Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин.
Ключевые тенденции-2024 в области ИИ
Также ИИ облегчает рутинные рабочие процессы: голосовые боты переводят речь врача в текст для медицинской карты, а роботы-операторы колл-центров записывают пациентов на прием. Рентгенологи Москвы благодаря голосовому вводу уже заполнили свыше 210 тыс. 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.
Нейронные сети — это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания шаблонов и обучения на входных данных. Они вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, состоящего из миллионов взаимосвязанных нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для передачи информации в мозг человека. Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и отправляет ее на следующий слой. Первый слой нейронов получает входные данные, а последний слой производит выходные данные. Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1]. Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы машинное обучение. Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование. Цель нейронной сети — находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода. Нейронные сети оказались невероятно эффективными в широком спектре приложений. Специалисты в области экономики считают, что, в финансах их можно использовать для прогнозирования цен на акции или обнаружения мошенничества. Разработчики программ в сфере медицины также замечают, что в здравоохранении их можно использовать для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний. Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором, обработкой и анализом различных медицинских изображений к которым относятся рентген, КТ, цифровые гистологические исследования и так далее. А также, искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе большого объема сложных медицинских данных. Исходя из этого можно сделать вывод, что нейронные сети и искусственный интеллект всегда были и являются сквозными технологиями. В области лингвистики специалисты считают, что нейронные сети и искусственный интеллект можно использовать для улучшения распознавания речи и обработки естественного языка [2]. Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность обучаться и адаптироваться к новым данным. После того, как нейронная сеть была обучена на определенном наборе данных, она может продолжать обучение и улучшать свои прогнозы по мере поступления новой информации.
Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.
Эти инвестиции учитывают финансирование за счет слияний и поглощений, покупку акций, частные инвестиции, выход на биржу. Неожиданное падение 2022 года По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали. Больше всего в ИИ в прошедшем году инвестировала медицинская отрасль. Она останется в лидерах и в будущем, ИИ будет применяться в диагностике, для поиска лекарств и при планировании лечения.
Инструмент или замена человеку: чем опасно развитие искусственного интеллекта
Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году. AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. Город вдохновения: краснодарцы доверяют рекомендациям искусственного интеллекта и создают с ним музыку. Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. Искусственный интеллект (ИИ) — это общее понятие, которое описывает машинные алгоритмы и технологии, направленные на создание интеллектуальных систем. Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Город вдохновения: краснодарцы доверяют рекомендациям искусственного интеллекта и создают с ним музыку. Минцифры считает, что данные искусственного интеллекта помогут властям понять, где нужно нарастить инфраструктуру, построить социальные объекты и дороги. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023».
Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
Роботы способны поддерживать диалог, выполнять различные задачи и стать надежными помощниками, но при этом они не работают со смыслами, а опираются на шаблоны. Возможности AI обрабатывать массивы данных в реальном времени превосходят человеческие, но искусственный интеллект может допустить ошибку при выборе. В частности, он может принять логичное и рациональное, но морально безответственное решение. Три стороны этических аспектов робототехники. Фото: Пермский Политех ПНИПУ Проблема также заключается в уникальности ситуаций, когда общие утверждения не работают, из-за чего невозможно подготовить строгие инструкции.
В связи с этим разработчики используют гибридный подход, выбирая сильные стороны разных этических концепций. Когда это случится, мы столкнемся с более серьезными моральными вызовами. А пока роботы — это качественные помощники, которые упрощают нашу жизнь, но по-настоящему не заменят человеческого общения и тепла», — подытожила Середкина. Нейросети становятся частью повседневной жизни Еще весной нейросети впервые вошли в список главных тревог россиян, а уже в ноябре, согласно сведеньям Нейростата от Яндекса, около трети граждан признались, что используют ИИ для генерации текстов, изображения и других видов контента.
В том же месяце Apple представила список победителей App Store Award, а трендом года в компании назвали генеративные нейросети. Портал «Грамота. В обоих случаях учитывалась популярность поисковых запросов. Каждый человек лично несет ответственность за использование данных от нейросети.
