Новости актуальность искусственного интеллекта

Искусственный интеллект находит широкое и все более значимое применение в различных областях и сферах деятельности, что приводит к новым технологическим революциям и повышению эффективности деятельности в различных отраслях. Актуальность проекта заключается в важности развития технологий искусственного интеллекта для таких прогрессивных отраслей науки, как кибернетика, робототехника, для более быстрого, удобного доступа к мировым информационным.

Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект

Внедрение AIoT может положительно повлиять на различные отрасли, улучшить продуктивность сотрудников и снизить операционные расходы. Это поможет улучшить безопасность, автоматизировать процессы и обнаруживать аномальное поведение. Улучшение систем разговорного ИИ Хотя существующие версии чат-ботов все еще имеют ограничения в ответах на сложные запросы, последние тенденции в искусственном интеллекте способны значительно улучшить их функциональность. Прогнозирование с использованием ИИ Ожидается более широкое использование ИИ для улучшения прогнозирования. Комбинирование предиктивной аналитики с последними тенденциями в искусственном интеллекте позволит достичь более точного и своевременного прогнозирования, считают эксперты.

Сочетание квантовых вычислений и искусственного интеллекта Когда требуется обработка больших объемов сложных баз данных, квантовые вычисления в сочетании с ИИ могут привести к получению новых уникальных результатов. Midjourney — нейросеть, генерирующая изображения по текстовому описанию. Starryai — нейросеть, внутри нее есть опции и параметры, при которых она сможет обработать запрос в разных стилях или взять за основу референс, предоставленный пользователем. Removebg — нейросеть, которая за пару секунд позволяет удалить фон с фотографии.

Fusion Brain — нейросеть для генерации изображений в различных стилях по текстовому описанию. Colorize — сервис на основе ИИ, который раскрашивает черно-белые фото и видео. Uberduck — нейросеть, работающая с голосом, озвучкой и т. Зачитывает любой текст, имитируя голоса знаменитостей.

CyberVoice — генератор голоса на основе ИИ. Прочитает написанный текст голосами актеров озвучки. Vocal Remover — сервис, который сделает минусовку из любой песни. Нейросеть разделяет песню на две отдельные дорожки: чистый вокал и инструментальная партия.

Инструменты ИИ для работы с текстом Gerwin. Балаболка — ИИ от Яндекса, продолжает вашу фразу, генерируя текст. Jasper — текстовый ИИ, который пишет маркетинговые тексты и описания по параметрам и ключевым словам. Многие творческие деятели обеспокоены, что нейросети могут заменить писателей, художников.

Они также задаются вопросом: есть ли душа, есть ли творческая ценность в продуктах от нейросетей? Художники опасаются, что нейросеть, создавая изображение, будет генерировать продукт на основе чужих работ, тем самым нарушая авторские права.

Команда «РБК Трендов» подхватывает инициативу: на сайте проекта будут появляться колонки визионеров из сферы науки, образования, технологий, общества, экологии, образования.

Вместе с ними мы попробуем представить, как будет меняться мир в течение 30 лет, каким он будет в 2053 году и какое место в нем будет занимать человек. Проект не предполагает точных прогнозов, вместе с экспертами мы пытаемся представить возможные направления и сценарии развития нашего общества, основываясь на трендах настоящего. Об эксперте: Лариса Малькова, управляющий директор практики «Данные и прикладной искусственный интеллект» компании Axenix бывшая Accenture.

Искусственный интеллект в реальной жизни — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30—50 лет? Какие новые возможности он предоставит? Кроме того, через 30 лет к управлению политикой, экономикой, бизнесом, социальной сферой придет цифровое поколение, которое привыкло получать информацию из цифровых каналов.

Если человечеству удастся выработать до приемлемого уровня правила игры, которые бы минимизировали риски, связанные с искусственным интеллектом, то у каждого из нас может появиться цифровой индивидуальный помощник, без которого, как сейчас без телефона, мы не сможем обойтись. При этом будет знать и учитывать ваш характер, особенности и интересы. Экспертное сообщество и бизнес должны придумать прикладную схему, как внедрить технологии в обычную жизнь.

Философам нужно осмыслить совместное существование человека и ИИ. Система образования должна перестроиться так, чтобы учить детей востребованным знаниям и навыкам, а также чтобы дать человеку возможность учиться всю жизнь. Государство должно заняться обеспечением безопасности и защитой населения от рисков, связанных с ИИ.

Другой элемент адаптации — общественная дискуссия возможностей и последствий использования искусственного интеллекта. Важно вести живой диалог. С этого, я думаю, все и начнется.

Причем не только в профессиональных сообществах, но и в широких массах. Наверное, будут сферы, где технологии ИИ будут запрещены или использоваться по минимуму. Но основную часть общества можно будет подготовить.

Риски ИИ — Какие риски сопровождают искусственный интеллект? И то и другое можно применять и в мирных целях, и в военных. Все понимают, что ядерная бомба — разрушительная вещь.

Искусственный интеллект может быть тоже разрушительным. Во-первых, генеративный ИИ может создавать различные дипфейки и другой контент, где практически невозможно отличить правду от лжи.

Инструмент позволяет встраивать в приложения интеллектуальные технологии распознавания данных.

Примеры решений для разных сфер бизнеса из реестра: Транспорт и логистика Система управления движением судов «Нави-Мастер». Видеопотоки типовых дефектов стальных канатов. Диалоговые приложения чат-боты и голосовые помощники TalkBank Platform.

Версия 2. Медицина ПО для работы с цифровыми медицинскими изображениями Retina.

Всего в период с 2021 по 2023 год государство помогло 406 ИИ-проектам, а к 2024 году их количество планируется довести до 569. Это системы видеоаналитики, коммуникационные платформы, софт для работы с цифровыми медицинскими изображениями — есть варианты практически для каждой сферы бизнеса. Инструмент позволяет встраивать в приложения интеллектуальные технологии распознавания данных.

Примеры решений для разных сфер бизнеса из реестра: Транспорт и логистика Система управления движением судов «Нави-Мастер». Видеопотоки типовых дефектов стальных канатов. Диалоговые приложения чат-боты и голосовые помощники TalkBank Platform.

Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. Это объясняет высокую актуальность применения искусственного интеллекта в сфере образования.

20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект

Оператором инфраструктуры, что вполне ожидаемо, стала госкомпания «Автодор». Обучение — машинам, образование — специалистам Разумеется, дальнейшее развитие сферы ИИ закономерно сталкивается с рядом трудностей, которые страна должна преодолеть для дальнейшего преуспевания. Первая — сугубо технологическая. Для эффективного машинного обучения требуется мощное оборудование из-за работы с огромным количеством данных. Так, например, для того, чтобы научить машину отличать кролика от черепахи на картинке, придется задействовать мощности примерно 16 тысяч персональных компьютеров и обработать свыше 10 млн изображений.

Именно поэтому технологическое развитие оборудование, безусловно, должно идти с опережающими темпами. Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ. Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов.

Первые принципы ИИ были заложены американским информатиком Джоном Маккарти, придумавшим термин «искусственный интеллект». Он мог рассуждать о своих действиях, анализировать команды, разбивая задачу на простые части.

Первый робот в истории человечества, который совмещал логику с физическими действиями. Например, его просили «сбросить блок с платформы». Шейки осматривался, находил платформу, проверял, есть ли на ней блок, находил пандус, чтобы забраться на платформу, заезжал на нее и сталкивал блок, отчитываясь о выполнении задачи. Звание первого проигравшего ИИ в шахматы заслужил Гарри Каспаров. Создание этого большого компьютера стало важной вехой для IBM.

Это был Roomba от компании iRobot. Фирма, как и модели пылесосов Roomba, существуют и по сей день. Дебютируют распознавание речи, роботизированная автоматизация процессов RPA , танцующий робот, умные дома, голосовые помощники, автопилоты в машинах и так далее. Алгоритм может предсказать последовательность РНК вируса всего за 27 секунд, что в 120 раз быстрее, чем другие методы. Ранее мы рассказывали: 7 невероятных историй, когда гаджеты спасли жизнь Чем ИИ отличается от работы человеческого мозга Основная задача искусственного интеллекта — симулировать человеческий мозг, но лишить его недостатков.

