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. Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT?
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
Обучили нейросеть на данных открытых источников, в основном это новости СМИ и публикации открытых Telegram-каналов, посвященные теме искусственного интеллекта, за 2022 год. Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью.
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Технология искусственного разума развилась настолько, что теперь он способен создавать оригинальные картины, писать коды и сочинять художественные тексты. Искусственный интеллект примет участие в Тотальном диктанте. Город вдохновения: краснодарцы доверяют рекомендациям искусственного интеллекта и создают с ним музыку.
Искусственный интеллект — удар по экономике?
- Каким будет будущее нейросетей в 2024 году: анализ IT-рынка
- Искусственный интеллект: ближайшее будущее
- Отцы и дети
- Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
- Яков и Партнёры - Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы
Будущее искусственного интеллекта
- 20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
- Новости искусственного интеллекта
- Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
- Основные способы использования ИИ обычными пользователями
Статьи и новости
Поэтому исследования, касающиеся искусственного интеллекта, должны проводиться с осознанием их возможных последствий. Анкетирование Анкетирование было проведено среди студентов техникума Анкетирование Анкетирование было проведено среди студентов техникума. Приняли участие 60 человек. Содержательными знаниями об ИИ обладают старшекурсники, большинство которых назвали и сферы применения искусственного интеллекта. Заключение В проекте по данной теме я выяснил, что Заключение В проекте по данной теме я выяснил, что ИИ не только тесно связан с развитием компьютерной техники, математики, статистики, кибернетикаки, но и дает стимул к дальнейшему техническому прогрессу, а также повышает производительность труда путём автоматизации производства, практически преображает все сферы человеческой жизни. Практическая значимость заключается в том, что данный материал можно использовать на внеклассных мероприятиях, а также может быть размещен на сайте в качестве помощи студентам в подготовке проектов. Сведения, изложенные в данной работе, так же будут интересны тем, кого интересуют современные технологии и достижения, имеющие отношение к искусственному интеллекту.
Спасибо за внимание! Материалы на данной страницы взяты из открытых истончиков либо размещены пользователем в соответствии с договором-офертой сайта. Вы можете сообщить о нарушении.
Задачи, в решении которых человек применяет своё умение думать, например, узнавание друг друга, умение ориентироваться в пространстве, понимание речи, принятие решений о том, съесть пиццу или кашу, чтение, письмо — все эти и многие другие действия человека по праву считаются интеллектуальными.
Искусственным интеллектом мы пользуемся каждый день: приложения с навигацией, голосовые помощники, переводчики, реклама, которая следит за нашими предпочтениями. Также рекомендательные системы в медицине для диагностики заболеваний, персонализация образовательного процесса, транспортные системы, позволяющие оптимизировать движение в городской среде, и многое другое. Нельзя заменить человека полностью, и вряд ли когда-либо это произойдёт. Компьютерная система не заменит нас в областях, связанных с эмоциями и межличностным взаимодействием.
Например, нейронная сеть не скажет, что вы сейчас хотите: чай или кофе. Каждому человеку нравится своё, а ещё это очень зависит от настроения. Кстати, искусственный интеллект — это не только моделирование нашего мозга в нейронных сетях. Есть второй вектор его развития, это может быть как угодно устроенное мыслящее устройство.
Главное, чтобы работало. Считается, что когда мы применяем свой естественный интеллект, то основываемся на знаниях. Но есть некий парадокс. Учёные-нейробиологи до сих пор не могут сказать, как на самом деле внутри нас хранятся эти знания и что же вообще такое интеллект человека.
К примеру, многие считают, что мы принимаем решения не только мозгом, но и микробиотой. В нашем кишечнике живут около 3 кг бактерий, и они определяют, кто нам нравится, чего нам хочется, какие эмоции нам сейчас испытывать. Роботы спасут лес — Учёные Сибирского федерального университета наравне с другими разрабатывают новые задачи для искусственного интеллекта. Поделитесь последними достижениями.
В 90-х годах она называлась «Экспертные системы». Мы с коллегами считаем, что теорию нужно подкреплять практикой, поэтому разработки ведутся постоянно. К примеру, мы создаём систему распознавания номеров машин для въезда на территорию, огороженную шлагбаумом. Это удобно и безопасно.
Со студенткой 4-го курса разрабатываем приложение для идентификации дикоросов в лесу.
На самом деле, расширенная реальность и пространственные вычисления могут вызвать такой переворот в коммерции, какого мы не видели со времен появления интернет-магазинов. Дипфейков становится больше Дипфейки будут множиться и становиться все более изощренными, прогнозирует Лэнс Худ, старший директор по омниканальной аутентификации компании TransUnion. В частности, технология глубокой подделки голоса стала очень продвинутой за короткий период времени, отмечает Худ. Профессиональное создание контента набирает обороты Джереми Туман, генеральный директор компании Aug X Labs, специализирующейся на видеомонтаже с использованием ИИ, считает, что 2024-й станет годом, когда ИИ действительно начнет работать на создателей контента. ИИ для профессионального создания контента позволит компаниям взаимодействовать со своими клиентами гораздо более целенаправленно и увлекательно, считает Туман. Эти тенденции упорядочат и ускорят каждый аспект рабочего процесса инженера, уменьшат когнитивную перегрузку, позволят создавать многократно используемый код, упростят поиск кода и позволят быстрее устранять неполадки. ИИ будет даже генерировать тестовый код, позволяя разработчикам сосредоточиться на творческих аспектах дизайна ПО и быстрее выводить решения на рынок.
Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. Москва, Декабрь 2023 В рамках исследования «Искусственный интеллект в России — 2023: тренды и перспективы» эксперты «Яков и Партнёры» и Яндекса опросили технических директоров крупнейших компаний РФ в 15 ключевых для российской экономики индустриях и проанализировали тренды развития искусственного интеллекта в стране и мире. Это соответствует международному тренду. Открытие для компаний API российских генеративных нейросетей будет стимулировать бизнес внедрять технологию в пользовательские продукты и внутренние процессы. Сегодня каждая вторая опрошенная компания в России находится на этапе экспериментирования и эксплуатации решений на базе искусственного интеллекта.
Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
| Яков и Партнёры - Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы | Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году. |
| Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество? | В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. |
| Как искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь в будущем - Investlab | К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. |
| Искусственный интеллект: ближайшее будущее | Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. |
Кто в группе риска?
- Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
- Искусственный интеллект в реальной жизни
- Новости искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры: AI Новости
- Искусственный интеллект: ближайшее будущее
- Популярное за неделю
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Taxi использует беспилотники в Сколково, а недавно сообщил о запуске первого подобного такси в Европе. Автомобили — не единственный вид транспорта, который меняет роботизация, но один из самых сложных. Существуют и беспилотные поезда, которые работают на земле и под ней. В ближайшие годы планируется их старт в московском метрополитене. Поезда даже проще «подружить» друг с другом.
Их транспортная сеть работает по графику и имеет мало участников движения. Киборги Исследователи считают, что в будущем люди будут использовать компьютеры и роботизированные устройства для сохранения и улучшения способностей тела и мозга. Некоторые разработки будут выпускаться для комфорта, другие же — для возврата важных функций. Например, бионические протезы для людей с ампутированными конечностями.
В этой сфере искусственный интеллект отвечает за то, чтобы помочь мозгу и приборам понять друг друга. Он преобразует входящие сигналы, передаёт информацию о положении конечностей в пространстве и состоянии внешней среды. Он «рассматривает» предмет перед собой и помогает крепче и удобнее его схватить. Опасная и не только работа Роботы уже трудятся в местах повышенной опасности, например, обезвреживают бомбы.
Правда, это не настоящие роботы, а беспилотные аппараты, которыми надо дистанционно управлять. Будущее искусственного интеллекта предполагает, что они станут принимать решения самостоятельно и действовали независимо от человека. Но стоит понимать, что для заводов сейчас не критична частичная автономность, если роботы работают в штатных условиях и знают, как себя вести при их нарушении. Для инженеров, создающих подобные инновации — это техническая задача, а не футуристический вызов.
Оборотная сторона медали тут тоже возможна: начиная от авторских прав и заканчивая потерей неповторимой индивидуальности, присущей большим художникам, — можно сделать сколько угодно копий их произведений, отредактировать их, попросить нейросеть сгенерировать, например, изображение в стиле художника и т. Если считать нейросеть инструментом, то права и ответственность за результат, который она создала, лежит на человеке, который написал промпт, или запрос. Пользователь в случае генерации контента, который, например, нарушает закон или этические нормы, может обратиться с претензией к разработчикам, которые либо создали нейросеть, либо приобрели ее и дообучили. Как будут обстоять дела с этим в будущем? Как это сейчас делают, например, банки. Также разработчики должны обеспечить защиту личной информации пользователей. Кроме того, в будущем будет трудно доказать, что в генерации контента участвовали данные, собранные без разрешения.
И как выработать меры для решения этой проблемы, пока непонятно. Технологии и ресурсы ИИ — Какие технологии искусственного интеллекта будут востребованы и развиты через 30—50 лет? Сейчас они не очень популярны, но в будущем будут удобные гаджеты и инфраструктура, которая сделает метавселенные доступными большому числу людей и станет широко использоваться в разных сферах. Скажем, в образовательном процессе, изучая историю, дети смогут погрузиться в исторический контекст и увидеть реалистичные модели уже разрушенных объектов, воочию увидеть, предположим, древний Вавилон. Искусственный интеллект будет внедряться в различные устройства. Это будет не просто программа, а технология автономных поездов, автомобилей, роботов и другой техники, которая сможет физически выполнять какие-то действия. Думаю, что через 30—50 лет уже появятся мощные квантовые компьютеры и они в комбинации с ИИ позволят осуществить прорыв и фундаментальные открытия в разных областях науки.
Продолжит развиваться генеративный ИИ. Сейчас в контенте, создаваемом им, могут быть ошибки и противоречия. В будущем, надеюсь, эта проблема решится. Как с этим будут обстоять дела? Если этого не будет, то и прогресс в ИИ будет медленным. Среди источников дешевой энергии может быть, например, новая энергетика или термоядерный синтез. В будущем, думаю, будет прогресс в энергетической области, который позволит сделать ИИ массовым.
Регулирование ИИ — Какие меры нужно принять, чтобы избежать угроз, связанных с искусственным интеллектом? ИИ — поле для ожесточенной конкуренции, у всех свои интересы и цели. Чтобы избежать угроз, которые несет искусственный интеллект, нужно, чтобы люди, принимающие решения, осознавали всю ответственность и понимали возможные риски.
Они смогут объяснить, почему программа пришла к определенному решению, как именно происходил процесс генерации или предсказания, почему был получен именно такой результат. Вот это точно будет востребовано. Существующие профессии, такие как сценарист и режиссер, трансформируются, они будут работать, например, над тем, как сделать ИИ более человекоподобным, чтобы он правильно реагировал и имитировал эмоции. Искусственный интеллект в сочетании с робототехникой в первую очередь заменит профессии, которые связаны с риском для жизни, тяжелыми и опасными условиями труда: шахтеров, водителей самосвалов и другие.
Кроме того, исчезнут или сильно изменятся профессии, где много рутины. Например, секретарей и даже программистов. ИИ не заменит ученых. У них появятся новые инструменты со встроенным искусственным интеллектом, которые ускорят процессы и этапы исследования, например сбор и обработку данных, проверку гипотез и даже их генерацию с помощью нейросетей. А самой профессии ученых ничего не грозит, потому что они создают нечто принципиально новое, чего раньше вообще не существовало. Такую работу искусственный интеллект заменить не сможет. Небольшим изменениям подвергнутся и руководители высшего звена в компаниях, которые занимаются вопросами стратегического целеполагания.
Я надеюсь, что искусственный интеллект не заменит профессию учителя. Я считаю, что людей должны учить и воспитывать люди. Но хотя, безусловно, ИИ будет большим помощником. Нужно будет уметь перестраиваться и учиться всю жизнь. Как раньше — освоить в университете одну специальность, всю жизнь по ней работать и уйти на пенсию — больше не получится. Исполнительские функции будут заменены искусственным интеллектом, а человек должен понимать и уметь объяснить, как что устроено и функционирует изнутри. В последние годы в образовании преобладает тенденция обучения прикладным навыкам, поэтому многие даже не могут обосновать, почему что-то нужно делать так, а не иначе.
В будущем, я надеюсь, в высших учебных заведениях будут учить думать глубоко. Курс «Профессия Аналитик данных» — обучение аналитике данных с нуля Машинное творчество и проблема авторских прав — Какие области искусства и культуры наиболее сильно трансформируются под влиянием генеративных нейросетей? Как это повлияет на творческие процессы? Появятся новые традиции и даже новые виды искусства, появился же киберспорт. Оборотная сторона медали тут тоже возможна: начиная от авторских прав и заканчивая потерей неповторимой индивидуальности, присущей большим художникам, — можно сделать сколько угодно копий их произведений, отредактировать их, попросить нейросеть сгенерировать, например, изображение в стиле художника и т. Если считать нейросеть инструментом, то права и ответственность за результат, который она создала, лежит на человеке, который написал промпт, или запрос.
Для этого нажмите на кнопку «Поделиться» в верхнем правом углу плеера и скопируйте код для вставки. Дополнительное согласование не требуется.
Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
Однако представители возрастной группы 26—44 лет также активно прибегают к помощи искусственного интеллекта. Например, при управлении «умным домом» с помощью голосового ассистента или обработке больших объемов информации различия между поколениями стираются — эти сферы применения ИИ пользуются практически одинаковым спросом у респондентов из разных возрастных групп. Тем не менее люди старшего возраста от 45 до 55 лет чаще отмечают, что ИИ-технологии пока не принесли им никакой конкретной пользы. Вместе с тем они отмечают свою общую заинтересованность в таких инновациях. Общий тренд на интерес к технологиям искусственного интеллекта и доверие к нему продемонстрировали респонденты с детьми. Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор».
Автономные автомобили, дроны и роботы становятся реальностью благодаря ИИ. Системы распознавания и обработки данных позволяют автономным транспортным средствам функционировать в сложных ситуациях на дорогах и в воздухе. Это обещает повысить безопасность, снизить количество аварий и оптимизировать использование ресурсов. Однако с возросшим влиянием ИИ на общество появляются и вопросы этики и социальных последствий [5]. Необходимо обеспечить прозрачность и объяснимость решений, принимаемых системами ИИ. Также стоит разработать стандарты для обработки и защиты данных, чтобы избежать нарушения приватности. Перспективы искусственного интеллекта ошеломляют своим разнообразием и потенциалом. Независимо от области — будь то наука, медицина, производство или развлечения — ИИ обещает перевернуть стандарты и создать новые возможности. В заключение хотелось бы отметить, что искусственный интеллект продолжает изменять наш мир, предоставляя уникальные возможности для инноваций и прогресса. Его способности ограничиваются лишь нашей фантазией и нашей способностью преодолевать технические, этические и социальные вызовы, что позволяет нам создать более умное и совершенное будущее. Седых Н. Основные термины генерируются автоматически : искусственный интеллект, NLP, глубокое обучение, машинное обучение, система, естественный язык, компьютерное зрение, область, принятие решений, человеческий интеллект.
Именно поэтому технологическое развитие оборудование, безусловно, должно идти с опережающими темпами. Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ. Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов. А в начале июля этого года зампред правительства Дмитрий Чернышенко заявил об открытии 83 новых магистерских программ в сфере искусственного интеллекта. Поэтому студенты получат именно те знания, которые пригодятся им в работе. В этом году по новым направлениям подготовки выделено более 2,5 тыс. Ожидаем, что спрос на них будет высоким. Кроме того, запланирована разработка 16 программ бакалавриата по ИИ.
Полное или частичное копирование материалов запрещено. При согласованном использовании материалов сайта необходима ссылка на ресурс. Код для вставки видео в блоги и другие ресурсы, размещенный на нашем сайте, можно использовать без согласования.
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
| Сферы применения систем искусственного интеллекта | Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. |
| Новости искусственного интеллекта | Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее. |
Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
Вместо стандартных упражнений ИИ может создать реальную ситуацию, в которой вам нужно применить знания. Если вы учите язык для работы в фарме, то ИИ подстроит обучение под нужную вам сферу. Вы больше не зависите от общей программы и запросов других учащихся. Обновление учебных материалов Сколько времени уходит у людей, чтобы создать новый учебник? Gen AI может автоматически интегрировать последние исследования и данные в учебные программы. Все, что увидит человек, всегда будет актуальным.
Языковая доступность С Gen AI можно создать высококачественные учебные материалы на любом языке мира. Если раньше одни страны имели больше наработок в образовании, чем другие, то сейчас этот разрыв будет сокращаться: ИИ может мгновенно перевести любые знания на любой язык. Непрерывность Можно забыть о том, что учеба идет строго по расписанию, а задать вопрос преподавателю вы можете, только когда он на связи. ИИ на связи всегда. Он ответит на любой вопрос в любое время суток, объяснит, распишет по шагам и даст рекомендации по дальнейшему обучению.
Получается, человек совсем не нужен? Бизнес-школы Гарварда и Пенна выпустили исследование ИИ в бизнес-процессах на примере ежедневной работы консультантов BCG входит в тройку мировых топовых консалтинговых компаний. Если совсем просто, то исследователи сравнивали продуктивность сотрудников с GPT и без него. По всем типам измерения прироста продуктивности сотрудники с GPT показали превосходство над остальными. Но сотрудники лучшие консультанты мира уже обладали большим количеством знаний и опыта.
Исследование показало лишь то, что с ИИ такой сотрудник работает продуктивнее, а не то, что любой человек без образования может стать звездным BCG-консультантом. Да, нейросети улучшают нашу работу, но они все еще не способны полностью заменить профессионала. В онлайн-образовании курс, который полностью создадут с помощью ИИ, все еще будет уступать курсу, созданному с помощью ИИ и сильных спикеров. Но когда это будущее наступит? Помните, как во время пандемии школы и университеты начали переходить на онлайн-занятия?
Онлайн-занятия, которые частные образовательные компании наподобие Нетологии начали практиковать задолго до пандемии. То же самое сейчас будет происходить и с ИИ.
Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1].
Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы машинное обучение. Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование.
Цель нейронной сети — находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода. Нейронные сети оказались невероятно эффективными в широком спектре приложений.
Специалисты в области экономики считают, что, в финансах их можно использовать для прогнозирования цен на акции или обнаружения мошенничества. Разработчики программ в сфере медицины также замечают, что в здравоохранении их можно использовать для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний. Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором, обработкой и анализом различных медицинских изображений к которым относятся рентген, КТ, цифровые гистологические исследования и так далее.
А также, искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе большого объема сложных медицинских данных. Исходя из этого можно сделать вывод, что нейронные сети и искусственный интеллект всегда были и являются сквозными технологиями. В области лингвистики специалисты считают, что нейронные сети и искусственный интеллект можно использовать для улучшения распознавания речи и обработки естественного языка [2].
Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность обучаться и адаптироваться к новым данным. После того, как нейронная сеть была обучена на определенном наборе данных, она может продолжать обучение и улучшать свои прогнозы по мере поступления новой информации. Это делает нейронные сети особенно полезными в приложениях, где данные постоянно меняются, например, на фондовом рынке или в анализе социальных сетей.
Мы предлагаем практическое применение искусственного интеллекта в роли чат-бота в телеграмме, который внедрен в обслуживающие программы компании для психологической помощи и поддержки сотрудников, которые сталкиваются с проблемами и трудностями при выполнении работы. Как пример, приведем первоначальную реализацию чат-бота на Python. Если их не инициализировать, то код не будет работать.
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. 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.
Кроме того, в будущем будет трудно доказать, что в генерации контента участвовали данные, собранные без разрешения. И как выработать меры для решения этой проблемы, пока непонятно. Технологии и ресурсы ИИ — Какие технологии искусственного интеллекта будут востребованы и развиты через 30—50 лет? Сейчас они не очень популярны, но в будущем будут удобные гаджеты и инфраструктура, которая сделает метавселенные доступными большому числу людей и станет широко использоваться в разных сферах. Скажем, в образовательном процессе, изучая историю, дети смогут погрузиться в исторический контекст и увидеть реалистичные модели уже разрушенных объектов, воочию увидеть, предположим, древний Вавилон. Искусственный интеллект будет внедряться в различные устройства. Это будет не просто программа, а технология автономных поездов, автомобилей, роботов и другой техники, которая сможет физически выполнять какие-то действия. Думаю, что через 30—50 лет уже появятся мощные квантовые компьютеры и они в комбинации с ИИ позволят осуществить прорыв и фундаментальные открытия в разных областях науки. Продолжит развиваться генеративный ИИ. Сейчас в контенте, создаваемом им, могут быть ошибки и противоречия. В будущем, надеюсь, эта проблема решится. Как с этим будут обстоять дела? Если этого не будет, то и прогресс в ИИ будет медленным. Среди источников дешевой энергии может быть, например, новая энергетика или термоядерный синтез. В будущем, думаю, будет прогресс в энергетической области, который позволит сделать ИИ массовым. Регулирование ИИ — Какие меры нужно принять, чтобы избежать угроз, связанных с искусственным интеллектом? ИИ — поле для ожесточенной конкуренции, у всех свои интересы и цели. Чтобы избежать угроз, которые несет искусственный интеллект, нужно, чтобы люди, принимающие решения, осознавали всю ответственность и понимали возможные риски. Кроме того, нужны несколько мощных центров ИИ, которые бы конкурировали друг с другом, чтобы соблюдался баланс сил. Когда в разных странах появятся модели ИИ, они будут перепроверять и «выводить друг друга на чистую воду», а также с помощью искусственного интеллекта анализировать те данные, на которых они обучаются. Я думаю, что здесь только конкуренция и альтернативы в технологиях, подходах и идеях смогут создать хрупкое равновесие, за которое нужно будет постоянно бороться. В нашей стране тоже нужны соответствующие конкурентоспособные технологии. Иначе это будет единая довлеющая точка зрения. Какие стандарты и нормы должны быть установлены в ближайшие десятилетия?
Что хотите найти?
«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. мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics. Искусственный интеллект, несомненно, остается одной из самых захватывающих и динамично развивающихся областей в современном мире.
Ученые рассказали о пользе, опасности и перспективах искусственного интеллекта
ИИ может оптимизировать процессы и в частности рабочие процессы, делая бизнес более эффективным и продуктивным. ИИ может помочь предприятиям и исследователям открыть для себя новые идеи и разработать новые продукты и услуги, которые ранее были невозможны [4]. Искусственный интеллект и нейронные сети — два термина, которые становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни. От беспилотных автомобилей до технологии распознавания лиц — искусственный интеллект и нейронные сети позволили машинам имитировать человеческий интеллект и выполнять сложные задачи.
Искусственный интеллект относится к способности машин или компьютеров имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого познания, такие как принятие решений, урегулирование решения проблем, языковой перевод и распознавание образов. ИИ существует уже некоторое время, но недавние достижения в области вычислительной мощности и возможностей обработки данных позволили машинам выполнять все более сложные задачи. ИИ также используется для улучшения результатов здравоохранения.
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие наборы данных медицинской информации для выявления закономерностей и прогнозирования результатов лечения пациентов. Эта информация поможет врачам и другим специалистам в области здравоохранения ставить более точные диагнозы и разрабатывать более эффективные планы лечения [3]. Еще одна область, в которой ИИ оказывает большое влияние, — это транспорт.
Беспилотные автомобили и грузовики становятся все более распространенными, и многие считают, что в конечном итоге они полностью заменят водителей-людей. В этих транспортных средствах используются датчики, камеры и другие технологии для навигации по дорогам и обхода препятствий, что делает их более безопасными и эффективными, чем традиционные транспортные средства. Несмотря на многочисленные преимущества ИИ, существуют также опасения по поводу его возможных негативных последствий.
В Институте общей физики имени А. Прохорова РАН ИОФ считают, что быстрое развитие ИИ может привести к массовой потере рабочих мест, поскольку машины берут на себя задачи, которые раньше выполнялись людьми. Но главные опасения в специализированной прессе по поводу этических последствий создания интеллектуальных машин, особенно в связи с тем, что они становятся способными принимать решения и действовать самостоятельно [5].
Одним из самых интересных достижений в области ИИ является использование нейронных сетей. Нейронные сети — это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания шаблонов и обучения на входных данных. Они вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, состоящего из миллионов взаимосвязанных нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для передачи информации в мозг человека.
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. Например, компания «Платформа Третье Мнение», восемь сервисов которой повышают точность интерпретации и обучены находить более ста видов патологий на самых различных исследованиях, в том числе флюорограммах, рентгенограммах, маммограммах, КТ легкого и головы, а также используются для обработки лабораторных анализов с целью нахождения признаков лейкоза.
Разработки компании «Платформа Третье Мнение» были оценены врачами в рамках эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в московское здравоохранение и активно применяются в десятках частных и государственных клиниках страны. Приложение анализирует многослойные изображения медицинских исследований в формате DICOM и с помощью алгоритмов ИИ проводит комплексную оценку состояния головного мозга. Еще одно важное направление — использование прогнозной аналитики: анализ больших объемов данных позволяет обнаружить скрытые закономерности и неожиданные корреляции Это помогает выявить возможные риски, разработать план лечения и подобрать препараты для конкретного больного.
Например, компания «К-Скай» разрабатывает платформу прогнозной аналитики Webiomed, которая позволяет оценить факторы риска и вероятность развития 40 самых распространенных заболеваний, включая сердечно-сосудистые и сахарный диабет. Сразу несколько крупных научных центров разрабатывают технологии создания цифровых двойников. Например, ученые Сеченовского университета планируют к 2025 году завершить разработку прототипов для лечения онкологии и кардиологических заболеваний.
Компания «Таргетта» разработала образовательную VR-платформу для отработки практических навыков специалистов по рентгенографии. Платформа Syntelly, разработанная учеными Сколтеха и НТУ «Сириус», позволяет в разы сократить сроки разработки медицинских препаратов. Например, группа компаний ЦРТ разработала решение Voice2Med для голосового заполнения медицинских протоколов.
Россияне с оптимизмом смотрят в технологическое будущее, но пока готовы доверить искусственному интеллекту только функцию помощника человека в принятии решений. Всероссийский центр изучения общественного мнения ВЦИОМ совместно с АНО «Национальные приоритеты» представляют результаты исследования о восприятии россиянами технологий искусственного интеллекта. Технологии ИИ: знаем? Технологии искусственного интеллекта далее — ИИ , которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни.
Спектр применения готовых ИИ-решений включает банковский сектор, здравоохранение, образование, транспортную отрасль, но не ограничивается ими. Государство и бизнес активно инвестируют в развитие современных технологий в области искусственного интеллекта.
Вы можете разместить у себя на сайте или в социальных сетях плеер Первого канала. Для этого нажмите на кнопку «Поделиться» в верхнем правом углу плеера и скопируйте код для вставки.
Дополнительное согласование не требуется.