Фото: 1MI Нейросети активно используют в различных сферах жизнедеятельности человека. ИИ генерирует тесты, картинки и видеоролики, но только этим дело не ограничивается. Накануне спикер Совфеда Валентина Матвиенко заявила, что Госдума будет использовать ИИ при написании законов, но пообещала, что нейросети не будут сами писать законы в РФ.
Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных.
Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным.
Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований.
Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти.
Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок.
Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. 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.
Они являются инструментом или техникой, используемой в рамках искусственного интеллекта для решения задач, требующих обработки и анализа данных. В каких сферах используется ИИ?
Да практически везде. Рассмотрим несколько примеров. Медицина и здравоохранение: ИИ помогают в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений например, рентгеновских снимков и в принятии решений врачами.
Финансы и банковское дело: ИИ применяется в финансовой аналитике. Транспорт и логистика: ИИ используется для управления автономными транспортными средствами и оптимизации маршрутов. Производство и робототехника: ИИ применяется для автоматизации производственных процессов и управления роботами.
Перевод и обработка текста: ИИ используется для автоматического перевода, генерации текста, чат-ботов. Прогнозы будущего ИИ Учёные предполагают, что в долгосрочной перспективе возможно создание единого виртуального разума, который сможет: Делать сложный и рациональный выбор; Обучаться; Коммуницировать; Преподавать. К сожалению, на сегодняшний день существующие технологии не в состоянии полностью установить эмоциональную связь между человеком и роботом.
Однако эта цель является предметом активных исследований, и будущее искусственного интеллекта способствует достижению этой цели. Уже есть роботы, способные реагировать на эмоции людей. В перспективе, через несколько десятилетий, коммуникация между людьми и роботами может достичь более дружественного уровня.
Также ожидается взаимодействие между человеком и нейросетью в медицинской сфере. Так, эксперты считают, что с применением искусственного мозга можно предоставить человеческому телу новые возможности или восстановить утраченные. Сбор, хранение и обработка этих данных могут создать угрозу для приватности и безопасности личной информации.
Неправильное использование или утечка данных могут привести к серьёзным последствиям. Автономия и непредсказуемость: сложные ИИ-системы могут сами принимать решения, которые люди не всегда могут понять или предсказать. Это может привести к возникновению нежелательных последствий или ошибок, особенно если ИИ используется в критических областях, таких как медицина или автомобильная промышленность.
В будущем этот тренд будет только усиливаться. Они смогут объяснить, почему программа пришла к определенному решению, как именно происходил процесс генерации или предсказания, почему был получен именно такой результат. Вот это точно будет востребовано. Существующие профессии, такие как сценарист и режиссер, трансформируются, они будут работать, например, над тем, как сделать ИИ более человекоподобным, чтобы он правильно реагировал и имитировал эмоции. Искусственный интеллект в сочетании с робототехникой в первую очередь заменит профессии, которые связаны с риском для жизни, тяжелыми и опасными условиями труда: шахтеров, водителей самосвалов и другие.
Кроме того, исчезнут или сильно изменятся профессии, где много рутины. Например, секретарей и даже программистов. ИИ не заменит ученых. У них появятся новые инструменты со встроенным искусственным интеллектом, которые ускорят процессы и этапы исследования, например сбор и обработку данных, проверку гипотез и даже их генерацию с помощью нейросетей. А самой профессии ученых ничего не грозит, потому что они создают нечто принципиально новое, чего раньше вообще не существовало.
Такую работу искусственный интеллект заменить не сможет. Небольшим изменениям подвергнутся и руководители высшего звена в компаниях, которые занимаются вопросами стратегического целеполагания. Я надеюсь, что искусственный интеллект не заменит профессию учителя. Я считаю, что людей должны учить и воспитывать люди. Но хотя, безусловно, ИИ будет большим помощником.
Нужно будет уметь перестраиваться и учиться всю жизнь. Как раньше — освоить в университете одну специальность, всю жизнь по ней работать и уйти на пенсию — больше не получится. Исполнительские функции будут заменены искусственным интеллектом, а человек должен понимать и уметь объяснить, как что устроено и функционирует изнутри. В последние годы в образовании преобладает тенденция обучения прикладным навыкам, поэтому многие даже не могут обосновать, почему что-то нужно делать так, а не иначе. В будущем, я надеюсь, в высших учебных заведениях будут учить думать глубоко.
Курс «Профессия Аналитик данных» — обучение аналитике данных с нуля Машинное творчество и проблема авторских прав — Какие области искусства и культуры наиболее сильно трансформируются под влиянием генеративных нейросетей? Как это повлияет на творческие процессы? Появятся новые традиции и даже новые виды искусства, появился же киберспорт. Оборотная сторона медали тут тоже возможна: начиная от авторских прав и заканчивая потерей неповторимой индивидуальности, присущей большим художникам, — можно сделать сколько угодно копий их произведений, отредактировать их, попросить нейросеть сгенерировать, например, изображение в стиле художника и т.
Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы
Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда как минимум в области письменного перевода. Такие языковые системы как ChatGPT пишут безупречные академические эссе, сочинения и дипломные работы. Но что это означает для образования? Это интересно: Подборка неожиданных способностей нейросети GPT-4 — как ее опробовать бесплатно?
Дети учатся в школе будущего с помощью искусственного интеллекта. Картинка создана за пару минут Согласно результатом доклада AI Index Report, системам школьного и высшего образования не избежать внедрения искусственного интеллекта и изменения способа обучения. Дэниел Ламетти, психолингвист из Университета Акадия считает, что ChatGPT сделает с академическими текстами то же, что калькулятор сделал с математикой.
Калькуляторы изменили способ преподавания математики. До появления калькуляторов часто имел значение только конечный результат: решение. Но когда появились калькуляторы, стало важно показать, как именно вы решили проблему, то есть ваш метод работы, — объясняет Ламетти.
По этой причине ряд экспертов предполагает, что академические работы и эссе будут оценивать не только потому, что в них говорится, но и по тому, как студенты редактируют и улучшают текст, сгенерированный с помощью искусственного интеллекта, то есть их метода «решения». Необходимо также отметить, что ChatGPT не является полностью интеллектуальным инструментом и не понимает значение языка и эссе, которые пишет. Подобно попугаю в кабинете профессора, который слушает разговоры и «повторяет их», чат-бот с искусственным интеллектом просто обрабатывает и представляет язык и факты, которые ему «скормили».
И это может привести к проблемам: есть примеры текстов ChatGPT, в которых язык читается так, как если бы он был написан экспертом, но сам текст фактически неверен. Так по мнению нейросети выглядит эволюция технологий Еще больше интересных статей о том, как развиваются нейросети и как ими пользоваться, читайте на нашем канале в Яндекс. Дзен — там регулярно выходят статьи, которых нет на сайте!
Таким образом, как и в случае с другими технологиями искусственного интеллекта, людям придется просматривать и исправлять тексты, сгенерированные чат-ботами. Это редактирование часто является сложным и требует реальных знаний предмета, так что трата времени на образование — верное и актуальное решение. И хотя для преподавателей адаптация к ChatGPT будет непростой, она дарит им возможность для развития профессиональной деятельности.
Еще одна проблема касается академических стандартов, которые могут пострадать, если студенты станут зависимыми от технологии и перестанут учиться писать самостоятельно. Подобный сценарий предполагает, что будущие ученые могут стать «крайне некомпетентными и зависимыми», а знаменитый лингвист и интеллектуал Ноам Хомский в своем эссе указывает на проблему «плагиарзима». Этические проблемы ИИ-технологий Авторы ежегодного отчета AI Index Report поднимают вопрос об этической составляющей ИИ-систем — их растущая популярность побудила межправительственные, национальные и региональные организации разработать стратегии управления искусственным интеллектом, так как этого требует целый ряд социальных и этических проблем.
В этой связи можно вспомнить Хе Цзянькуя — китайского ученого, который в 2018 году заявил о рождении первых в мире генетически модифицированных детей. Общественность и правительство Китая осудили эксперимент ученого Напомним, что Цзянькуй использовал технологию CRISPR, пытаясь наделить два эмбриона человека иммунитетом к ВИЧ, за что впоследствии получил тюремный срок. Его действия подверглись широкому осуждению за нарушение этических норм и границ, нарушающих законодательство.
Более того, Цзянкуй, возможно, укоротил жизнь генномодифицированным девочкам. Подробности этой истории ранее осветила моя коллега Дарья Елецкая.
Например, ему недоступно осознание таких вещей, как: Физические объекты существуют в трехмерной реальности и сохраняются, даже если вы их не видите. Объекты обладают многочисленными свойствами и подчиняются физическим законам, таким как гравитация. Время идет и накладывает определенный порядок на действия в окружающей среде. Объекты в движении следуют обычно предсказуемым траекториям, таким как падение, перекатывание и так далее. Причины могут предсказуемо привести к следствиям. Действия, предпринимаемые человеком или слабым искусственным интеллектом , могут повлиять на будущее, которое может повлиять на человека. Например, человек находится за рулем автомобиля и видит, что рядом с проезжей частью находится детская площадка, на которой ребенок играет с мячом. Водитель сразу же принимает во внимание тот факт, что ребенок с мячом где-то рядом, а значит, либо мяч может укатиться на проезжую часть, либо на нее выбежит ребенок.
А может быть, ребенок выбежит за мячиком. Существование ребенка с мячом на детской площадке не означает, что вышеприведенные события обязательно произойдут. Но водитель держит это в уме, даже где-то на подсознательном уровне, готовясь в случае необходимости реагировать на ситуацию. Другое дело ИИ. Представим, что по этой же дороге едет, например, «Тесла». Для ИИ автомобиля ребенка с мячиком не существует, пока он не попадет в объектив камеры. А как только он пропадет, ИИ забудет о нем сразу же. Конечно, ИИ способен моментально среагировать, если ребенок окажется на проезжей части. Конечно, ПО современных машин может даже предсказать траекторию полета мяча, скорость движения объекта и ребенка. Но это возможно лишь в том случае, если объект и ребенок находятся в поле его видимости.
В остальных случаях ничего за пределами камеры для ИИ не существует. Зачем нужен искусственный интеллект Для чего нужен ИИ? Чтобы улучшить человеческую жизнь. Упростить ее там, где это возможно. Это может касаться таких вопросов, как экономия времени ИИ быстрее просчитывает информацию , работа в опасных условиях. Рассмотрим основные цели существования ИИ и его развития. ИИ может снизить количество человеческих ошибок. ИИ не заменит человеческую интуицию и знания, но, в отличие от людей, ИИ не утомляется или не подвергается стрессу. ИИ может трудиться на опасных работах, например на заводах, где человек может получить травму или значительный вред здоровью. ИИ можно использовать на рутинной работе, например по сортировке мусора.
Сейчас одно из самых активных направлений исследования ИИ — это чат-боты. ИИ работает быстрее человека, может быстро диагностировать неисправности, используя комбинацию классических методов искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения, чтобы находить связи, недоступные людям.
В 2022 году платформы управления моделями появились как решение для гармонизации разнообразных функций и точек зрения, связанных с использованием модели в различных подразделениях организации. Эта разработка создает централизованный центр, позволяющий компаниям эффективно контролировать свои модели ML и определять их сквозной жизненный цикл без необходимости участия руководителей отдельных отделов. Ожидается, что эта тенденция сохранится и в 2023 году. Более широкое распространение адаптивного искусственного интеллекта Крупные ритейлеры вкладывают значительные средства в технологии искусственного интеллекта, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами, повысить операционную эффективность и вовлеченность.