Грубо говоря, ИИ — это сверхчеловек, который никогда не спит, способен легко впитывать любую информацию, не прокрастинирует и анализирует события, не полагаясь на собственные эмоции. Люди могут решать множество проблем и учиться решать те, с которыми мы раньше не сталкивались. Текущее состояние ИИ не позволяет ему действовать в таком же духе. Но как это может выглядеть, можно посмотреть в фильме «2001 год: Космическая одиссея». В 1968 году Стэнли Кубрик показал ИИ HAL 9000, который мог решать обычные человеческие проблемы и постоянно преодолевать новые сложности на основе полученной информации, как это делают люди.

Делал он это, скажем так, по-особенному. Сегодня ИИ все еще отличается от человеческого мозга. Например, ему недоступно осознание таких вещей, как: Физические объекты существуют в трехмерной реальности и сохраняются, даже если вы их не видите. Объекты обладают многочисленными свойствами и подчиняются физическим законам, таким как гравитация. Время идет и накладывает определенный порядок на действия в окружающей среде.

Объекты в движении следуют обычно предсказуемым траекториям, таким как падение, перекатывание и так далее. Причины могут предсказуемо привести к следствиям. Действия, предпринимаемые человеком или слабым искусственным интеллектом , могут повлиять на будущее, которое может повлиять на человека. Например, человек находится за рулем автомобиля и видит, что рядом с проезжей частью находится детская площадка, на которой ребенок играет с мячом. Водитель сразу же принимает во внимание тот факт, что ребенок с мячом где-то рядом, а значит, либо мяч может укатиться на проезжую часть, либо на нее выбежит ребенок.

А может быть, ребенок выбежит за мячиком. Существование ребенка с мячом на детской площадке не означает, что вышеприведенные события обязательно произойдут. Но водитель держит это в уме, даже где-то на подсознательном уровне, готовясь в случае необходимости реагировать на ситуацию.

В январе 2023 на Insider. Но если мы начнем изучать вопрос, то все окажется не так радужно, как пытаются представить авторы статьи. Производители процессоров и чипов памяти, такие как Intel и AMD. Например, в 2017 году Intel стала первой компанией в мире, производящей чипы для искусственного интеллекта и машинного обучения и преодолевшей планку в миллиард долларов продаж чипов для использования в области искусственного интеллекта. Компания производит специальный чип-ускоритель нейросетей — Gaudi. А процессор Intel NCS2 — новейший чип искусственного интеллекта, разработанный специально для глубокого обучения. AMD сфокусировалась на решении проблем представления готовых данных в результате работы нейросетей. Например, ускоритель AMD Alveo U50 для центров обработки данных может запускать 10 млн наборов данных и выполнять графические алгоритмы за миллисекунды. Кроме процессоров для работы нейросетей и искусственного интеллекта необходимы вычислительные мощности и развитая облачная инфраструктура. Китай — новый лидер в сфере ИИ Согласно последнему исследованию , модели искусственного интеллекта от китайских технологических гигантов Tencent и Alibaba понимают китайский язык лучше, чем люди. Две конкурирующие модели достигли рекордно высоких результатов в тесте «Оценка понимания китайского языка» CLUE , который представляет собой набор задач, предназначенных для оценки того, насколько хорошо машина может понимать текст на китайском языке и реагировать на него так же, как это делает человек. Модель искусственного интеллекта Hunyuan от Tencent заняла первое место с результатом 86,918 балла, за ним следует AliceMind от Alibaba с результатом 86,685 балла.

