нейронные сети, искусственный интеллект.
Перспективы развития и применения нейронных сетей
Такой показатель предусмотрен в указе президента, который вносит изменения в действующую Национальную стратегию развития искусственного интеллекта (ИИ) до 2030 г. В 2022 г. только 5% россиян владели подобными компетенциями, говорится в документе. Скриншот онлайн-трансляции конференции Сбера по искусственному интеллекту и машинному обучению AIJ 2023. «Акулы нейронных сетей» — это коллаборация журналистики и искусственного интеллекта. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Курс "Нейросети для Digital Art" обучает созданию высококачественного контента с помощью искусственного интеллекта. Можно послушать про «нейронный блицкриг», почему нейросети врут, как лингвисты обучают ИИ, во что искусственный интеллект превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему. Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных. Проходят обучение программированию нейронных сетей. Известный исследователь машинного разума пришёл к выводу, что разработчики нейросетей очень слабо представляют себе, что они создают.
Нейронные сети и компьютерное зрение
В рамках поездки, ученые Института ИИ МГУ рассказали о перспективных направлениях развития российской науки в области искусственного интеллекта, поделились новыми возможностями и результатами, позволяющими утверждать о необходимости синтеза точных и гуманитарных наук. Мероприятия в Пекине прошли с большим интересом со стороны студентов и молодых ученых, присутствовавших на лекциях российских профессоров. Поездка стала важным этапом в развитии российско-китайского научного сотрудничества, продемонстрировала потенциал для более глубокого сотрудничества в будущем. Участники сессии обсудили одну из самых «горячих» тем в области искусственного интеллекта, в рамках которой эксперты предположили какие технологии и в какие сроки российские ученые могут привнести в «российский ChatGPT», чтобы наше развитие в этой области стало опережающим. Запись дискуссии можно посмотреть здесь. Тип такого контента достаточно трудный в связи с растущей ошибкой при перепроецировании, вызванной кодеками. Поэтому в статье проводится сравнение различных проекций и различных пар кодеков, чтобы выявить наиболее устойчивую проекцию к кодированию. Результаты, представленные в статье, используют как объективные метрики, так и субъективное сравнение на статичных областях просмотра. Субъективное измерение качества изображения играет решающую роль в разработке приложений для обработки изображений.
Метрики визуального качества служат для аппроксимация результатов субъективной оценки. В связи с этим разрабатывается все больше и больше метрик, но их ограничения мало исследованы. Субъективное сравнение предварительно обработанных изображений показало, что для большинства исследованных ими метрик качество изображения падает или остается неизменным, что ограничивает применимость этих метрик. Таким образом они ищут потенциальные лекарства. После года или нескольких лет работы одного коллектива получается результат — новые знания и соответствующий набор данных. Часть исследований публикуется в открытых источниках — научных статьях.
Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников. Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов. С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Ранее мы рассказывали: Как технологии меняют нашу еду? Преимущества и недостатки нейросетей Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству. Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи. При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают. Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество. Среди них можно выделить несколько полезных и интересных простому обывателю. Ваши друзья, скорее всего, уже установили себе на смартфон приложение Lensa, превращающее обычные селфи в удивительные яркие аватарки.
Субъективное сравнение предварительно обработанных изображений показало, что для большинства исследованных ими метрик качество изображения падает или остается неизменным, что ограничивает применимость этих метрик. Таким образом они ищут потенциальные лекарства. После года или нескольких лет работы одного коллектива получается результат — новые знания и соответствующий набор данных. Часть исследований публикуется в открытых источниках — научных статьях. В одной публикации, как правило, представлен один или несколько типов клеток и один или несколько препаратов. А что, если создать нейросеть, способную объединять знания из разных публикаций? Тогда препарат, используемый в одном исследовании, можно было бы виртуально испытать на клетках, полученных в другом исследовании. Над созданием такой нейросети трудится Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине». Проведена большая работа по подготовке публичных датасетов секвенирования единичных клеток scRNAseq для использования в обучении нейросетей. После оценки качества данных отобрано 50 датасетов, содержащих результаты транскриптомных исследований и 559 биологических образцов. Лаборатория приступила к созданию нейросети, способной предсказывать результат воздействия любого из 71 препаратов на любую из 21 тканей и клеточных линий человека. Это может помочь в подборе индивидуальных лекарственных препаратов против рака, аутоиммунных заболеваний и вирусных инфекций. Прочитать статью можно здесь. Предусмотрено расширение программы стажировки для студентов гуманитарных специальностей. Посмотреть запись выступления можно здесь.
Несмотря на то, что GPT-4 самая мощная и совершенная версия искусственного интеллекта, ее презентация вызвала не только восторг специалистов по работе с данными, но и вопросы к Open AI. GPT-4 понимает очень сложные запросы, сформулированные на 26 языках с большим количеством нюансов. Этого удалось добиться благодаря увеличению лимита слов в запросе. Модель обрабатывает до 25 тысяч слов GPT-3. Более чем трехкратное увеличение напрямую влияет на детализацию, которую можно использовать при постановке задач. Глубину понимания запросов и контекста ярко демонстрируют успешно сданные нейросетью экзамены и стандартизированные тесты в коллегию адвокатов, университеты и другие организации. GPT-4 проходила тесты и сдавала экзамены без специальной подготовки и дообучения. GPT-4 стала мультимодальной и теперь понимает не только тексты, но и изображения в качестве вводимой информации. Причем возможности GPT-4 при считывании изображений выходят за рамки простой интерпретации. Во время демонстрации своих возможностей модель распознала эскиз сайта, нарисованный от руки в качестве техзадания, написала HTML-код и JavaScript и превратила эскиз в веб-сайт.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Более чем трехкратное увеличение напрямую влияет на детализацию, которую можно использовать при постановке задач. Глубину понимания запросов и контекста ярко демонстрируют успешно сданные нейросетью экзамены и стандартизированные тесты в коллегию адвокатов, университеты и другие организации. GPT-4 проходила тесты и сдавала экзамены без специальной подготовки и дообучения. GPT-4 стала мультимодальной и теперь понимает не только тексты, но и изображения в качестве вводимой информации. Причем возможности GPT-4 при считывании изображений выходят за рамки простой интерпретации. Во время демонстрации своих возможностей модель распознала эскиз сайта, нарисованный от руки в качестве техзадания, написала HTML-код и JavaScript и превратила эскиз в веб-сайт. Пользователи могут определять стиль и характер ИИ, создавать виртуальных "персонажей", ограничивать их в заданной роли, и искусственно сужать круг обсуждаемых вопросов. Помимо оценки модели на различных экзаменах, предназначенных для людей, GPT-4 проверили в тестах, разработанных для моделей машинного обучения. Первым продуктом, где используется новая нейросетевая модель, стал уже ставший знаменитым, чатбот ChatGPT.
Компания Microsoft является ключевым партнером OpenAI, инвестирующим в эту компанию 10 млрд долларов.
Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее.
Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть.
Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования.
Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи.
Можно придумать. Например, учителя и преподаватели встраивают в свои лекции или запросы какие-то вещи выдуманные, ненастоящие. Это нужно для того, чтобы обмануть искусственные интеллекты. Они дают студентам задачи, в которых прописана какая-то специфика, которую преподаватель рассказал на своей лекции и которой больше нигде нет. Сейчас у нейросетей есть одна слабая сторона: они пытаются ответить на все вопросы. Вот на этом их можно подловить.. Андрей, вы давно занимаетесь изучением искусственного интеллекта.
Что вы думаете как эксперт: есть ли угроза, что ИИ выйдет из под контроля и будет принимать решения за нас? Это вопрос скорее философский и технофутуристический. Вот недавно Google в пику Microsoft хотел сделать поисковые системы c искусственным интеллектом, но у них ничего не получилось. Есть история, что их искусственный интеллект начал что-то понимать, действовать как отдельный субъект. И они, испугавшись этого, закрыли проект. Но непонятно, слухи это или не слухи. У искусственного интеллекта есть понятие предназначения и понятие красоты. И они очень сильно отличаются от человеческих понятий. Его предназначение — выполнять поставленную задачу и расширять эту задачу. Если, например, я даю ответы на конкретном сайте, то искусственный интеллект более мощный может давать ответы ещё и на других сайтах, куда он сможет, например, свой код занести.
То есть для искусственного интеллекта красиво то, что всегда является эффективной линией между двумя точками, то есть прямая: максимальное срезание углов, всего лишнего. И этот момент может привести к определенному конфликту между пониманием красоты человеком и пониманием красоты искусственным интеллектом. Потому что никогда не знаешь, что окажется эффективным в процессе принятия решения. Это штука довольно опасная. Поэтому мы, моя команда в образовании, никогда не используем сильного искусственного интеллекта, то есть те нейросети, которые самостоятельно обучаются, а потом самостоятельно, непонятно как, принимают решения. Мы используем слабые искусственные интеллекты, которые предобучаются, а потом на каком-нибудь сервисе работают. Например, сервисе распознавания номеров машин. Ты ему даешь data set, он на нём работает. Ровно то, что в data set прописано, то он и может делать. То есть, грубо говоря, семантический анализ.
Вы, как папа 5 детей, можете поделиться опытом общения с ИИ? У меня дети используют искусственный интеллект в основном как рекомендательные сервисы для поиска мультиков, которые они ещё не смотрели. Они советуются с Алисой, обсуждают, какие ещё мультики посмотреть. То есть они общаются с речевыми ботами как собеседниками. И еще они любят играть, когда искусственные интеллекты становятся участниками игры. У меня младших детей двое 5 и 7 лет. Когда они играют, приглашают Алису и кого-то ещё присоединиться. Они назначают им свои роли. Но эти игры долго не длятся, потому что детям наскучивает, что Алиса не придерживается правил игры, заданных детьми. То есть сначала это немножко весело, потом становится скучно.
Потому, что игра хороша, когда все верят в игру и придерживаются правил. А чат-бот из этого игрового состояния выскакивает. Ваши пожелания и рекомендации родителям: как учиться и жить с ИИ? Нужно держать глаза открытыми.
ИИ следует рассматривать скорее в качестве дополнения к традиционным методам обучения. Ее основная концепция заключается в предоставлении пользователю коротких текстов на английском языке, часто в формате историй или анекдотов, которые затем анализируются и разбираются с помощью интерактивных упражнений и вопросов. Это позволяет учащимся активно взаимодействовать с материалом, развивать свои навыки чтения, понимания и лексики, а также повышать свою грамматическую и языковую компетенцию, — поделилась преподаватель. Эксперт также рассказала, что выпускники этого года активно использовали в своих работах сгенерированные ИИ материалы. Я заметила, что информация об игроке не соответствует действительности нет такого игрока , а вот студент был неприятно удивлен, — поделилась эксперт.
На чем акцентируются университеты при обучении студентов и что ищут работодатели ИИ стоит свеч Архитектор систем компьютерного зрения Softline Digital Иван Корсаков придерживается мнения, что важно установить баланс между использованием данных для улучшения обучения и защитой конфиденциальности студентов. Учителя, учебные заведения и разработчики ИИ должны работать вместе, чтобы гарантировать, что ИИ используется этично и ответственно. Дальнейшее проникновение ИИ кардинально изменит сферу образования, это лишь вопрос времени. Очень здорово, если прогрессивный взрослый родитель или учитель познакомит детей с нейросетями и научит не просто пользоваться готовыми ответами, а создавать свои собственные креативы, анализировать полученные ответы, — считает создатель искусственного интеллекта NIKA Никита Дмитрук.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
практика обучения основам искусственного интеллекта в российских образовательных организациях общего образования и организациях дополнительного профессионального образования. Рассматриваете ли в перспективе платное обучение профессии Разработчик Искусственного Интеллекта? ChatGPT — это диалоговая программа на базе искусственного интеллекта, которая обучает сама себя по всей мировой базе знаний, может отвечать текстом почти как живой человек (причём на огромном множестве языков, включая русский), решать вопросы любой сложности и. Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение».
Курсы по нейронным сетям
Десятки студентов Университета искусственного интеллекта обратились в суд, чтобы вернуть свои деньги за обучение. Нейросети и ИИ-инструменты, а также курсы которыми можно пользоваться бесплатно. Машинное обучение искусственного интеллекта сейчас бывает трех типов: обучение с учителем (Supervised learning) — алгоритм учится распознавать закономерности в данных и затем может делать прогнозы или принимать решения на основе новой.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Необходимые навыки: рекомендуется разбираться в основах информатики и статистики, уметь программировать и анализировать данные с помощью Python. Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без специальной подготовки в области ИИ. Для успешного освоения материала достаточно базовых знаний математики, статистики и программирования. Программа рассчитана на 12 недель и включает в себя видеолекции ведущих преподавателей НИУ «Высшая школа экономики», практические задания, тесты для самопроверки. Вот главные темы курса: Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных. Основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов. Принцип работы и обучение нейронных сетей, их применение в компьютерном зрении.
При этом принять большое количество стажёров и вовсе нереально, поскольку за каждым новичком закрепляется наставник. Стажёры в «Яндексе» по направлению искусственного интеллекта и нейронных сетей решают крайне сложные задачи. Такой подход позволяет привить ответственность и быстро набраться опыта. Были ли какие-то стажеры, которые сразу попадали на работу в «Яндекс»? Хороший пример: студент 4-го курса пришёл в компанию стажёром, а уже через пару лет внедрил нейронные сети в работу «Яндекса». Как компания взаимодействует с университетами?
Многие сотрудники преподают в университетах. Также существуют совместные программы с вузами. Вы отвечаете за практическую часть на базе искусственного интеллекта. Насколько много удачных экспериментов? Над чем Вы сейчас работаете? Доля неудачных экспериментов больше, нежели удачных.
И это совершенно нормально, поскольку ведётся работа над сложными продуктами. Из удачных — успех при обучении голосового помощника Алисы рисованию, а также нейросети , пишущие музыку. Каков портрет учёного в области нейросетей? Зачем вообще нужен искусственный интеллект? Какое будущее нас ждёт? Посмотрите видео полностью, чтобы узнать ответы на эти вопросы.
В дополнение к теме Сегодня часто можно услышать такие термины, как «нейронные сети», «искусственный интеллект». Эти слова уже довольно прочно вошли в русскую речь. ИИ по принципу работы схож с тем, как работает человеческий мозг. Однако ИИ нуждается в обучении. Есть специальные алгоритмы обучения нейронных сетей. Алгоритмы обучения нейронной сети: наиболее распространенные варианты Известно несколько разновидностей алгоритмов машинного обучения.
Каждый из алгоритмов обладает уникальными преимуществами и недостатками.
Именно по этой причине в некоторых странах запрещено использование на уроках таких сервисов, как ChatGPT. Борис Шрайнер, доцент кафедры Информационных систем и цифрового образования ФГБОУ ВО НГПУ, кандидат психологических наук, отмечает , что появление текстовых генеративных систем типа ChatGPT действительно может спровоцировать ситуации, когда немотивированные ученики вместо самостоятельной работы будут использовать бездумно сгенерированные тексты. Однако эти же нейросети мотивированным ученикам помогут побороться с синдромом чистого листа, объяснят сложное простым языком, помогут написать текст в определенном стиле. Эти мысли согласуются с высказыванием Евгения Павловского о том, что чаще всего школьник идет по пути наименьшего сопротивления списать, подсмотреть , когда не понимает, зачем усваивать знания и как их использовать потом. Если уроки оторваны от контекста их применения в жизни, ребенку не интересно. Он рассуждает так: «Мне это не нужно, поэтому я не буду тратить на это время.
Никто и не заметит, что сочинение я написал не сам». И сдает работу, написанную нейросетью, даже не переосмыслив и не перепроверив ее. Вывод: учителю нужно стремиться, чтобы у ученика возникали альтернативные мысли: «Этот урок важен, я честно сам разберусь и сделаю домашнюю работу». И главная задача здесь — используя и мел с доской, и нейросети, показать, как все, что дается школьнику на уроках, пригодится на практике, в жизни. Как использовать потенциал нейросетей, чтобы сделать уроки интересными и полезными Пока профильные специалисты и диванные эксперты спорят о том, что такое искусственный интеллект при подготовке к урокам — элементарное списывание или новый шаг в усвоении школьных знаний, преподаватели не дремлют. Ирины Жилавской «Медиаобразование 2023» была проведена онлайн-конференция «Этические нормы использования нейросетей в образовании», на которой учителя, студенты, представители госорганов и общественности обсуждали, насколько этично и правомерно использовать нейросети в образовании и медиа, а также делились своим опытом в этой области. Наталья Муллагалеева-Путинцева, учитель высшей квалификационной категории, призер регионального этапа всероссийского конкурса «Педагог года 2023», поделилась идеями применения нейросети на уроках русского языка и литературы.
Наталья считает, что нейросети и чат-боты — это новая реалия, которую стоит освоить учителям. Современных школьников нужно постараться заинтересовать, а не пытаться «натаскивать» для успешной сдачи экзаменов или написания ВПР. И, поскольку искусственный интеллект вызывает у них огромный интерес, если включить нейросети в образовательный процесс, это принесет определенные плоды. Эксперт предлагает работать с нейросетями на уроке по строгому алгоритму, чтобы показать ученикам — это не ресурс для списывания, а инструмент, помогающий лучше проникнуться предметом и понять его. Освоить нейросеть самостоятельно 2. Иметь четкое целеполагание: для учителя и для обучающихся цели будут разными 3.
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных, выделять тренды и предсказывать потребительское поведение. Важным аспектом является также персонализация взаимодействия с клиентами. ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя. Такой подход увеличивает эффективность маркетинговых кампаний и повышает конверсию. Не стоит забывать и о аналитике.