Искусственный интеллект «Дзена» работает по двум принципам: Фильтрация содержимого — каждая публикация попадает в очередь на анализ характеристик и текстового содержания после загрузки на платформу и только после проверки появляется в лентах пользователей. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен. Сегодня искусственный интеллект применяют 35% компаний, еще 42% — планируют внедрять его в будущем. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс» поделился профессиональным взглядом на развитие искусственного интеллекта и будущее нейросетей. В этом посте я рассказал вам о том, как формируется лента персональных рекомендаций в ре, и почему Дзен – это не очередная «лента новостей», а результат работы серьезных технологий. Наработки из области искусственного интеллекта уже сейчас.
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
Среди общих требований к размещаемым на портале материалам появился пункт, в котором прописан запрет на тексты, созданные с применением алгоритмов машинного обучения. Напомним, новостной агрегатор перешел из экосистемы «Яндекса» в экосистему VK вместе с сервисом для блогеров «Дзен» в сентябре 2022 года. Сегодня новостная подборка расположена на общем сайте dzen. Взамен «Яндекс» получил от VK сервис по доставке еды Delivery Club, который он намеревался развивать вместе с собственной «Яндекс. По данным агрегатора, ежедневная аудитория новостей — более 10 млн пользователей. На самом деле, сам «Дзен» исторически очень активно использовал алгоритмы искусственного интеллекта — например, для поиска и блокировки материалов, «не соответствующих правилам публикации». Правда, даже специалисты службы поддержки сервиса чаще всего затруднялись объяснить, что именно в забракованном тексте смутило нейросеть.
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. На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами. Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки. Но это все развлекательные примеры использования нейросетей. Есть ли какие-то полезные? Нейросеть DeOldify позволяет раскрашивать старые черно-белые фотографии. Looka поможет создать логотип для вашего бренда. А нашумевший ChatGPT от OpenAI позволяет задать чат-боту любой вопрос и получить на него развернутый ответ — в скором будущем эта технология сможет заменить собой целые поисковые системы или сделать их намного более дружелюбными по отношению к пользователю. Что в итоге Теперь вы знаете, для чего нужны нейросети и что делает нейросеть. Как вы уже могли убедиться, нейросети все больше проникают в наше цифровое пространство, позволяя получать удивительные результаты и решать задачи, которые раньше невозможно было бы решить без привлечения нескольких сотен или тысяч сотрудников. Они умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других. Но это только начало. Куда нас приведет развитие нейросетей, позволят ли они создать полноценный искусственный интеллект и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг — о таком будущем пока что можно лишь фантазировать.
Благодаря машинному зрению можно распознавать штрих-коды, текст, изображения, в т. Например, биометрическая система позволяет верифицировать личность для доступа в офис или для оплаты товаров и услуг, а в «Пятерочке» ее применяют для «узнавания» постоянных клиентов, чтобы автоматически предлагать им скидки, и для выявления серийных магазинных воров. С помощью системы распознавания жестов же можно взмахом руки попросить переключить музыку или изменить громкость трека. Так, Google внедрила ее в мобильные устройства и умные колонки, а Huawei — в свой флагманский смартфон. Такие инструменты повышают безопасность и уровень сервиса, ведь человеку не приходится вводить дополнительные данные для проверки или нажимать на кнопки для управления оборудованием. Например, российский сервис Directum RX помогает классифицировать входящие электронные письма и документы по типам, чтобы снизить время их обработки, а другая отечественная RPA Sherpa проверяет контрагентов перед заключением договора. Прогнозные модели Такие инструменты могут применяться в абсолютно разных сферах: от ритейла чтобы предсказывать продажи в супермаркетах, как это делает X5 Retail Group для каждого из своих 16 000 магазинов до логистики, чтобы планировать поставки. Благодаря использованию таких технологий можно прогнозировать спрос на ресурсы, сырье, рабочую силу, а также создавать более эффективные стратегии развития бизнеса, корректировать маркетинг и финансовые операции и улучшать пользовательский опыт. Генеративные модели Компании активно внедряют алгоритмы AI для генерации изображений, текста и видео в свои сервисы для улучшения пользовательского опыта. Так, Duolingo анонсировала новые функции в приложении на основе GPT-4: в одной из них пользователь может практиковать иностранный язык в диалоге с персонажами сервиса, а в другой — узнать больше о своем ответе на уроке, чтобы понять, например, почему человек совершает одну и ту же ошибку. А в современных архитектурных бюро же используют сервисы для генеративного дизайна, которые помогают оптимизировать придуманные решения, например, заменяют узел из нескольких деталей в чертеже на такой же с одним компонентом. Перспективы развития ИИ По мнению американской исследовательской компании Gartner, практически все прорывные цифровые технологии, которые планируют выпустить в ближайшие 6-8 лет, связаны с искусственным интеллектом, поэтому необходимость использования таких технологий будет возрастать. В своем исследовании она обозначила три главных технологических тренда: 1. Самообучающиеся алгоритмы, которые позволяют использовать большие массивы данных без их предварительной подготовки т. Такой подход наиболее актуален для задач, связанных с компьютерным зрением, например, когда нужно верифицировать ручные подписи или определить расстояние до объекта на видео, и задач обработки естественного языка, при которых на вход моделям подаются текстовые документы и далее с помощью ИИ могут прогнозироваться следующие предложения или автоматически определяться «токсичные» фразы.
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. На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами. Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки. Но это все развлекательные примеры использования нейросетей. Есть ли какие-то полезные? Нейросеть DeOldify позволяет раскрашивать старые черно-белые фотографии. Looka поможет создать логотип для вашего бренда. А нашумевший ChatGPT от OpenAI позволяет задать чат-боту любой вопрос и получить на него развернутый ответ — в скором будущем эта технология сможет заменить собой целые поисковые системы или сделать их намного более дружелюбными по отношению к пользователю. Что в итоге Теперь вы знаете, для чего нужны нейросети и что делает нейросеть. Как вы уже могли убедиться, нейросети все больше проникают в наше цифровое пространство, позволяя получать удивительные результаты и решать задачи, которые раньше невозможно было бы решить без привлечения нескольких сотен или тысяч сотрудников. Они умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других. Но это только начало.
«Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения
Распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI), стратегия его развития в России и мире, проблемы с внедренияем и сбоями ИИ, использование ИИ в «умных домах» и «умных городах», на финансовом рынке, в управлении, промышленности и ритейле. Специалисты Лаборатории искусственного интеллекта "Сбербанка" помогли группе российских и американских ученых натренировать ИИ-модель, предсказывающую расположение в геноме фрагментов зеркального подобия обычной ДНК, известной как Z-ДНК. Теги → искусственный интеллект. Быстрый переход. Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ.
В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
| На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания | На самом деле, сам «Дзен» исторически очень активно использовал алгоритмы искусственного интеллекта – например, для поиска и блокировки материалов, «не соответствующих правилам публикации». |
| Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет | На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет. |
| Сергей Марков: Искусственный интеллект и машинное обучение — итоги 2023 года | Сервисы искусственного интеллекта уже вовсю используются в медицине и помогают по десяткам направлений, местами даже превосходя врачей в скорости и точности. |
Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком
В предыдущих версиях продукта аватары разговаривали без каких-либо эмоций, однако перед нынешним релизом стартап тщательно поработал над их динамичностью. По словам компании, теперь аватары используют правильный тон голоса, язык тела и движения губ, как живые актёры. Что умеют программные роботы Кроме того, новая модель позволяет системе генерировать результаты в реальном времени: программа воспринимает текст, анализирует его настроение и сразу же выдает нужную эмоцию и выражение лица. Ранее такие аватары полагались на заранее написанный сценарий, из-за чего результаты могли быть неестественными.
В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. 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.
Встреча была очень насыщенной и прошла в активном и динамичном режиме. Благодарим нашего спикера за неподдельную увлеченность темой, интересный и содержательный рассказ!
Сейчас решения с использованием ИИ широко применяются в ритейле, IT и финансовой сфере, логистике, производстве. Например, XP Group с 2019 года использует машинное обучение для улучшения прогнозирования спроса, логистики и анализа ассортимента. 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.
Сбер поделится своими наработками в сфере искусственного интеллекта со странами Африки
На международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey) состоялась главная дискуссия «Революция генеративного ИИ: новые возможности». Мы разговариваем строго об искусственном интеллекте и его приложениях в различных областях человеческой деятельности. В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей.
Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь
Искусственный интеллект «Дзена» работает по двум принципам: Фильтрация содержимого — каждая публикация попадает в очередь на анализ характеристик и текстового содержания после загрузки на платформу и только после проверки появляется в лентах пользователей. доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. Это искусственный интеллект, который в компании называют «персональным помощником журналиста». Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой.
История развития ИИ
- Искусственный интеллект модифицировал медицину | ComNews
- Что принесет человечеству стремительный прогресс ИИ
- Дзен Новости запретили материалы, написанные искусственным интеллектом
- Искусственный интеллект в медицине
Искусственный интеллект
это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности. В основе алгоритмов Дзена лежит искусственный интеллект и работает он на 2 технологиях фильтрации. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Чипы «красных» смогут похвастаться увеличенной производительностью при большей энергоэффективности, усовершенствованными технологиями искусственного интеллекта, а также переработанной системой охлаждения.
В России определили лидеров искусственного интеллекта
Изначально работали с IntelliVision как с заказчиком, но в 2018 г. IntelliVision занимается разработкой умных программных модулей видеоаналитики на основе технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта, которые позволяют, например, распознавать лица, автомобильные номера, обнаруживать появление на территории человека, транспортного средства или других объектов. Изображения с идентифицированным лицом или номером машины отправляются оператору, обеспечивающему безопасность охраняемой территории. Наше программное обеспечение «отслеживает» происходящее в режиме реального времени на всех камерах и подает сигнал тревоги только на те события, которые определены в системе как представляющее интерес для оператора. Не так давно стали популярны технологии машинного обучения, в частности, глубоких сверточных нейронных сетей — компьютер самообучается на основе большого количества изображений с определенным предметом в кадре, и в дальнейшем сам начинает распознавать, что конкретно перед ним находится, вычисляя признаки объекта. Искусственный интеллект никогда не ошибается, за ним будущее. Какие задачи решает ваша компания? У нас трудятся, по большей части, даже не программисты, а математики и исследователи.
На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети?
Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. 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.
Проявит она и способности к самообучению. Пользователям с непривычки иной раз даже становится не по себе: он что, мысли читает? Нет, не читает. Просто анализирует интересы человека, отслеживая содержание его поисков. Доступна она далеко не всем. Дорогое удовольствие. Придется приобрести технику, способную реагировать на команды робота, смартфона хозяина или того же бота: оборудование, регулирующее температуру воздуха в квартире, стиральную машину, пылесос и пр. К примеру, ругается с ботом. Иногда человек даже не знает, что его судьбу решил ИИ.
Microsoft минувшем месяцем даже поймали взломщиков, использовавших OpenAI. Другие новости. Ирландия без премьера-гея — здесь. Бразильский нападающий — насильник — там. Если Вам понравилась статья, рекомендуем:.
Искусственный интеллект
В российских медиа хорошим примером сотрудничества журналиста и искусственного интеллекта является сервис «». Технологические компании ведут все более острую борьбу за ограниченный круг специалистов в сфере искусственного интеллекта. Искусственный интеллект «Дзена» работает по двум принципам: Фильтрация содержимого — каждая публикация попадает в очередь на анализ характеристик и текстового содержания после загрузки на платформу и только после проверки появляется в лентах пользователей.
Полезная, но опасная технология
- Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
- Лучшее за последнее время
- Очередные новости искусственного интеллекта
- Комментарии