Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой. "Искусственный интеллект не может передать, к примеру, русскую душу, не может делать пока что юмор смешным, потому это тонкая вещь, в этом пока что есть граница. Мы разговариваем строго об искусственном интеллекте и его приложениях в различных областях человеческой деятельности.
Искусственный интеллект
Теги → искусственный интеллект. Быстрый переход. Разработки в сфере искусственного интеллекта (ИИ) могут нести смертельную опасность для человечества. К этому запуску команда Дзена подготовила несколько прогнозов о том, как будет меняться мир медиа в эпоху искусственного интеллекта. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. На международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey) состоялась главная дискуссия «Революция генеративного ИИ: новые возможности». 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.
Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
Искусственный интеллект на скоростях проверяет информацию о потенциальном клиенте, выясняет размер его доходов, кредитную историю, высчитывает риски для банка и дает свое заключение: давать деньги или нет. "Будущее браузеров и искусственный интеллект. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS. это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности. Главная» Архив журнала» 2023 год» Журнал ПЛАС №12 (308)» ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только.
Полезная, но опасная технология
- Искусственный интеллект — РТ на русском
- На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал | РБК Тренды
- Война за таланты в сфере искусственного интеллекта вызывает «золотую лихорадку»
- Искусственный интеллект в медицине
Ежу понятно
- ИИ-стартап Synthesia создает эмоциональные аватары, которые слишком похожи на людей
- Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком
- ТАКЖЕ ПО ТЕМЕ
- Zen (recommendation system) - Wikipedia
- Модельный ряд
«Искусственный интеллект никогда не ошибается. За ним будущее»
По ее словам, нередко можно увидеть пакеты заработной платы, «которые легко превышают один миллион долларов». Многие фирмы также предлагает гибкий или гибридный график работы и вкладывают значительные средства в программы обучения и развития. Этот год дает уникальные преимущества для людей, которые ищут работу в сфере ИИ, чтобы добиться успеха, считает Бинни Гилл, основатель и генеральный директор Kognitos, стартапа, который использует генеративный искусственный интеллект для автоматизации бизнес-процессов. По словам эксперта, технологические стартапы в области ИИ сейчас тоже имеют хорошие шансы привлечь финансирование и таланты, которым тесно в рамках крупных корпораций.
По его словам, сегодня есть потребность в гениях, и она будет становиться еще ярче, поэтому ИИ еще долго не будет опасен для них. Нам важно самим "не расчеловечиться", тогда нам не страшны технологии", — считает Толстой.
Полезная, но опасная технология Начальник управления президента РФ по общественным проектам Сергей Новиков назвал искусственный интеллект полезной, но в то же время опасной технологией. В первую очередь — скорость. Например, здесь есть LED-экраны. А у каждого в телефоне есть маркеры потребления. И человеку, чтобы проанализировать, какой вам из рекламных роликов показать, нужно время — посчитать, осмыслить.
А машина это сделает за долю секунды. Машина из загруженной базы рекламных роликов выбирает к показу именно те, которые больше всего попадают в ваши ожидания. Это уже происходит. Ни один оператор этого сделать не сможет", — пояснил Новиков. Вместе с тем спикер отметил необходимость грамотного регулирования развития искусственного интеллекта.
Примечателен также тот факт, что человек и ИИ здесь как бы поменялись ролями. Если обычно предполагается, что человек ставит задачу управляемому ИИ роботу — а тот затем делает то, что велено, то здесь всё наоборот. ИИ определяет объект бомбардировки, а живые пилоты уже выполняют его приказы. В какой-то мере это переломный момент в истории искусственного интеллекта.
