Метка: компьютерные науки

Нужны ли информатике компьютеры?

Теоретическая сторона этой области не требует вычислительных машин. Но без них многие вопросы никогда бы не возникли. Теоретик информатики Эдсгер Дейкстра, лауреат премии Тьюринга и изобретатель одного из самых знаковых алгоритмов в истории вычислительной техники, был человеком с твердыми убеждениями. Например, его раздражали некоторые языки программирования: однажды он назвал Фортран «инфантильным расстройством» и заявил, что «использование COBOL калечит разум; поэтому […]

Пионеры квантовой криптографии получили премию Тьюринга. Чарльз Беннетт и Жиль Брассар получили признание за свои фундаментальные работы в области квантовой информатики.

автор: Бен Брубейкер Однажды в октябре 1979 года Жиль Брассар плавал у берега отеля в Сан-Хуане, Пуэрто-Рико, когда к нему подплыл незнакомец и изменил всю его жизнь. Без каких-либо предисловий мужчина начал рассказывать о способе создания валюты, которую невозможно подделать. Схема была основана на законах квантовой физики — предмете, в котором Брассар, специалист по информатике, ничего не смыслил. […]

КРИПТОВАЛЮТА. Голливудский гамбит криптогуру.

Расследования Прачечная-монетница Как предполагаемый вдохновитель многомиллионной криптовалютной аферы объединился с известным во всем мире влиятельным лицом и опальным обладателем премии «Оскар», чтобы продвинуть свой последний сомнительный проект. авторы: Шилла Алеччи и Фергус Шил Всё было готово к вечеру гламура и искупления. Теплым августовским вечером, когда голливудские звёзды дефилировали по красной дорожке Венецианского кинофестиваля, Кевин Спейси […]

Vibe Coding — будущее программирования. Вот как ваша компания может присоединиться к нему.

Достижения в области искусственного интеллекта позволяют создавать программное обеспечение, просто описывая его. Считайте это своим путеводителем по кодингу. БЕН ШЕРРИ , ШТАТНЫЙ КОРРЕСПОНДЕНТ BENLUCASSHERRY 16 ИЮЛЯ 2025 Г. Лидеры технологических компаний твёрдо убеждены, что искусственный интеллект навсегда изменит отрасли, рабочие места и навыки. В большинстве отраслей это ещё предстоит увидеть, но в мире разработки программного обеспечения ИИ действительно изменил […]

Microsoft помогла запустить бум ИИ. Ей нужны люди больше, чем когда-либо, говорит ее генеральный директор.

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла помог создать взрыв искусственного интеллекта. Но вместо того, чтобы автоматизировать рабочую силу своей компании, он говорит, что изменения создали потребность в лидерах с качествами, которые являются фундаментально человеческими. «Вы не можете просто прийти и сказать: «Я умный. У меня куча идей, но я не знаю, что делать». Нет, вы должны […]

Искусственный сверхинтеллект (ИСИ): научно-фантастический бред или реальная угроза человечеству?

Наши нынешние системы искусственного интеллекта могут однажды эволюционировать в сверхразумное существо, но ученые пока не уверены, как это может выглядеть и каковы будут последствия. автор: Эдд Гент Быстрый прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) заставляет людей задаваться вопросом о фундаментальных ограничениях этой технологии. Все чаще тема, которая когда-то считалась научной фантастикой — идея сверхразумного ИИ — теперь серьезно […]

Проблемы, связанные с созданием надежных машин.

автор: Автор: БЕН БРУБЕЙКЕР В наши дни алгоритмы используются повсеместно. Они определяют рекламу, которую мы видим в Интернете, проверяют заявки на работу, устанавливают цены на товары и услуги, а также выполняют множество других задач. Это делает еще более важным понимание того, как они могут работать неправильно — например, в результате утечки конфиденциальных персональных данных или […]

Позиция: Соображения относительно дифференцированного частного обучения с крупномасштабной государственной предварительной подготовкой.

Авторы: Флориан Трамер , Гаутам Камат , Николас Карлини Трое ученых-компьютерщиков написали статью, в которой утверждали, что традиционного подхода к дифференцированной конфиденциальности недостаточно для защиты конфиденциальной информации в эпоху моделей искусственного интеллекта, обученных на общедоступных данных со всего Интернета. Производительность дифференциально-частного машинного обучения может быть значительно повышена за счет использования возможностей трансферного обучения не-частных моделей, предварительно обученных на больших общедоступных наборах […]