В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день. Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney.
Статьи и новости
Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа».
Нейросетям во многих случаях нужен человек-контроллер , отметил специалист. По мнению Евгения Бурнаева, на нейросети можно переложить ряд обязанностей сотрудников производственной сферы, включая распознавание образов, классификацию данных и выявление сбоев в работе оборудования. Но человеческий интеллект, креативность и способность адаптироваться к новым ситуациям они пока заменить не могут. Евгений Бурнаев: «Что касается потери рабочих мест из-за нейросетей и других технологий автоматизации, то она неминуема, но одновременно создаются новые рабочие места, связанные с разработкой, установкой, техподдержкой и программированием всех этих систем. Кроме того, автоматизируя производственные процессы, компании расширяются и создают новые рабочие места как у себя, так и в смежных отраслях».
Нейросетям пока можно доверить творческие решения, качество которых не критично, заметил, в свою очередь, Денис Кузнецов. Остальное, по его словам, по-прежнему на себя будет брать человек, чтобы как минимум проверять работу искусственного интеллекта. Тимур Идиатуллов пояснил, что людей сейчас не удается заместить нейросетями, поскольку часто требуется принятие решений, выходящих за рамки простой обработки заявок. Но развитие нейросетевых технологий приведет к смене целого класса профессий, как это произошло, когда появились конвейеры, мануфактуры, станки и компьютеры. Тимур Идиатуллов: «Вероятно, что люди будут вытесняться из некоторых профессий сервисной сферы и торговли в профессии, где требуется больше физической работы, но автоматизация роботизация в которых затруднена. И, конечно, функции общего контроля и обслуживания оборудования тоже останутся за человеком». Приведет ли развитие нейросетей к восстанию машин? Это фантастический сценарий, успокаивают собеседники НТВ.
Нейросети не обладают сознанием и намерениями, пояснил Евгений Бурнаев. Важно только, чтобы искусственный интеллект не использовался самими людьми в радикальных целях. Сергей Смирнов называет восстание машин страшилкой для малообразованных людей.
Компании отдают приоритет расходам на передовые и быстрые серверные чипы искусственного интеллекта, что снижает спрос на центральные процессоры Intel, которые долгое время были основой центров обработки данных. Хотя выпуск чипа Intel Gaudi 3 AI воодушевлен, «мы обеспокоены тем, что компания продолжит уступать долю кошельков на общем рынке вычислений для центров обработки данных таким компаниям, как Nvidia и Arm», — заявили аналитики Goldman Sachs.
Однако это также возможны некоторые проблемы, связанные с потенциальной потерей контроля над производством контента. Контент, созданный нейронными сетями, может быть не всегда точным и соответствующим ожиданиям маркетолога. В любом случае, нейронные сети — это революционная технология, которая меняет способ, которым мы создаем контент.
Мы не можем сказать, что она заменит человеческий творческий потенциал, но она может помочь нам сэкономить значительное количество времени и усилий, затрачиваемых на создание контента вручную. Давайте обсудим эту тему более подробно и узнаем, что вы думаете об использовании нейронных сетей для генерации текстов. Какие будут возможности и риски этого подхода?
нейросети – последние новости
Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics. Читайте последние новости на тему в ленте новостей на сайте РИА Новости. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ.
Нейросеть: последние новости и статьи
| Самое важное про нейросети и искусственный интеллект за 2023 год / Skillbox Media | Сосо Павлиашвили Культура Шоу-бизнес 12 апреля в 15:08 Сосо Павлиашвили сравнил нейросети с «резиновыми бабами». |
| Новости нейросетей / Neurohive | Все про нейросеть, новости, сервисы, способы заработка, подборки картинок, созданных ИИ. |
| #нейросеть — подборка статей на | Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. |
| Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ | Нейросеть, которая анализирует тексты новостей и статей и выделяет их главные недостатки. |
Нейронные сети
Последние новости разных стран мира, тренды, исследования, рейтинги, мероприятия, истории успеха, подборки книг — прямо сейчас в ленте информационной платформы LinDeal.
Хотя выпуск чипа Intel Gaudi 3 AI воодушевлен, «мы обеспокоены тем, что компания продолжит уступать долю кошельков на общем рынке вычислений для центров обработки данных таким компаниям, как Nvidia и Arm», — заявили аналитики Goldman Sachs.
Работа со звуком. Уже есть готовый проект по работе со звуком. Он позволяет анализировать звук и превращать его в текст. Проект работает на нейросетях, журналисты им пользуются уже два года. Изначально он появился в качестве помощника по расшифровке голосовых интервью для журналистов. Журналисты получают экономию времени, и можно научно доказать, что разработка стоила повышения экономической эффективности их труда. Обратную конвертацию, создание аудиосообщения из материала уже делают все голосовые помощники. С одной стороны, уже давно можно попросить голосового помощника почитать новости. Но СМИ могут добавить творческую составляющую. Например, генерировать какой-нибудь подкаст из итогов дня, картину дня на текущий момент или сводку по определенному сюжету. Среднее количество символов в слове на английском языке - 5 букв, а на русском языке - 6 букв. С учетом этого примерное количество символов в 750 словах на английском языке составляет 3 750 символов, а на русском языке - 4 500 символов. Однако, это лишь приблизительная оценка, и фактическое количество символов может отличаться в зависимости от текста и его содержания. Таким образом, статья, написанная с первой попытки, будет стоить не более 15 копеек, что можно считать погрешностью и не учитывать в расчете экономии на трудозатратах. Запуск нейросети на собственных серверах обойдется значительно дороже и не факт, что качественнее. Текстовые нейронные сети - тяжелые. Чтобы просто запустить такую сеть, нужен сервер с мощной видеокартой. Его стоимость переваливает за сотню тысяч рублей в месяц по состоянию на февраль 2023 года. В то же время, для обработки картинок не нужен мощный сервер. К тому же, возможно использование бесплатных алгоритмов с открытым кодом. Сейчас у большинства смартфонов функции обработки в режиме реального времени уже встроены в галерею фотокамеры. Поэтому со временем и генерация текстов тоже должна эволюционировать и обходиться технически дешевле. Нейросеть, которая извлекает смысл, стоит дешевле генератора текстов. Ей потребуется отдельный сервер как минимум за 20 тысяч рублей в месяц. Остальные перечисленные в статье функции в большинстве своем доступны для использования прямо сейчас: какие-то не требуют ничего, кроме регистрации, другие - несколько недель чистой работы по внедрению и аренды недешевых серверов. Все остальное также реализуемо в ближайшем будущем. Все технологии существуют и эти области применения уже через пару лет будут звучать наивно. Одна из главных проблем в работе журналистов - это огромное количество информации, которое нужно обработать и проанализировать, чтобы отобрать наиболее значимые новости. В этом случае нейросети могут помочь автоматизировать процесс сбора, фильтрации, обработки и анализа информации, что существенно сэкономит время и усилия журналистов. Например, нейросети могут использоваться для автоматического написания новостных статей на основе данных, собранных из различных источников. Это может помочь сократить время, затрачиваемое на написание статей, освободить журналистов для выполнения более творческих задач, а также улучшить качество и точность текстов. Кроме того, нейросети могут использоваться для анализа данных и прогнозирования тенденций, что позволяет СМИ быть более информированными и точными в своих предсказаниях.
