Иван Оселедец: Как сжать многомерную реальность — и где заканчивается власть алгоритма

Иван Оселедец — математик, специалист по вычислительным методам, тензорным разложениям, машинному обучению и искусственному интеллекту. Профессор Сколтеха, директор Центра технологий искусственного интеллекта и руководитель лаборатории Computational Intelligence. Автор tensor-train decomposition — метода, который позволяет работать с задачами огромной размерности в науке, инженерии и анализе данных. Лауреат Премии Президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых, SIAM Outstanding Paper Prize и Humboldt Research Award. Ivan Oseledets is a mathematician and expert in computational methods, tensor decompositions, machine learning, and artificial intelligence. He is a Professor at Skoltech, Director of the Center for Artificial Intelligence Technologies, and Head of the Computational Intelligence Laboratory. He is best known for the tensor-train decomposition, a method that makes it possible to work with extremely high-dimensional problems in science, engineering, and data analysis. His awards include the Russian Presidential Prize for young scientists, the SIAM Outstanding Paper Prize, and the Humboldt Research Award. Стать участником подкаста: https://form.jotform.com/Podcast10K/become-a-podcast-guest Темы выпуска: 00:00 — Иван Оселедец: алгоритмы, ИИ и сжатие больших данных 01:01 — Что такое тензоры: когда таблица становится многомерной реальностью 02:22 — 5 в 30-й степени: как математика сжимает невозможное число сценариев 03:13 — Генеративные сети: как нейросеть учится создавать то, чего не было 05:05 — Почему AI-фарма пока не дала обещанного прорыва 06:39 — До сильного искусственного интеллекта еще очень далеко 09:17 — Почему большие модели упираются в стену вычислительных ресурсов 10:10 — Где машинное обучение опасно: цена ошибки и черный ящик решений 13:21 — Почему шахматы проще, чем материалы, роботы и реальный мир 18:20 — Может ли ученик-нейросеть превзойти своего учителя 25:22 — Наука без плана: почему открытия нельзя расписать на три года вперед 28:26 — Креативность как математическое удивление 36:17 — Как данные превращают нейросеть в носителя человеческих предрассудков 51:05 — Можно ли создать искусственную Вселенную из всех данных мира 01:23:23 — Момент рождения идеи: почему мысль приходит не по расписанию