Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ.
Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда. «Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. 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. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес.
Читайте также:
- Проект по дисциплине «Информатика» тема: «
- Новости искусственного интеллекта
- Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году | GeekBrains - образовательный портал
- О будущем искусственного интеллекта
Онлайн-курсы
- Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
- Главные новости
- Итоги-2023. ТОП новостей из мира искусственного интеллекта - YouTube
- Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
- Читайте также:
- искусственный интеллект — последние новости сегодня | Аргументы и Факты
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них. Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS. IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию. Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей. Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами.
Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных. Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы.
А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model.
Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? 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.
ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации [18] Sergeev, 2020. Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе — это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используется сеть машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого клиента. В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных. В результате применения возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки.
Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который с помощью алгоритмов программы позволяет обрабатывать и структурировать человеческую речь, обеспечивая тем самым ее подготовку к проведению дальнейшего анализа. В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и выявить важные взаимосвязи. Кроме того, искусственный интеллект — это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для человека задачи. Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса сканирования баркодов на своих торговых складах. Это позволяет ускорить поиск и выдачу нужных товаров [21] Alizada, Muradli, 2020. Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнес-сферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки необходимых данных, трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид.
Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании или бизнеса действиям. Сегодня на рынке создано достаточно большое количество готовых ИИ-решений, которые помогут настроить алгоритмы искусственного интеллекта быстрее и качественнее. После получения необходимой информации от системы искусственного интеллекта осуществляется перестройка всех технологических и бизнес-процессов, на которые оказывают влияние алгоритмы ИИ. На этом этапе, бесспорно, требуется участие не только машин, но и человека. Однако в дальнейшем ИИ с помощью нейронных сетей способен оптимизировать свою работу самостоятельно. Применение цифровых продуктов и моделей искусственного интеллекта в компаниях по нефтепереработке В качестве примера применения возможностей искусственного интеллекта в различных сферах бизнеса в данном исследовании представлены результаты работы IT-компании DD, функционирующей в г.
Екатеринбурге Свердловская область. Указанная компания занимается созданием моделей оптимизации процессов принятия ИИ-решений с 2018 г. В основе цифровых систем, разрабатываемых и внедряемых в проектах нефтепереработки, лежит цифровая платформа dataCORE. Этот объект интеллектуальной собственности создан непосредственно IT-специалистами компании [10]. Рассматриваемый цифровой продукт dataCORE представляет собой систему базовых IT-моделей, посредством которых возможно описание кинетических, физико-химических и термодинамических процессов, происходящих в производственных установках нефтеперерабатывающего цикла. Следует отметить, что сегодня dataCORE содержит в себе как отдельно функционирующие IT-элементы, так и готовые модули установки. При этом заказчик в качестве итогового цифрового продукта получает IT-решение, представляющее собой цифровую систему, которая решает конкретную проблему, но не набор кодов.
К основным свойствам и характеристикам указанной цифровой системы следует отнести следующие: 1 запрограммированный и ограниченный функционал; 2 решение конкретной актуальной проблемы; 3 возможность модификации системы в зависимости от изменения входных параметров и факторов. Базовый вариант системы dataCORE позволяет решать наиболее распространенные на сегодняшний день проблемы.
В этом случае процесс общения — обмен идеями», — отметила эксперт. ИИ может использоваться как инструмент общения, так и для получения информации. Нейросеть генерирует правдоподобные ответы, но не утруждает себя поиском истины. Возможности AI все еще ограничены обучающими данными и алгоритмами.
Ответ нейросети может оказаться дезинформацией Чат-бот генерирует ответы с учетом наиболее частых утверждений, распространенных среди большинства людей. В связи с этим он может выдать правдоподобный, но не правильный ответ. Нейросеть может выдать за истину субъективное мнение или дезинформацию. Взаимодействие пользователя с ChatGPT является не беседой, а интерактивной обработкой данных по поступившему запросу. В ПНИПУ отметили, что такой диалог лишен эмоциональных, интуитивных и ассоциативных элементов, а «живое» обсуждение — творческое осмысление ситуации, которое невозможно заменить машинами. ChatGPT в образовании: преимущества и недостатки AI может помочь развить исследовательские навыки, открыть доступ к большому объему сведений по интересующей теме, что позволяет повысить качество написанной работы.
Он может помочь с поиском идеи и новых взглядов во время мозгового штурма. Вместе с тем педагог может поставить задачу таким образом, чтобы стимулировать учащихся создавать более качественное решение, чем нейросеть. Творческий подход и конкуренция развивают креативное мышление. AI может помочь в поиске дополнительной информации по теме урока, что позволит повысить качество написанной работы. Фото: 1MI «Если объединить сильные стороны идей от ИИ с человеческой интуицией и мудростью, то люди могут использовать получившуюся синергию для принятия более эффективных решений», — считает доцент кафедры философии и права ПНИПУ. В свое время психолог Джордан Петерсон отмечал, что людям, желающим научиться думать, нужно сперва научиться писать.
Три стороны этических аспектов робототехники. Фото: Пермский Политех ПНИПУ Проблема также заключается в уникальности ситуаций, когда общие утверждения не работают, из-за чего невозможно подготовить строгие инструкции. В связи с этим разработчики используют гибридный подход, выбирая сильные стороны разных этических концепций. Когда это случится, мы столкнемся с более серьезными моральными вызовами. А пока роботы — это качественные помощники, которые упрощают нашу жизнь, но по-настоящему не заменят человеческого общения и тепла», — подытожила Середкина. Нейросети становятся частью повседневной жизни Еще весной нейросети впервые вошли в список главных тревог россиян, а уже в ноябре, согласно сведеньям Нейростата от Яндекса, около трети граждан признались, что используют ИИ для генерации текстов, изображения и других видов контента. В том же месяце Apple представила список победителей App Store Award, а трендом года в компании назвали генеративные нейросети.
Портал «Грамота. В обоих случаях учитывалась популярность поисковых запросов. Каждый человек лично несет ответственность за использование данных от нейросети. Фото: 1MI Нейросети активно используют в различных сферах жизнедеятельности человека. ИИ генерирует тесты, картинки и видеоролики, но только этим дело не ограничивается. Накануне спикер Совфеда Валентина Матвиенко заявила, что Госдума будет использовать ИИ при написании законов, но пообещала, что нейросети не будут сами писать законы в РФ. Глава совета Фонда развития цифровой экономики Герман Клименко объяснил, что AI поможет согласовывать огромный пласт актов.
Он напомнил, что после принятия очередного закона нужно изменять несколько десятков других, связанных с инициативой, а искусственный интеллект легко справится с такой задачей. И последствия бывают трагическими или смешными, если что-то не согласовано.
Как искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь в будущем
Они предпочитают термин «машинное обучение». Это связано с тем, что существуют два принципиально разных способа использовать компьютер для решения задач. Классический заключается в том, что есть исходные данные. И есть формула алгоритм , которая обеспечивает преобразование исходных данных в выходные результат. Второй способ применяют, когда у человека не получается разработать алгоритм самому. Есть входные и выходные данные, а алгоритм неизвестен. И вот чтобы компьютер мог решить задачу например, распознавания лиц людей или товаров в магазине , применяются методы машинного обучения. Вы скажете, зачем нам сдались все эти определения?! Но я попрошу не торопиться. Ведь все, что скрывается за написанными выше понятиями, очень помогает нам в повседневной жизни.
Повторюсь, почти у каждого из нас есть смартфон, компьютер. Мы регулярно забиваем свои запросы в поисковые системы, и они выдают нам нужные ответы. Например, тот же прогноз погоды. Или когда мы используем навигатор, управляя машиной, — он ведь тоже подстраивается под наши привычки и предпочтения. Я, например, в течение месяца, выезжая в дальнее Подмосковье, заправлялась на одной и той же заправке и останавливалась взбодриться кофе в конкретном месте. Но буквально на днях, следуя в том же направлении с полным баком топлива и со своим кофе в термосе, я не планировала остановок. Однако навигатор упорно предлагал мне заправиться и перекусить в уже «знакомых» ему местах. И еще много чего предлагал. То есть он уже сам за меня начал «думать».
Наверное, многие давно заметили: стоит только поговорить о покупке какой-то вещи — и буквально через несколько часов уже ваш смартфон предлагает вам разные варианты этого предмета. Он ведь «подслушивает» все разговоры. Еще один пример. Несколько лет назад на всех станциях метро в Москве заработала система оплаты проезда с помощью распознавания лица. По официальным данным, только за прошлый год ею воспользовались 32 млн раз. А появление и широкое использование дронов, которые уже много чего могут делать самостоятельно? Вы думаете, что так и должно было быть и это естественные процессы? Это результат машинного обучения, работы нейронных сетей, которые стремительно развиваются. Но все те примеры, которые я привела выше, лишь малюсенький кусочек «айсберга».
Ведь мы с вами живем в ошеломительное, революционное во всех отношениях время. Этот «интеллектуальный» прорыв произошел именно за последнее десятилетие. Человечество вышло на этот качественно новый уровень благодаря... Тайна «черного ящика», или «Ларчик просто открывался»? Я прослушала много выступлений и дискуссий, где участвовал директор по развитию технологий ИИ компании Яндекс Александр Крайнов. Он считает, что искусственный интеллект ничего не знает. Он не знает окружающий мир, слова, явления или еще что-нибудь. Он оперирует всегда с числами. Получив множество чисел на входе, ИИ выдает множество чисел на выходе.
И он не знает, что за ними стоит. Просто множество чисел на входе переработали в числа на выходе. Внутри этого «ящика» могут быть какие-то очень сложные схемы типа нейронных сетей, навороченные формулы на миллиарды параметров. Но суть от этого не меняется. Это все равно просто некий «ящик». Уже давно в поисках работают технологии искусственного интеллекта. Вообще, чтобы вы понимали, поисковая формула — это миллиарды параметров сейчас. Там есть нейронные сети на миллиарды параметров.
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. Чтобы решить эту проблему, стоит помечать данные, созданные искусственным интеллектом. ИИ на рынке труда — Как искусственный интеллект повлияет на рынок труда? Это уже серьезным образом влияет на работу маркетологов, дизайнеров, переводчиков, сотрудников call-центров. Все, что связано с обслуживанием клиентов, уже трансформируется под воздействием технологий ИИ. В будущем этот тренд будет только усиливаться. Они смогут объяснить, почему программа пришла к определенному решению, как именно происходил процесс генерации или предсказания, почему был получен именно такой результат. Вот это точно будет востребовано. Существующие профессии, такие как сценарист и режиссер, трансформируются, они будут работать, например, над тем, как сделать ИИ более человекоподобным, чтобы он правильно реагировал и имитировал эмоции. Искусственный интеллект в сочетании с робототехникой в первую очередь заменит профессии, которые связаны с риском для жизни, тяжелыми и опасными условиями труда: шахтеров, водителей самосвалов и другие.
Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором, обработкой и анализом различных медицинских изображений к которым относятся рентген, КТ, цифровые гистологические исследования и так далее. А также, искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе большого объема сложных медицинских данных. Исходя из этого можно сделать вывод, что нейронные сети и искусственный интеллект всегда были и являются сквозными технологиями. В области лингвистики специалисты считают, что нейронные сети и искусственный интеллект можно использовать для улучшения распознавания речи и обработки естественного языка [2]. Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность обучаться и адаптироваться к новым данным. После того, как нейронная сеть была обучена на определенном наборе данных, она может продолжать обучение и улучшать свои прогнозы по мере поступления новой информации. Это делает нейронные сети особенно полезными в приложениях, где данные постоянно меняются, например, на фондовом рынке или в анализе социальных сетей. Мы предлагаем практическое применение искусственного интеллекта в роли чат-бота в телеграмме, который внедрен в обслуживающие программы компании для психологической помощи и поддержки сотрудников, которые сталкиваются с проблемами и трудностями при выполнении работы. Как пример, приведем первоначальную реализацию чат-бота на Python. Если их не инициализировать, то код не будет работать. Message : await message. Если этого не сделать, то мы не получим ответы бота. Реализовать получение новых сообщений можно с помощью поллинга. Если они есть, то они приходят в Telegram. Для включения поллинга необходимо добавить две строчки: Преимущество данного чат-бота состоит в том, что при общении с ним нейронная сеть активно собирает данные о проблемах пользователей для дальнейшего развития, улучшения, прогнозирования вариантов проблемных зон, а также для предоставления более лучшего ответа пользователю. Однако, нейронные сети также имеют некоторые ограничения. Для эффективного обучения им требуются большие объемы данных, а их процесс принятия решений может быть трудно интерпретировать, что затрудняет понимание того, почему они делают определенные прогнозы. Заключение В заключении следует отметить, что искусственный интеллект и нейронные сети произвели революцию в том, как мы взаимодействуем с машинами и выполняем сложные задачи, а также подняли важные вопросы об этичности и подотчетности систем ИИ. Поскольку технологии продолжают развиваться, важно обеспечить этичное и ответственное использование ИИ и нейронных сетей на благо общества.
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.
Основные способы использования ИИ обычными пользователями
- Предварительный просмотр:
- Как ИИ уже затронул сферу образования
- Все материалы
- Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет | РБК Тренды
- Интервью обзора
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
А пока роботы — это качественные помощники, которые упрощают нашу жизнь, но по-настоящему не заменят человеческого общения и тепла», — подытожила Середкина. Нейросети становятся частью повседневной жизни Еще весной нейросети впервые вошли в список главных тревог россиян, а уже в ноябре, согласно сведеньям Нейростата от Яндекса, около трети граждан признались, что используют ИИ для генерации текстов, изображения и других видов контента. В том же месяце Apple представила список победителей App Store Award, а трендом года в компании назвали генеративные нейросети. Портал «Грамота. В обоих случаях учитывалась популярность поисковых запросов. Каждый человек лично несет ответственность за использование данных от нейросети. Фото: 1MI Нейросети активно используют в различных сферах жизнедеятельности человека.
ИИ генерирует тесты, картинки и видеоролики, но только этим дело не ограничивается. Накануне спикер Совфеда Валентина Матвиенко заявила, что Госдума будет использовать ИИ при написании законов, но пообещала, что нейросети не будут сами писать законы в РФ. Глава совета Фонда развития цифровой экономики Герман Клименко объяснил, что AI поможет согласовывать огромный пласт актов. Он напомнил, что после принятия очередного закона нужно изменять несколько десятков других, связанных с инициативой, а искусственный интеллект легко справится с такой задачей. И последствия бывают трагическими или смешными, если что-то не согласовано. А ИИ выполняет роль умной базы данных, которая не даст совершить ошибку», — рассказал Клименко изданию «Подмосковье сегодня».
В России также создали нейросеть «Товарищ майор», которая способна вычислить владельцев анонимных тг-каналов. Член Совфеда по конституционному законодательству и госстроительству Александр Башкин в беседе с «Парламентской газетой» призвал разработать российскую нейросеть для борьбы с «антироссийским» ИИ. Узнать подробнее Читайте также:.
Версия 2. Медицина ПО для работы с цифровыми медицинскими изображениями Retina. Интеллектуальная настройка оборудования, контроль поставщиков, мониторинг информации о контрагентах, автоматическая оценка имущества, голосовые помощники и многое другое уже активно применяется в бизнесе. Одних только медицинских решений насчитывается около 40. Светлана Захарова,.
Эту ситуацию нужно как-то аккуратно менять, потому что медицина — сфера, где максимально высок потенциал применения технологий: и скорость постановки диагноза, и постановка каких-то упреждающих диагнозов, и прогноз ситуации. Все врачи говорят одно и то же: приходите и проверяйтесь, чем раньше что-то диагностировано, тем лучше. Никто из нас, конечно, не ходит, потому что кажется, что меня это не коснётся, я молодой, у меня нет времени или ещё что-нибудь. Но если система будет давать индивидуальные рекомендации: конкретно тебе нужно прийти конкретно к этому врачу, потому что именно в твоём случае высок риск появления такого-то заболевания, которое нужно диагностировать на раннем этапе, — это было бы невероятно полезно. Надеюсь, что такие системы появятся. О том, почему банки заинтересованы в развитии технологий ИИ Есть то, что называется скоринг — принятие решения, выдавать или не выдавать кредит. Для банков это важно, вообще-то, банки зарабатывают на том, что они выдают кредиты, проценты по кредиту — одна из главных доходных частей банка.
Но при этом, если по кредиту деньги не возвращаются, банк проигрывает. Я сейчас говорю не только о частных кредитах, не о бытовом кредитовании граждан, а о кредитах, которые выдаются большим компаниям. Это большие деньги. Если банк плохо принимает решение о выдаче этих кредитов, то начинает действовать консервативно. Долгое согласование, куча бумаг и высокая ставка по кредиту, потому что она должна покрывать риски в тех ситуациях, когда кредит не возвращается. И значит, хорошая компания, хороший растущий бизнес получают дополнительное обременение. Теперь посмотрим со стороны нас всех, как нас эта история касается.
А так и касается: чем лучше, быстрее принимается решение о выдаче кредита, тем быстрее деньги приходят в хороший, качественный, работающий бизнес, а если процветает бизнес, процветает и страна, платятся налоги, появляются новые рабочие места, растёт производство, вот это всё. И поэтому ключевое место — внедрение системы искусственного интеллекта в скоринг, в оценку рисков в системе выдачи кредитов, в кредитование — это важнейшая область, которая влияет не только на банки, но на всю экономику страны, на нашу жизнь. Но здесь, по счастью, банки это прекрасно понимают, туда вкладываются огромные усилия, там есть постоянно двигающийся прогресс, и он будет развиваться. О том, как ИИ уже встроен в нашу повседневность и при чём тут бизнес Всё, что касается голосовых помощников, — это новый канал общения людей с бизнесом. Или, наоборот, бизнеса с людьми. Давайте посмотрим, что было некоторое время назад. Недавно, лет 20 назад, появились первые веб-сайты.
Это были пустые странички, гипертекст с ссылками, которые позволяли учёным выкладывать статьи. Зачем бизнесу делать такую веб-страницу? Это какая-то нелепая игрушка для учёных. Проходит время, и бизнес понимает: обязательно нужно иметь свой сайт, потому что это главное средство общения с людьми. Таких страниц становится всё больше — появляются поисковые системы. Думать о том, насколько хорошо ты ранжируешься в поиске — да вы что, поиском никто не пользуется! Затем становится понятно, что, конечно, ты должен быть в поиске, в этот момент появляется интернет-торговля.
Все такие: интернет-торговля — это неинтересно, это для гиков, там можно купить электронику и больше ничего. Не подумаете же вы, что в интернете в самом деле можно одежду покупать, не примерив, не потрогав, этого не может быть! Дальше появляются соцсети и мессенджеры. И скептики опять: и что мессенджер — передать сообщение, бизнес-то здесь при чём? Потом "Инстаграм". И каждый раз появляется что-то новое. Сейчас главный канал общения бизнеса и потребителя — голосовой, кто—то говорит, что и это пройдёт, но многие бизнесы уже начали с ним работать.
Строятся большие экосистемы, и этот канал в них встраивается. В случае "Яндекса" сам голос — целая экосистема, потому что помимо самого базового ядра распознавания синтеза речи под этим есть уже большое количество готовых сервисов, к которым человек привык. Человек привык к навигатору — и он голосом прокладывает маршрут, человек привык к поиску — и он ищет голосом, человек привык к музыке — он голосом ставит музыку. Голос прорастает везде: в браузеры, в отдельные поисковые приложения. Автомагнитолы заменяются на встроенные голосовые сервисы, ориентированные именно на ситуацию человека за рулём. Голосовое общение для нас станет привычным, мы везде будем управлять голосом чем угодно, любой техникой. А это другой интерфейс, он отличен от текста.
Голосовое общение — это общение диалоговое, мы что-то сказали, услышали ответ и продолжили общение, и поэтому представление своих товаров и услуг нужно оформлять в виде диалога. Это обязательно нужно делать, и для этого сейчас существует большое количество платформ. То есть я как пользователь говорю: "Алиса", я хочу заказать пиццу в такой-то пиццерии. Огромные возможности появляются не только у бизнесов, но и у разработчиков. Потому что, как когда-то появление веб-сервисов породило новую профессию веб-разработчика, дало рабочие места куче людей, так же и тут. Вряд ли бизнес, особенно средний и малый, будет держать у себя в штате специалиста по голосовым диалогам. Проще обратиться к какой-то компании, которая сделает для тебя разработку.
И такие компании появляются, у нас уже работает программа сертификации таких разработчиков. О том, как ИИ изменит рынок труда Профессии не исчезнут — они поменяются.
Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью.
В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений. В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него.
В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения. Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека. С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным.
ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни. Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество. В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития.
С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям. Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем. Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации.
Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя. Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями. Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения.
Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями. Персонализованные рекомендации Персонализованные рекомендации — это рекомендации, которые агент предлагает пользователю на основе его предпочтений, интересов и поведения. Благодаря современным технологиям агенты могут анализировать большие объемы данных и предлагать пользователю контент, товары или услуги, которые наиболее соответствуют его индивидуальным потребностям.
Например, персонализованные рекомендации уже широко применяются в сфере онлайн-шопинга, музыкальных стриминговых сервисах и социальных сетях. Такие рекомендации не только упрощают поиск и выбор, но и позволяют пользователям открывать новые, интересные для них предложения или контент. Однако, существует ряд вопросов, связанных с алгоритмами рекомендаций, например, справедливостью и непредвзятостью таких систем.
Вывод Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации играют важную роль в развитии искусственного интеллекта. Они не только упрощают нашу жизнь, но и помогают открывать новые возможности и улучшать взаимодействие с технологией. В будущем, с развитием искусственного интеллекта, мы можем ожидать более интеллектуальных и персонализированных рекомендаций, которые будут учитывать все более сложные и индивидуальные потребности каждого пользователя.
Роль человека в будущем искусственного интеллекта Во-первых, человеческое знание и интуиция являются ценными дополнениями к искусственному интеллекту. Хотя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и находить закономерности, человек способен сделать логические связи между разными областями знаний и принимать сложные решения на основе неполной информации. Во-вторых, человек будет ответственен за этическую и безопасную разработку и использование искусственного интеллекта.
Это включает в себя установление правил и ограничений для систем искусственного интеллекта, а также защиту от возможных негативных последствий его использования. Кроме того, человеческая способность к творчеству и инновациям играет важную роль в развитии искусственного интеллекта. Человек создает новые алгоритмы, разрабатывает новые модели и применяет их в различных областях, таких как медицина, транспорт, финансы и другие.
Все вышеперечисленное подчеркивает необходимость тесного сотрудничества между человеком и искусственным интеллектом. Будущее искусственного интеллекта зависит от взаимодействия, сотрудничества и партнерства между человеком и машиной. Перспективы развития искусственного интеллекта Искусственный интеллект ИИ является одной из самых обсуждаемых тем в наше время.
Он представляет огромный потенциал для изменения нашей жизни и развития общества в целом. С каждым годом технологии в области ИИ продолжают развиваться и улучшаться, и есть ряд перспективных направлений, которые ожидаются в будущем. Развитие автономных транспортных средств.
Одной из основных перспектив развития ИИ является создание автомобилей со встроенной искусственной интеллектуальной системой. Такие автономные транспортные средства могут повысить безопасность дорожного движения, снизить количество аварий и сделать перевозки более эффективными. Улучшение медицинской диагностики.
ИИ может играть важную роль в области медицинской диагностики, помогая врачам более точно определять заболевания и рекомендовать оптимальное лечение.
Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
последние новости сегодня. Искусственный интеллект - все самые свежие новости дня по теме. ТАСС – ведущее государственное информационное агентство России. Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
Предприятия понимают важность управления в промышленном масштабе, которое предполагает создание четких процессов, включающих сдержки и противовесы для повышения эффективности и снижения рисков. Для достижения этой цели все больше внимания уделяется стандартизации моделей и процедур ML. Эта тенденция возникла в 2022 году и, как ожидается, сохранится в 2023 году, поскольку все больше владельцев бизнеса осознают ценность установления общекорпоративных стандартов машинного обучения для полноценного использования искусственного интеллекта и машинного обучения в своих организациях. Искусственный интеллект и машинное обучение представляют собой серьезные проблемы с внедрением. Генеративный искусственный интеллект в маркетинге и СМИ Компании стремятся завоевать лояльность клиентов, постоянно создавая высококачественный контент для маркетинговых каналов. Различные типы контента могут быть созданы с помощью таких методов, как обучение в стиле передачи или общие состязательные сети в генеративных сетях искусственного интеллекта. Ожидается, что в 2023 году его значимость в сфере контент-маркетинга значительно возрастет. Однако влияние генеративного ИИ не ограничивается маркетинга ; потенциально это может произвести революцию во всей медиаиндустрии.
Безграничные возможности включают создание новых фильмов, восстановление старых до качества высокой четкости и улучшение спецэффектов. Тем не менее, влияние генеративного искусственного интеллекта не ограничивается только маркетингом; у него есть потенциал изменить весь медиа-ландшафт. Диапазон потенциальных применений практически безграничен и охватывает такие области, как: Производство новых фильмов и восстановление старых в высоком разрешении. Развитие спецэффектов и визуальных эффектов в индустрии развлечений. Создание аватаров для использования в метавселенная. Возрастающая важность платформ управления моделями Инструменты и модели машинного обучения имеют широкий диапазон сложности, что представляет собой проблему для различных заинтересованных сторон в любой корпорации. Дилемма заключается в достижении консенсуса относительно полного жизненного цикла инструмента или модели ML.
То, что руководство воспринимает как жизненный цикл модели, может отличаться от точки зрения ИТ-команды, а то, что ИТ-команда считает жизненным циклом, может не совпадать с ожиданиями команды управления рисками и т. Однако ситуация меняется. В 2022 году платформы управления моделями появились как решение для гармонизации разнообразных функций и точек зрения, связанных с использованием модели в различных подразделениях организации. Эта разработка создает централизованный центр, позволяющий компаниям эффективно контролировать свои модели ML и определять их сквозной жизненный цикл без необходимости участия руководителей отдельных отделов. Ожидается, что эта тенденция сохранится и в 2023 году. Более широкое распространение адаптивного искусственного интеллекта Крупные ритейлеры вкладывают значительные средства в технологии искусственного интеллекта, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами, повысить операционную эффективность и вовлеченность. Ожидается, что эта тенденция сохранится как минимум до 2023 года.
Одним из ключевых результатов этих инвестиций станет разработка бесконфликтных шоппинг , что стало возможным благодаря таким технологиям, как компьютерное зрение и периферийные системы искусственного интеллекта, которые могут значительно сократить время ожидания. В ближайшем будущем розничные магазины смогут предлагать персонализированные рекомендации по продуктам и беспрепятственный путь покупателя благодаря аналитике и данным в реальном времени.
И хотя экспертные оценки нередко расходятся, но многие мировые специалисты признают, что система-помощник «Алиса» действительно совершеннее многих западных аналогов. Кроме того, в «Сбере» во время конференции отметили работу российских специалистов над «Трехмодальной моделью распознавания речи», которая позволила бы машине обладать своего рода интуицией и дала бы возможность еще более гибко импровизировать во время общения с человеком. При этом разработка уже существует — она носит название FusionBrain, но пока что находится в процессе совершенствования. Беспилотные перевозки Путин заявил, что интеллектуальные системы заменят людей на опасном производстве Изначально речь идет о способности машины не только управлять транспортным средством будь то автомобиль или летательный аппарат , но и адекватно реагировать на нестандартные ситуации во время движения. Однако в России пошли несколько дальше и уже готовы вскоре запустить весьма смелый эксперимент по грузоперевозкам, которыми будет управлять ИИ. Правительство уже одобрило введение на скоростной трассе М-11 «Нева» между Москвой и Петербургом экспериментального правового режима ЭПР для реализации проекта «Беспилотные логистические коридоры».
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.
Это примерно 100 тысяч английских слов.
GPT-4 также задала тренд на засекречивание информации о внутреннем устройстве проприетарных LLM — OpenAI даже не рассказала о количестве параметров новой модели. Лишь в июле 2023 года в Сети появились неподтверждённые пока данные о том, что GPT-4 построена по особой архитектуре, называемой Mixture of Experts MoE, «модель смешанных экспертов». Она состоит из 16 нейросетей-экспертов с размером по 111 миллиардов параметров каждая.
За счёт архитектуры MoE элементы системы работают параллельно и в каждый момент времени ответы даёт лишь один виртуальный «эксперт», снижая вычислительные затраты и увеличивая скорость работы. Читайте также: Основные тренды Можно выделить несколько направлений в развитии языковых моделей, которые сохранятся в ближайшем будущем: Инженеры разрабатывают новые подходы к архитектуре нейросетей для замены Transformer. Например, GPT-4 использует модель смешанных экспертов, а отечественный проект Fractal GPT — симбиоз графовых моделей и многоагентных систем.
Google и другие компании работают над повышением точности ответов LLM, при одновременном снижении их размерности. Так, новая модель PaLM 2, по сообщениям разработчиков , меньше, чем исходная PaLM, но лучше и быстрее справляется с задачами из разных областей. Разработчики языковых моделей ищут новые методы обучения LLM, которые смогли бы уменьшить объём необходимых тренировочных данных и снизить трудоёмкость их разметки.
Например, обучают модели на синтетических данных , созданных другой нейросетью. Нейросети учатся искать актуальную информацию в интернете и обращаться к внешним сервисам. Чаще всего для этого используют систему плагинов, по аналогии с решением, используемым в ChatGPT.
Компании увеличивают длину контекстного окна для повышения точности ответов. GPT-4 и Claude 100K способны воспринимать более 100 тысяч токенов за раз. На подходе технологии с ещё более внушительными параметрами — до 1—2 миллионов токенов.
Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них. Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных.
В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS. IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию.
Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей.
Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества.
Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных. Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия.
И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны.
Apple, Samsung или Xiaomi? Один из них возник в попытке ответить на вопрос: можно ли считать творчество нейросети настоящим? Кроме того, есть опасения практического характера. Как отмечает Science, эксперты полагают, что ИИ в процессе своего «творчества» может нарушать авторские права, распространять ложную информацию и сокращать рабочие места. Но все же ИИ, скорее, благо, чем опасность. Какие-то рутинные, простые задачи, для которых человек объективно не нужен, может спокойно выполнять искусственный разум.
Также важно понимать, что искусственный интеллект никогда не сможет полностью заменить человека. Ведь, по сути, он не умеет самостоятельно обучаться. Это всего лишь набор паттернов, шаблонов и собранных больших данных, которые позволяют принимать в разных ситуациях решения, похожие на человеческие, — объясняет Геллер. При этом ИИ пользуется источником знаний, который ему предоставляет человек. Если его не пополнять, развитие ИИ остановится.
Новости по теме: искусственный интеллект
Исследование представляет актуальную тему, позволяющую понять применение алгоритмов самообучения и перспективы развития Strong AI. Тип: Исследовательский проект Идея проекта: Идея проекта заключается в проведении исследования для понимания применения искусственного интеллекта в современном мире и определения его будущих возможностей. Цель проекта: Изучение применения искусственного интеллекта в различных областях и определение потенциальных перспектив развития Strong AI. Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI. Целевая аудитория: Студенты, специалисты в области AI, руководители компаний, интересующиеся развитием технологий Задачи проекта: 1.
Проанализировать примеры применения Strong AI. Изучить использование искусственного интеллекта в медицине, образовании, финансах и других сферах. Оценить текущее положение и перспективы развития искусственного интеллекта. Выявить проблемы и вызовы в развитии Strong AI.
Роли в проекте: Исследователь, аналитик, эксперт по искусственному интеллекту Ресурсы: Доступ к источникам информации, время для исследования и анализа данных Продукт: Исследование о применении искусственного интеллекта в различных областях с анализом примеров использования Strong AI и оценкой его перспектив Введение Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы.
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.
XX века. Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти — основоположнику программирования, изобретателю языка Лисп. Что подразумевают под искусственным интеллектом?
Искусственный интеллект - это способ сделать компьютер, контролируемый робота или программу, способную также разумно мыслить как человек. В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике. ИИ активно внедряется в космическую отрасль, а также осваивается в бытовой сфере. Появляются системы умного дома, «продвинутые» бытовые устройства. Роботы Кисмет и Номад исследуют районы Антарктиды.
Значение термина «искусственный интеллект» Значение термина «искусственный интеллект» Искусственный интеллект является наукой о создании интеллектуальных машин и компьютерных программ. Направления развития искусственного интеллекта Решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность.
Основная часть. Внедрение сервисов искусственного интеллекта в бизнес-сферу Объем информации, созданной человечеством за последние 30 лет, равен объему за предыдущие 3 тысячелетия и продолжает стремительно расти, формируя, таким образом, огромные массивы данных Big Data , которые не могут быть эффективно использованы без применения возможностей искусственного интеллекта ИИ [1, 4] Arkhipov, 2020; Babich, Kirillova, 2019. Включение в жизнедеятельность человека алгоритмов ИИ в качестве помощника с дополнительными возможностями и опциями позволяет получить основное преимущество такой интеграции — это не только ускорить процесс принятия решений, но и существенно повысить их качество [6] Gorodnova, 2021. Стремительное развитие систем ИИ позволяет ему самосовершенствоваться на основе нейронных сетей глубокого обучения. Это подтверждается ростом количества ИИ-стартапов, число которых в период с 2015 по 2018 г. США, причем в Соединенных Штатах — 1393 млрд долл.
Наибольшее количество таких ИИ-компаний в 2017 г. По данным информационного портала DataProt, к 2027 г. Это свидетельствует о том, что возможности использования новых высокоинтеллектуальных технологий в будущем будут неуклонно возрастать [9] Zhilin, Safaryan, 2020. Объем инвестиций в разработки на основе искусственного интеллекта в 2020 г. США [3]. Также гигантские денежные ресурсы вкладываются в программы, способные распознавать человеческую речь. Этот сегмент, по данным аналитиков, в 2020 г. По прогнозу, уже в 2022 г.
США [1] Arkhipov, 2020. Сегодня ядром сервисов искусственного интеллекта, применяемых в бизнес-сфере, являются ИИ-рекомендации онлайн-магазинов и виртуальные ассистенты например, Alex, Cortan и Siri [3] Bukhtiyarova, 2019. Искусственный интеллект сортирует контент по предпочтениям и популярности пользователей, распознает, понимает и самостоятельно пишет тексты, фильтрует и блокирует СПАМ, распознает человеческую речь, идентифицирует людей по фотографии, селфи, сетчатке глаза и другими способами. Это приводит экономистов и экспертов к противоречивым выводам по вопросу влияния ИИ на рынок труда вследствие ограниченных данных о негативных последствиях такого воздействия [6, 23] Gorodnova, 2021; Kitzmann, Yatsenko, Launer, 2021. В целях коммуникации с клиентами ИИ-компании используют чат-боты, которые вступают во взаимодействие и отвечают на вопросы. Системы искусственного интеллекта активно применяются при оказании телекоммуникационных услуг, в автомобильной промышленности и финансовом секторе. Указанные технологии внедряются и в розничных сетях, при производстве FMCG пер. Технологии искусственного интеллекта широко используются в таких разных сферах бизнеса, как ритейл, строительство, информационные технологии, образование и т.
В каждой из указанных бизнес-сфер применяются технологии управления поведением потребителей, изучения будущих тенденций рынка и автоматизации различных рутинных процессов. Рассмотрим сектора применения возможностей искусственного интеллекта. Беспилотные автомобили, использующие алгоритмы искусственного интеллекта с возможностью полного автономного вождения без вмешательства человека, могут существенно трансформировать транспортную систему. Машины с использованием ИИ анализируют трафик и альтернативные маршруты, сокращая время в пути [5]. Применение высокопроизводительных роботов способствует быстрому и качественному выполнению задач, более эффективной, чем у человека, деятельности. Благодаря использованию 3D-технологий и машинного зрения роботы способны в разы ускорить процесс производства в любой сфере. Автономные хирургические роботы, виртуальные помощники медицинского персонала и автоматическая диагностика изображений — это новейшие разработки, благодаря которым искусственный интеллект начинает играть решающую роль в технологическом прогрессе сферы здравоохранения, а также в развитии услуг телемедицины в трансграничном режиме [8] Ermakova, Kovyazin, 2002. Сфера развлечений.
Что хотите найти?
Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году. Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же ум. Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS).
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. Искусственный интеллект уже способен генерировать тексты, изображения, видео и аудиозаписи, что открывает новые возможности для творчества, но также создает угрозу злоупотребления.