Ожидается, что эта тенденция сохранится как минимум до 2023 года. Одним из ключевых результатов этих инвестиций станет разработка бесконфликтных шоппинг , что стало возможным благодаря таким технологиям, как компьютерное зрение и периферийные системы искусственного интеллекта, которые могут значительно сократить время ожидания. В ближайшем будущем розничные магазины смогут предлагать персонализированные рекомендации по продуктам и беспрепятственный путь покупателя благодаря аналитике и данным в реальном времени. Адаптивный искусственный интеллект будет играть ключевую роль в преобразовании розничных магазинов из транзакционных центров в центральные центры, чтобы повысить узнаваемость бренда и улучшить качество покупок. Возрастающая роль периферийного искусственного интеллекта Edge AI — это тип искусственного интеллекта, который работает на устройствах, а не полагается на облачную обработку. Цель использования алгоритмов и данных искусственного интеллекта на устройствах — повысить производительность систем на базе искусственного интеллекта и создать персонализированный опыт работы в реальном времени.
В результате Edge AI может значительно улучшить нашу повседневную жизнь, добавив контекстную осведомленность в широко используемую бытовую электронику с помощью передовых методов глубокого обучения. С развитием искусственного интеллекта и машинного обучения произошел значительный прогресс в технологиях, включающих использование микрочипов, известных как ASIC интегральные схемы специального назначения. Потенциальное влияние этого прогресса можно увидеть во многих отраслях, включая розничную торговлю, производство и энергетику. Эти интеллектуальные и экономичные устройства имеют широкий спектр применения: от здравоохранения и безопасности до технического обслуживания и контроля качества. Ожидается, что они улучшат процесс принятия решений на производственных объектах, предприятиях розничной торговли и складах, повысив производительность и эффективность. Более точная диагностика здоровья кредиты: pixabay Достижения технологий и искусственного интеллекта открывают новую эру более точной диагностики здоровья.
Благодаря интеграции передовых алгоритмов искусственного интеллекта и методов машинного обучения специалисты здравоохранения теперь могут предлагать пациентам более точные и надежные диагностические оценки. Одно из ключевых преимуществ этих технологические инновации Это способность быстро и эффективно анализировать огромные объемы данных о пациентах. Сюда входят данные медицинской визуализации, генетического профиля, электронных медицинских карт и носимых устройств. Диагностические инструменты на основе искусственного интеллекта могут анализировать это огромное количество информации, чтобы выявить закономерности, аномалии и потенциальные риски для здоровья, которые специалистам-практикам может быть сложно обнаружить. Более того, эти достижения могут сделать здравоохранение более персонализированным. Принимая во внимание уникальную генетическую структуру человека, историю болезни и стиль жизни факторов, диагностика на основе искусственного интеллекта может адаптировать рекомендации и планы лечения к конкретным потребностям каждого пациента.
Такой персонализированный подход повышает точность диагностики и общее качество оказания медицинской помощи. Лучшее прогнозирование спроса и автоматизация рабочих процессов в розничной торговле В розничной торговле происходит революция благодаря технологиям на базе искусственного интеллекта, которые меняют способы прогнозирования тенденций и прогнозирования спроса.
В его память загружены миллионы медицинских документов и истории болезней. Примечательно, что IBM Watson ставит диагнозы точнее врачей. Но непосредственный лечащий специалист лишь руководствуется советами ИИ, самостоятельно принимая решение о диагнозе и методах лечения.
Другой пример отечественного ИИ — Botkin. AI, созданный для помощи онкологам. Система проводит многосторонний анализ результатов обследований, дает подсказки и советы врачам. Используется искусственный интеллект и для ускорения восстановления спортсменов. На основе комплекса факторов ИИ подбирает наиболее эффективный комплекс лечения.
Медицина активно развивается не только с помощью ИИ, но и с помощью метавселенных. Например, в начале 2022 года министр здравоохранения ОАЭ представил первый центр обслуживания клиентов в метавселенной. Metaverse-агентство Maff помогает брендам осваивать метавселенные : разработать концепцию и объект, провести мероприятие, арендовать землю, привлечь аудиторию на локацию компании и многое другое. Искусственный интеллект в обороне и военном деле Внедряют ИИ и в военно-промышленную сферу. В 2018 году стало известно, что в армии США ведутся разработки системы, которая сможет распознавать лица людей в темноте и сквозь стены, посредством тепловизора.
Главным ее назначением станет выявление главарей банд в локациях, где проходят военные действия. Он предназначен для управления беспилотными истребителями и участия в военно-воздушных действиях. Тестирование ALPHA на симуляторах привело к тому, что компьютер победил двух людей-противников, управляя одновременно четырьмя истребителями. Искусственный интеллект в системах безопасности ИИ используется в системах безопасности в первую очередь для распознавания лиц и идентификации личности. Дополнительно «умные» системы применяют с целью выявления опасных предметов и веществ.
Кроме того, ИИ оказывает помощь и в кибер-безопасности. Анализируя массивы данных об угрозах, искусственный интеллект сокращает время отклика служб безопасности и расширяет их возможности для более быстрого реагирования. Например, компания IBM предлагает целый спектр решений для тех, кто занимается кибер-безопасностью. Технология Watson ищет взаимосвязи между угрозами и выдает применимые на практике рекомендации. В результате, можно быстрее и увереннее реагировать на угрозы.
Искусственный интеллект в космических системах Один из примеров — робот NASA Curiosity, предназначен для исследования состава марсианских почв и компонентов атмосферы. Благодаря наличию ИИ, Curiosity может не только изучать местность, но и запоминать безопасные пути, а также прокладывать новые маршруты с учетом ранее полученных знаний о характере почвы или грунта. Другой робот, работающий на базе искусственного интеллекта, — Lauron. Он разработан в Технологическом институте Карлсруэ. Этот пешеходный робот был разработан для статически стабильной ходьбы по неровной местности.
Благодаря гибкой системе управления адаптируется к разным ландшафтам. Особенность робота состоит в наличии шести ног со специальными зацепами. Lauron используется для исследования зон на космических объектах. Машина собирает информацию об окружающей среде и автономно планирует путь к цели. Во время передвижения Lauron «видит» препятствия, а затем либо проходит над ними, либо обходит их, если препятствия слишком высоки.
Пешеходный робот предназначен для осмотра и обслуживания сложных и опасных для человека зон. Так, среди его задач исследование поверхностей вулканов и других планет. Искусственный интеллект в спорте Организаторы команд по бейсболу, футболу и баскетболу анализируют индивидуальные данные игроков, их технику, физическое состояние. Искусственный интеллект, используя эти данные, помогает предсказать потенциал спортсменов. Другой пример использования ИИ-технологий — прогнозирование результатов матчей.
При проведении расчетов учитываются многие факторы, например, опыт и физическое состояние игроков, погодные условия, место проведения встреч.
Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
«Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. Искусственный интеллект, несомненно, остается одной из самых захватывающих и динамично развивающихся областей в современном мире. Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI. Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Об актуальности искусственного интеллекта говорит и то, что сейчас им занимаются не только университеты или ИТ-компании, но и крупный бизнес.
Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы
| Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество? | Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. |
| Яков и Партнёры - Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы | Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. |
Статьи и новости
Весной 2023 года ИИ совершил качественный рывок вперед: вышла новая версия ChatGPT, которая научилась генерировать тексты до 25 тыс. В мире возник новый виток небывалого интереса к технологии ИИ. Появляются сотни различных сервисов, в которые внедрены возможности искусственного интеллекта. В России компании также стали чаще использовать ИИ и зарабатывать на этом все больше денег. Объем российского рынка ИИ в 2022 году оценивается в 635 млрд руб. Впрочем, если судить по темпам роста экономического эффекта, то вклад может оказаться значительнее. Основной игрок на рынке ИИ — это Сбербанк. Финансовый эффект от использования ИИ за четыре года увеличился в организации в пять раз, до более чем 230 млрд рублей в 2022 году. В 2019 г. 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.
Несколько лет назад на всех станциях метро в Москве заработала система оплаты проезда с помощью распознавания лица. По официальным данным, только за прошлый год ею воспользовались 32 млн раз. А появление и широкое использование дронов, которые уже много чего могут делать самостоятельно? Вы думаете, что так и должно было быть и это естественные процессы? Это результат машинного обучения, работы нейронных сетей, которые стремительно развиваются.
Но все те примеры, которые я привела выше, лишь малюсенький кусочек «айсберга». Ведь мы с вами живем в ошеломительное, революционное во всех отношениях время. Этот «интеллектуальный» прорыв произошел именно за последнее десятилетие. Человечество вышло на этот качественно новый уровень благодаря... Тайна «черного ящика», или «Ларчик просто открывался»? Я прослушала много выступлений и дискуссий, где участвовал директор по развитию технологий ИИ компании Яндекс Александр Крайнов. Он считает, что искусственный интеллект ничего не знает. Он не знает окружающий мир, слова, явления или еще что-нибудь. Он оперирует всегда с числами.
Получив множество чисел на входе, ИИ выдает множество чисел на выходе. И он не знает, что за ними стоит. Просто множество чисел на входе переработали в числа на выходе. Внутри этого «ящика» могут быть какие-то очень сложные схемы типа нейронных сетей, навороченные формулы на миллиарды параметров. Но суть от этого не меняется. Это все равно просто некий «ящик». Уже давно в поисках работают технологии искусственного интеллекта. Вообще, чтобы вы понимали, поисковая формула — это миллиарды параметров сейчас. Там есть нейронные сети на миллиарды параметров.
До того, как туда пришли нейронные сети, это все равно примерно гигабайт информации. Просто одна формула, если ее записать в электронном виде, будет весить примерно гигабайт. А чтобы записать ту же формулу от руки, нужно десять тысяч книг. И, конечно, такую формулу невозможно подбирать вручную. Она каждый раз ищется автоматически. Например, искусственный интеллект применяется сейчас для прогноза погоды, — говорит Александр Крайнов. В команде Яндекса, которая делает прогноз погоды, есть только один метеоролог. Его взяли просто потому, что нельзя делать прогноз погоды, если у тебя нет ни одного метеоролога. В противном случае ты не имеешь права таким делом заниматься, отберут лицензию.
Вот поэтому он там должен быть. А вообще, для того чтобы сейчас сделать свой прогноз погоды, ты собираешь данные, берешь несколько специалистов, которые «умеют хорошо в машинное обучение, в искусственный интеллект». И они там в результате, как мы говорим, «варят» некую формулу. Собирают какое-то что-то, что довольно точно может предсказать, где сейчас пойдет дождь. При этом, повторюсь, можно ничего не понимать в метеорологии. Ты просто рассматриваешь некое состояние атмосферы или еще что-то как набор изображений. У тебя есть историческая последовательность изображения. И ты по этой последовательности делаешь предсказание. То есть предполагаешь, какое изображение будет следующим.
И тем самым решаешь задачу предсказания, какая будет погода. Хотя в целом ты работаешь просто с какой-то последовательностью картинок и тебе не нужно даже иметь специальные знания о дожде. Тот же самый механизм работает, когда нейросеть выдает осмысленный текст. Выдача сводится просто к вычислению вероятностей появления нового слова в многократной последовательности.
Так, законодатели Японии в прошлом году обсуждали необходимость защиты прав человека перед лицом искусственного интеллекта, а в Замбии — возможность использования ИИ для прогнозирования погоды. Ученых, однако, больше волнует взаимодействие между людьми и искусственным интеллектом, которое должно быть сознательным. Правительство Японии обсуждает внедрение технологий искусственного интеллекта Так, в СМИ широко обсуждается самоубийство молодого мужчины, который общался с чат-ботом по имени Eliza. Как рассказала бельгийскому изданию La Libre супруга погибшего, за несколько месяцев до смерти мужчина был крайне обеспокоен проблемой изменения климата, становился все более пессимистичным и отдалялся от семьи и друзей.
