Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда.
Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты.
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
Новости национального портала искусственного интеллекта и нейросетей в РФ | Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь. |
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году: анализ IT-рынка | Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. |
Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
Все такие: интернет-торговля — это неинтересно, это для гиков, там можно купить электронику и больше ничего. Не подумаете же вы, что в интернете в самом деле можно одежду покупать, не примерив, не потрогав, этого не может быть! Дальше появляются соцсети и мессенджеры. И скептики опять: и что мессенджер — передать сообщение, бизнес-то здесь при чём? Потом "Инстаграм". И каждый раз появляется что-то новое. Сейчас главный канал общения бизнеса и потребителя — голосовой, кто—то говорит, что и это пройдёт, но многие бизнесы уже начали с ним работать. Строятся большие экосистемы, и этот канал в них встраивается. В случае "Яндекса" сам голос — целая экосистема, потому что помимо самого базового ядра распознавания синтеза речи под этим есть уже большое количество готовых сервисов, к которым человек привык. Человек привык к навигатору — и он голосом прокладывает маршрут, человек привык к поиску — и он ищет голосом, человек привык к музыке — он голосом ставит музыку.
Голос прорастает везде: в браузеры, в отдельные поисковые приложения. Автомагнитолы заменяются на встроенные голосовые сервисы, ориентированные именно на ситуацию человека за рулём. Голосовое общение для нас станет привычным, мы везде будем управлять голосом чем угодно, любой техникой. А это другой интерфейс, он отличен от текста. Голосовое общение — это общение диалоговое, мы что-то сказали, услышали ответ и продолжили общение, и поэтому представление своих товаров и услуг нужно оформлять в виде диалога. Это обязательно нужно делать, и для этого сейчас существует большое количество платформ. То есть я как пользователь говорю: "Алиса", я хочу заказать пиццу в такой-то пиццерии. Огромные возможности появляются не только у бизнесов, но и у разработчиков. Потому что, как когда-то появление веб-сервисов породило новую профессию веб-разработчика, дало рабочие места куче людей, так же и тут.
Вряд ли бизнес, особенно средний и малый, будет держать у себя в штате специалиста по голосовым диалогам. Проще обратиться к какой-то компании, которая сделает для тебя разработку. И такие компании появляются, у нас уже работает программа сертификации таких разработчиков. О том, как ИИ изменит рынок труда Профессии не исчезнут — они поменяются. Где-то поменяется количество занятости, где-то человек станет эффективнее, один специалист сможет выполнять работу за десятерых. Это происходило всегда: когда появилась лопата, стало понятно, что человек с лопатой может делать работу двух человек с мотыгой. Когда появился трактор, стало понятно, что он может сделать столько, сколько сто человек с лопатами. И ни разу на пути этого прогресса не было такого, что мы говорили: нет, что-то плохо с тракторами получилось, давайте к лопатам вернёмся. Профессии будут меняться, как это происходило всегда, но не думаю, что стоит ожидать резких потрясений.
Роботы заменят операторов колл-центров, просто потому что там более-менее одинаковые сюжеты. Но мы сами же рекомендуем всегда оставлять возможность переключения на оператора: во-первых, нужно явно давать понять человеку, что сейчас с ним говорит робот, он мне отвечает очень быстро и по делу. Если он не может меня понять, мне остаётся возможность — соедините меня с человеком. Операторов будет меньше, но они будут более квалифицированны, они будут решать действительно сложные вопросы, а типовые будут за роботами. Будет продолжать исчезать рутинная и тяжёлая работа, причём уходить она будет медленно, не то что однажды всем скажут: теперь вместо вас роботы, вы свободны, нет. Помимо того, что какие-то профессии будут меняться, будет создаваться новый пласт рынка труда. Вы бы хотели иметь персонального ассистента, который билеты бронирует, на рейс регистрирует, в парикмахерскую запишет, утром разбудит, напомнит что угодно, всё запишет, сообщит о встрече? Я тоже о таком всю жизнь мечтаю. А вам хотелось бы стать таким помощником?
Работать на меня, например, и 24 часа, ночью и днем, выполнять мои капризы, записывать мои сообщения, говорить мне: тебе пора вставать? Вряд ли. Мы видим разрыв между нашими потребностями и людьми, которые хотят эти потребности удовлетворять. И именно здесь приходит искусственный интеллект, который заполняет нишу. Роботы будут выполнять ту работу, которую людям выполнять на самом деле не очень хочется, просто иногда они вынуждены. У робота таких понятий, как удовольствие и неудовольствие, к счастью, нет. Про ИИ на войне — это дорого и бесполезно почти Искусственный интеллект — это система инструментов, можно даже сказать, набор математических алгоритмов, который решает очень узкую задачу. Беспилотный автомобиль может доехать из пункта А в пункт В, но при этом он не в состоянии ответить на вопрос, сколько будет 6 умножить на 7. Мы можем поставить ещё один инструмент, который будет отвечать на этот вопрос, но они не будут связаны друг с другом.
Это примерно как швейцарский нож — набор инструментов, который мы вынимаем. Поэтому можно сделать какого-то робота, который будет по кнопке ехать и выкапывать мину, можно сделать робота, который будет летать в самолёте вместо пилота. Но это будут два разных робота, и нет общего робота, который ими управляет, — человек делает это гораздо эффективнее. Кто-то из американцев говорил: если для завоевания страны нужны истребители шестого поколения, то дешевле страну купить, потому что они очень дорогие. Думаю, бояться восстания военных машин не стоит.
Pepper способен поддерживает несложный разговор.
Если человек улыбнулся он поймёт, что ему весело. Если он нахмурился — Pepper поймёт, что что-то его беспокоит. Этот робот знает такие эмоции, как радость, удивление, гнев, сомнения и грусть. Он анализирует выражение лица, язык тела и слова человека. В Наньянгском Сингапур Технологическом Университете можно встретить Надин, внешний вид которой позволяет только вблизи понять, что это робот. Надин распознаёт лица и эмоции, поддерживает беседу, самостоятельно создаёт ассоциации для общения, но затрудняется в понимании акцентов и плохо управляет руками.
Искусственный интеллект необходим социальным роботам, чтобы подстраиваться под пользователя и принимать решения в непривычных или экстренных ситуациях. Так, миниатюрный Kirobo Mini от Toyota следит за эмоциями водителя и не даёт заскучать или уснуть за рулём, предлагая музыку, подходящую под настроение. Помощь в старости Для многих пожилых людей повседневная жизнь — требует помощи со стороны близких. Роботы-ассистенты в этом случае необходимы и могут заменить сиделок. Известный пример робота для ухода за больными и пожилыми людьми — японский Robear. Его основная задача — помощь в перемещении.
Он способен поднимать и бережно переносить людей. За «нежность» прикосновений отвечает высокочувствительный датчик Smart Rubber. Пока роботы-ассистенты далеки от идеального представления. Но те функции, которые на них возложены, они готовы выполнять безукоризненно.
Для большинства пользователей интернета интерес представляют два вида генеративного ИИ, которые и получили наибольшее распространение. Это создание изображений и обработка запросов на естественном языке. Именно они отвечают за невиданный ранее всплеск внимания к ИИ. Но, кажется, всплеск прошел, многие позабыли о воодушевлении годичной давности, а некоторые вовсе плюнули на ИИ как на очередную бестолковую ерунду. На самом деле у ИИ все отлично. И да, он продолжит отбирать работу у людей.
Среди всех подобных систем и сервисов драйвером остается ChatGPT, основной виновник хайпа годичной давности. Сегодня ChatGPT является самым быстрорастущим веб-сервисом. Через несколько месяцев после запуска им пользовались 100 млн человек в месяц. Сегодня 100 млн — это недельная аудитория ChatGPT. Это позволило компании занять третье место среди самых дорогих в истории стартапов после SpaceX и ByteDance. Хорошо, OpenAI за год значительно подорожала и нарастила клиентскую базу. А что с самим ChatGPT? За это время чат-бот научился пользоваться актуальной информацией первое время нейросеть ограничивалась данными по состоянию на сентябрь 2021 года , проникла в корпоративный сегмент и поселилась на Android и iOS в виде отдельного приложения. Дальнейшие планы по развитию ChatGPT кого-то могут напугать. То есть останется чат-бот «для всего», но любой желающий сможет «натренировать» персональную нейросеть для выполнения узкоспециализированных задач.
При этом от пользователя не требуется знание программирования — конструктор составлен так, что построить собственный чат-бот можно за несколько минут, используя естественные языковые команды. Например, можно создать бот, который будет сочинять подходящие для засыпания сказки с авантюрным сюжетом, определенным стилем речи рассказчика, да еще с возможностью добавлять в сюжет пользовательские идеи. Боту можно поручить взять интервью у конкретного специалиста — нейросеть изучит все публикации, которые есть в сети об этом специалисте, и сама сгенерирует список вопросов. Он сможет посоветовать рецепты блюд, приготовить которые можно из имеющихся в холодильнике продуктов. Для них OpenAI создает особую каталогизированную платформу, которую сегодня уже сравнивают с App Store не только по функциональности, но и по масштабам влияния на индустрию. Вы сможете открыть страницу магазина с сотнями тысяч таких узкоспециализированных чат-ботов и купить нужные.
Картина не маслом Самое необычное достижение ИИ — способность рисовать. В прошлом году было разработано несколько «рисующих» нейросетей. Для создания изображения им требуются подробные текстовые указания. Фактически речь идет о моделях, которые умеют преобразовывать текст в картинку. Одна из них — Midjourney. Программа генерирует изображение по запросу на английском языке. Чем детальнее прописан текстовый запрос, тем точнее конечный результат. Полученные таким способом изображения неидеальны. Но уже сейчас ИИ может выполнять за дизайнеров и художников значительную часть их работы. Последним лишь останется довести ее до ума. Эта нейросеть работает по запросам пользователя, и ее уже прозвали «убийцей Google».
Искусственный интеллект
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. Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью.
В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений. В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него. В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения. Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека. С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным. ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни. Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество.
В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития. С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям. Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем. Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации. Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя. Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями. Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения. Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями.
Проблемы: 1. Занятость Автоматизация снижала количество рабочих мест в производстве в течение многих десятилетий. Скачкообразные темпы развития искусственного интеллекта ускорили этот процесс и распространили его на те сферы жизни человека, которые, как принято было считать, еще довольно долго должны были оставаться монополией человеческого интеллекта. Тенденциозность Машинное обучение, популярная ветвь искусственный интеллект, которая стоит за алгоритмами распознавания лица, контекстной рекламой и многим другим, в зависимости от данных, на основе которых строится обучение и отладка алгоритмов. Проблема состоит в том, что, если информация, вносимая в алгоритмы, будет несбалансированной, в результате на выходе может возникать скрытая и открытая тенденциозность, основанная на этой информации. В настоящее время сфера искусственного интеллекта страдает от распространенной беды под общим названием «проблема белого человека», то есть преобладании белых мужчин в результатах его работы. Ответственность Алгоритмы машинного обучения сами определяют, как реагировать на события.
И несмотря на то, что действуют они в контексте вводимых данных, даже разработчики этих алгоритмов не могут объяснить, как действует их продукт, принимая решение в конкретном случае. Конфиденциальность ИИ и МО потребляют огромные объемы данных, и компании, чей бизнес строится вокруг этих технологий, станут наращивать объемы сбора пользовательских данных, с согласия последнего или без оного, чтобы сделать свои услуги более целенаправленными и эффективными. В пылу охоты за большим количеством данных, компании могут выйти за границы конфиденциальности. Подобный случай имел место, когда один розничный магазин узнал и случайно выдал рекламной рассылкой купонов тайну беременности девочки-подростка ее ничего не подозревающему отцу. Другой случай, произошедший совсем недавно, коснулся передачи данных Национальной службой здравоохранения Великобритании проекту DeepMind компании Google, что якобы было направлено на улучшение прогнозирования заболевания. Цель проекта: как искусственный интеллект помогает людям совершенно разных профессий: финансистам и аналитикам прогнозировать риски и предотвращать финансовое мошенничество, делать более точные прогнозы погоды, врачам — ставить диагнозы, а преподавателям — проверять тесты и сочинения учеников и т. Задачи проекта: 1.
Изучить историю создания искусственного интеллекта и влияние искусственного интеллекта на различные области 2. Выяснить, в каких областях чаще всего применяется искусственный интеллект на данный момент. Исследовать дальнейшие области применения и перспективы развития искусственного интеллекта в мире. Обобщить полученные результаты и сделать выводы. Гипотеза: Возможно, компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и необязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому. Объект исследования: Информационные, мыслительные и эмоциональные процессы искусственного интеллекта в жизни людей. Предмет: искусственный интеллект.
История создания: Впервые термин artificial intelligence с английского переводится как «искусственный интеллект» был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута. Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании. В 1965 году специалист Массачусетского технологического университета Джозеф Вайценбаум разработал программу «Элиза», которая ныне считается прообразом современной Siri.
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.
Развлечения Еще одним шагом в борьбе с растущим недовольством населения будет развитие индустрии видеоигр. В данной сфере ИИ и без того развивается сумасшедшими темпами, но теперь на него косвенно будет возложена социальная функция. Молодые люди, которые не смогут найти работу или получить образование, будут вымещать своё недовольство перед экранами мониторов, телевизоров, мобильных устройств. То, что вчера было нарушением социального поведения, к 2030-му станет нормой.
Развитие будет поддержано на самом высшем уровне, киберспорт заменит спорт физический, а системы онлайн-услуг и дешевые электронные устройства ещё больше отвлекут внимание людей от растущего кризиса. Социальная сфера С другой стороны, большее количество людей получит доступ к образовательным и информационным ресурсам, зависимость от местоположения и социального статуса будет снижена, что предоставит возможность большему количеству людей повысить свое благосостояние. Системы моделирования и прогнозирования выйдут на новый уровень; стихийные бедствия можно будет предвидеть еще раньше, социальную помощь оказывать адресно, городская инфраструктура будет развиваться эффективнее, статистические данные будут основываться на принципиально большей выборке. В 2030 для них всё ещё серьёзными проблемами будут преодоление физических препятствий вроде лестниц, бордюров и ям, взаимодействие с окружающим миром. Поэтому не стоит ожидать, что через 15 лет к вам сможет приехать рободоставщик пиццы.
С большой долей вероятности, зависимость людей от онлайн-услуг, будь то шоппинг, вызов такси или покупка билетов в кино, выйдет на такой уровень, что эти действия будут совершать только благодаря мобильному помощнику с голосовым управлением.
Искусственный интеллект
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. Упоминание основных достижений и вызовов перед AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Проблемы и вызовы в развитии Strong AI Анализ проблем и вызовов, с которыми сталкивается развитие Strong AI. Обсуждение технических, этических и социальных аспектов данной проблематики.
Контент доступен только автору оплаченного проекта Примеры применения Strong AI Исследование конкретных примеров применения Strong AI в различных областях. Упоминание успешных кейсов и результатов использования Strong AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Анализ использования Strong AI в современном мире Обзор существующих случаев использования Strong AI в современном мире. Оценка эффективности и потенциала данной технологии.
Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в других сферах Исследование применения искусственного интеллекта в различных областях, кроме медицины, образования и финансов.
В отчете компании отмечается, что в ближайшие годы основные инвестиции будут направлены в проекты, связанные с улучшением работы ИИ в чат-ботах, созданием изображений, мобильных приложений. По данным McKinsey , наиболее значимые технологические тенденции на рынке ИИ — прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения. Аналитическая компания Analytics Vidhya среди актуальных трендов в области ИИ и машинного обучения в 2023 г. NLP используются в создании чат-ботов, анализе огромных текстовых документов, распознавании речи, трансформации текста в речь и пр. Бизнес-практика ИИ Для бизнеса использование ИИ становится необходимостью, конкурентным преимуществом. С его помощью компании улучшают бизнес-процессы, повышают качество продукции и услуг, оптимизируют затраты и увеличивают прибыль. Сейчас решения с использованием ИИ широко применяются в ритейле, IT и финансовой сфере, логистике, производстве. Например, XP Group с 2019 года использует машинное обучение для улучшения прогнозирования спроса, логистики и анализа ассортимента.
Ритейл всегда был достаточно сильно оцифрован, сказал директор по анализу данных X5 Group Михаил Неверов. По его словам, решения принимались на основе собранных и обработанных вручную данных, а сейчас все автоматизируется с помощью ИИ. Александр Тоболь, СТО «ВКонтакте», вице-президент по технологиям и разработке VK, рассказал, что команда прикладных исследований ИИ компании сейчас работает над несколькими ключевыми решениями на базе машинного обучения. Работаем над функциями суммаризации — анализа больших объемов информации и предоставления кратких тезисов на основе, например, длинных видео. Маркетплейс Ozon применяет искусственный интеллект для модерации товаров: система автоматически изучает текст и изображения на предмет соответствия правилам и решает, допускать товар на площадку или нет. В результате модераторы смогут разбирать более сложные ситуации. На другой торговой площадке «Авито» технологии искусственного интеллекта используют на каждом этапе пользовательского пути.
И это было предсказуемо. Ведь не только сам термин «искусственный интеллект», но и его понятие давно источник неистовых споров. Еще в прошлом веке кипели страсти, разворачивались дискуссии на тему «может ли машина мыслить». Сегодня все то же самое. Скептики твердят: никакого ИИ нет, существует лишь компьютер; он может работать по программе, написанной человеком. А энтузиасты говорят: искусственный интеллект — наша гордость! Скоро все рутинные функции будут выполнять роботы: доставлять продукты, писать за человека компьютерные программы, музыкальные шедевры и разрабатывать высокие технологии... И кто из них прав? Не будем спешить с ответом. Ведь чтобы его дать, нужно обладать набором знаний. А мы еще не все нюансы с вами узнали. Более того, мы только приближаемся к теме ChatGPT, который стал доступен широкой публике лишь в прошлом году. Это чат-бот с искусственным интеллектом, который может общаться с людьми на естественных языках и отвечать на различные запросы. То, что стоит за этим определением, трудно переоценить. ChatGPT способен не только вести диалог, но и сочинять стихи, прозу, резюмировать научные статьи, обрабатывать изображения по запросу пользователей, а главное — вести человеческий диалог на любую тему, любого уровня и на любом языке мира. Вообще, GPT — это одна из разновидностей нейронной сети, генеративная нейронная сеть. GPT Generative Pre-trained Transformer — генеративный предобученный трансформер — гигантская нейросеть со 175 млрд параметров. Конечно, лучше бы по-русски сказать «генерирующая». 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!
ИИ может автоматизировать многие задачи, которые в настоящее время выполняются людьми, такие как ввод и анализ данных, обслуживание клиентов и даже вождение. Это может сэкономить время и деньги для компаний и частных лиц. ИИ может анализировать огромные объемы данных, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации и опыт для отдельных лиц. Это может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов. ИИ можно использовать в здравоохранении для диагностики заболеваний, выявления генетических маркеров и разработки индивидуальных планов лечения. Это может привести к более точным диагнозам и лучшим результатам для пациентов. 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.
Ключевые тенденции-2024 в области ИИ
«Возможности и перспективы развития искусственного интеллекта – глобальные, затрагивающие все сферы общественной жизни. Технология искусственного разума развилась настолько, что теперь он способен создавать оригинальные картины, писать коды и сочинять художественные тексты. Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования».
Ключевые тенденции-2024 в области ИИ
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. Мы уже видим, как частные игроки используют ИИ в своих продуктах и как госучреждения только начинают тыкать палочкой нейросети и раздумывать, хорошо или плохо писать работы с помощью нейросетей.
Вернемся к кейсу Александра Жадана. Студент в итоге получил диплом несмотря на недовольство вуза, потому что не было регулирования работы нейросетей в университетах.
Такие модели могут генерировать разный тип контента: писать текст, создавать картинки, аудио и видео, отвечать на текстовые сообщения в чате, распознавать аудио и отвечать на телефонные звонки, а также отвечать на вопросы пользователей, в том числе с поиском информации в интернете в режиме реального времени. Если раньше результат от общих моделей ИИ, таких как GPT, выглядел довольно примитивно, то сейчас ответы ничем не хуже специализированных моделей в конкретной области. В 2024 году продолжится бум ИИ. Компании поняли насколько можно сократить расходы на создание контента, например, при написании новостей или маркетинговых статей. Дизайнеры начали активно использовать помощь ИИ при редактировании и создании изображений, например, Adobe Photoshop позволяет изменить задний фон картинки, развернуть проекцию изображения лица, а также генерировать и вставить части изображения. ИИ активно применяется при обучении, при создании заданий, проверке ответов и помощи студентам через разъяснение ответов. Так DuoLingo, приложение для обучения языкам, использует ИИ для распознавания речи, сверки с правильностью произношения, и проверке ответов.
Бизнес с энтузиазмом смотрит на возможность упростить создания программного обеспечения. Данная сфера требует высокого порога вхождения и больших трудозатрат для достижения профессионального уровня, что сказывается на высоких заработных платах в сфере ИТ и в конечном итоге на высоких затратах компании. Идут активные разработки с покрытием тестами ПО при помощи ИИ. Покрытие End-2-End тестами web сайтов показывает хорошие результаты, а генерация Unit тестов отстает. Также идут попытки улучшить создание простых приложений с ИИ с Low-code решениями. Например, FlutterFlow, программа для создания мобильных приложений, и Vercel V0, утилита для создания Web страниц, позволяют генерировать UI по описанию требований в чате. Программистам также представлены такие утилиты как Github Copilot и Tabnine, позволяющие дописывать код функций во время написания кода. Все крупные провайдеры ввязались в гонку создания больших генеративных моделей. Такой интеллект должен быть лучше человека в способности обучения и выдачи большинства ответов.
Многих такая бурная перспектива развития ИИ пугает, и возможно это стало причиной по которой Илья Суцкевер, один из основателей OpenAI, был одним из идеологов увольнения Сэма Альтмана. Альтман, вместе с Microsoft, придерживается идеи быстрого развития и прихода к AGI с получением прибыли от захвата рынка, а Илья в недавнем выступлении TED предостерегает от таких действий. Рынок труда испытывает недостаток в ML специалистах, как на медународном уровне, так и на российском. Основные области работы ML инженера это или создания собственных моделей искусственного интеллекта, например в Яндексе и Сбербанке, или до-настройка существующих моделей под требования бизнеса. В обеих сферах сейчас большой недостаток специалистов. Иван Крутько Экс-директор по цифровому развитию, «Комус», действующий топ-менеджер федеральной компании, а также бизнес-практик в B2B продажах и цифровой трансформации 2023 год был охвачен нейросетями. Кажется, не произошло ничего более значимого за целый год в мире IT. Но сохранится ли этот спрос в 2024 году? Какое будущее у нейросетей?
За последние 20-30 лет мы несколько раз пережили смену технологической парадигмы: персональные компьютеры и интернет, смартфоны и приложения, данные и искусственный интеллект, ML модели и нейросети. Сейчас мы находимся в цикле доминирования нейросетей, ML моделей и АI. В трендах технологического развития 2023 год многое поменял. Нейросети открыли новые возможности перед человеком и бизнесом в области практических решений и монетизации. Объем данных достиг достаточного уровня, чтобы появился масштаб, возросла бизнес-ценность практических кейсов, и это выстрелило. Спрос [на ML-инженеров] вырос, а уровень квалификации снизился, так как российские специалисты с высокими компетенциями ушли на международный рынок. Рост спроса на ML-инженеров в России приводит к тому, что компании готовят специалистов со студенческой скамьи, квотируя ресурсы на стадии поступления будущих специалистов в ВУЗы. Их доход начинается на уровне 300 тыс. Ниже доход у тех, кто является бывшим аналитиком или только недавно переучился.
Спрос, однозначно, растет. Есть 2 источника пополнения ML-инженеров: бывшие аналитики данных и студенты. В B2B прогресс заметен в отрасли агрокультуре. В других бизнесах много специфики и отсутствует универсальная экспертиза B2B, поэтому здесь точно сложился дефицит специалистов, и нет готовых решений у интеграторов и цифровых экосистем. Евгения Дёмина Аккаунт-директор IT Test Отбор кандидатов с помощью нейросетей — именно так выглядит рынок аутстафа сегодня. Цифровизация и тренд на нейронные сети вносят свои изменения в сложившийся алгоритм работы в аутстаффинге. Если раньше данные обрабатывались вручную, то сейчас уже никого не удивишь тем, что прогоняешь резюме через нейросети, чтобы те сравнили информацию о кандидате с текстом вакансии. Наивно полагать, что, если напишешь «я опытный senior», то все навыки считаются по умолчанию: бездушная машина моментально откинет вашу кандидатуру.
Из них 0,8-1,3 трлн руб. Собственные базовые модели генеративного искусственного интеллекта в мире разрабатывают около десяти стран, в том числе Россия, при этом наша страна занимает 7-е место в мире по уровню поддержки государством сферы разработки искусственного интеллекта. Подобный фокус не случаен — внедрение искусственного интеллекта будет иметь гораздо более широкие последствия для страны, чем непосредственно экономический эффект, в частности развитие искусственного интеллекта положительно повлияет на качество и продолжительность жизни, повысит качество образования, создаст новые рабочие места. Это сократит временные затраты и позволит сотрудникам сосредоточиться на более творческих задачах. Для России такие перспективы скорее привлекательны: с учетом прогнозируемого к 2030 г.
Так, российское правительство одним из первых в мире начало работать на собственных платформенных решениях - это аналоги AWS и Azure. Есть и конкретные кейсы использования ИИ в федеральных и региональных ведомствах. В частности, Федеральная налоговая служба 7 лет использует ИИ для сортировки чеков по названиям товаров. И дает непрерывный поток данных, питающий модель ИИ", - пояснил Дмитрий Чернышенко. Среди других примеров, приведенных на конференции, проект МЧС, внедрившего систему, которая дает возможность на основе ИИ-технологий рассчитывать риски возникновения пожаров. В результате оперативность реагирования на природные возгорания повысилась в 3 раза. А Магнитогорский металлургический комбинат реализовал систему, которая позволяет обнаруживать и классифицировать дефекты в ходе производственного цикла. Средний уровень использования ИИ в стране вырос в полтора раза. Со следующего года такой подход будет протестирован на предприятиях с годовой выручкой от 800 млн рублей, которые работают в сельском хозяйстве, промышленности, здравоохранении и транспортной сфере. Для поддержки бизнеса с этого года запущен механизм налоговых льгот. Предприниматели получили право при формировании первоначальной стоимости оборудования и ПО с ИИ применять повышающий коэффициент 1,5", - сообщил вице-премьер.
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
Искусственный интеллект поможет ученым КФУ прогнозировать поведение человека в цифровой среде и в реальной жизни Тема: Новости науки Дата публикации: 24. 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.
Искусственный интеллект может быть тоже разрушительным.
Во-первых, генеративный ИИ может создавать различные дипфейки и другой контент, где практически невозможно отличить правду от лжи. 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.
Вместо этого в первый же день презентации они… 0 Гаджеты Стартап Rabbit представил интеллектуального персонального помощника под названием R1. Устройство призвано избавить человечество от необходимости лично пользоваться различными приложениями в смартфоне и цифровыми сервисами в целом. Теперь все это вместо пользователя сможет делать ИИ. Столь серьезное изменение в раскладке является первым с 1994 года. Преимущество их разработки в том, что она не требует имплантации электродов в живой организм. Достаточно надеть специальную шапочку для снятия… 0 Технологии Нейросеть Pigeon научилась определять геолокацию места по фотографии Трое инициативных студентов из Университета Стэнфорда разработали нейросеть PIGEON, способную с удивительной точностью определять местоположение, где были сделаны фотографии. Эта модель получила название «life2vec», ее задача в составлении последовательности событий, из которых состоит человеческая жизнь. Конечный… 0 Роботы ИИ научился жульничать для обхода физических ограничений в заданиях Разработчики системы искусственного интеллекта CyberRunner собираются в ближайшее время выложить ее исходный код в открытый доступ. Это позволит кратно увеличить объем упражнений и сеансов обучения ИИ новым возможностям по реализации задач в физическом мире. Какими они будут, зависит от самих людей. По умолчанию… 5 Технологии Виртуальные ведущие новостей на основе ИИ заменят живых людей в студии Сервис Channel 1 обещает с 2024 года запустить полную версию своего выпуска новостей с виртуальными телеведущими. Контент подлинный, он позаимствован на новостных порталах, перепакован и представлен на экране фотореалистичным аватаром под управлением ИИ. Данная услуга планируется как промежуточная версия на пути… 0 Интернет В Бразилии принят законопроект, который в тайне от всех был разработан при помощи ChatGPT Член городского совета бразильского Порту-Алегри Рамиро Росарио после принятия предложенного им законопроекта признался, что всех обманул.
ИИ и не разрешается использовать для написания диплома, но и официально не запрещается. Но здесь речь о привычных общественных институтах. Онлайн-образование, большая часть которого принадлежит частным компаниям, начало внедрять ИИ раньше госучреждений. 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.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
— Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Минцифры считает, что данные искусственного интеллекта помогут властям понять, где нужно нарастить инфраструктуру, построить социальные объекты и дороги. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью.