Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Технология искусственного разума развилась настолько, что теперь он способен создавать оригинальные картины, писать коды и сочинять художественные тексты. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования». В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году. ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году. Искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать наш мир, влияя на различные области, от программирования и обработки данных до взаимодействия с пользователями и управления домашними устройствами.
«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
| Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект | В торгово-финансовом секторе искусственный интеллект так же хорошо себя показывает в работе. |
| Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира - | Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. |
| Новости Искусственного Интеллекта | | Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. |
| Итоги-2023. ТОП новостей из мира искусственного интеллекта - YouTube | Технологии искусственного интеллекта (далее — ИИ), которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни. |
| Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ | Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). |
Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
Минцифры считает, что данные искусственного интеллекта помогут властям понять, где нужно нарастить инфраструктуру, построить социальные объекты и дороги. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания. Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году.
Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
Google AI играет центральную роль во многих продуктах Google, включая поиск, переводчик, и сервисы фотографии. Он обрабатывает огромное количество данных каждый день, обеспечивая непрерывное улучшение своих алгоритмов. Amazon Alexa Alexa, виртуальный ассистент от Amazon, постоянно обновляется и улучшается, включая улучшенные навыки для домашней автоматизации и управления музыкой. Она постоянно обновляется для улучшения взаимодействия с пользователем и интеграции с другими устройствами. Этот ИИ широко используется в автомобильной индустрии и игровом секторе. Он обучен распознавать и интерпретировать естественный язык, что позволяет ему взаимодействовать с пользователем почти как человек. Он значительно упрощает процесс разработки программного обеспечения. Facebook AI Research FAIR FAIR — это отдел ИИ Facebook, разрабатывающий инновационные методы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые применяются во всей экосистеме продуктов Facebook, также активно участвуют в научном сообществе, публикуя свои исследования. PaddlePaddle активно используется в большом числе областей, от рекомендательных систем до систем самоуправляемых автомобилей.
Новый этап развития генеративного ИИ Наиболее заметной тенденцией 2024 г. По прогнозам Магнусона, общие, универсальные модели, скорее всего, выйдут из моды, и на смену им придут специализированные приложения, ориентированные на конкретную область. ИИ кардинально меняет анализ данных Самой значительной тенденцией в области ИИ в 2024 г. Разговорная аналитика, наряду с достижениями в области обработки естественного языка NLP , сделает многие текущие и традиционные подходы к бизнес-аналитике устаревшими, предупреждает Брауэр. Между тем, сложные интерфейсы, такие ввод посредством голоса и изображений, откроют двери для более быстрых, глубоких и хорошо сформулированных запросов данных. ИИ отправляется за покупками Генеративный ИИ повлияет на то, как люди будут находить товары и совершать покупки, считает Рейчел Мур, старший вице-президент и руководитель отдела инкубации компании Synchrony, предоставляющей финансовые услуги. На самом деле, расширенная реальность и пространственные вычисления могут вызвать такой переворот в коммерции, какого мы не видели со времен появления интернет-магазинов.
В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике. ИИ активно внедряется в космическую отрасль, а также осваивается в бытовой сфере. Появляются системы умного дома, «продвинутые» бытовые устройства. Роботы Кисмет и Номад исследуют районы Антарктиды. Значение термина «искусственный интеллект» Значение термина «искусственный интеллект» Искусственный интеллект является наукой о создании интеллектуальных машин и компьютерных программ. Направления развития искусственного интеллекта Решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность. Разработка полноценного разума, посредством которого будут решаться задачи, стоящие перед человечеством. Сферы применения искусственного интеллекта в современном мире Сферы применения искусственного интеллекта в современном мире Искусственный интеллект в машинном творчестве Современные компьютеры создают музыкальные, литературные, живописные произведения… Прогнозирующие системы Системы предназначены для предсказания событий или результатов событий на основе имеющихся данных, характеризующих текущую ситуацию или состояние объекта Прогнозирующие системы Системы предназначены для предсказания событий или результатов событий на основе имеющихся данных, характеризующих текущую ситуацию или состояние объекта. Планирование Системы планирования предназначены для решения задач с большим количество переменных с целью достижения конкретных результатов Интеллектуальные системы контроля и управления Интеллектуальные системы контроля и управления Экспертные системы успешно применяются для контроля и управления. Они способны анализировать данные, полученные от нескольких источников, и по результатам анализа принимать решения.
Во-вторых, ИИ может негативно повлиять на систему образования — сделать ее поверхностной, если будет сразу предлагать готовые ответы. Сейчас в каких-то школах запрещено приносить калькуляторы на уроки, чтобы дети научились самостоятельно выполнять математические действия. И это правильно. Важно учить фундаментальные основы для понимания того, как устроены различные вещи. Если что-то выйдет из строя, например тот же калькулятор, мы должны суметь сами справиться с задачей. В-третьих, искусственный интеллект может генерировать данные с ошибками, а человек принимать эту информацию за истину. Конечно, это проблема не самого ИИ, а данных, на которых его обучают. Если они изначально содержат какие-либо заблуждения, то и программа будет генерировать контент с различными искажениями. Чтобы решить эту проблему, стоит помечать данные, созданные искусственным интеллектом. ИИ на рынке труда — Как искусственный интеллект повлияет на рынок труда? Это уже серьезным образом влияет на работу маркетологов, дизайнеров, переводчиков, сотрудников call-центров. Все, что связано с обслуживанием клиентов, уже трансформируется под воздействием технологий ИИ. В будущем этот тренд будет только усиливаться. 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.
Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. «Возможности и перспективы развития искусственного интеллекта – глобальные, затрагивающие все сферы общественной жизни. Что нужно знать о перспективах развития искусственного интеллекта и нейросетей. Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT? Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной продуктивности для потребителей — 48,1% важно наличие ИИ-функций в смартфоне.
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
| Новости по тегу искусственный интеллект, страница 1 из 51 | Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. |
| Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр | Традиционные проблемы, связанные с ИИ, такие как усиление существующих предубеждений в данных для обучения или отсутствие прозрачности решений, вновь обрели актуальность. |
| Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта | AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. |
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
Упоминание алгоритмов самообучения и их применение для достижения различных целей. Контент доступен только автору оплаченного проекта Перспективы развития Strong AI Информация о том, что Strong AI находится на начальной стадии развития и ожидается, что достигнет своего расцвета в перспективе 50 лет. Примеры применения Strong AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в медицине Исследование использования искусственного интеллекта в медицине. Примеры применения AI для диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в образовании Обзор использования искусственного интеллекта в образовательных процессах.
Примеры AI в создании персонализированных образовательных программ и оценке успеваемости учащихся. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в финансах Исследование использования искусственного интеллекта в финансовой сфере. Примеры применения AI для прогнозирования рыночных трендов, управления рисками и оптимизации инвестиций. Контент доступен только автору оплаченного проекта Текущее положение искусственного интеллекта Обзор текущего состояния развития и применения искусственного интеллекта.
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.
По экспертным оценкам, весной 2020 г. А нынешняя весна еще добавила активности киберпреступникам, организующим мощные DDoS-атаки и целевые APT-атаки против российских веб-ресурсов и значимых предприятий. 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?
Стимул этому процессу придаёт высокая заинтересованность непосредственных заказчиков, нуждающихся в оперативном и качественном замещении западного софта без потери эффективности производства, а также широкие меры государственной поддержки. За 2022 год на поддержку компаний, проектирующих разные ИИ-решения, было направлено 3,5 млрд рублей в виде целевых грантов. Всего в период с 2021 по 2023 год государство помогло 406 ИИ-проектам, а к 2024 году их количество планируется довести до 569. Это системы видеоаналитики, коммуникационные платформы, софт для работы с цифровыми медицинскими изображениями — есть варианты практически для каждой сферы бизнеса. Инструмент позволяет встраивать в приложения интеллектуальные технологии распознавания данных. Примеры решений для разных сфер бизнеса из реестра: Транспорт и логистика Система управления движением судов «Нави-Мастер».
Как искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь в будущем
Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь. В этой статье мы объясним, что означает искусственный интеллект, расскажем, зачем нужен ии, и рассмотрим, что относится к искусственному интеллекту. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда.
Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь. «Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь.
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
Победителем конкурса Российского научного фонда по приоритетному направлению деятельности РНФ «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» стал проект «Психологическая модель поведения субъекта в цифровой среде». Руководителем проекта, реализуемого представителями Института психологии и образования, Института вычислительной математики и информационных технологий и Института математики и механики им. В связи с этим появился новый для психологии феномен — "цифровая личность", — говорит профессор. Конечным результатом работы станет разработка модели, которая с высокой степенью вероятности поможет психологам объяснять и прогнозировать поведение человека как в реальной, так и в цифровой среде».
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.
Рынок когнитивных вычислений можно разделить на четыре сегмента: обработка естественного языка ; поиск информации; машинное обучение ; автоматизированное мышление. Сегмент обработки естественного языка NLP занял наибольшую долю рынка в 2022 г. Причина в распространении чат-ботов и виртуальных помощников и устройств с поддержкой голосовой связи. Глобальный сегмент генеративного ИИ в 2022 г.
Это больше бы передавало смысл процесса ее работы.
Но термин уже прижился. Так вот, продукт ChatGPT — это на сегодня вершина нейросетевой эволюции, итогом которой станет искусственный интеллект, сопоставимый с человеческим. Чтобы вам захотелось «врубиться» в эту тему, дам ряд шокирующей информации. По официальным данным, размер убытков американской компании OPEN AI по итогам 2022 года составил 540 миллионов долларов. Это было связано с разработкой ChatGPT. В то же время компания стала одним из самых дорогих стартапов — инновационных бизнесов. По последним оценкам экспертов, ее стоимость составляет 29 миллиардов долларов.
Аналитики подсчитали, что только на создание и обучение ChatGPT да-да, она обучаемая! Это сопоставимо с ежедневным потреблением населенного пункта из 5000 человек. Да-да, для охлаждения мощных компьютеров-серверов используется чистая вода. И это пока самый дешевый способ охлаждения. Каждый день миллионы пользователей задают вопросы ChatGPT. И серверам приходится работать на полную катушку. Согласно аналитическим материалам команды Mail.
А в день серверы ChatGPT потребляют столько воды, сколько требуется производству для создания 320 машин Teslа. Сейчас ежедневные затраты на поддержку работы ChatGPT составляют 700 тысяч долларов. Число ее пользователей сегодня примерно 300 миллионов. По данным за февраль 2023 года, сайт ChatGPT посещают 13 млн пользователей в день — это 150 человек в секунду. Страшно представить цифру потраченных литров воды. Поэтому во весь рост встал вопрос энергоемкости и экологической безопасности этого супероборудования. Вектор развития один: чем выше скорость обработки информации, тем меньше ресурсов требуется для обслуживания этой поистине космической техники.
Многие авторитетные эксперты обоснованно считают, что в преддверии того, что ИИ может «захватить» весь мир, нужны упредительные меры технического и законодательного характера при его разработке. Технологии ИИ уже окружают нас везде, хотя мы этого не видим и не слышим. Например, скорость, с которой интеллектуальная система в нашем метро распознает лица в потоке движущихся людей, — 1,02 секунды. То ли еще будет! Зайдет, допустим, воришка в супермаркет, а у представителя службы безопасности тут же загорится лампочка: «Внимание! В зале серийный вор! В некоторых местах это уже работает.
Вот так незаметно ИИ ворвался в нашу жизнь, прервал привычный ход вещей и событий. Если сейчас вам стало немного страшно от прочитанного, то ваш ход мыслей очень верный. Ибо в данный момент пора затронуть вопрос безопасности при внедрении и дальнейшем развитии искусственного интеллекта. Зависть богов Умные люди, когда у них идет все слишком хорошо и по плану, обычно включают режим осторожности. Ведь у любого успеха есть обратная сторона. Наверное, это можно назвать завистью богов, когда вдруг неожиданно случается что-то не очень приятное. В любой большой программной системе, например, всегда есть риски утечки данных.
И хотя специалисты постоянно работают над совершенствованием защиты, такое случается регулярно. Именно поэтому в Италии запретили использование ChatGPT: часть персональных данных пользователей системы стала доступна другим. Компания «Самсунг» ввела запрет на использование своими сотрудниками ChatGPT в рабочих процессах, опять же из-за опасности утечки важных данных. То есть один из видов риска использования ИИ — утечка данных. Второй же вид, более серьезный, — это доминирование самого ИИ над человеком. Неразумное использование ИИ — мина замедленного действия. В этом году в мире случился ряд важных событий, которые усилили критичность второго вида риска.
В начале весны Илон Маск, сооснователи соцсети Pinterest, компании Apple и другие влиятельные бизнесмены, представители IT-отрасли подписали открытое письмо с требованием приостановить разработки очень мощных нейросетей хотя бы на полгода. Данное обращение подписали более тысячи IТ-специалистов.
Что хотите найти?
Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). «Возможности и перспективы развития искусственного интеллекта – глобальные, затрагивающие все сферы общественной жизни.
Кто в группе риска?
- Последние материалы
- Каким будет будущее нейросетей в 2024 году: анализ IT-рынка
- Создан ИИ, который предсказывает действия людей
- Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира -
Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
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. 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.
В качестве примера эксперт указала, что чат-бот считает расовое оскорбление более негативным, чем убийство миллионов людей или взрыв ядерной бомбы. Он может критиковать только определенные религии, но откажется давать определение «женщине».
Стоить помнить, что ИИ дает необъективную оценку предметам и явлениям. Фото: 1MI Режимы «пленник пещеры» и «механический оракул» «Пленник пещеры» — режим, в котором нейросеть схожа с искусственной сущностью, повторяющей смыслы и утверждения. Название этого режима происходит от аналогии с пещерой с пленниками, которые видят лишь тени, а не настоящие формы. Обучающийся сам становится учителем и тренирует чат-бот своими запросами. Он тренирует критическое мышление, но с учетом технических ограничений. Они могут прокачать наши знания и навыки, а могут лишить возможности размышлять и самостоятельно принимать решения.
Как и с какой целью взаимодействовать с ИИ — решает только сам человек, он же несет ответственность за использование полученных результатов», — добавила Середкина. Роботы способны поддерживать диалог, выполнять различные задачи и стать надежными помощниками, но при этом они не работают со смыслами, а опираются на шаблоны. Возможности AI обрабатывать массивы данных в реальном времени превосходят человеческие, но искусственный интеллект может допустить ошибку при выборе. В частности, он может принять логичное и рациональное, но морально безответственное решение. Три стороны этических аспектов робототехники. Фото: Пермский Политех ПНИПУ Проблема также заключается в уникальности ситуаций, когда общие утверждения не работают, из-за чего невозможно подготовить строгие инструкции.
В связи с этим разработчики используют гибридный подход, выбирая сильные стороны разных этических концепций. Когда это случится, мы столкнемся с более серьезными моральными вызовами.
Хотя, к примеру, все мы как минимум пользуемся смартфонами, где уже сталкиваемся с технологиями ИИ.
А жить рядом с ИИ и быть свободным от него невозможно. Чтобы быть в курсе этого «нового наступления на человечество», я прошла ускоренные курсы по нейронным сетям, провела ряд встреч с экспертами, сходила на несколько конференций по ИИ, перелопатила гору информации. Легче было вскопать гектар земли и посадить на нем, например, картошку.
В последнее время в разговорной речи стало модненьким употреблять выражение «уметь в... Например, «уметь в журналистику» значит хорошо писать тексты, «уметь в цифры» — хорошо считать и т. Так давайте попробуем научиться «уметь в ИИ».
Фото: freepik. Цунами, извержение вулкана, просто вселенский информационный потоп. Эти потоки закручивают, бросают человека из стороны в сторону.
В итоге невозможно увидеть цельной картины происходящего. Люди запутываются окончательно. Оно и понятно: калейдоскоп текстов, передач в духе клипового потока сознания взрывает мозг.
Одни авторы пугают, что скоро исчезнут многие профессии и десятки миллионов людей потеряют работу. Другие сетуют, что школьники и студенты быстро сориентировались и используют самую медийно раскрученную систему ChatGPT для выполнения учебных заданий. Масса заметок по каждому чиху, связанному с ИИ.
Яндекс будет нанимать гуманитариев для дообучения своей GPT-подобной системы с зарплатой 150 тысяч рублей просто за общение с программой. И бесконечные новости о том, как картины, созданные нейросетями, побеждают на выставках; как ИИ работает в медицине, геологии... Проще сказать, где он не применяется.
Но самое главное, что искусственный интеллект не просто показывает эффектные фокусы. Он реально стал практическим инструментом, практически незаменимым по жизни. Чистая математика в основе Для понимания, как все работает, нам понадобятся всего три определения: что такое ИИ, ML машинное обучение и NN нейронные сети.
Без них никак не обойтись, потому что они ключевые. Искусственный интеллект ИИ — это общее понятие, которое описывает машинные алгоритмы и технологии, направленные на создание интеллектуальных систем. Машинное обучение Machine Learning, ML — это класс методов ИИ, позволяет компьютерам обучаться на основе больших объемов данных, извлекая из них закономерности.
Используется в основном для решения различных задач классификации и прогнозирования. Нейронные сети Neural Networks, NN — это одна из технологий машинного обучения, которая моделирует работу мозга человека. Нейронные сети могут использоваться для решения множества различных задач: для распознавания образов например, автомобильных номеров на фотографии , перевода голосового сообщения в текстовое, генерации изображений по тексту, создания моделей чего-либо, текстов, картин и т.
То есть нейронные сети — это один из способов реализации машинного обучения. Вообще специалисты стараются меньше употреблять словосочетание «искусственный интеллект». Они предпочитают термин «машинное обучение».
Это связано с тем, что существуют два принципиально разных способа использовать компьютер для решения задач. Классический заключается в том, что есть исходные данные. И есть формула алгоритм , которая обеспечивает преобразование исходных данных в выходные результат.
Второй способ применяют, когда у человека не получается разработать алгоритм самому. Есть входные и выходные данные, а алгоритм неизвестен. И вот чтобы компьютер мог решить задачу например, распознавания лиц людей или товаров в магазине , применяются методы машинного обучения.
Вы скажете, зачем нам сдались все эти определения?! Но я попрошу не торопиться. Ведь все, что скрывается за написанными выше понятиями, очень помогает нам в повседневной жизни.
Повторюсь, почти у каждого из нас есть смартфон, компьютер. Мы регулярно забиваем свои запросы в поисковые системы, и они выдают нам нужные ответы. Например, тот же прогноз погоды.
Или когда мы используем навигатор, управляя машиной, — он ведь тоже подстраивается под наши привычки и предпочтения. Я, например, в течение месяца, выезжая в дальнее Подмосковье, заправлялась на одной и той же заправке и останавливалась взбодриться кофе в конкретном месте.
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.
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?