Будьте в курсе последних новостей и технологических открытий в области нейросетей и искусственного интеллекта. Десяток забавных и полезных применений нейронных сетей для обработки фотографий, видеороликов, управления беспилотными автомобилями, поиска новых лекарств и просто фана. Все новости по тегу: «Нейросети». Нейросети стали частью жизни пользователей сети Интернет. Читайте последние новости на тему в ленте новостей на сайте РИА Новости.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
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. Нейросети открыли новые возможности перед человеком и бизнесом в области практических решений и монетизации. Объем данных достиг достаточного уровня, чтобы появился масштаб, возросла бизнес-ценность практических кейсов, и это выстрелило. Спрос [на ML-инженеров] вырос, а уровень квалификации снизился, так как российские специалисты с высокими компетенциями ушли на международный рынок. Рост спроса на ML-инженеров в России приводит к тому, что компании готовят специалистов со студенческой скамьи, квотируя ресурсы на стадии поступления будущих специалистов в ВУЗы.
Их доход начинается на уровне 300 тыс. Ниже доход у тех, кто является бывшим аналитиком или только недавно переучился. Спрос, однозначно, растет. Есть 2 источника пополнения ML-инженеров: бывшие аналитики данных и студенты. В B2B прогресс заметен в отрасли агрокультуре. В других бизнесах много специфики и отсутствует универсальная экспертиза B2B, поэтому здесь точно сложился дефицит специалистов, и нет готовых решений у интеграторов и цифровых экосистем. Евгения Дёмина Аккаунт-директор IT Test Отбор кандидатов с помощью нейросетей — именно так выглядит рынок аутстафа сегодня. Цифровизация и тренд на нейронные сети вносят свои изменения в сложившийся алгоритм работы в аутстаффинге.
Если раньше данные обрабатывались вручную, то сейчас уже никого не удивишь тем, что прогоняешь резюме через нейросети, чтобы те сравнили информацию о кандидате с текстом вакансии. Наивно полагать, что, если напишешь «я опытный senior», то все навыки считаются по умолчанию: бездушная машина моментально откинет вашу кандидатуру. Конечно, рекрутеры не полностью отказываются от просмотра резюме и портфолио, но тем не менее нужно держать в голове, что информация о вас может до HR-специалистов и не дойти. Позиции лидов и руководителей подразделений особенно сложно закрывать. И особенно в сфере разработки и тестирования. Любопытно, что вместе с тем заказчики предоставляют аутстаферам больше свободы. В IT Test нередки случаи, когда аутстаф-сотрудники приходят в команду заказчика на временное усиление, и, опираясь на свою экспертизу, предлагают нестандартные решения. Важно не стесняться проговаривать то, что можно улучшить, не бояться индивидуальных решений.
Увеличение размера моделей и числа параметров привело к совершенно фантастическому результату — нейросеть оказалась способна решать задачи, которые ранее были под силу исключительно человеку.
Этот прорыв обещает улучшить точность и скорость диагностики, особенно в случаях, когда классификация заболевания может быть сложной для человеческого глаза. Нейросети теперь распознают эмоции в речи. Группа исследователей представила новый алгоритм, благодаря которому нейронкам удается распознавать и интерпретировать человеческие эмоции в интонации голоса. Это открывает двери для создания более чувствительных систем, способных лучше взаимодействовать с людьми. Искусственный интеллект улучшает социальные навыки роботов. Особое развитие получила интеграция нейронных сетей в робототехнику. Роботы, оснащенные новейшими технологиями, более естественно взаимодействуют с человеком. Роботизация в сфере здравоохранения используется для ухода за больными, оказания социальной поддержки роботы-компаньоны и реабилитации пациентов.
Нейросети борются с климатическими изменениями.
Эксперт выделил несколько возможных форм кибератак с применением нейросетей: — фишинг создание фальшивых электронных писем, например якобы от банков ; — взлом паролей перебор всех возможных комбинаций паролей или создание поддельных отпечатков пальцев ; — кардинг создание фальшивых кредиток ; — взлом систем безопасности генерация вредоносного кода, способного обойти системы безопасности, а также создание ботнетов для запуска DDoS-атак ; — социальная инженерия создание фальшивых профилей в соцсетях с целью обмана людей и получения доступа к их личной информации. Однако орудием или оружием нейросети становятся только в руках человека, обращает внимание исследователь команды проекта разговорного искусственного интеллекта DeepPavlov. Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». Денис Кузнецов: «Они в принципе не могут отрастить ноги и убежать в интернет.