В более традиционных сегментах рынка памяти, по мнению представителей компании, спрос начнёт восстанавливаться во второй половине текущего года. Помимо новых предприятий в Южной Корее, SK hynix собирается построить предприятие и исследовательский центр в штате Индиана. Компания сейчас ведёт переговоры с рядом клиентов о заключении долгосрочных контрактов на поставку памяти семейства HBM. Акции прочих производителей чипов на азиатских фондовых рынках тоже устремились вниз после открытия торгов утром в четверг. Источник изображения: SoftBank Благодаря столь крупным инвестициям SoftBank будет обладать самыми высокопроизводительными вычислительными мощностями в стране, отметил Nikkei Asia. Как утверждают источники ресурса, для их работы будут использоваться ускорители Nvidia. В 2024 финансовом году SoftBank планирует завершить создание своей первой большой языковой модели LLM с 390 млрд параметров. Затем, по данным Nikkei Asia, компания начнёт в 2025 году разработку LLM с 1 трлн параметров и поддержкой японского языка. Как отметил ранее Nikkei Asia, в Японии наблюдается нехватка частных компаний с высокопроизводительными суперкомпьютерами, необходимыми для создания LLM, несмотря на возросший интерес к ИИ. Благодаря инвестициям SoftBank превратится в сильного игрока в сфере генеративного ИИ в то время, когда международные компании пытаются выйти на рынок Японии. На прошлой неделе OpenAI открыла свой первый офис в Токио. Она стала первой из трёх небольших ИИ-моделей, которые софтверный гигант планирует выпустить в свет. В декабре прошлого года Microsoft выпустила модель Phi-2, которая работала так же хорошо, как и более крупные модели, такие как Llama 2. По словам разработчиков, Phi-3 работает лучше предыдущей версии и может давать ответы, близкие к тем, что дают модели в 10 раз больше. По сравнению с более крупными аналогами, небольшие ИИ-модели обычно дешевле в эксплуатации и лучше работают на персональных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки. Наряду с Phi компания также создала модель Orca-Math, которая ориентирована на решение математических задач. Конкуренты Microsoft занимаются разработкой небольших ИИ-моделей, многие из которых нацелены на решение более простых задач, таких как обобщение документов или помощь в написании программного кода. По словам Бойда, разработчики обучали Phi-3 по «учебному плану». Они вдохновлялись тем, как дети учатся на сказках, читаемых перед сном. Это книги с более простыми словами и структурами предложений, но в то же время зачастую в них поднимаются важные темы. Поскольку существующей литературы для детей при тренировке Phi-3 не хватало, разработчики взяли список из более чем 3000 тем и попросили большие языковые модели написать дополнительные «детские книги» специально для обучения Phi-3. Бойд добавил, что Phi-3 просто развивает дальше то, чему обучились предыдущие итерации ИИ-модели. Если Phi-1 была ориентирована на кодирование, а Phi-2 начала учиться рассуждать, то Phi-3 ещё лучше справляется с кодированием и рассуждениями. Расследование Reuters показывает, что санкционная продукция Nvidia продолжает поставляться в Китай. Источник изображения: Nvidia Агентство использовало для получения подобных выводов общедоступную конкурсную документацию, в которой отображались состоявшиеся закупки серверного оборудования, в составе которого содержались запрещённые к экспорту в Китай компоненты Nvidia. По словам представителей Reuters, уже после вступления новых ограничений в середине ноября прошлого года не менее 10 китайских учреждений смогли получить серверное оборудование, содержащее «запрещённые» ускорители Nvidia. В выборку попали конкурсные процедуры, которые проводились в период с 20 ноября прошлого года по 28 февраля текущего. Среди 11 поставщиков, выигравших конкурсные процедуры на поставку «запрещённой» вычислительной техники в Китай, все были малоизвестными торговыми компаниями из КНР, как поясняет Reuters. Поставляли ли они оборудование из запасов, сформированных до вступления в силу осенних изменений к правилам экспортного контроля, определить не удалось. Представители Nvidia заявили, что даже если указанные поставки и осуществлялись в обход санкций США, они составляют лишь малую часть оборота мирового рынка, и никак не дискредитируют ни саму компанию, ни её партнёров. Получателями оборудования по рассматриваемым конкурсам выступали государственные ВУЗы КНР и правительственные организации, а также пара исследовательских центров, работающих в аэрокосмической отрасли.
AI что значит
| Почему Python стал главным языком для ИИ и как применять такие технологии в своих проектах | Мы разговариваем строго об искусственном интеллекте и его приложениях в различных областях человеческой деятельности. |
| Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд | Искусственный интеллект на скоростях проверяет информацию о потенциальном клиенте, выясняет размер его доходов, кредитную историю, высчитывает риски для банка и дает свое заключение: давать деньги или нет. |
| Новости по тегу искусственный интеллект, страница 1 из 51 | Сегодня искусственный интеллект применяют 35% компаний, еще 42% — планируют внедрять его в будущем. |
| Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет | Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. |
Полезная, но опасная технология
- AI что значит
- ТАКЖЕ ПО ТЕМЕ
- Искусственный интеллект
- Искусственный интеллект в сфере ЖАТ: реальность или фантастика? | НПЦ «Промэлектроника»
- Информация
- В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
Очередные новости искусственного интеллекта
Дмитрий Николаев, заведующий лабораторией зрительных систем Института проблем передачи информации РАН: «Проблемы нейросетей современных не в том, что они выдумывают, а в том, что они выдумывают чрезвычайно правдоподобно, потому что их этому учат. Соответственно, использование таких методов может приводить к ложным диагнозам, с этим придется что-то делать». Над честностью нейросетей ученые сейчас работают: обучают и тестируют, пресекая домыслы и фантазии. Искусственному интеллекту подкинули задачку со звездочкой. Сможет ли он при помощи рентгена сделать хорошее трехмерное изображение игрушки, лежащей внутри шоколадного яйца?
Через несколько минут машина выдает картинку чего-то ушастого. Разница между снимком, полученным классическим методом, и с помощью нейросетей ощутима. Авторы признают, что они еще в процессе настройки. Но вообще программа не ошиблась — внутри была дикая кошка, и уши при ней.
В томограф ради любопытства отправили и штатный объектив фотокамеры, и грецкий орех, и грейпфрут, который был так красив, что всех заворожил. Вообще, конечно, все это нужно не для развлечения, тут задача поважнее — умные алгоритмы позволят просвечивать тело с меньшей интенсивностью. Марина Чукалина, ведущий научный сотрудник лаборатории зрительных систем ИППИ РАН: «Один из способов понижения лучевой нагрузки в медицинской томографии — это как раз использование нейронных сетей для работы с томографическими данными». Пригодится это и в обнаружении дефектов деталей и конструкций без их разрушения.
Некоторые нейросети уже успешно контролируют человека и, что называется, вовремя приводят его в чувство. Егор Копылов, ведущий инженер компании — разработчика систем мониторинга состояния водителей: «Наша нейросеть по 60 точкам фиксирует лицо водителя. Звуковой сигнал подается в том случае, когда происходит то или иное событие, когда нейросеть фиксирует событие: курение, засыпание, отвлечение, усталость, отсутствие ремня». Мимику лица и положение тела распознает камера на приборной панели автобуса, а компьютер тут же анализирует изображение.
Если что-то ему не нравится, звучит пробуждающий сигнал. В тесте строгая нейросеть не позволила водителю смотреть по сторонам и закрывать глаза. Александр Семиков, водитель автобуса регулярных городских пассажирских маршрутов: «Со своей стороны я воспринимаю ее как помощника, потому что она, безусловно, помогает водителю лучше относиться к своим служебным обязанностям. Звуковой сигнал не раздражает, наоборот, приводит тебя в тонус, напоминает и не дает тебе отвлекаться».
Теперь пришло время вспомнить о коллаборативной фильтрации. В основе этого подхода лежит идея, что похожим людям нравятся похожие объекты. В этом случае вам не нужно знать свойства рекомендуемых объектов, достаточно собрать статистику о том, насколько они соответствуют интересам пользователей. На примере фильмов это может выглядеть так: Опираясь на уже известные оценки, можно выявить закономерности в поведении разных людей и попробовать предсказать реакцию на новый фильм. На математическом уровне для применения коллаборативной фильтрации придуманы разные алгоритмы, о которых в свое время на Хабре хорошо рассказал мой коллега Михаил Ройзнер. В случае с Дзеном мы используем коллаборативную фильтрацию а точнее алгоритм SVD для предсказания интереса человека к определенному сайту в целом. Точность итоговых рекомендаций напрямую зависит от количества и разнообразия исходных данных, поэтому в качестве факторов используются и многие другие наши знания.
Например, знания Яндекса о конкретном сайте или странице, информация о том, как человек использует Дзен, его обратная связь в виде кликов, «больше такого» и «меньше такого». Общее количество отдельных факторов, которые мы закладываем в систему рекомендаций, исчисляется тысячами. Сложность системы достигает такого уровня, что одних алгоритмов уже мало. Нужна технология, которая будет сама вычислять идеальную формулу для построения итоговой ленты. И здесь нам пригодился опыт Яндекса в области машинного обучения. Матрикснет Термин «машинное обучение» появился еще в 50-х годах. Он обозначает попытку научить компьютер решать задачи, которые легко даются человеку, но формализовать путь их решения сложно.
В результате машинного обучения компьютер может демонстрировать поведение, которое в него не было явно заложено. Каждый день наша поисковая система отвечает на миллионы запросов, многие из которых — неповторяющиеся. Поэтому невозможно написать такую программу, в которой предусмотрен каждый запрос и для каждого запроса известен лучший ответ. Поисковая система должна уметь принимать решения самостоятельно, то есть сама выбирать из миллионов документов тот, который лучше всего отвечает пользователю. Для этого нужно научить ее обучаться. С 2009 года поиск Яндекса использует собственный метод машинного обучения Матрикснет. С его помощью можно построить очень длинную и сложную формулу ранжирования, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций.
Кроме того, Матрикснет сам определяет разную чувствительность для разных значений факторов ранжирования. Эта технология достаточно универсальна, поэтому впоследствии нашла применение не только в Яндексе, но и в Европейском Центре ядерных исследований. Способность компьютера учитывать тысячи факторов и самостоятельно искать наилучшее решение — это то, без чего невозможно построить современную рекомендательную систему. Именно поэтому Матрикснет был взят за основу при создании собственной рекомендательной технологии. Результат работы Матрикснета — это именно то, что пользователь и видит в ленте Дзен. Со стороны разработчиков не существует каких-либо правил вида «Если человек любит А, то рекомендуем ему Б». Все подобные закономерности рождаются и постоянно меняются внутри Матрикснета.
И чем больше у него данных, тем точнее рекомендации. Именно поэтому Дзен — это часть Яндекс. Браузера, а не самостоятельный веб-сервис или приложение. Отдельному приложению сложнее понять интересы пользователя, который после двух-трех дней может просто перестать его запускать. Чтобы магия Дзена и машинного обучения вступила в полную силу, им нужно активно пользоваться или хотя бы регулярно проходить рядом.
Нейросеть активируется по команде "Алиса, давай придумаем". Виртуальный помощник может написать сценарий для мероприятия или детского праздника, составить деловое письмо, предложить план путешествия и пр.
Пока технология работает в режиме тестирования. Как заявляют сами разработчики, Алиса может ошибаться в фактах, но это не отражается на ее креативных способностях. Обучение нейросети проходило в два этапа на собственных суперкомпьютерах "Яндекса". Это самый мощный вычислительный кластер в России и Восточной Европе.
Среди них, например, есть и такие, которые значительно упрощают и ускоряют сложные вычисления, разработку алгоритмов ML и работу с данными: Пример проектов в PyPI TensorFlow — открытая библиотека для машинного обучения от Google, которая позволяет создавать и обучать нейросети. PyTorch — конкурент TenserFlow от Facebook. Эта библиотека проще в применении для пользователей за счет простого в применении API. Scikit-learn предоставляет функционал, который позволяет масштабировать и кодировать данные для моделей машинного обучения, а также строить и оценивать их. Pandas помогает обрабатывать и анализировать табличные данные, а также подготавливать их для дальнейшего обучения алгоритмов. NumPy предназначена для работы с многомерными массивами и матрицами, которые широко используются в анализе данных. Gensim — библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста и кластеризациия документов. Кросс-платформенность Один и тот же код, написанный на Python, будет одинаково хорошо работать на различных операционных системах. Это существенно ускоряет процесс разработки, так как нет необходимости создавать отдельные версии под Windows, Linux, macOS и, соответственно, позже тестировать каждую из них. Также программисты, которые пишут ИИ на Python на разных ОС, могут легко взаимодействовать в рамках проекта, что помогает снизить затраты на кросс-платформенную разработку для бизнеса. Комьюнити разработчиков Разработчики, которые используют Python, объединяются в сообщества по всему миру, где обмениваются знаниями по разным направлением использования языка программирования, в том числе и в машинном обучении. Например, в MoscowPython регулярно проходят митапы, на которых программисты делятся своими кейсами и наработками. Что, кроме Python, нужно знать, чтобы внедрять решения на базе AI В отличие от открытых решений на базе машинного обучения и нейросетей, таких как ChatGPT и Midjourney, разработать и внедрить технологии искусственного интеллекта способны только разработчики с определенным техническим бэкграундом. Таких специалистов, например, обучают в Нетологии на курсе «Data Scientist».
«Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения
Новая возможность искусственного интеллекта, которую собирается взять на вооружение и популяризировать корпорация Apple, сделает мишенью каждого. Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же ум. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
| Сергей Марков: Искусственный интеллект и машинное обучение — итоги 2023 года | Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. |
| «Искусственный интеллект vs Человек». Мир будущего обсудили в Научном кафе | Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же ум. |
| Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь | В этом посте я рассказал вам о том, как формируется лента персональных рекомендаций в ре, и почему Дзен – это не очередная «лента новостей», а результат работы серьезных технологий. Наработки из области искусственного интеллекта уже сейчас. |
| Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком | Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. |
| Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет | Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. |
Искусственный интеллект в медицине: как это работает? Реальные примеры
Как заявляют сами разработчики, Алиса может ошибаться в фактах, но это не отражается на ее креативных способностях. Обучение нейросети проходило в два этапа на собственных суперкомпьютерах "Яндекса". Это самый мощный вычислительный кластер в России и Восточной Европе. Для получения общих знаний YandexGPT получила общедоступные тексты - материалы книг, сайтов, статей. Они были отобраны с помощью поисковых технологий "Яндекса".
В отличие от предыдущих языковых моделей, нейросеть YandexGPT обучили на сотнях тысяч примеров содержательных ответов, написанных людьми.
В перспективе ИИ может помочь с разработкой новых лекарств и дженериков, что сэкономит миллиарды рублей на НИОКР и годы кропотливого труда ученых. Все свое, родное Крупные российские технологические компании вкладывают средства в собственные научные исследования и разработки, открывая лаборатории по ИИ и даже целые институты. В апреле «Яндекс» запустил бета-версию нейросети для генерации изображений по текстовым запросам пользователей. Его назвали «Шедеврум». Приложение доступно на мобильных платформах Android и iOS. Нейросеть GigaChat пока доступна в тестовом режиме по приглашениям.
В отличие от иностранного аналога, GigaChat лучше понимает запросы на русском языке, заявили в банке. Сбербанк использует решения на базе искусственного интеллекта в большинстве продуктов и процессов компании, ранее заявил президент, предправления Сбербанка Герман Греф. Например, банк использует собственные ИИ-модели для повышения безопасности транзакций: онлайн-переводов, эквайринга, операций по картам. В финансовой сфере благодаря внедрению ИИ существенно сократилось время рассмотрения заявки на кредит. С момента отправки анкеты в банк до получения ответа проходит не несколько дней, а несколько минут. ИИ прогнозирует загрузку банкоматов, сколько денег внесут, а сколько снимут, что впоследствии уменьшает расходы на инкассацию. Государство стимулирует ИИ В сентябре 2022 года при правительстве России заработал Национальный центр развития искусственного интеллекта.
Кроме того, Центр будет регулярно проводить мониторинг ключевых показателей развития ИИ, а также экспертизу официальных документов в области национального регулирования сферы. В январе 2023 года стало известно, что правительство до 2030 года направит около 24,6 млрд руб.
Внедрение ИИ — это многоуровневый процесс, включающий культурные изменения в компании, найм и обучение специалистов по data science, автоматизацию и построение бизнес-процессов с учетом алгоритмов, и на этом весь список не заканчивается. Компания должна быть на определенном уровне технологической зрелости для того, чтобы внедрение ИИ приносило пользу», — говорит Леонид Жуков, генеральный директор Института Искусственного Интеллекта AIRI, старший управляющий директор Лаборатории по искусственному интеллекту Сбербанка. Выступая на международной конференции Сбера AI Journey 2021, Юрген Шмидхубер, ученый в области искусственного интеллекта, главный научный советник Института Искусственного Интеллекта AIRI и научный руководитель компании NNAISENSE отметил, что компании в основном сосредоточены на своих частных проблемах, а не на развитии технологий искусственного интеллекта: большая часть их прибыли от ИИ приходится на маркетинг и продажу рекламы. Такие гиганты как Alibaba, Amazon, Facebook, Google массово используют глубокие искусственные нейронные сети, например, Long-Short-Term Memory , чтобы предсказать спрос пользователей и дольше удерживать их на своих платформах, заставляя переходить по большему количеству рекламных объявлений. Нехватка специалистов ИИ развивается с высокой скоростью, и то, что называлось полгода назад state-of-the-art высшим уровнем развития , сегодня может оказаться средней разработкой. Если раньше в сфере искусственного интеллекта была занята узкая прослойка специалистов, сейчас при таком огромном спросе попросту не хватает квалифицированных кадров, способных справиться с постоянно развивающейся технологией, отмечает Жуков. Проблемы машинного обучения Качество данных — второе по значимости препятствие для внедрения ИИ, после нехватки специалистов. Для успешных результатов алгоритмам необходимы качественные «вводные», включая размеченные и чистые данные.
Неправильно заданные паттерны могут провоцировать систему делать ложные выводы: например, ошибочно сигнализировать о мошеннической транзакции, или осудить невиновного. На качество влияет и степень предвзятости, или bias , включая гендерные и расовые предрассудки, которым может быть подвержен человек, работающий с алгоритмом. Социальная экономика Семь смертных грехов искусственного интеллекта Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач. Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет.
Основные печали — возможность демократий, мошенничество, безработица. Прошлогодним ноябрем США, Великобритания, поддержанные дюжиной стран, обнародовали международное соглашение относительно противостояния использования ИИ мошенниками, призвав разработчиков создавать структуры, изначально безопасные. Европа, отмечают аналитики, опережает США. Ведь текущий месяц ознаменовался там формированием предварительного соглашения о надзоре за технологией.
Администрация Байдена тоже потребовала от законодателей регулирования ИИ, но Конгресс движется подобно улитке.
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. Технологии - 16 октября 2023 - Новости Санкт-Петербурга - Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании.
Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
Microsoft минувшем месяцем даже поймали взломщиков, использовавших OpenAI. Другие новости. Ирландия без премьера-гея — здесь. Бразильский нападающий — насильник — там. Если Вам понравилась статья, рекомендуем:.
Уже на этапе тестирования новый формат приобрёл большую популярность, чем текстовый, и в апреле 2020 года сервис увеличил длину размещаемых видеороликов до 60 минут, а также начал внедрять рекламу в видеоматериалы, которые длятся больше двух минут [21].
В июне 2021 года стало известно, что «Яндекс» купил видеоредактор Hypee, чтобы у пользователей «Дзена» была возможность экспериментировать с эффектами и музыкой в роликах [23]. Нирвана править В 2018 году Дзен запустил программу «Нирвана» [24] для поддержки авторов и медиа, создающих качественный контент. Участники программы получают приоритет в показах в лентах «Дзена». Кроме того, у каждого из них есть персональный менеджер, который сообщает автору о нарушениях, даёт советы по ведению канала [25]. Для попадания в программу авторам необходимо соответствовать ряду условий: На Дзен-канале должно быть 100 подписчиков; Не менее трёх материалов за прошедший месяц; Соблюдение правил «Дзена» [26].
Монетизация править Возможность монетизации появилась, когда в 2017 году Дзен стал платформой для создания контента, а не только его распространения [27]. Зарегистрированные в «Дзене» блогеры могли получать за свои посты деньги если они собрали минимум 7 000 дочитываний за неделю [28]. В 2019 году «Дзен» выплатил авторам за размещение рекламы в статьях более 1 млрд рублей [29]. В апреле 2020 года вышли новые правила, следуя которым, каналу, чтобы подключить монетизацию, требуется 10 000 минут просмотра за семь дней подряд предыдущие правила предусматривали примерно 12 000 минут чтения за неделю. Также с появлением видеороликов на платформе появился и новый вид заработка — реклама в виде баннера или блока с анимацией.
В мае 2020 года у блогеров на платформе появилась возможность размещать виджеты с товарами из «Яндекс. Маркета»: в тот момент такая социальная коммерция была реализована только в статьях [30]. В ноябре 2020 года платформа подписала договор с маркетплейсом «Joom» с аналогичными условиями добавления виджетов, [31] а в апреле 2021 года после успешного тестирования всем авторам каналов с подключённой монетизацией стало доступно размещение виджетов « Авто. Общий принцип получения средств с таких виджетов заключается в том, что блогеры получают деньги за переход с размещённых виджетов. В марте 2021 года виджеты стали появляться не только непосредственно в материалах блогеров, но и на карточках статей в ленте, а также под самими статьями [33].
На первом этапе запуска ленты с короткими видео «Ролики» Яндекс выделил на вознаграждения блогерам 50 млн рублей [22]. Дзен оставляет за собой право не платить за статьи, если усмотрит в них поляризацию мнений. Материал будет рекомендоваться без ограничений, но не будет приносит доход.
Итак, начал я с создания канала на Дзене. Название и описание канала придумала нейросеть, а аватарка сгенерирована с помощью Stable Diffusion. Получилось весьма недурно, результат можете оценить на фотографии ниже План написания весьма простой, идею статьи скармливаем на английском языке ChatGPT, а получившийся результат переводим с помощью DeepL. Также просим ChatGPT придумать заголовок к этой статье и повторяем манипуляцию с переводом.
Месяцем ранее, в конце марта, главный «марсианин» человечества, основатель Tesla Илон Маск, сооснователь Apple Стив Возняк и еще свыше тысячи экспертов мира высоких технологий подписали открытое письмо с призывом остановить обучение нейросетей. Должны ли мы автоматизировать все рабочие места? Должны ли мы развивать нечеловеческие умы, которые в итоге могут превзойти нас численностью, перехитрить, сделать нас ненужными и заменить нас? Должны ли мы рисковать потерей контроля над нашей цивилизацией? В первую очередь они обратились к разработчикам, но из текста письма можно заключить, что они допускают вмешательство правительств государств мира в этот процесс.
Впрочем, две недели спустя после публикации открытого письма стало известно, что Маск создал новую компанию в сфере искусственного интеллекта, под названием X. Эта история наглядно показывает, что на текущий момент о реальном ограничении разработок в области ИИ никакой речи не идет. Пока все сводится к тому, что программисты запрещают ИИ употреблять слово «негр», оскорблять чувства различных меньшинств, обсуждать методики создания бомбы в домашних условиях и прочее в том же духе. Вместо заключения Совсем недавно, 1 мая 2023 г. В течение полувека он разрабатывал технологию, лежащую в основе чат-ботов, таких как ChatGPT.
Но теперь он всерьез беспокоится, что ИИ причинит серьезный вред людям. Непосредственно в Google этот британско-канадский ученый проработал более 10 лет, занимаясь развитием алгоритмов машинного обучения. В 2018 г. Хинтон с двумя коллегами за свою работу над нейронными сетями получил премию Тьюринга, которую негласно называют Нобелевской премией в области вычислительной техники. По утверждению газеты, теперь Хинтон присоединился к ярым критикам компаний, разрабатывающих ИИ.
По его словам, стремительное совершенствование ИИ «пугает» его. Прогресс в развитии искусственного интеллекта с точки зрения опасности для человечества Хинтон сравнивает с развитием ядерного оружия. Но, в отличие от последнего, тайные работы над нейросетями невозможно так просто проводить на международном уровне. В попытке заглянуть в недалекое будущее ученый выражает беспокойство относительно того, что следующие версии ИИ станут представлять реальную угрозу человечеству, поскольку он с коллегами уже наблюдает примеры непредсказуемого поведения нейросетей. И все это на фоне того, что частные компании позволяют системам ИИ не только генерировать свой собственный компьютерный код, но и фактически запускать этот код самостоятельно.
Хинтон боится того дня, когда по-настоящему автономное оружие станет реальностью. В то же время ученый говорит, что уверен и в существовании взвешенных подходов к разработке ИИ, делая тем самым реверанс в сторону своего бывшего работодателя.