Поэтому создание идеального ИИ, который ни при каких обстоятельствах не выйдет из-под контроля, будет непростой задачей. Как ИИ способен навредить людям Пока что ИИ не обладает самосознанием: машины не способны думать, воспринимать окружающую среду и испытывать чувства. Сингулярность и самосознание часто рассматриваются в паре, но на деле они не так близко связаны между собой. Впрочем, это не освобождает человечество от ответственности: ИИ все равно может выйти из-под контроля — просто сейчас у него нет мотивации. Мы не можем измерить или как-то засечь, что та или иная система обрела сознание, но искусственному интеллекту не нужны эмоции, чтобы представлять опасность для человека. Например, беспилотный автомобиль может оказаться в ситуации, когда ИИ придется сделать выбор между безопасностью экипажа и жизнью человека, который неожиданно выбежал на проезжую часть. Медицинский ИИ, помогающий в создании вакцин, может в какой-то момент понять, что высокая заболеваемость приводит к мутациям патогенов — и это осложняет дальнейшую разработку препаратов. Почему бы не решить проблему мутаций, снизив потенциальное число пациентов заведомо смертельной вакциной? Можем ли мы предотвратить сингулярность Маловероятно. Мы никогда не сможем избавить искусственный интеллект от непредсказуемых угроз.
Записи из рубрики - Нейросети
Главные новости к утру 2 апреля. В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли. Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта.
Записи из рубрики - Нейросети
Новости дня от , интервью, репортажи, фото и видео, новости Москвы и регионов России, новости экономики, погода. Друзья, все титульные визуалы в новостях — авторская работа с нейросетями. Новости из мира нейросетей, ТОП лучших нейронок с искусственным интеллектом. Здесь вы найдете самые свежие новости о технологических достижениях, сервисах, а также интересные статьи и блоги.
Топ-10 событий 2023 года в области искусственного интеллекта и нейроинтерфейсов
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». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ.
Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений.
На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах. Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей.
К ним приходят запросы, данные и т.
Без ИИ 3. Это огромный прорыв. Сейчас мы находимся в движении к 2025 году.
Использование терабайтов в мире будет в 4 раза больше, чем в 2020 году. ML-инжиниринг будет востребован все больше. Они без работы точно не останутся.
JS часто используют для разработки пользовательских интерфейсов. Но это высокоуровневый язык программирования, который не требует ручного управления памятью. C — универсальный, гибкий и многофункциональный язык от Microsoft.
Он позволяет программистам писать всё — от системных приложений до сайтов. Microsoft активно поддерживает C и даже создала для него библиотеку ML. NET, которая содержит всё необходимое для работы с машинным обучением.
Ампилогов Артур Владимирович Консультант и архитектор по разработке информационных систем 2023 год ознаменовал расцвет в области генеративных сетей искусственного интеллекта. Такие модели могут генерировать разный тип контента: писать текст, создавать картинки, аудио и видео, отвечать на текстовые сообщения в чате, распознавать аудио и отвечать на телефонные звонки, а также отвечать на вопросы пользователей, в том числе с поиском информации в интернете в режиме реального времени. Если раньше результат от общих моделей ИИ, таких как GPT, выглядел довольно примитивно, то сейчас ответы ничем не хуже специализированных моделей в конкретной области.
В 2024 году продолжится бум ИИ. Компании поняли насколько можно сократить расходы на создание контента, например, при написании новостей или маркетинговых статей. Дизайнеры начали активно использовать помощь ИИ при редактировании и создании изображений, например, Adobe Photoshop позволяет изменить задний фон картинки, развернуть проекцию изображения лица, а также генерировать и вставить части изображения.
ИИ активно применяется при обучении, при создании заданий, проверке ответов и помощи студентам через разъяснение ответов. Так DuoLingo, приложение для обучения языкам, использует ИИ для распознавания речи, сверки с правильностью произношения, и проверке ответов. Бизнес с энтузиазмом смотрит на возможность упростить создания программного обеспечения.
Данная сфера требует высокого порога вхождения и больших трудозатрат для достижения профессионального уровня, что сказывается на высоких заработных платах в сфере ИТ и в конечном итоге на высоких затратах компании. Идут активные разработки с покрытием тестами ПО при помощи ИИ. Покрытие End-2-End тестами web сайтов показывает хорошие результаты, а генерация Unit тестов отстает.
Также идут попытки улучшить создание простых приложений с ИИ с Low-code решениями. Например, FlutterFlow, программа для создания мобильных приложений, и Vercel V0, утилита для создания Web страниц, позволяют генерировать UI по описанию требований в чате. Программистам также представлены такие утилиты как Github Copilot и Tabnine, позволяющие дописывать код функций во время написания кода.
Все крупные провайдеры ввязались в гонку создания больших генеративных моделей. Такой интеллект должен быть лучше человека в способности обучения и выдачи большинства ответов. Многих такая бурная перспектива развития ИИ пугает, и возможно это стало причиной по которой Илья Суцкевер, один из основателей OpenAI, был одним из идеологов увольнения Сэма Альтмана.
Альтман, вместе с Microsoft, придерживается идеи быстрого развития и прихода к AGI с получением прибыли от захвата рынка, а Илья в недавнем выступлении TED предостерегает от таких действий. Рынок труда испытывает недостаток в ML специалистах, как на медународном уровне, так и на российском. Основные области работы ML инженера это или создания собственных моделей искусственного интеллекта, например в Яндексе и Сбербанке, или до-настройка существующих моделей под требования бизнеса.
В обеих сферах сейчас большой недостаток специалистов. Иван Крутько Экс-директор по цифровому развитию, «Комус», действующий топ-менеджер федеральной компании, а также бизнес-практик в B2B продажах и цифровой трансформации 2023 год был охвачен нейросетями. Кажется, не произошло ничего более значимого за целый год в мире IT.
Но сохранится ли этот спрос в 2024 году? Какое будущее у нейросетей? За последние 20-30 лет мы несколько раз пережили смену технологической парадигмы: персональные компьютеры и интернет, смартфоны и приложения, данные и искусственный интеллект, ML модели и нейросети.
Сейчас мы находимся в цикле доминирования нейросетей, ML моделей и АI. В трендах технологического развития 2023 год многое поменял.
Так мужчина сходу заработал почти 8 тысяч долларов.
Нейросеть также способна создавать классические игры, такие как змейка, и писать коды для создания сайтов. Даже руководство компании-разработчика не знает до конца пределов возможностей своего продукта. Я полагаю, что невозможно контролировать ситуацию только в лаборатории.
Этот продукт попадет в широкое употребление и столкнется с реальностью. Мы должны совершать ошибки, пока ставки невысоки», - заявил генеральный директор Open AI Сэм Альтман. Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News.
Ведущая задала «Джи-Пи-Ти» каверзный вопрос, но нейросеть оказалась еще и политкорректной. Моя роль состоит в том, чтобы предоставлять информацию и отвечать на вопросы в меру своих возможностей», - так нейросеть ответила на вопрос ведущей о том, кто виноват в палестино-израильском конфликте.
Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Стивен Хокинг , Билл Гейтс и многие другие научные визионеры уже давно рассуждают об этой идее. Под «машинным интеллектом» подразумевается продвинутая электроника, которая позволяет устройству осознанно взаимодействовать со своим окружением.
О сингулярности впервые заговорили еще в середине XX века. Английский математик Алан Тьюринг , считающийся отцом теоретических компьютерных наук и искусственного интеллекта, описал, в 1950-х разработал соответствующий эксперимент. Тест Тьюринга был призван выяснить, способны ли машины думать сознательно, и недавнее развитие продвинутых ИИ, вроде ChatGPT, вновь привлекло внимание публики к известной теории. Когда мы достигнем сингулярности Разница между машинным интеллектом и человеческим в том, что первый может развиваться бесконечно: его единственное ограничение — это свободное место, где можно разместить железо для повышения вычислительной мощности. В Интернете то и дело звучат тревожные предупреждения о том, что ИИ перейдет порог сингулярности в следующие 10 лет, но на практике эти прогнозы, мягко говоря, спекулятивны.
Специалисты полагают, что, да, ИИ может достичь сингулярности после 2030 года, но непредсказуемость развития технологий не позволяет делать твердые выводы. Кроме того, всегда есть вероятность, что наступление сингулярности займет гораздо больше времени.