Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
| Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира - | По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали. |
| Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт | К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. |
| Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser | «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. |
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний. Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации.
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
На какой стадии достижения этих целей находится наш рынок сегодня, и какие тренды определяют его дальнейшее развитие в ближайшем будущем? Однако путь, который предстоит пройти предприятиям, для достижения этого идеального состояния, весьма долог и непрост. В какой точке этого пути находятся сегодня российские промышленные предприятия? Действительно, с помощью соответствующего ПО компании получают возможность сразу «убить нескольких зайцев»: предложить своим клиентам привлекательный «очеловеченный» интерфейс для коммуникаций с компанией и добиться повышения скорости и качества обработки обращений клиентов за счет автоматизации. Каков нынешний IQ таких ИТ -решений, и в каком направлении им еще предстоит совершенствоваться?
Лучшее прогнозирование спроса и автоматизация рабочих процессов в розничной торговле Уменьшение дефицита запасов, улучшение качества обслуживания, снижение затрат 9. Улучшенное обнаружение мошенничества и персонализация в сфере финансовых технологий Улучшенная идентификация клиентов и управление рисками, автоматизированное и быстрое обнаружение мошенничества.
Творческий ИИ в мире искусства Изменение способов создания произведений искусства и иллюстраций 1. Рост этического ИИ кредиты: pixabay. В истории ИИ компании в основном полагались на саморегулирование внутри отрасли. Раньше индустрия искусственного интеллекта работала с небольшими ограничениями, но ситуация быстро меняется. Новые законы, такие как Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте, Американский Конфиденциальность данных Закон о защите и Закон о защите программного обеспечения с открытым исходным кодом меняют ситуацию. В отчете Gartner прогнозируется, что к 2025 году предприятиям придется уделять первоочередное внимание этике, прозрачности и конфиденциальности при использовании ИИ из-за этих правил.
Этот сдвиг знаменует собой значительные перемены в отрасли. Для систем искусственного интеллекта важно быть этичными и заслуживающими доверия. Доверие имеет решающее значение в этом контексте, поскольку ИИ полагается на данные, большая часть которых может быть очень конфиденциальной, например, информация о здоровье или финансовая информация. Если пользователям продуктов искусственного интеллекта будет неудобно делиться своими личными данными, вся экосистема искусственного интеллекта может оказаться под угрозой краха. Поэтому решение этой проблемы станет главным приоритетом в 2023 году. Лица, ответственные за внедрение систем искусственного интеллекта, должны убедиться, что они могут объяснить процессы принятия решений и данные, используемые их моделями искусственного интеллекта.
Кроме того, решающее значение будет иметь устранение предвзятости и несправедливости в автоматизированных системах принятия решений, что еще больше повысит важность этики ИИ. Стандартизация процессов ML Внедрение искусственного интеллекта ИИ и машинного обучения МО в крупных организациях может оказаться сложной задачей из-за их способности нарушать различные бизнес-операции. На некоторых крупных предприятиях, внедривших искусственный интеллект и машинное обучение, отдельные группы по обработке данных работают независимо в разных отделах, используя свои собственные инструменты и методы. Хотя этот подход может работать для небольших проектов или конкретных задач, он не подходит для развертывания машинного обучения в больших масштабах, особенно в приложениях, взаимодействующих с клиентами. Предприятия понимают важность управления в промышленном масштабе, которое предполагает создание четких процессов, включающих сдержки и противовесы для повышения эффективности и снижения рисков. Для достижения этой цели все больше внимания уделяется стандартизации моделей и процедур ML.
Эта тенденция возникла в 2022 году и, как ожидается, сохранится в 2023 году, поскольку все больше владельцев бизнеса осознают ценность установления общекорпоративных стандартов машинного обучения для полноценного использования искусственного интеллекта и машинного обучения в своих организациях. Искусственный интеллект и машинное обучение представляют собой серьезные проблемы с внедрением. Генеративный искусственный интеллект в маркетинге и СМИ Компании стремятся завоевать лояльность клиентов, постоянно создавая высококачественный контент для маркетинговых каналов. Различные типы контента могут быть созданы с помощью таких методов, как обучение в стиле передачи или общие состязательные сети в генеративных сетях искусственного интеллекта.
Новые тренды ИИ-технологий в смартфонах приведут к поддержке искусственного интеллекта на уровне платформы и развитию больших языковых моделей, способных работать без передачи запросов в облако. Например, новая операционная система MagicOS 8. Раньше для таких взаимодействий требовалось несколько касаний экрана, а теперь технологии ИИ способны понимать тип контента, контекст, учитывать пользовательские привычки и сокращать длинную последовательность нажатий до одного действия. Продвинутая камера играет важную роль при выборе смартфона, а использование ИИ в процессе съемки стало повсеместным. Отцы и дети Традиционно считается, что молодежь, особенно поколение Z до 26 лет , является наиболее продвинутыми пользователями технологий. 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.
Светлана Дергачёва, генеральный директор Content AI: Современные экономисты и ИТ-аналитики полагают, что уровень развития технологий искусственного интеллекта во многом свидетельствует об экономической силе, технологическом и научном потенциале государства. Для российского рынка эти технологии, в том числе в продуктах массового использования, не являются чем-то диковинным. Ежегодно на рынке запускаются десятки новых проектов на базе ИИ. В 2022 году были опасения, что после массового ухода международных вендоров, которые всегда задавали высокую планку для рынка, в России возникнет риск технологического отставания, а потеря самых продвинутых технологий на основе искусственного интеллекта отбросит российскую разработку на многие годы. Однако рынок не впал в депрессию, а, наоборот, с удвоенной силой включился в работу по созданию высокотехнологичных продуктов. 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.
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
— Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет? Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. Прогресс искусственного интеллекта оказывает существенное воздействие на сферу электронной коммерции. Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
| «Искусственный интеллект в нашей жизни» | Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. |
| Искусственный интеллект | Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. |
| Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году | Что нужно знать о перспективах развития искусственного интеллекта и нейросетей. |
Статьи и новости
| Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр | В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. |
| Искусственный интеллект: что это, зачем нужен и на что способен ИИ| Читайте на Эльдоблоге | AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. |
| Искусственный интеллект — последние и свежие новости сегодня и за 2024 год на | Известия | «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. |
| Ключевые тенденции-2024 в области ИИ | – Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, что им нравится, какой контент для них является сложным. |
ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году
Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS. IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию.
Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей.
Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества.
Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных. Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия.
И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы.
А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится.
При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. 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.
Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г.
Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234-06-86. ОГРН 1197746650595. ИНН 9731055266.
Возникает вопрос о потере рабочих мест, что требует поиска решений и создания новых предложений для обеспечения жизни людей. Также существуют этические вопросы, связанные с искусственным интеллектом и роботами, которые нуждаются в ответах и регулировании. В целом, будущее робототехники и автоматизации представляет собой огромные возможности для прогресса и развития. Но также необходимо учесть и все нюансы и проблемы, чтобы обеспечить устойчивое и гармоничное влияние этих технологий на общество и нашу жизнь. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении Искусственный интеллект находит все большее применение в медицине и здравоохранении, привнося в эту сферу множество инноваций и улучшений. Одной из главных областей применения искусственного интеллекта в медицине является диагностика заболеваний. Компьютерные алгоритмы и анализ больших объемов данных позволяют выявить патологические изменения на ранних стадиях, что способствует более точному и своевременному назначению лечения. Искусственный интеллект также применяется в прогнозировании развития определенных заболеваний и состояний пациента.