В целом за последнее десятилетие инвестиции в искусственный интеллект значительно возросли. В 2022 году объем частных инвестиций в искусственный интеллект был в 18 раз больше, чем в 2013 году. Безумно странная картинка, сгенерированная по запросу «роботы радуются потому что отобрали работу у людей» В 2022 году областью, ориентированной на искусственный интеллект, в которую было вложено больше всего инвестиций, была медицина 6,1 миллиарда долларов ; за ней следовали управление данными, их обработка и облачные технологии 5,9 миллиарда долларов ; и финтех 5,5 миллиарда долларов. Организации, внедрившие искусственный интеллект, сообщают о значительном снижении затрат и увеличении доходов. США лидируют в мире по общему объему частных инвестиций в ИИ. В 2022 году 47,4 миллиарда долларов, инвестированных в США, были примерно в 3,5 раза больше, чем в следующей по величине стране — Китае 13,4 миллиарда долларов. Доклад Стэндфордского университета содержит 386 страниц и является самым объемным из ранее опубликованных. За последнее десятилетие развитие ИИ с большим отрывом перешло от академических кругов к промышленности. Выходит, чтобы не остаться за бортом технологического прогресса, нужно научиться работать с ИИ-системами. Ввиду их стремительного развития медлить не стоит, так как от этого в ближайшем будущем может зависеть ваша зарплата. Если вы еще не успели пообщаться с ChatGPT, узнать как им пользоваться можно здесь. Лидер мировой экономики За последнее десятилетие Китай заложил прочный фундамент для поддержки своей экономики искусственного интеллекта и внес значительный вклад в развитие ИИ во всем мире. Так, в 2021 году в стране было опубликовано около трети научных статей в области искусственного интеллекта. Проведенный в рамках доклада анализ показал, что в ближайшее десятилетие в Китае возрастет производство программного обеспечения. Правительство Китая также может создать новое государственное предприятие SOE , чтобы монополизировать рынок ИИ, подобно тому, как государственные предприятия монополизируют энергетический и телекоммуникационный секторы. Напомним, что государственные предприятия традиционно контролируют отрасли, которые считаются важными для национальных интересов и экономики страны. Китай может стать мировым лидером в области технологий Читайте также: Что происходит с экономикой: инфляция, дефолт и девальвация Согласно оценкам, к 2030 году Китай станет лидером мировой экономики — ее вклад составит 15,7 трлн долларов. Системы искусственного интеллекта, в свою очередь, превратятся в инструменты повседневной жизни. Что, в целом, не удивительно, так как внедрение цифровых технологий, включая инструменты и платформы для изучения данных, в Поднебесной происходит повсеместно и постоянно растет. Как ИИ-системы влияют на образование? В середине 2000-х, когда я была студентом-переводчиком, основным инструментом была программа автоматизированного перевода Trados. Эта система, разработанная в 1992 году, помогала переводить и редактировать тексты. Стоила она недешево, да и пользоваться ей было непросто, однако уже тогда преподаватели предупреждали нас о неизбежном прогрессе в этой области. Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда как минимум в области письменного перевода. Такие языковые системы как ChatGPT пишут безупречные академические эссе, сочинения и дипломные работы. Но что это означает для образования? Это интересно: Подборка неожиданных способностей нейросети GPT-4 — как ее опробовать бесплатно?

Сферы применения систем искусственного интеллекта

Для этого нажмите на кнопку «Поделиться» в верхнем правом углу плеера и скопируйте код для вставки. Дополнительное согласование не требуется.

Машинное обучение на нейронных сетях позволяет предсказывать сценарии поведения пользователя и предоставлять рекомендации по подбору фильмов, музыки, телешоу и другого интересующего потребителя контента. ИИ в зависимости от предпочтений пользователя осуществляет персонализированный подбор рекламы, что способствует повышению эффективности маркетинга в аспекте таргетированной рекламы и увеличению объемов продаж. Предиктивный анализ и автоматизация, осуществляемая алгоритмами искусственного интеллекта, применяются в целях принятия бизнес-решений, продажи билетов и прогнозирования результатов спортсменов. Искусственный интеллект, применяемый в бизнесе, способствует улучшению показателей во всех сферах. К примеру, к процессам, в рамках которых ИИ решает определенные узконаправленные задачи, следует отнести следующие: 1.

Искусственный интеллект осуществляет изучение статистики и выполняет прогностические функции, обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального распределения цен на конкретный вид продукции. Это позволяет в несколько раз повысить объемы выручки и доходов компании. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов и вычисляют подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные последствия действий кибермошенников и киберпреступников, что приводит к значительному снижению финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту доверия пользователей [7] Dudin, Shkodinskiy, 2021. Маркетинговая сфера. Системы искусственного интеллекта на основе изучения предыдущих продаж и глубокого изучения рынков осуществляют прогнозирование сценариев развития событий. Алгоритмами изучаются контактные данные клиентов, суммы сделок и приобретенные ими товары или услуги [20] Shkor, Sevzyuk, 2020. Кроме того, ИИ анализирует поведение конкурентов в целях сопоставления эффективных и неудачных решений и действий.

Это позволяет компании разрабатывать и реализовывать грамотную маркетинговую стратегию, которая с высокой степенью вероятности завершится финансовым успехом. Скорость обработки данных. Big Data большие данные — это основной инструмент работы искусственного интеллекта. ИИ позволяет быстро и эффективно анализировать большие объемы информации, разрабатывать пути реакции, а также осуществлять построение стратегического планирования. В качестве примера можно привести применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций. Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без предварительного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже [4] Babich, Kirillova, 2019.

Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные ошибки в работе персонала. Искусственный интеллект, у которого отсутствуют эмоции и чувства, характерные для человека человеческий фактор , используя данные, функции и технологии, позволяет осуществлять безошибочную и точную работу [12] Lapaev, Morozova, 2020. Однако следует отметить, что уже сегодня ведется ряд исследований, которые позволяют ИИ выявлять сарказм и двойной смысл человеческих сообщений. В частности, американскими учеными из Университета Центральной Флориды на основе тренировок и обучения нейронных сетей создан искусственный эмоциональный интеллект Emotional AI. Это перспективная подсистема ИИ, которая способна распознавать и интерпретировать проявления человеческих эмоций. Благодаря этому достигается более естественное и непринужденное взаимодействие человека и ИИ [6].

Виртуальные помощники. К примеру, чат-бот Олег, применяемый в приложении интернет-банка Тинькофф, с помощью распознавания речи общается с клиентами банка посредством цифровых устройств и выполняет стандартные банковские операции, например, осуществляет денежные переводы. Эти же функции осуществляются первым в мире семейством виртуальных ассистентов «Салют» экосистемы «Сбер» [7]. Использование виртуальных помощников — это один из ИИ-инструментов, который со временем будет более широко внедряться в бизнес-процессы и повседневную жизнь современного человека.

При этом будет знать и учитывать ваш характер, особенности и интересы. Экспертное сообщество и бизнес должны придумать прикладную схему, как внедрить технологии в обычную жизнь.

Философам нужно осмыслить совместное существование человека и ИИ. Система образования должна перестроиться так, чтобы учить детей востребованным знаниям и навыкам, а также чтобы дать человеку возможность учиться всю жизнь. Государство должно заняться обеспечением безопасности и защитой населения от рисков, связанных с ИИ. Другой элемент адаптации — общественная дискуссия возможностей и последствий использования искусственного интеллекта. Важно вести живой диалог. С этого, я думаю, все и начнется.

Причем не только в профессиональных сообществах, но и в широких массах. Наверное, будут сферы, где технологии ИИ будут запрещены или использоваться по минимуму. Но основную часть общества можно будет подготовить. Риски ИИ — Какие риски сопровождают искусственный интеллект? И то и другое можно применять и в мирных целях, и в военных. Все понимают, что ядерная бомба — разрушительная вещь.

Искусственный интеллект может быть тоже разрушительным. Во-первых, генеративный ИИ может создавать различные дипфейки и другой контент, где практически невозможно отличить правду от лжи. Во-вторых, ИИ может негативно повлиять на систему образования — сделать ее поверхностной, если будет сразу предлагать готовые ответы. Сейчас в каких-то школах запрещено приносить калькуляторы на уроки, чтобы дети научились самостоятельно выполнять математические действия. И это правильно. Важно учить фундаментальные основы для понимания того, как устроены различные вещи.

Если что-то выйдет из строя, например тот же калькулятор, мы должны суметь сами справиться с задачей. В-третьих, искусственный интеллект может генерировать данные с ошибками, а человек принимать эту информацию за истину. Конечно, это проблема не самого ИИ, а данных, на которых его обучают. Если они изначально содержат какие-либо заблуждения, то и программа будет генерировать контент с различными искажениями.

Список того, что умеет ChatGPT, поражает воображение. Например, этот бот-«интеллектуал» может написать школьное сочинение. Причем, как пишет The Washington Post , оно получается настолько качественным, что его невозможно отличить от авторского текста школьника. Учителя уже бьют тревогу по этому поводу.

Вот еще малый список того, что умеет ChatGPT: сочинять стихи и песни; писать рефераты на любую тему; вести увлекательные разговоры; давать персональные советы, в том числе медицинские всякий раз они сопровождаются плашкой о необходимости обратиться к врачу. ChatGPT даже попытался доказать научную теорему. Однако попытка оказалась провальной: нейросеть написала структурированную белиберду. Хотя и вполне убедительную на непрофессиональный взгляд. Кроме того, программа может обучаться на ходу. Возможно, в скором времени она отберет часть работы у копирайтеров, журналистов пишущих новостные заметки , учителей, врачей и людей самых разных профессий. Если, конечно, не лишит их всех работы, — резюмирует Bloomberg.

Каким будет будущее нейросетей в 2024 году

«Механизмы искусственного интеллекта обеспечивают в режиме реального времени быстрое принятие оптимальных решений на основе анализа гигантских объёмов информации, так называемых больших данных, что даёт колоссальные преимущества в качестве и. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. Это объясняет высокую актуальность применения искусственного интеллекта в сфере образования. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов.

Каким будет будущее нейросетей в 2024 году

AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ.

Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд

Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах.

Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении. Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия.

Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных.

Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети.

За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии. Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой.

Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер».

Это требует огромных вычислительных мощностей, что и обеспечивают программные и аппаратные решения Nvidia. Другой крупный игрок — одна из старейших технологических компаний в США, ставшая прародителем современных нейросетей, — IBM.

Еще в 2006 году компания представила суперкомпьютер IBM Watson — одну из первых когнитивных систем в мире, способных понимать естественный язык, обрабатывать запрос и выдавать ответ на него. Но возможности IBM Watson широко применимы во многих отраслях. Сегодня мощности суперкомпьютера используют в медицине для подбора лечения, в поиске новых лекарственных препаратов и даже в управлении активами. В январе 2023 на Insider.

Но если мы начнем изучать вопрос, то все окажется не так радужно, как пытаются представить авторы статьи. Производители процессоров и чипов памяти, такие как Intel и AMD. Например, в 2017 году Intel стала первой компанией в мире, производящей чипы для искусственного интеллекта и машинного обучения и преодолевшей планку в миллиард долларов продаж чипов для использования в области искусственного интеллекта. Компания производит специальный чип-ускоритель нейросетей — Gaudi.

А процессор Intel NCS2 — новейший чип искусственного интеллекта, разработанный специально для глубокого обучения. AMD сфокусировалась на решении проблем представления готовых данных в результате работы нейросетей.

Telegram Искусственный интеллект ИИ продолжает революционизировать наш мир, влияя на различные области, от программирования и обработки данных до взаимодействия с пользователями и управления домашними устройствами. В течение последних нескольких лет произошел существенный прогресс в развитии ИИ. Ниже мы рассмотрим топ-10 искусственных интеллектов 2023 года, которые вносят значительный вклад в наше общество и технологии. Эта модель создана на базе технологии, разработанной OpenAI, и обладает невероятно расширенными возможностями генерации естественного языка, предсказания и интерпретации текстов.

GPT-4 продолжает доминировать на рынке ИИ благодаря своей способности понимать и генерировать текст на уровне, близком к человеческому. Он нашел свое применение в различных областях, включая создание контента, автоматический ответ на вопросы, обучение и многое другое. Это программа, способная автоматически генерировать код на различных языках программирования, обучившись на миллионах строк кода из открытых источников. Он автоматизирует процесс кодирования, предлагая оптимальные решения на основе анализа существующего кода. Watson применяется в различных отраслях, от здравоохранения до финансов, предоставляя интеллектуальный анализ больших объемов данных.

Но если мы начнем изучать вопрос, то все окажется не так радужно, как пытаются представить авторы статьи. Производители процессоров и чипов памяти, такие как Intel и AMD. Например, в 2017 году Intel стала первой компанией в мире, производящей чипы для искусственного интеллекта и машинного обучения и преодолевшей планку в миллиард долларов продаж чипов для использования в области искусственного интеллекта. Компания производит специальный чип-ускоритель нейросетей — Gaudi. А процессор Intel NCS2 — новейший чип искусственного интеллекта, разработанный специально для глубокого обучения.

AMD сфокусировалась на решении проблем представления готовых данных в результате работы нейросетей. Например, ускоритель AMD Alveo U50 для центров обработки данных может запускать 10 млн наборов данных и выполнять графические алгоритмы за миллисекунды. Кроме процессоров для работы нейросетей и искусственного интеллекта необходимы вычислительные мощности и развитая облачная инфраструктура. Китай — новый лидер в сфере ИИ Согласно последнему исследованию , модели искусственного интеллекта от китайских технологических гигантов Tencent и Alibaba понимают китайский язык лучше, чем люди. Две конкурирующие модели достигли рекордно высоких результатов в тесте «Оценка понимания китайского языка» CLUE , который представляет собой набор задач, предназначенных для оценки того, насколько хорошо машина может понимать текст на китайском языке и реагировать на него так же, как это делает человек. Модель искусственного интеллекта Hunyuan от Tencent заняла первое место с результатом 86,918 балла, за ним следует AliceMind от Alibaba с результатом 86,685 балла. На третьем месте оказалась группа людей, принимающих участие в тестировании, — они набрали 86,678 балла.

Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире

Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания.

Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта далее — ИИ , которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни. Спектр применения готовых ИИ-решений включает банковский сектор, здравоохранение, образование, транспортную отрасль, но не ограничивается ими. Государство и бизнес активно инвестируют в развитие современных технологий в области искусственного интеллекта. Россия не исключение. В 2020 году в целях развития отечественного рынка ИИ был утвержден федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» По результатам проведенного исследования, за текущий год информированность россиян о технологиях искусственного интеллекта и доверие к ним выросли. Уровень доверия технологиям ИИ в целом вырос на 7 п.

Оно также было поддержано грантом РНФ. За это время у нас сложился крепкий научный коллектив из психологов и специалистов по IT-технологиям, были созданы инструменты мониторинга и анализа продуктов виртуальной активности человека в социальных сетях, разработаны алгоритмы прогнозирования успешности», — рассказал П. В процессе исследования ученые КФУ будут изучать поведение человека, анализируя разнообразные продукты его виртуальной активности, в первую очередь авторские тексты, которые пользователи размещают на различных онлайн-платформах LiveJournal, «ВКонтакте», «Дзен» и др. По словам заведующего кафедрой информационных систем ИВМиИТ Фаиля Гафарова и заведующего кафедрой высшей математики и математического моделирования ИМиМ Александра Агафонова, на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, — машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели.

В Екатеринбурге на основе искусственного интеллекта создана «умная» дорожная система. Она представляет из себя механизм регулировки транспортных потоков, разгрузки дорог и обеспечения бесперебойного движения наземного пассажирского транспорта. Одновременно с этим система фиксирует нарушения и отправляет штрафы. Информация поступает с детекторов транспорта, комплексов фото- и видеофиксации, бортового оборудования и других устройств. Искусственный интеллект в финансах Международная платежная система MasterCard внедрила дополнительный сервис Decision Intelligence.

Компания отмечает, что убытки из-за ошибок системы безопасности превышают потери от мошенничества. Внедрение Decision Intelligence повысило уровень своей прибыли компании. Главные функции этой технологии — повышение точности подтверждения финансовых операций и снижение вероятности ложных отклонений при переводе средств. Система работает на базе нейросети. При анализе финансовых операций обрабатываются большие объемы данных из подключенных к системе источников.

Берутся во внимание многочисленные факторы, включая тип покупки клиента, его местоположение и время суток. Таким образом минимизируется количество ложных срабатываний встроенной системы безопасности, «обычные» транзакции проходят без проблем. Платежная система PayPal также использует ИИ, который предназначен для обнаружения подозрительной активности. Система анализирует транзакции по нескольким моделям поведения, разработанным электронной системой. Таким образом снижается количество мошеннических операций и «ложных тревог».

Искусственный интеллект в кредитных сервисах упрощает анализ истории заемщиков, ускоряет принятие решений по выдаче ссуд и снижает количество просроченных или невозвращенных платежей. Искусственный интеллект в бизнесе и торговле Искусственные нейронные сети активно используются в ритейле и бизнесе. Наиболее широкое применение ИИ нашла компания Walmart, владеющая крупной торговой сетью. С помощью нейросетей удалось автоматизировать систему оплаты, упростить учет товаров и обеспечить оперативную доставку дронами. С 2017 года в магазинах сети стали работать роботы Bossa Nova.