В предоставленной журналистам текстовой переписке разговор с Элизой становился все более запутанным. Погибший также спрашивал ИИ, может ли она спасти планету, если он покончит с собой, — говорится в статье. Только вдумайтесь в происходящее — чат—бот, который на самом деле не способен испытывать эмоции, представлял себя эмоциональным существом на что, к счастью, не способны другие популярные чат-боты, например ChatGPT и Bard от Google. Когда же подобные системы ведут себя эмоционально, люди придают этому смысл, устанавливая прочную связь со своим виртуальным собеседником. Некоторые чат-боты могут представляться людьми, вводя пользователей в заблуждение По этой причине многие исследователи высказываются против использования чат-ботов с искусственным интеллектом в целях охраны психического здоровья. И действительно — китайского ученого, нарушившего этическое законодательство, можно привлечь к ответственности, а чат-бота — нет. У последнего, к тому же, больше возможностей навредить пользователю, чем помочь. Вам будет интересно: В чем искусственный интеллект лучше людей в 2023 году Учитывая ситуацию, мало кто будет спорить о необходимости политики регулирования ИИ-систем, причем чем скорее это произойдет, тем лучше.
В докладе Стэндфордского университета подробно рассматривается техническая составляющая и разработка интеллектуальных систем, а также вопросы, касающиеся законодательства и регулирования. С полным текстом главы можно ознакомиться здесь. Реакция общества и адаптация к изменениям Так как искусственный интеллект может оказать преобразующее воздействие на общество, ученые предлагают наблюдать за реакцией широкой общественности : «Лучшее понимание тенденций в общественном мнении имеет важное значение для принятия обоснованных решений, касающихся разработки, регулирования и использования искусственного интеллекта», — пишут авторы доклада. Исследователи рассматривают общественное мнение через глобальную, национальную и демографическую призму, включая дискуссию в социальных сетях, которая развернулась вокруг ИИ в 2022 году. Полученные в ходе анализа результаты выявили нехватку данных опросов, связанных с тем, что искусственный интеллект спрашивал у собеседников одно и то же в течение длительного периода времени. Общество меняется по мере научно-технологического прогресса. И снова странная картинка в исполнении нейросети По мере того как искусственный интеллект становится все более вездесущим, усилия по пониманию общественного мнения в этой области будут приобретать все большее значение, — отмечают эксперты. Но что это означает для нас с вами?
Ведь мы живем в эпоху небывалого научно-технологического прогресса и изменения в мире оказывают непосредственное влияние на повседневную жизнь. Поэтому позволю себе предположить, что несмотря на скорость прогресса, человечество сталкивается с подобным «шоком» не впервые. Не пропустите: Новое исследование предсказывает, что человечество исчезнет с лица Земли уже в 2500 году Каждый раз, когда появляются теории, противоречащие существующим представлениям об устройстве мироздания или же технологии, способные изменить привычный уклад вещей, общество впадает в панику. Так, для своих современников Николай Коперник буквально «остановил» Солнце — его гелиоцентрическая система мира гласила, что в центре Вселенной находится Солнце, а Земля обращается вокруг него. Звезды, как полагал астроном, относительно Солнца оставались неподвижны. Работа Коперника положила начало первой научной революции Эта теория вызвала ярый протест католической церкви и общественности, однако спустя годы именно благодаря ей человечество по-новому взглянуло на Вселенную. При этом человек, который распространял запрещенные идеи Коперника, а именно Джордано Бруно, за это был арестован инквизицией и сожжен на костре в 1592 году.
Они значительно упростили наш быт, труд и играют большую роль в современной жизни и науке. 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.