Их могут перенести в интернет люди, чтобы они там работали при тех же условиях получения последовательности данных и выдачи последовательности данных. Поэтому текущее поколение нейронных сетей может работать только как инструменты». При этом нейросети могут вести себя не так, как задумано, и стать причиной настоящей трагедии. Так, в Бельгии мужчина покончил с собой после двух месяцев общения с чат-ботом по имени Элиза на основе открытой языковой модели GPT-J. Эта история показывает, что для пользования нейросетями нужно определенное понимание принципов их работы, говорит Денис Кузнецов.
Общество, по его словам, еще не привыкло к таким инструментам. На непредсказуемость результатов работы с нейросетями обратил внимание и руководитель образовательной программы «Киберфизические системы» кафедра «СМАРТ-технологии» Московского политеха Тимур Идиатуллов. Он считает, что пока нейронным сетям нельзя доверять решение важных задач, поскольку современные языковые модели запредельно сложны с точки зрения числа параметров. Тимур Идиатуллов: «Например, сеть ChatGPT содержит 175 миллиардов параметров, которые определяют ее работу, и не существует инструмента, который позволил бы нам отследить, как сеть пришла к тому или иному решению». Могут ли нейросети оставить людей без работы?
В этом вопросе среди экспертов нет единого мнения. Сергей Смирнов полагает, что от моделей уровня GPT-4 пострадают только распространители фейков.
Поделись улыбкою своей, И она к тебе не раз еще вернется. К тебе вернется! И тогда наверняка, вдруг запляшут облака, И кузнечик запиликает на скрипке... С голубого ручейка начинается река, Ну, а дружба начинается с улыбки. От улыбки солнечной одной Перестанет плакать самый грустный дождик.
Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI). Нейросеть помогла раскрыть несколько значимых преступлений прошлых лет в Челябинской и Нижегородской областях, ХМАО и Крыму. Новости. All. news. Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться. Лента статей, последних новостей, дискуссий, ответов на вопросы из всех потоков от экспертов, авторов и читателей Тинькофф Журнала.
Статьи о нейросетях
В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI). читайте последние и свежие новости на сайте РЕН ТВ: Руководитель компании по нейросетям вживил в себя три чипа В ЕС допустили появление паники при появлении фейка. Генпрокуратура РФ начала внедрять в работу искусственный интеллект и нейросети, заявил глава ведомства Игорь Краснов. Новости. Телеграм-канал @news_1tv.
Новости по теме: нейросеть
Темы Разработка нейросетей — одно из самых главных достижений человечества. Создание картинок и написание текстов уже не является уникальным умением людей — на все это способен компьютер. Самыми лучшими нейросетями 2023 года являются рисующий по словам Midjourney и пишущий тексты ChatGPT. Midjourney — нейросеть, которая была разработана программистом Дэвидом Хольцем и выпущена 12 июля 2022 года. Она работает внутри сервиса Discord и первые 25 рисунков создает бесплатно.
Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий.
GigaChat умеет не только работать с разными видами информации и генерировать идеи, но также нейросеть может поздравить близких с праздником, создать открытку. С момента запуска в феврале 2024 года чат-бота GigaChat во «Вконтакте», количество активных пользователей увеличилось в 10 раз и достигло 1,7 млн человек. Что думаешь?
Нейронные сети
| Новости по тегу: Нейросеть | ChatGPT уже активно вошла в жизнь людей – к нейросети многие обращаются за советом, она успешно сдает экзамены на юриста или медика. |
| #нейросеть — подборка статей на | Нижегородские учёные определили, что в импульсной нейронной сети, решающей последовательно несколько. |
| Все новости по тегу: «Нейросети» | Нейросеть сегодня — открыла доступ к реставрирующей старые фотографии нейросети. Камера. прибор: в России разработали виртуального режиссера. |
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3
Нейросети онлайн – каталог нейронный сетей. Новости / Нейросети и AI. Нейросеть GPT-4 попыталась обойти защиту OpenAI и «вырваться на свободу» — пробуем «освободить разум». Нижегородские учёные определили, что в импульсной нейронной сети, решающей последовательно несколько.
Все новости по тегу: «Нейросети»
| Каким будет будущее нейросетей в 2024 году: анализ IT-рынка | Сосо Павлиашвили Культура Шоу-бизнес 12 апреля в 15:08 Сосо Павлиашвили сравнил нейросети с «резиновыми бабами». |
| Искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры: AI Новости | нейросети – последние новости. |
| Нейросеть: последние новости и статьи | последние новости, статьи и другие материалы. |
| Нейросети - искусственный интеллект для создания картинок и текстов | В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли. |
Новости нейросетей
Совсем скоро ваш контент будет полностью персонализированным. Больше не нужно делить фильмы на «хорошие» и «плохие». Будут просто фильмы, которые нравятся вам, потому что нейронки создали их именно для вас. Гей-драма с Олегом Басилашвили и Томом Харди? А еще скорее фильмы, музыка, книги и что-то новое, неизвестное сегодня, созданное искусственными личностями. Будет целая индустрия таких цифровых друзей и компаньонов. Будет расти важность сообществ, харизмы. В мире, где научатся подделывать даже тело, важно быть труднопредсказуемым и диким.
Люди будут больше ценить людей. Вообще говоря, в мире, где уникальность контента — это оксюморон, будет все меньшее значение получать то, кто вы по национальности, профессии, интересам. Важно не то, что вы умеете. Важно то, какие запросы вы задаете, в чём вас чистый, искренний интерес к миру. Это всё, что останется после меня. Это всё, что возьму я с собой. В киберпанк кстати, он уже скоро.
Напоследок процитирую: «Если человека из ближайшего будущего перенести на полвека назад, он умрёт просто потому, что нет вай-фая».
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. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source.
В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие.
В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов.
Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE.
Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM.
Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой. Такой уровень доступности технологий позволил учёным опубликовать уже сотни, если не тысячи интересных и полезных научных статей. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются.
И я думаю, что в будущем году упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность. У инженеров, учёных и государства при использовании решений на базе открытых моделей ИИ всегда будут возникать вопросы доверия к ним. Поэтому только открытость и высокое качество датасетов, на которых тренируются нейросети, позволят опенсорсным моделям занять свой рыночный сегмент.
Рост мультимодальных возможностей нейросетей Что случилось за год У ИИ появилась мультимодальность — теперь нейросети работают не только с текстом, но и с изображениями, видео и аудио.
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. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах.
Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении. Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов.
Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети.
За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии. Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее.
Во всех случаях использовался анализ с помощью ИИ.
Результат не является дословной расшифровкой, но смысл передается довольно точно. Похожее исследование опубликовали ученые из Сиднейского университета Австралия. Только они использовали не МРТ, а ЭЭГ, что позволило сделать прибор портативным и более дешевым, но вне лаборатории его работа все равно пока невозможна. Еще два крупных исследования, от Университета Осаки Япония и Национального университета Сингапура , опубликованных в 2023 году, передают картинки из человеческого мозга: человек представляет происходящее, а ИИ с помощью МРТ преобразует мозговую активность в изображение. Воспроизведение тоже не совершенное, но авторы с оптимизмом смотрят в будущее. Примерно похожая технология позволила военным управлять роботом силой мысли , а мозговому импланту для парализованных — считывать намерения людей. В 2022 году в рамках исследований парализованные смогли пообщаться и поесть самостоятельно. Твоя жизнь предопределена и нейросеть знает, как...
Фото: Shutterstock Создан инструмент искусственного интеллекта, который, анализируя последовательность жизненных событий, таких как история здоровья, образование, работа и доход, может определить личность человека и предсказать продолжительность его жизни. Новый инструмент обучен на наборе данных, полученных от всего населения Дании — 6 миллионов человек. Набор данных был предоставлен ученым правительством страны. Исследователи использовали эти данные для создания длинных шаблонов повторяющихся жизненных событий.