Они три раза в день инспектируют все отделения супермаркетов, проверяя полки магазинов на наличие всего ассортимента, неправильных ценников или скупленных продуктов. Сбор и анализ информации происходит благодаря специально разработанному программному обеспечению с элементами искусственного интеллекта. Данные передаются в отдел логистики. Особенность роботов состоит в том, что они не только оснащены датчиками для сканирования товаров, но также обладают специальной системой безопасности. Она отвечает за распознавание находящихся рядом объектов.

Это исключает столкновение Bossa Nova с тележками, людьми, полками и товарными группами. В магазинах электроники сети Lowes в качестве дополнительных консультантов выступают роботы LoweBot. Они перемещаются по торговым залам, помогая клиентам находить нужные товары. Роботы задают покупателям простые вопросы, чтобы понять, какая техника им подойдет. В дальнейшем ИИ запоминает покупательскую активность и точнее понимает, какие товары следует предлагать в первую очередь.

Также LoweBot рассказывают о действующих скидках. Дополнительно роботы мониторят ассортимент продукции, чтобы сотрудники магазина своевременно производили выкладку недостающих товаров. Искусственный интеллект в медицине Искусственный интеллект распознает патологии на рентгеновских снимках, маммографии, МРТ, КТ. С помощью ИИ врачи выявляют заболевания легких, болезнь Альцгеймера. На изучение результатов исследования искусственному интеллекту требуются несколько секунды, а врачу — гораздо больше, например, 20-30 минут.

Самый известный компьютерный диагност — IBM Watson. В его память загружены миллионы медицинских документов и истории болезней. Примечательно, что IBM Watson ставит диагнозы точнее врачей. Но непосредственный лечащий специалист лишь руководствуется советами ИИ, самостоятельно принимая решение о диагнозе и методах лечения.

Опасная и не только работа Роботы уже трудятся в местах повышенной опасности, например, обезвреживают бомбы.

Правда, это не настоящие роботы, а беспилотные аппараты, которыми надо дистанционно управлять. Будущее искусственного интеллекта предполагает, что они станут принимать решения самостоятельно и действовали независимо от человека. Но стоит понимать, что для заводов сейчас не критична частичная автономность, если роботы работают в штатных условиях и знают, как себя вести при их нарушении. Для инженеров, создающих подобные инновации — это техническая задача, а не футуристический вызов. Промышленные роботы с разной степенью самостоятельности работают в пищевой промышленности, автомобиле- и машиностроении, сфере обслуживания, логистике.

Например, компания Amazon представила новый способ доставки товара до покупателя за 30 минут «Amazon Prime Air», при помощи автоматизированных квадрокоптеров. Отдельным направлением развивается экстремальная робототехника. Это аппараты или комплексы, действующие там, где работа для человека опасна или невозможна: в разминировании, военной разведке, подводных исследованиях, космических операциях, горно-разведочной деятельности, спасательных операциях при природных катаклизмах. Климат и окружающая среда Одна из технологий будущего, в которой применяется ИИ — моделирование климата. Человечество занимается прогнозированием погоды не первое десятилетие, но суперкомпьютеры, большие данные и нейронные сети только сейчас вышли на уровень глубокой работы с этим материалом.

Учёные планируют совмещать с помощью ИИ разные математические модели, «скармливая» системе реальные данные. Это повысит точность прогнозирования, и расширит возможности. Например, можно посмотреть картину изменения климата на европейском побережье Атлантического океана на несколько лет вперёд. Глубокое понимание климата также затрагивает вопросы безопасности. Искусственный интеллект поможет подготовиться к началу экстремальной бури, многодневным дождям или цунами.

Для защиты окружающей среды при помощи искусственного интеллекта тоже существуют технологии.

Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Традиционные проблемы, связанные с ИИ, такие как усиление существующих предубеждений в данных для обучения или отсутствие прозрачности решений, вновь обрели актуальность. Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники.

Друг человека

  • Искусственный интеллект: ближайшее будущее
  • Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
  • Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира -
  • Сообщество
  • Искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры: AI Новости

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий