Искусственный интеллект находит широкое и все более значимое применение в различных областях и сферах деятельности, что приводит к новым технологическим революциям и повышению эффективности деятельности в различных отраслях. Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы. Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса. Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне.
Сферы применения систем искусственного интеллекта
Согласно исследованию то, как тот или иной смартфон обрабатывает фотографии и видео или помогает работать с текстом, часто становится «фишкой» при выборе. По набору умных сервисов в смартфоне мужчины и женщины имеют схожие предпочтения. 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.
Он нашел свое применение в различных областях, включая создание контента, автоматический ответ на вопросы, обучение и многое другое. Это программа, способная автоматически генерировать код на различных языках программирования, обучившись на миллионах строк кода из открытых источников. Он автоматизирует процесс кодирования, предлагая оптимальные решения на основе анализа существующего кода. Watson применяется в различных отраслях, от здравоохранения до финансов, предоставляя интеллектуальный анализ больших объемов данных. Watson является мощным инструментом для анализа данных, особенно в сфере здравоохранения, где он помогает врачам в диагностике и лечении.
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.
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. Ожидается, что в 2023 году его значимость в сфере контент-маркетинга значительно возрастет. 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.
Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. В рамках исследования «Искусственный интеллект в России — 2023: тренды и перспективы» эксперты «Яков и Партнёры» и Яндекса опросили технических директоров крупнейших компаний РФ в 15 ключевых для российской экономики индустриях и проанализировали тренды развития искусственного интеллекта в стране и мире. Это соответствует международному тренду. Дмитрий Масюк, директор бизнес-группы Поиска и рекламных технологий Яндекса Открытие для компаний API российских генеративных нейросетей будет стимулировать бизнес внедрять технологию в пользовательские продукты и внутренние процессы. Александр Громов, партнёр «Яков и Партнёры» и соавтор отчёта 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.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. «Возможности и перспективы развития искусственного интеллекта – глобальные, затрагивающие все сферы общественной жизни. Обучили нейросеть на данных открытых источников, в основном это новости СМИ и публикации открытых Telegram-каналов, посвященные теме искусственного интеллекта, за 2022 год.
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
— 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. Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники.
Статьи и новости
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.
Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети.
До 28 февраля 2019 года мы принимаем заявки, в марте определимся с победителями и в апреле будем премию вручать. Лауреаты получат по 350 тысяч рублей примерно 2 миллиона тенге.
Нужно это для того, чтобы стимулировать интерес к науке, ещё это отличный шанс и отличная перспектива для студентов и их научных руководителей, для молодых учёных, которые проводят исследования в вузах или исследовательских центрах. Единственное требование — участники не должны быть аффилированы ни с одной коммерческой структурой. В "Яндексе" есть свои исследователи, и они на эту премию претендовать не могут, потому что у тех, кто работает на коммерческие компании, и так всё хорошо. О будущем искусственного интеллекта Скажу парадоксальную для кого—то вещь: это будет что-то привычное и совсем незаметное. Никакого восстания машин. Каждый раз, когда в нашу жизнь приходит любое громкое техническое новшество, это вызывает много эмоций, а спустя время всё становится привычным. Оглядываясь назад, мы думаем, например: "Автомобили, а что автомобили?
А когда они только появились, была масса разговоров: эти машины будут всех захватывать, раньше были понятные лошади, а теперь это. То же самое с искусственным интеллектом: использование научных технологий сильно поменяет нашу жизнь, но для наших детей и внуков это будет абсолютно привычной, естественной и незаметной частью жизни. Приведу пример. Совсем недавно нормальное распознавание голоса было чистой экзотикой, во всех старых фильмах о будущем роботы говорят противным, мёртвым механическим голосом. Сейчас задавать голосовые запросы поисковой системе — абсолютно естественно, и голос той же самой "Алисы" звучит натурально, он не раздражает. И "Алиса", с которой дети общаются без проблем, — это для них понятно и естественно, она появилась всего полтора года назад. И вошла в нашу жизнь так, будто была всегда.
Есть такие вещи, о природе которых мы не задумываемся, как навигация, например. Мы забыли, что было иначе, что люди какие-то там карты разворачивали. Сказал, куда тебе ехать, проложили тебе маршрут, ты поехал, даже не задумываясь о том, что в это время где-то на куче серверов собираются данные, анализируются маршруты, строится система предсказаний пробок и так далее. Маршрут непрерывно переобсчитывается, и, конечно, этим занимаются не люди — это делает машина, и это тоже можно назвать искусственным интеллектом. А для нас абсолютно буднично. И количество таких естественных вещей будет увеличиваться, и они будут становиться всё более привычными. Каждый раз или почти каждый раз что-то новое выглядит как какая-то сенсация, и мы думаем, стоит этого опасаться или нет, но проходит год или два — и это становится частью быта.
При этом это я сейчас говорю год или два, чем дальше, тем быстрее: время тоже ускоряется. О главных трендах в развитии искусственного интеллекта Если мы говорим про беспилотные автомобили как один из образцов искусственного интеллекта, то их появление на улицах сильно зависит от заинтересованности в этом государства, что требует серьёзной работы со стороны властей — проработки законодательной базы и введения последовательных законов, которые облегчат процесс. Здесь должны, конечно, работать вместе и разработчики, и государство, потому что это действительно сложная вещь — делать юридическую базу для того, чтобы максимально безопасным образом вывести беспилотные автомобили на улицы города. Те страны, где об этом будут думать активнее и лучше, получат результат быстрее. Второе — технологии безналичной оплаты и сам принцип взаимодействия человека с деньгами. Я вот, например, забыл, когда в России мне надо было доставать карточку, всё оплачиваю с телефона. В Казахстан это тоже уже проникает.
И там мне удалось наконец заплатить с телефона, во всех остальных местах — нет, даже PayPass далеко не везде работает, нельзя карточку приложить, надо засовывать, пин-код вводить, и таких мест большинство. Хотя там разрабатывается много передовых технологий, но что касается их внедрения и применения, это не всегда так. Потому что США — бюрократическая страна, и внедрение новых технологий здесь не сказать, чтоб самое передовое, иногда кажется, что передовое, но нет. Китай в этом лидер, там высокая конкуренция везде, на любом уровне, где только можно представить, и скорость проникновения новых технологий взрывная, просто колоссальная. Технология распознавания лиц, положим, максимально доступна, ее может сделать практически кто угодно, есть много открытого кода, который неплохо работает. В китайском Синьцзяне, например, достаточно жёсткий контроль над людьми, сканируют всё, в том числе лица. На поимку нарушителя уходит буквально несколько минут.
Звучит как антиутопия, верно? Но таков прогресс, и здесь можно думать, пройдёт он быстрее или нет, рассуждать, хорошо это или плохо, но он неизбежен. И, главное, мы через это уже проходили, и не раз. Во-первых, в какой-то момент появились паспорта для идентификации человека. Был период, когда никакой идентификации не было, у человека было только имя, не было даже фамилии, по которой можно навести справки. Потом появились документы, благодаря которым о человеке можно многое узнать, и чем дальше, тем больше. В какой-то момент появляется технология обработки отпечатков пальцев, жёсткий идентификатор, который нельзя поменять.
Сейчас то же самое с лицом, и это удобно, позволяет нам разблокировать телефон, например. Мы периодически думаем: а как же соображение приватности, но на другой чаше весов лежит отсутствие необходимости доказывать, что ты ничего плохого не делал. Это ещё один важный тренд. Паспорт будущего — принципиально другой тип коммуникаций. О спектре применения искусственного интеллекта Первое, с чего стоит начать, — поиск, который невозможен без технологии искусственного интеллекта. Это тысячи фактов, по которым принимается решение, что именно нужно показать по короткому запросу человека, и качество поиска определяется целиком и полностью качеством машинного обучения. Убрав машинное обучение из поиска, мы получим проблему.
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.
Директор по науке и технологиям Агентства искусственного интеллекта Роман Душкин называет технологию «искусственный интеллект» инструментом, которым будет пользоваться человечество.
Он вспоминает, что в ходе истории всегда находились те, кто ратовал за научный прогресс, и ретрограды, склонные жить прошлым и привычным. Один говорит: «Пойду-ка я на тракториста-механика учиться». А другой ему говорит: «Нет, не ходи, это бесовское изобретение, я вот лучше со своей лошадкой буду землю бороной пахать, как мне мои деды и прадеды завещали», — рассказал MSK1.
RU Роман Душкин. О том, что человек не останется без работы, уступив ее машинам, заявляют и экономисты. Меньше всего стоит опасаться за свое будущее «синим воротничкам», а работникам умственного труда нужно всего лишь быть в курсе новых технологий и своевременно прокачивать скиллы.
Собственно говоря, основная задача машины — это выполнять самый примитивный функционал. Потапенко уверен, что чем более архаична и авторитарна система социального устройства, тем меньше шансов на применение искусственного интеллекта, потому что, грубо говоря, нужно обеспечивать занятость. По образованию инженер-конструктор-технолог Московский институт радиотехники, электроники и автоматики.
С 2003-го по 2005 год управлял сетью «Пятерочка» в Москве и Московской области. Мы вторые после Соединенных Штатов по количеству гастарбайтеров и продолжим такими же быть.
Технологии ИИ в смартфонах
- Топ-10 ИИ (AI) 2023 года: революция в технологии
- Итоги-2023. ТОП новостей из мира искусственного интеллекта - YouTube
- Искусственный интеллект в реальной жизни
- ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году
- Новости национального портала искусственного интеллекта и нейросетей в РФ
Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
В торгово-финансовом секторе искусственный интеллект так же хорошо себя показывает в работе. 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. Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей.
Ключевые слова
- Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
- Инструмент или замена человеку: чем опасно развитие искусственного интеллекта
- Содержание
- Как мы это сделали
- Похожие статьи
Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. Искусственный интеллект. Искусственный интеллект (ИИ) — это область науки и технологии, посвященная разработке компьютерных систем, способных анализировать данные, извлекать закономерности, обучаться на основе опыта и принимать решения, которые ранее требовали человеческого интеллекта. Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне.