AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI. Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее. Это объясняет высокую актуальность применения искусственного интеллекта в сфере образования. Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда.
Технологии ИИ в смартфонах
- Интервью обзора
- Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
- Влияние искусственного интеллекта на различные сферы жизни
- Предварительный просмотр:
- Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
- Искусственный интеллект: ближайшее будущее
Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте
Все права защищены. Полное или частичное копирование материалов запрещено. При согласованном использовании материалов сайта необходима ссылка на ресурс.
Stability AI охарактеризовала сделку с Amazon как стратегическую, хотя она представляла собой не что иное, как стандартный договор аренды облачной инфраструктуры. Кто из них вышел из схватки победителем, не уточняется, но испытания уже назвали прорывом в средствах ведения воздушного боя. Vista X-62A.
Концепция мозаичной войны предполагает слаженные пилотируемые, полуавтоматические и автоматические действия управляемых пилотами и беспилотных воздушных боевых платформ. Пилоты должны из тактиков стать стратегами, чтобы планировать бой в целом, тогда как беспилотные платформы займутся «чудесами на виражах». Первый бой между ИИ и пилотом состоялся в 2021 году на симуляторе. Машинный интеллект превзошёл опытного лётчика, выиграв у него практически все бои. В качестве пилота боевого истребителя F-16 — в виде испытательной платформы VISTA X-62A — ИИ осуществил первые полёты в начале 2023 года, проведя в воздухе под надзором инструктора в кабине 17 часов.
По словам ответственных за программу лиц, ИИ уверенно выстроил как порядок оборонительных манёвров, так и наступательных. Благодаря этому владельцы этих устройств получат быстрый доступ к данному сервису. Источник изображения: Nothing «Благодаря новой интеграции пользователи с новейшей платформой Nothing OS и приложением ChatGPT, установленными на их смартфонах Nothing, смогут общаться с самым популярным в мире потребительским инструментом искусственного интеллекта прямо через наушники Nothing», — сообщила компания в своём официальном блоге. Представитель компании в разговоре с порталом The Verge отметил, что «интеграция ChatGPT в продукты будет проходить постепенно. С 18 апреля поддержку ИИ-бота получит смартфон Phone 2.
Через несколько недель такой же поддержкой обзаведутся смартфоны Phone 1 и Phone 2a ». В блоге компании также сообщается, в новую версию Nothing OS будут добавлены виджеты для запуска ChatGPT, а в меню управления скриншотами и всплывающем окне буфера обмена появилась функция, позволяющая напрямую вставить изображения в запрос для ChatGPT. Чем раньше это сделать, тем выше вероятность выживания пациента. Но часто источник заболевания остаётся неизвестным, а узнают о нём по появлению клеток метастаз в лимфе или других биологических жидкостях человека. Врачи научились распознавать некоторые из них, но привязка клеток метастаз к видам онкологии остаётся непростой задачей, а ИИ — это тот инструмент, который может делать это лучше.
Клетка метастаз рака молочной железы. Они взяли за основу 12 типов наиболее распространённой онкологии, которые сопровождаются выбросом раковых клеток в лёгочную жидкость и жидкость брюшной полости, включая рак лёгких, яичников, молочной железы и желудка. Некоторые другие формы рака, в том числе те, которые возникают в предстательной железе и почках, включить в исследование не удалось, поскольку они обычно не сопровождаются выбросом клеток метастаз в биологические жидкости человека. По словам учёных, каждый год из 300 тыс. Против рака нет универсального метода лечения — оно своё для каждого случая, поэтому выживаемость среди больных без диагноза самая низкая.
Исследователи обучили свою ИИ-модель примерно на 30 тыс. Затем они протестировали свою модель на 27 тыс. Наконец, в процессе анализа примерно 500 изображений ИИ оказался лучшим прогнозистом, чем опытные врачи. Также была проверена группа из 391 пациента, четыре года назад получившая лечение в соответствии с прогнозом ИИ и прогнозами врачей. Оказалось, что если курс лечения соответствовал прогнозу ИИ, то выживаемость пациентов была выше, а если врачи не брали в расчёт прогноз ИИ, то ниже.
В сочетании с другими методами диагностики онкологических заболеваний, считают исследователи, использование ИИ для распознавания источников опухолей по идентификации клеток метастаз обещает значительно повысить вероятность лечения этого смертельного недуга. По мнению главы компании Arm Рене Хааса Rene Haas , это может привести к тому, что уже к концу текущего десятилетия общие объёмы потребляемой системами ИИ энергии превзойдут объёмы энергопотребления Индии, самой густонаселённой страны в мире. Чтобы эти системы стали лучше, им потребуется дополнительное обучение — этап, который включает в себя бомбардировку программного обеспечения огромными наборами данных.
Stability AI охарактеризовала сделку с Amazon как стратегическую, хотя она представляла собой не что иное, как стандартный договор аренды облачной инфраструктуры. Кто из них вышел из схватки победителем, не уточняется, но испытания уже назвали прорывом в средствах ведения воздушного боя. Vista X-62A. Концепция мозаичной войны предполагает слаженные пилотируемые, полуавтоматические и автоматические действия управляемых пилотами и беспилотных воздушных боевых платформ. Пилоты должны из тактиков стать стратегами, чтобы планировать бой в целом, тогда как беспилотные платформы займутся «чудесами на виражах».
Первый бой между ИИ и пилотом состоялся в 2021 году на симуляторе. Машинный интеллект превзошёл опытного лётчика, выиграв у него практически все бои. В качестве пилота боевого истребителя F-16 — в виде испытательной платформы VISTA X-62A — ИИ осуществил первые полёты в начале 2023 года, проведя в воздухе под надзором инструктора в кабине 17 часов. По словам ответственных за программу лиц, ИИ уверенно выстроил как порядок оборонительных манёвров, так и наступательных. Благодаря этому владельцы этих устройств получат быстрый доступ к данному сервису. Источник изображения: Nothing «Благодаря новой интеграции пользователи с новейшей платформой Nothing OS и приложением ChatGPT, установленными на их смартфонах Nothing, смогут общаться с самым популярным в мире потребительским инструментом искусственного интеллекта прямо через наушники Nothing», — сообщила компания в своём официальном блоге. Представитель компании в разговоре с порталом The Verge отметил, что «интеграция ChatGPT в продукты будет проходить постепенно. С 18 апреля поддержку ИИ-бота получит смартфон Phone 2.
Через несколько недель такой же поддержкой обзаведутся смартфоны Phone 1 и Phone 2a ». В блоге компании также сообщается, в новую версию Nothing OS будут добавлены виджеты для запуска ChatGPT, а в меню управления скриншотами и всплывающем окне буфера обмена появилась функция, позволяющая напрямую вставить изображения в запрос для ChatGPT. Чем раньше это сделать, тем выше вероятность выживания пациента. Но часто источник заболевания остаётся неизвестным, а узнают о нём по появлению клеток метастаз в лимфе или других биологических жидкостях человека. Врачи научились распознавать некоторые из них, но привязка клеток метастаз к видам онкологии остаётся непростой задачей, а ИИ — это тот инструмент, который может делать это лучше. Клетка метастаз рака молочной железы. Они взяли за основу 12 типов наиболее распространённой онкологии, которые сопровождаются выбросом раковых клеток в лёгочную жидкость и жидкость брюшной полости, включая рак лёгких, яичников, молочной железы и желудка. Некоторые другие формы рака, в том числе те, которые возникают в предстательной железе и почках, включить в исследование не удалось, поскольку они обычно не сопровождаются выбросом клеток метастаз в биологические жидкости человека.
По словам учёных, каждый год из 300 тыс. Против рака нет универсального метода лечения — оно своё для каждого случая, поэтому выживаемость среди больных без диагноза самая низкая. Исследователи обучили свою ИИ-модель примерно на 30 тыс. Затем они протестировали свою модель на 27 тыс. Наконец, в процессе анализа примерно 500 изображений ИИ оказался лучшим прогнозистом, чем опытные врачи. Также была проверена группа из 391 пациента, четыре года назад получившая лечение в соответствии с прогнозом ИИ и прогнозами врачей. Оказалось, что если курс лечения соответствовал прогнозу ИИ, то выживаемость пациентов была выше, а если врачи не брали в расчёт прогноз ИИ, то ниже. В сочетании с другими методами диагностики онкологических заболеваний, считают исследователи, использование ИИ для распознавания источников опухолей по идентификации клеток метастаз обещает значительно повысить вероятность лечения этого смертельного недуга.
По мнению главы компании Arm Рене Хааса Rene Haas , это может привести к тому, что уже к концу текущего десятилетия общие объёмы потребляемой системами ИИ энергии превзойдут объёмы энергопотребления Индии, самой густонаселённой страны в мире. Чтобы эти системы стали лучше, им потребуется дополнительное обучение — этап, который включает в себя бомбардировку программного обеспечения огромными наборами данных.
Особенно это актуально в условиях исчерпания потенциала традиционных источников роста. По итогам опроса эксперты пришли к выводу, что экономический потенциал искусственного интеллекта в России к 2028 г. Реализованный эффект от внедрения искусственного интеллекта к 2028 году может достичь 4,2—6,9 трлн руб. Из них 0,8-1,3 трлн руб. Марина Дорохова, соавтор отчёта и руководитель проектов «Яков и Партнёры» Собственные базовые модели генеративного искусственного интеллекта в мире разрабатывают около десяти стран, в том числе Россия, при этом наша страна занимает 7-е место в мире по уровню поддержки государством сферы разработки искусственного интеллекта. Подобный фокус не случаен — внедрение искусственного интеллекта будет иметь гораздо более широкие последствия для страны, чем непосредственно экономический эффект, в частности развитие искусственного интеллекта положительно повлияет на качество и продолжительность жизни, повысит качество образования, создаст новые рабочие места. Это сократит временные затраты и позволит сотрудникам сосредоточиться на более творческих задачах.
«Искусственный интеллект в нашей жизни»
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. 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.
Роботы способны поддерживать диалог, выполнять различные задачи и стать надежными помощниками, но при этом они не работают со смыслами, а опираются на шаблоны. Возможности AI обрабатывать массивы данных в реальном времени превосходят человеческие, но искусственный интеллект может допустить ошибку при выборе. В частности, он может принять логичное и рациональное, но морально безответственное решение. 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.
И недаром.
Список того, что умеет ChatGPT, поражает воображение. Например, этот бот-«интеллектуал» может написать школьное сочинение. Причем, как пишет The Washington Post , оно получается настолько качественным, что его невозможно отличить от авторского текста школьника. Учителя уже бьют тревогу по этому поводу. Вот еще малый список того, что умеет ChatGPT: сочинять стихи и песни; писать рефераты на любую тему; вести увлекательные разговоры; давать персональные советы, в том числе медицинские всякий раз они сопровождаются плашкой о необходимости обратиться к врачу. ChatGPT даже попытался доказать научную теорему. Однако попытка оказалась провальной: нейросеть написала структурированную белиберду. Хотя и вполне убедительную на непрофессиональный взгляд. Кроме того, программа может обучаться на ходу.
Возможно, в скором времени она отберет часть работы у копирайтеров, журналистов пишущих новостные заметки , учителей, врачей и людей самых разных профессий.
Растущая зависимость от искусственного интеллекта вызывает обеспокоенность о стабильности и надежности различных инфраструктурных систем. Угроза для безопасности: Искусственный интеллект может быть использован не только для благих целей, но и для враждебных действий. Злоумышленники могут использовать искусственный интеллект для создания программного обеспечения, способного распознавать и анализировать уязвимости в системах безопасности.
Это представляет угрозу для конфиденциальности данных и может привести к кибератакам и хищению личной информации. Отсутствие контроля: Другой проблемой является отсутствие контроля и масштабируемость искусственного интеллекта. При возрастании мощности и скорости вычислений, искусственный интеллект может превзойти способность человека контролировать его. Это может привести к непредсказуемым результатам и потенциальным опасностям для общества.
Мы не можем игнорировать потенциальные угрозы и проблемы, связанные с искусственным интеллектом. Вместо этого, необходимо активно исследовать и разрабатывать стратегии, которые позволят справиться с этими вызовами и обеспечить безопасное и этичное развитие и использование искусственного интеллекта. Обучение искусственного интеллекта и его возможности Обучение искусственного интеллекта ИИ — это процесс, в результате которого компьютерные системы способны самостоятельно приобретать знания и навыки, улучшать свою производительность и принимать решения без вмешательства человека. Это одна из ключевых составляющих развития ИИ и открытая дверь в будущее инноваций.
Одной из основных методик обучения ИИ является машинное обучение. В основе машинного обучения лежит использование алгоритмов, которые позволяют компьютерной системе обучаться на основе опыта и данных, анализировать их, выявлять закономерности и делать выводы. Важным компонентом машинного обучения является использование больших объемов данных — так называемых больших данных, которые позволяют обучить ИИ эффективно и точно. Машинное обучение позволяет ИИ развивать искусственный интеллект, превосходящий возможности человека в некоторых областях.
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.
1 Comments
- Каким будет будущее нейросетей в 2024 году: анализ IT-рынка
- Все свое, родное
- Новости по теме: искусственный интеллект
- Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы
- Искусственный интеллект в образовании в 2024 году: новые возможности и перспективы EdTech
82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. Технологии искусственного интеллекта (далее — ИИ), которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни. – Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, что им нравится, какой контент для них является сложным.
Онлайн-курсы
- 1. OpenAI GPT-4
- Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект: ближайшее будущее
- Интервью обзора
- Друг человека
Сферы применения систем искусственного интеллекта
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. последние новости сегодня. Искусственный интеллект - все самые свежие новости дня по теме. ТАСС – ведущее государственное информационное агентство России. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». Будущее искусственного интеллекта Искусственный интеллект перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь. «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и дальше» Питера Ли, Кэри Голдберга и Исаака Кохана «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и далее» для тех, кто хочет быть. Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей.
«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
ИИ стремится создать алгоритмы, агентов и модели, способные выполнять разнообразные когнитивные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка, планирование, решение проблем и даже создание искусства, перенося на машины способности, обычно свойственные человеку [1]. Основой ИИ часто служит машинное обучение и глубокое обучение, которые позволяют системам улучшать свою производительность и адаптироваться к новым ситуациям на основе накопленного опыта. Искусственный интеллект имеет широкий спектр применений, включая автономные транспортные средства, медицину, производство, финансы, образование и многое другое, и его развитие продолжает оказывать значительное влияние на общество и экономику. Искусственный интеллект объединяет в себе разнообразные подходы и компоненты, позволяющие системам моделировать и имитировать человеческий интеллект [2]. Является одной из основных парадигм ИИ, в которой системы обучаются на основе данных. Эти данные могут быть предоставлены в виде примеров, и системы самостоятельно выявляют закономерности и обобщают их для принятия решений на новых данных. Глубокое обучение Deep Learning, DL. Это подраздел машинного обучения, использующий искусственные нейронные сети для анализа данных. Глубокие нейронные сети состоят из множества слоев, позволяющих извлекать все более абстрактные признаки из данных [3]. NLP занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. Системы NLP способны анализировать, понимать и генерировать тексты, что находит применение в переводах, чат-ботах, анализе социальных медиа и многих других областях.
Компьютерное зрение Computer Vision.
Без них никак не обойтись, потому что они ключевые. Искусственный интеллект ИИ — это общее понятие, которое описывает машинные алгоритмы и технологии, направленные на создание интеллектуальных систем. Машинное обучение Machine Learning, ML — это класс методов ИИ, позволяет компьютерам обучаться на основе больших объемов данных, извлекая из них закономерности. Используется в основном для решения различных задач классификации и прогнозирования. Нейронные сети Neural Networks, NN — это одна из технологий машинного обучения, которая моделирует работу мозга человека. Нейронные сети могут использоваться для решения множества различных задач: для распознавания образов например, автомобильных номеров на фотографии , перевода голосового сообщения в текстовое, генерации изображений по тексту, создания моделей чего-либо, текстов, картин и т. То есть нейронные сети — это один из способов реализации машинного обучения. Вообще специалисты стараются меньше употреблять словосочетание «искусственный интеллект».
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.
Ритейл всегда был достаточно сильно оцифрован, сказал директор по анализу данных X5 Group Михаил Неверов. По его словам, решения принимались на основе собранных и обработанных вручную данных, а сейчас все автоматизируется с помощью ИИ. Александр Тоболь, СТО «ВКонтакте», вице-президент по технологиям и разработке VK, рассказал, что команда прикладных исследований ИИ компании сейчас работает над несколькими ключевыми решениями на базе машинного обучения. Работаем над функциями суммаризации — анализа больших объемов информации и предоставления кратких тезисов на основе, например, длинных видео. Маркетплейс Ozon применяет искусственный интеллект для модерации товаров: система автоматически изучает текст и изображения на предмет соответствия правилам и решает, допускать товар на площадку или нет. В результате модераторы смогут разбирать более сложные ситуации. На другой торговой площадке «Авито» технологии искусственного интеллекта используют на каждом этапе пользовательского пути.
Ежедневно автоматическая система с использованием ИИ проверяет 20 млн объявлений, каждое из которых должно соответствовать не только правилам платформы, но и законодательству, отметил Chief Data Officer «Авито» Андрей Рыбинцев. По его словам, эта же система в сутки анализирует до 10 миллиардов кликов пользователей на платформе. Продажи не единственная сфера, где ИИ получил широкое распространение. Большой потенциал лежит в медицине. Например, во время пандемии ИИ облегчал поиск очагов поражения легких на снимках компьютерной томографии, выделяя подозрительные участки. Наиболее успешно развиваются три направления в медицине: компьютерная диагностика на базе анализа изображений, о чем было сказано ранее, поддержка принятия решений при диагностике, например при определении дозы лекарств. Также ИИ облегчает рутинные рабочие процессы: голосовые боты переводят речь врача в текст для медицинской карты, а роботы-операторы колл-центров записывают пациентов на прием. Рентгенологи Москвы благодаря голосовому вводу уже заполнили свыше 210 тыс.
Как это работает? Если вчера главной задачей было создание условий для развития этой сферы, то сегодня к числу приоритетов добавилось максимальное расширение использования искусственного интеллекта ИИ. Особенно на производстве, в сельском хозяйстве, здравоохранении и других значимых отраслях. О том, почему это так важно и что дает применение технологий искусственного интеллекта, — в материале «Ленты. Движущая сила Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. За последние пять лет в России были созданы основные механизмы для развития в этой сфере. Появилось шесть специальных исследовательских центров, заработала система грантовой поддержки разработчиков ИИ, в рамках которой за два года поддержано более 600 ИИ-проектов.
Предприятия и организации могут приобретать отечественные решения по льготным ценам. К настоящему моменту в российских вузах утверждено 85 программ магистратуры и 21 программа бакалавриата по искусственному интеллекту. Более 2 тысяч преподавателей и более 15 тысяч учителей повысили свою квалификацию, а порядка 30 тысяч школьников прошли обучение и получили навыки взаимодействия с ИИ Таковы данные Национального портала в сфере искусственного интеллекта Технологии искусственного интеллекта стали частью нашей жизни… кто лучше использует мощный технологический потенциал в интересах людей, их благополучия, тот в современном мире и выигрывает Владимир Путинпрезидент России на конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» По словам главы государства, между странами «идет ожесточенное соперничество». К 2030 году Россия намерена обеспечить себе технологический суверенитет и глобальное лидерство в области искусственного интеллекта. Поэтому развитие ИИ в России продолжается несмотря на санкционное давление, а внедрение новых технологий в приоритетных отраслях находится в центре внимания государства и бизнеса. Друг человека Проникновение искусственного интеллекта в нашу жизнь уже гораздо шире, чем кажется с позиции простого обывателя. ИИ помогает управлять предприятиями, строить дома и промышленные объекты, выращивать урожай, лечить и учить людей.
Он используется для обработки больших объемов данных, помогает выявить скрытые закономерности и упрощает решение многих задач. Новые технологии избавляют людей от рутины, подменяют специалистов там, где опасно, и поддерживают в ситуациях, требующих мгновенной реакции или сложных решений По словам вице-премьера Дмитрия Чернышенко , «более 52 процентов крупных организаций страны уже внедряют искусственный интеллект в своей деятельности». Только в 2021 году российская экономика за счет применения ИИ получила дополнительно 300 миллиардов рублей, а общий вклад российских организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, в ВВП составил более 22 триллионов рублей. Вот только некоторые примеры того, что может искусственный интеллект и как он используется в России На здоровье Россия является одним из мировых лидеров в разработке и внедрении ИИ в медицине. Об этом говорится в аналитическом отчете «Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в здравоохранении», опубликованном в феврале 2023 года. По оценкам авторов отчета, 16 процентов медицинских организаций уже используют ИИ, 34 процента — планируют внедрить его в ближайшее время. Совокупный экономический эффект от применения этих технологий в здравоохранении в 2021 году составил 13 миллиардов рублей.
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
Во-первых, появилась возможность построить итоговый рейтинг на основе отдельных номинаций с большим числом показателей. Во-вторых, нам доступны сырые данные, «провалившись» в которые мы можем убедиться в корректности расчета. Конечно, о рейтинге будет много споров. Мимо такого проекта не пройдешь, а мы этого и хотим». Ai, Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, кандидат физико-математических наук, а также Дмитрий Романов, основатель Университета искусственного интеллекта. Подробно со всеми номинациями и представленными в них компаниями можно ознакомиться на специальной странице рейтинга искусственного интеллекта. Там же можно ознакомиться с методикой обучения алгоритма ИИ, который впоследствии собрал данный рейтинг.
Наталья Соколова, управляющий партнер Brand Analytics: «Применение ML-технологий для обработки естественного языка — одно из ключевых направлений в развитии индустрии аналитики соцмедиа, лидером которой является Brand Analytics. Мы хорошо понимаем, что участникам рынка важно не только отслеживать новости в области ИИ, но и иметь перед глазами навигатор компаний и решений в этой важнейшей для нашего с вами будущего отрасли. Представленный билайном совместно с Brand Analytics рейтинг ИИ претендует как раз на место такого навигатора. Проект получился интересным.
Рейтинг одновременно учитывает и медийную активность игроков, и внимание к теме и компаниям со стороны СМИ, и «народное» обсуждение в социальных медиа, в данном случае — в Telegram-каналах. Смотреть на ситуацию с трех сторон кажется очень перспективным подходом. И главное.
Стимул этому процессу придаёт высокая заинтересованность непосредственных заказчиков, нуждающихся в оперативном и качественном замещении западного софта без потери эффективности производства, а также широкие меры государственной поддержки. За 2022 год на поддержку компаний, проектирующих разные ИИ-решения, было направлено 3,5 млрд рублей в виде целевых грантов. 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».
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. 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.