Isn't HAL the example of AI from 2001, not the monolith? The monolith was just alien.
-
-
-
Those are two different points
-
Both HAL 9000 and the monolith were AI. But the monolith was both alien and a great deal more advanced than HAL.
-
We don’t know what the monolith was. It could just have been a radio.
-
Dorky point: the books explain that the monolith was an AI hooked into a galatic internet. Good example of edge computing working with the cloud (nebula?)
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
- কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
The connection between text and main image wasn't quite clear to me, what is the idea?
-
The first image is a shot from 2001, showing the monolith referred to in the text.
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
Great article. How about a computing reality in which
#Data is naturally fungible by way of how it is represented? That's the problem uniquely solved by the notion of a#SemanticWeb of#LinkedData :)#ML#AI#Ontology#Language#Logic#RDBMS#ConnectedData#CIO#CDO#CDOpic.twitter.com/RyN6L72q5a
-
The operating data of a gas turbine does not tell you anything about translation between Arabic and Chinese. There is no solution to that. It’s different data.
-
Multilingual challenges are handled via language tags in
#RDF. { <#thisRelation> a owl:ObjectProperty, owl:TransitiveProperty; rdfs:label "thisRelation"@en # another rdfs:label with different lang tag goes here } See: http://live.babelnet.org/ -
The literal labels of an Entity != the Semantics of the Entity Relationship Types through which its nature is understood by either machines or humans. This is a fundmental feature of
#RDF re. the notion of a#SemanticWeb of#LinkedData.#Language#Logic#AI
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
Terrific post. I still think we should call it (just) statistics.
-
“AI is anything that isn’t working yet”
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
If you want the future to look like the past - use machine learning.
-
Should we frame this?
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
Insightful essay. The clipping below is so true. We've built an ML platform. 100% of investor ask us - how are you going to compete against Goog/Apple/MS. Not a single customer has ever brought those names as objections to
@rocketml cc@AdavaniSantipic.twitter.com/1kNAu2RpxK
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
“Enabling technology layer” is key. In ML, the question lurks: when does optimization become enablement? ML *is* optimization. And most problems can be solved X% better with it. But for some domains, X% is high enough to enable qualitatively new products / businesses (e.g. AVs).
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Great article. One aspect I feel is missing is the impact of ML on how we approach software development itself, from writing code to selecting and training models. Ironically one profession likely to be most impacted by automation is software engineer.
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।
টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।