разбирательством.

Перспективные направления разработок: классификация документов; выявление полностью и не полностью дублирующихся документов, а также поиск различий между документами; анализ тональности текстов; многоязычный поиск; письменный перевод с одного языка на другой.

Исследования в данной области ABBYY начала 19 лет назад, в 1995 году. Общие собственные инвестиции компании в исследования и разработку на весну 2014 года составили более 80 миллионов долларов. С данным проектом ABBYY стала одним из первых резидентов «Сколково», получив от Фонда около 14 миллионов долларов (около 475 млн. рублей).
Martin
21 мая 2014, 20:42

Martin написал: ABBYY представляет первые решения на базе технологии Compreno – для корпоративного поиска и извлечения данных.
   Спойлер!
Москва, 9 апреля 2014 года – компания ABBYY выпускает решения для корпоративного поиска и извлечения данных на базе технологии понимания, анализа и переводов текстов ABBYY Compreno. ABBYY Intelligent Search позволяет с высокой точностью искать документы, основываясь на понимании смысла текста. ABBYY Intelligent Tagger автоматически извлекает дополнительную информацию о документах для упрощения дальнейшей работы с ними – поиска, классификации, сортировки и анализа.

«Сегодняшний анонс – это новый этап в истории  компании. Мы верим, что будущее за лингвистическими технологиями анализа и понимания смысла текста. Решения на базе этих технологий будут способны изменить эффективность корпоративных информационных систем», – комментирует Сергей Андреев, президент и генеральный директор группы компаний ABBYY.

Количество данных в мире удваивается каждые 12-18 месяцев1. 80% данных являются неструктурированными и, как следствие, их поиск, анализ и обработка крайне затруднены. Невозможность полноценно использовать этот информационный «балласт» повышает расходы организаций и понижает качество принятия решений. По данным международной Ассоциации специалистов по управлению данными AIIM2, более 60% ИТ-менеджеров считают инструменты поиска неудовлетворительными. Несмотря на это, согласно отчету  IDC3, объем мирового рынка корпоративного поиска в 2014 году составит 2 миллиарда долларов, а появление более эффективных инструментов может значительно увеличить его размер.

Исследование IDC показывают, что в компаниях на поиск документов и сбор информации работники умственного труда в среднем тратят более 17 часов в неделю. Около 3 часов из них приходится на создание дубликатов уже существующей информации, упущенной при поиске. При внедрении систем корпоративного поиска нового поколения, которые будут работать с данными на уровне их смыслового анализа, сотрудники могут сократить время поиска необходимой информации в два раза, а объём сэкономленных средств для крупной компании cможет достигать десятков миллионов долларов в год.

Первое решение, ABBYY Intelligent Search, предоставляет результаты поиска с высокой релевантностью, поскольку благодаря технологии Compreno учитывает не только все формы слов, но и их значения, смысловые связи между словами и контекст употребления. Такой подход позволяет значительно повысить эффективность поиска по сравнению с традиционными системами, которые ищут данные по ключевым словам. ABBYY Intelligent Search позволит решать на новом уровне самый широкий спектр задач, связанных с поиском информации. Например, можно улучшить его качество для всех сотрудников организации как в обычных файловых хранилищах, так и в корпоративных информационных порталах, организованных на базе Microsoft SharePoint или других ECM-систем. Также актуальными являются задачи предоставления более релевантных поисковому запросу результатов на корпоративных сайтах компаний и повышения эффективности работы сотрудников службы поддержки при поиске ответов на вопросы пользователей.

Второе из представленных решений, ABBYY Intelligent Tagger, автоматически собирает метаданные и находит в тексте документов сущности (названия организаций, персон, гео-объекты, даты и денежные суммы), дополняя таким образом документы информацией, на базе которой можно проводить их дальнейшую классификацию, сортировку или фильтрацию. Используя выявленные сущности, можно качественно улучшить целый ряд организационных процессов, связанных с анализом содержимого и ключевых параметров документов. Например, повысить приоритет обработки документов, поступающих от самых важных клиентов, создать правила для автоматического сбора сведений о клиенте или партнере, оптимизировать маршрутизацию документа по определенным критериям бизнес-процессов, упростить очистку документов от персональных и конфиденциальных данных.

Оба решения в настоящий момент поддерживают английский и русский языки. Более подробная информация о них доступна на сайте ABBYY.

«Технология, разработанная Резидентом Сколково ООО "Аби Инфопоиск", лежит на стыке двух важнейших форсайтов IT Кластера - новые системы поиска и распознавания и обработка и анализ больших массивов данных. Использование семантики при анализе данных - сложнейшая задача, решение которой требует серьезной концентрации времени и ресурсов. Именно поэтому, прорыв, реализованный в Сколково командой ABBYY  особенно важен для нас: в данном направлении в Кластере  работают несколько Резидентов и, помимо вдохновляющего примера, мы ожидаем синергетического эффекта при дальнейшем развитии технологии ABBYY на глобальном рынке», – комментирует Игорь Богачев, исполнительный директор кластера информационных и компьютерных технологий Фонда «Сколково».



О технологии ABBYY Compreno

ABBYY Compreno – это система понимания, анализа и перевода текстов на естественных языках. Данная технология является лингвистической платформой для решения на качественно новом уровне целого спектра прикладных задач в следующих областях:

    интеллектуальный поиск;
    автоматическое извлечение информации о сущностях и объектах, а также фактов, событий и связей между объектами поиска/мониторинга;
    eDiscovery – процесс поиска информации в документах компаний в рамках юридических разбирательств, аудита и расследований в США и Великобритании. В данном процессе требуется обработка огромных массивов корпоративной информации для поиска и выявления фактов, связанных с конкретным судебным разбирательством.

Перспективные направления разработок: классификация документов; выявление полностью и не полностью дублирующихся документов, а также поиск различий между документами; анализ тональности текстов; многоязычный поиск; письменный перевод с одного языка на другой.

Исследования в данной области ABBYY начала 19 лет назад, в 1995 году. Общие собственные инвестиции компании в исследования и разработку на весну 2014 года составили более 80 миллионов долларов. С данным проектом ABBYY стала одним из первых резидентов «Сколково», получив от Фонда около 14 миллионов долларов (около 475 млн. рублей).

ИМХО, очень перспективная область деятельности. В крупных корпорациях количество документов насчитывает сотни тысяч в миллионы страниц, поэтому задачи поиска, анализа, классификации и сортировки очень важны. Мой одноклассник, доцент кафедры менеджмента и маркетинга в 2002-м году защитил диссертацию по теме "Методы информационного обеспечения и ситуационного анализа в стратегическом маркетинге". Но у его системы "унутре неонка", потому что для ее работы нужны люди-эксерты для вынесения относительных оценок важности маркетинговых документов.
Дальше >>
Эта версия форума - с пониженной функциональностью. Для просмотра полной версии со всеми функциями, форматированием, картинками и т. п. нажмите сюда.
Invision Power Board © 2001-2016 Invision Power Services, Inc.
модификация - Яро & Серёга
Хостинг от «Зенон»Сервера компании «ETegro»