Компьютерные модели, основанные на алгоритмах машинного обучения, способны предсказать не только вероятность возникновения болезни, но и течение ее развития, что позволяет принимать соответствующие меры предосторожности и своевременно корректировать лечение. Важной задачей искусственного интеллекта в медицине является персонализация лечения. Благодаря анализу генетических, клинических и окружающих данных пациента, компьютерные системы могут определить оптимальный способ лечения, учитывая индивидуальные особенности каждого пациента. Искусственный интеллект также применяется в создании новых лекарственных препаратов и исследовании их воздействия на организм. Компьютерные модели и алгоритмы позволяют более эффективно отбирать потенциальные препараты и предсказывать их воздействие на организм до проведения реальных клинических испытаний. Кроме того, искусственный интеллект применяется в различных аспектах организации и управления здравоохранением. Автоматизация процессов позволяет повысить эффективность работы медицинских учреждений, сократить время оказания медицинской помощи и улучшить общее качество здравоохранения. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении — это новые возможности для точной диагностики, персонализированного лечения и улучшения организации здравоохранения.
Потенциальные угрозы и проблемы искусственного интеллекта Взглянем на потенциальные угрозы и проблемы, которые может представлять развитие и использование искусственного интеллекта. Безработица: Одним из основных вопросов, связанных с искусственным интеллектом, является его влияние на рынок труда. Автоматизация и замена человека машинами могут привести к массовому увольнению людей из-за высокой производительности и эффективности искусственного интеллекта. Это может создать социальные напряжения и увеличить неравенство в обществе. Этические вопросы: С развитием искусственного интеллекта возникают сложные этические дилеммы, например, вопросы о приватности, дискриминации и решениях, принимаемых автоматизированными системами. Как определить ответственность за ошибки искусственного интеллекта, если они произойдут? Как быть уверенным в безопасности и конфиденциальности данных, обрабатываемых искусственными интеллектами? Эти и другие этические вопросы вызывают серьезную озабоченность.
Зависимость от технологии: Появление искусственного интеллекта может создать зависимость общества и отдельных людей от технологии. В случае сбоя или отказа искусственного интеллекта может произойти коллапс различных систем, например, транспортных или банковских. 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.
Медицина и здравоохранение: ИИ помогают в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений например, рентгеновских снимков и в принятии решений врачами. Финансы и банковское дело: ИИ применяется в финансовой аналитике. Транспорт и логистика: ИИ используется для управления автономными транспортными средствами и оптимизации маршрутов. Производство и робототехника: ИИ применяется для автоматизации производственных процессов и управления роботами. Перевод и обработка текста: ИИ используется для автоматического перевода, генерации текста, чат-ботов. Прогнозы будущего ИИ Учёные предполагают, что в долгосрочной перспективе возможно создание единого виртуального разума, который сможет: Делать сложный и рациональный выбор; Обучаться; Коммуницировать; Преподавать. К сожалению, на сегодняшний день существующие технологии не в состоянии полностью установить эмоциональную связь между человеком и роботом.
Однако эта цель является предметом активных исследований, и будущее искусственного интеллекта способствует достижению этой цели. Уже есть роботы, способные реагировать на эмоции людей. В перспективе, через несколько десятилетий, коммуникация между людьми и роботами может достичь более дружественного уровня. Также ожидается взаимодействие между человеком и нейросетью в медицинской сфере. Так, эксперты считают, что с применением искусственного мозга можно предоставить человеческому телу новые возможности или восстановить утраченные. Сбор, хранение и обработка этих данных могут создать угрозу для приватности и безопасности личной информации. Неправильное использование или утечка данных могут привести к серьёзным последствиям. Автономия и непредсказуемость: сложные ИИ-системы могут сами принимать решения, которые люди не всегда могут понять или предсказать.
Это может привести к возникновению нежелательных последствий или ошибок, особенно если ИИ используется в критических областях, таких как медицина или автомобильная промышленность. Потеря рабочих мест: автоматизация и использование ИИ могут привести к изменению рынка труда и потере рабочих мест. Работы, выполняемые ранее людьми, могут быть замещены машинами или алгоритмами, что может повлечь социальные и экономические последствия. Безопасность: использование ИИ также может стать причиной кибератак. Злоумышленники могут использовать ИИ для создания и распространения вредоносного ПО или для обхода систем безопасности.
Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
Использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 млн долл. США в год, к 2022 г. К текущему моменту времени на мощностях французской энергетической компании Engie успешно применяются дроны с программами распознавания изображений на основе машинного обучения, которые следят за оборудованием и изучают инфраструктуру в целях предотвращения технологических и иных нарушений. ИИ-системы контроля и мониторинга широко используются и в городской среде.
Наиболее простой пример — система распознавания автомобильных номеров с помощью камер видеослежения, применяемая муниципальными организациями. Кроме того, подобные алгоритмы применяются для систем распознавания лиц [17] Porokhovskiy, 2020. Автоматизация ручного труда также является важной и неоднозначной темой, поскольку использование алгоритмов искусственного интеллекта в промышленности способно вытеснить из этой сферы человеческий труд.
Автоматизированные технологии выполняют сложные процессы быстрее и качественнее, чем человек, они способны работать 24 часа в сутки. Следует подчеркнуть, что основная цель внедрения высокоинтеллектуальных решений сегодня — это не полная замена человека в производственных и бизнес-процессах, но повышение эффективности человеческого труда. Данная система анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам в целях вычисления размеров страховых выплат.
Еще одно направление применения алгоритмов искусственного интеллекта — это предиктивная аналитика. ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации [18] Sergeev, 2020.
Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе — это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используется сеть машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого клиента.
В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных. В результате применения возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки. Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который с помощью алгоритмов программы позволяет обрабатывать и структурировать человеческую речь, обеспечивая тем самым ее подготовку к проведению дальнейшего анализа.
В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и выявить важные взаимосвязи. Кроме того, искусственный интеллект — это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для человека задачи.
Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса сканирования баркодов на своих торговых складах. Это позволяет ускорить поиск и выдачу нужных товаров [21] Alizada, Muradli, 2020. Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнес-сферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки необходимых данных, трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид.
Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании или бизнеса действиям. Сегодня на рынке создано достаточно большое количество готовых ИИ-решений, которые помогут настроить алгоритмы искусственного интеллекта быстрее и качественнее.
После получения необходимой информации от системы искусственного интеллекта осуществляется перестройка всех технологических и бизнес-процессов, на которые оказывают влияние алгоритмы ИИ. На этом этапе, бесспорно, требуется участие не только машин, но и человека.
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. Введите ваш emailВаш email.
Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г.
Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234—06—86. ОГРН 1197746650595. ИНН 9731055266.
Там ИИ активно применяется в онлайн-образовании, инновационные решения улучшают обучение и оптимизируют процессы. Вот несколько ярких кейсов. Крупный поставщик открытых онлайн-курсов в США Coursera использует ИИ для предложения персонализированных рекомендаций курсов учащимся на основе анализа их предпочтений, предыдущих курсов и успехов. Китайская образовательная компания Squirrel AI использует алгоритмы машинного обучения для создания уникальных обучающих планов для каждого ученика, учитывая его индивидуальные потребности и способности.
Американская компания Knewton разработала платформу, использующую адаптивные алгоритмы машинного обучения для персонализации учебного контента и методов обучения. Английская компания Century Tech предлагает платформу, основанную на ИИ, для индивидуального обучения, анализа прогресса и формирования персонализированных рекомендаций. Американская Cognii разработала ИИ-платформу для проверки эссе и предоставления обратной связи студентам, что упрощает процесс проверки больших объемов работ. Что может ИИ в онлайн-образовании Как выглядел упрощенный процесс создания онлайн-курса до появления ИИ: Методист составлял учебную программу так, чтобы ученики получили достаточный объем знаний для освоения профессии или точечного навыка. Продюсер искал релевантных спикеров для курса. Спикеры записывали обучающие ролики со съемочной командой. Копирайтеры или авторы-редакторы писали текст к курсу на основе контента от спикера. Дизайнеры отрисовывали картинки, графики и прочее. Когда курс выпускался, к ученикам прикрепляли службу поддержки учащихся — людей, которые проверяли домашние задания, давали обратную связь и поддерживали учеников на всем пути обучения.
Получался долгий и дорогой процесс, который влиял и на конечную стоимость курса, и порой на качество обучения: онлайн-школы могли записать курс в спешке и дать себе обещание внести правки позже. А внесли эти правки потом или нет, кто проверит. Если вы спросите меня, какой из этих шагов может полностью забрать на себя ИИ, то я отвечу, что все. Методиста может заменить GPT — нейросеть напишет программу и сам контент для любого курса за секунды. Видео с виртуальным спикером может сделать нейросеть наподобие HeyGen — можно создать как несуществующего спикера, так и загрузить примеры видео с реальным человеком и воссоздать его голос и движения. Картинки нарисует Midjourney. А виртуальный ассистент в формате чат-бота на основе GPT в любом привычном мессенджере проверит домашние работы, поставит оценки и узнает, все ли ок у ученика с прохождением курса и общим состоянием. И даже даст рекомендации по улучшению его образовательного опыта. Так скорость и стоимость создания онлайн-курса или целой программы снижается в десятки раз, а качество обучения только растет.
ИИ может забрать на себя и другие процессы, которые происходят вне курса — создание маркетингового плана и креативов для продажи курса, подсчет рынка онлайн-образования и анализ результативности обучения.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
Его уход последовал за публикациями СМИ, ставящими под сомнение полномочия гендиректора. В июне 2023 года Forbes сообщил, что Мостак ввёл в заблуждение общественность, в том числе инвесторов, относительно получения степени магистра в Оксфордском университете, а также о характере партнёрства с Amazon. 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.
Российские компании учатся в реальном масштабе времени искусству борьбы с угрозами в новых условиях.
ИИ в аналитике: что за пределами BI? На какой стадии достижения этих целей находится наш рынок сегодня, и какие тренды определяют его дальнейшее развитие в ближайшем будущем? Однако путь, который предстоит пройти предприятиям, для достижения этого идеального состояния, весьма долог и непрост. В какой точке этого пути находятся сегодня российские промышленные предприятия?
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. Такое приложение будет полезно при сборе грибов, через него можно будет понять, что это за гриб и стоит ли его срезать.
Есть разработка, с помощью которой можно быстро выявлять курящих по данным камер видеонаблюдения. Также мы взаимодействуем с промышленными предприятиями. Сейчас меня вдохновляют несколько наших проектов. Первый — это определение качества и количества деревьев в лесопарках. Сегодня специалисты лесного хозяйства делают это «вручную». Мы хотим автоматизировать процесс: запускаем дрон, он облетает территорию, и искусственный интеллект сам считает деревья, определяет, какой они породы и представляют ли угрозу.
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. С появлением новых инструментов, расширением сфер применения и упрощением доступа к ИИ мы ожидаем, что эффект станет гораздо больше и в несколько раз превысит текущие показатели.
Особенно это актуально в условиях исчерпания потенциала традиционных источников роста. Александр Громов партнер «Яков и Партнёры» По итогам опроса эксперты пришли к выводу, что экономический потенциал искусственного интеллекта в России к 2028 г.
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Технология искусственного разума развилась настолько, что теперь он способен создавать оригинальные картины, писать коды и сочинять художественные тексты. Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году. AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации.
Как ИИ уже затронул сферу образования
- 82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
- Как ИИ уже затронул сферу образования
- 2. DeepMind AlphaCode
- Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Ученые рассказали о пользе, опасности и перспективах искусственного интеллекта
Материалы проанализированы непосредственно нейронкой. В таком подходе есть сразу несколько плюсов. 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.
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. Ожидается, что эта тенденция сохранится как минимум до 2023 года. Одним из ключевых результатов этих инвестиций станет разработка бесконфликтных шоппинг , что стало возможным благодаря таким технологиям, как компьютерное зрение и периферийные системы искусственного интеллекта, которые могут значительно сократить время ожидания.
В ближайшем будущем розничные магазины смогут предлагать персонализированные рекомендации по продуктам и беспрепятственный путь покупателя благодаря аналитике и данным в реальном времени. Адаптивный искусственный интеллект будет играть ключевую роль в преобразовании розничных магазинов из транзакционных центров в центральные центры, чтобы повысить узнаваемость бренда и улучшить качество покупок. Возрастающая роль периферийного искусственного интеллекта Edge AI — это тип искусственного интеллекта, который работает на устройствах, а не полагается на облачную обработку. Цель использования алгоритмов и данных искусственного интеллекта на устройствах — повысить производительность систем на базе искусственного интеллекта и создать персонализированный опыт работы в реальном времени. В результате Edge AI может значительно улучшить нашу повседневную жизнь, добавив контекстную осведомленность в широко используемую бытовую электронику с помощью передовых методов глубокого обучения. С развитием искусственного интеллекта и машинного обучения произошел значительный прогресс в технологиях, включающих использование микрочипов, известных как ASIC интегральные схемы специального назначения. Потенциальное влияние этого прогресса можно увидеть во многих отраслях, включая розничную торговлю, производство и энергетику. Эти интеллектуальные и экономичные устройства имеют широкий спектр применения: от здравоохранения и безопасности до технического обслуживания и контроля качества.
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. Онлайн-трансляция эфирного потока в сети интернет без согласования строго запрещена.
В частности, американскими учеными из Университета Центральной Флориды на основе тренировок и обучения нейронных сетей создан искусственный эмоциональный интеллект Emotional AI. Это перспективная подсистема ИИ, которая способна распознавать и интерпретировать проявления человеческих эмоций. Благодаря этому достигается более естественное и непринужденное взаимодействие человека и ИИ [6]. Виртуальные помощники. К примеру, чат-бот Олег, применяемый в приложении интернет-банка Тинькофф, с помощью распознавания речи общается с клиентами банка посредством цифровых устройств и выполняет стандартные банковские операции, например, осуществляет денежные переводы.
Эти же функции осуществляются первым в мире семейством виртуальных ассистентов «Салют» экосистемы «Сбер» [7]. Использование виртуальных помощников — это один из ИИ-инструментов, который со временем будет более широко внедряться в бизнес-процессы и повседневную жизнь современного человека. По статистике Facebook, более 10 тысяч компаний занимаются разработкой чат-ботов [8]. К примеру, Juniper Research отмечается высокая популярность применения виртуальных помощников. Использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 млн долл. США в год, к 2022 г. К текущему моменту времени на мощностях французской энергетической компании Engie успешно применяются дроны с программами распознавания изображений на основе машинного обучения, которые следят за оборудованием и изучают инфраструктуру в целях предотвращения технологических и иных нарушений. ИИ-системы контроля и мониторинга широко используются и в городской среде.
Наиболее простой пример — система распознавания автомобильных номеров с помощью камер видеослежения, применяемая муниципальными организациями. Кроме того, подобные алгоритмы применяются для систем распознавания лиц [17] Porokhovskiy, 2020. Автоматизация ручного труда также является важной и неоднозначной темой, поскольку использование алгоритмов искусственного интеллекта в промышленности способно вытеснить из этой сферы человеческий труд. Автоматизированные технологии выполняют сложные процессы быстрее и качественнее, чем человек, они способны работать 24 часа в сутки. Следует подчеркнуть, что основная цель внедрения высокоинтеллектуальных решений сегодня — это не полная замена человека в производственных и бизнес-процессах, но повышение эффективности человеческого труда. Данная система анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам в целях вычисления размеров страховых выплат. Еще одно направление применения алгоритмов искусственного интеллекта — это предиктивная аналитика. ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции.
Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации [18] Sergeev, 2020. Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе — это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используется сеть машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого клиента. В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных. В результате применения возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки. Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который с помощью алгоритмов программы позволяет обрабатывать и структурировать человеческую речь, обеспечивая тем самым ее подготовку к проведению дальнейшего анализа. В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени.
Такой анализ способен облегчить работу инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и выявить важные взаимосвязи.