Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. 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 в карьере
- Основные способы использования ИИ обычными пользователями
- Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество? -
- Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
- Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser
- Искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры: AI Новости
- Что сегодня представляет из себя искусственный интеллект
Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
— Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет? Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы. ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году. Искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать наш мир, влияя на различные области, от программирования и обработки данных до взаимодействия с пользователями и управления домашними устройствами. Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи.
Искусственный интеллект: ближайшее будущее
Среди наиболее известных российских компаний, трудящихся в этой сфере, в РФ последние годы выделяют: NTechLab — создатели популярного сервиса Findface, наработки по которой легли в системы безопасности для силовых ведомств. Vision Labs, разрабатывающая системы распознавания лиц и иные решения для крупных банков «Центр речевых технологий» — компания, разработавшая ряд решений для телеком-компаний, а также создавшая систему идентификации болельщиков на стадионах. Обработка естественного языка Natural Language Processing Это особое направление математической лингвистики, которое работает над способностью искусственного интеллекта как распознавать текст на практически человеческом уровне понимания, так и генерировать его. Она применяется в ряде весьма важных отраслей, с которыми человек сталкивается почти каждый день: Перевод текста с одного языка на другой Автоматическая генерация текстов Работа чат-ботов и роботов-собеседников Распознавание и синтез речи Здесь эксперты особенно выделяют работу компании «Яндекс», уже давно обогнавшей таких титанов, как Google и Microsoft по качеству машинного перевода с русского языка на английский и с английского на русский. 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.
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. До того, как туда пришли нейронные сети, это все равно примерно гигабайт информации. Просто одна формула, если ее записать в электронном виде, будет весить примерно гигабайт. А чтобы записать ту же формулу от руки, нужно десять тысяч книг. И, конечно, такую формулу невозможно подбирать вручную. Она каждый раз ищется автоматически. Например, искусственный интеллект применяется сейчас для прогноза погоды, — говорит Александр Крайнов. В команде Яндекса, которая делает прогноз погоды, есть только один метеоролог.
Его взяли просто потому, что нельзя делать прогноз погоды, если у тебя нет ни одного метеоролога. В противном случае ты не имеешь права таким делом заниматься, отберут лицензию. Вот поэтому он там должен быть. А вообще, для того чтобы сейчас сделать свой прогноз погоды, ты собираешь данные, берешь несколько специалистов, которые «умеют хорошо в машинное обучение, в искусственный интеллект». И они там в результате, как мы говорим, «варят» некую формулу. Собирают какое-то что-то, что довольно точно может предсказать, где сейчас пойдет дождь. При этом, повторюсь, можно ничего не понимать в метеорологии. Ты просто рассматриваешь некое состояние атмосферы или еще что-то как набор изображений.
У тебя есть историческая последовательность изображения. И ты по этой последовательности делаешь предсказание. То есть предполагаешь, какое изображение будет следующим. И тем самым решаешь задачу предсказания, какая будет погода. Хотя в целом ты работаешь просто с какой-то последовательностью картинок и тебе не нужно даже иметь специальные знания о дожде. Тот же самый механизм работает, когда нейросеть выдает осмысленный текст. Выдача сводится просто к вычислению вероятностей появления нового слова в многократной последовательности. У нейросети нет модели реального мира!
Нет понимания, как слова описывают явления этого мира. Лишь набор последовательностей. Хотя мы постоянно слышим и видим красивые заголовки статей, как искусственный интеллект обыграл кого-то в шахматы, в го или в покер, нарисовал картину, сочинил музыку. Он это сделал не думая. И в этом блеск и нищета ИИ одновременно.
Сферы применения искусственного интеллекта в современном мире Сферы применения искусственного интеллекта в современном мире Искусственный интеллект в машинном творчестве Современные компьютеры создают музыкальные, литературные, живописные произведения… Прогнозирующие системы Системы предназначены для предсказания событий или результатов событий на основе имеющихся данных, характеризующих текущую ситуацию или состояние объекта Прогнозирующие системы Системы предназначены для предсказания событий или результатов событий на основе имеющихся данных, характеризующих текущую ситуацию или состояние объекта. Планирование Системы планирования предназначены для решения задач с большим количество переменных с целью достижения конкретных результатов Интеллектуальные системы контроля и управления Интеллектуальные системы контроля и управления Экспертные системы успешно применяются для контроля и управления.
Они способны анализировать данные, полученные от нескольких источников, и по результатам анализа принимать решения. Диагностика и устранение неисправностей в электрическом и механическом оборудовании Медицина В медицине ценится отменная память искусственного интеллекта и его способность обрабатывать большое количество данных, сопоставлять и анализировать информацию Медицина В медицине ценится отменная память искусственного интеллекта и его способность обрабатывать большое количество данных, сопоставлять и анализировать информацию. Промышленность и сельское хозяйство. В промышленности искусственный интеллект позволяет делать работу более автоматизированной. Искусственный интеллект используется для контроля за состоянием растений, уровнем влажности, наличием в почве питательных веществ и надлежащего ухода за посадками. Дорожные службы Во многих странах умение искусственного интеллекта обрабатывать огромные объемы данных используется для того, чтобы облегчить проблему пробок Дорожные службы Во многих странах умение искусственного интеллекта обрабатывать огромные объемы данных используется для того, чтобы облегчить проблему пробок. Искусственный интеллект в быту Типичным примером использования ИИ в быту станут системы умных домов, которые получают все большее распространение.
Искусственный интеллект и перспективы его развития Искусственный интеллект и перспективы его развития Люди станут по-другому работать, отдыхать, развлекаться, изменятся представления о сознании, интеллекте и о самом будущем человечества.
Для этого нажмите на кнопку «Поделиться» в верхнем правом углу плеера и скопируйте код для вставки. Дополнительное согласование не требуется.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
| Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес | «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. |
| Искусственный интеллект в действии - «Ведомости. Импортозамещение» | Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. |
| Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр | В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. |
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
Город вдохновения: краснодарцы доверяют рекомендациям искусственного интеллекта и создают с ним музыку. Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году. Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
| Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser | AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. |
| ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году | на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. |
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics. Минцифры считает, что данные искусственного интеллекта помогут властям понять, где нужно нарастить инфраструктуру, построить социальные объекты и дороги. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. В этой статье мы объясним, что означает искусственный интеллект, расскажем, зачем нужен ии, и рассмотрим, что относится к искусственному интеллекту. Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда.
Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. Технологии искусственного интеллекта (далее — ИИ), которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни.
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.
Вместе с ними мы формируем поворотные моменты в истории отдельных компаний и общества в целом. Мы добиваемся устойчивых результатов, масштабы которых выходят далеко за пределы отдельных организаций. О Яндексе Яндекс — технологическая компания, которая создаёт инновационные продукты и сервисы на основе машинного обучения и нейронных сетей.
Компания объединяет более 85 пользовательских сервисов. Основные бизнес-направления — поиск и портальные сервисы, электронная коммерция, сервисы объявлений, медиасервисы, сервисы онлайн-заказа такси и заказа еды, беспилотные автомобили. Яндекс также предлагает продукты для рекламодателей и владельцев бизнеса.
Поэтому решение этой проблемы станет главным приоритетом в 2023 году. Лица, ответственные за внедрение систем искусственного интеллекта, должны убедиться, что они могут объяснить процессы принятия решений и данные, используемые их моделями искусственного интеллекта. Кроме того, решающее значение будет иметь устранение предвзятости и несправедливости в автоматизированных системах принятия решений, что еще больше повысит важность этики ИИ. Стандартизация процессов ML Внедрение искусственного интеллекта ИИ и машинного обучения МО в крупных организациях может оказаться сложной задачей из-за их способности нарушать различные бизнес-операции. На некоторых крупных предприятиях, внедривших искусственный интеллект и машинное обучение, отдельные группы по обработке данных работают независимо в разных отделах, используя свои собственные инструменты и методы.
Хотя этот подход может работать для небольших проектов или конкретных задач, он не подходит для развертывания машинного обучения в больших масштабах, особенно в приложениях, взаимодействующих с клиентами. 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.
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. Ответы на вопросы, написание текстов, программирование и даже создание музыки — все оказалось в сфере компетенций нейросетей. Благодаря этому внезапно оказалось, что можно почти мгновенно и без квалификации достаточно лишь правильно написать подсказки для нейросети создавать то, для чего раньше требовались время, ресурсы и деньги.
Однозначно, сохранится. Кривая Гартнера для новых технологий гласит, что технология будет расти до предела популярности, чтобы далее испытать резкое снижение интереса и выход на плато эффективного использования. В настоящий момент рынок наблюдает исключительно положительные результаты от использования нейросетей: повышение эффективности, снижение издержек, цифровизацию. Чтобы интерес стал снижаться, должна накопиться «критическая масса» негативных сценариев, когда применение нейросетей оказалось неэффективным или вообще неудачным. Однако такие кейсы на рынке сейчас отсутствуют, соответственно, в 2024 году интерес будет лишь расти. В течение длительного времени этот рынок испытывает нехватку квалифицированных специалистов, в особенности уровня senior. Поэтому можно сказать, что спрос на такие кадры остался на прежнем, очень высоком уровне. На ИТ-рынке весь год прошел под знаком роста зарплат, и интерес к нейросетям и ML только усилил данную тенденцию.
Скорее всего, в следующем году зарплаты в этой сфере продолжат повышаться, а недавно наметившийся тренд на «перекупку» наиболее ценных специалистов и команд может дополнительно ускорить этот рост, усиливая кадровый дефицит в сегменте ML и DS, в особенности в отношении квалифицированных сотрудников. Также крайне важны навыки в области моделей и алгоритмов ML — знание разных видов моделей, а также опыт применения и совершенствования алгоритмов машинного обучения. Немаловажны и умение работать с большими массивами данных, в том числе предобрабатывать их, владение средствами визуализации данных, знание баз данных и языка SQL, а также навыки использования облачных сервисов Azure, AWS, Google Cloud.
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
Искусственный интеллект (ИИ, AI) открыл перед человечеством новые возможности. Ученые Пермского Политеха объяснили, что такое нейросети, как они работают, какие перспективы открывают, чем опасен ИИ и как диалог с AI меняет мышление людей. Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. Прогресс искусственного интеллекта оказывает существенное воздействие на сферу электронной коммерции. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью.