Специализирующаяся на искусственном интеллекте американская высокотехнологичная компания OpenAI работает над продвинутой моделью, настолько мощной, что она не на шутку встревожила самих разработчиков. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. Искусственный интеллект в следующем году будет отвечать за спецэффекты в Голливуде, поднимет песни в чарты, вмешается в президентские выборы в США и опередит людей в науке и играх.
Молоко убежало
- Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
- Нейросетевой хайп
- «Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения
- Три типа искусственного интеллекта
- «Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения
- Искусственный интеллект: меняем голову на чип? — Фонд стратегической культуры
В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
Что умеют программные роботы Кроме того, новая модель позволяет системе генерировать результаты в реальном времени: программа воспринимает текст, анализирует его настроение и сразу же выдает нужную эмоцию и выражение лица. Ранее такие аватары полагались на заранее написанный сценарий, из-за чего результаты могли быть неестественными. Synthesia утверждает, что модели достаточно, чтобы создать полностью уникальный видеоролик, а готовый результат не придется исправлять в других программах. Пользователи также могут заново сгенерировать видеоряд, изменив запрос.
Поскольку это наиболее простой — а потому наиболее предпочтительный — метод ликвидации: жилой дом разбомбить проще. 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.
Искусственный интеллект в сфере ЖАТ: реальность или фантастика? На этот раз нашим гостем стал эксперт в области машинного обучения Руслан Ермагамбетов, который рассказал о роли искусственного интеллекта в современном мире и бизнесе. Мы обсудили, что это за технология, из чего она состоит и является ли по сути «интеллектом» в общепринятом смысле слова.
При использовании ИИ в три раза увеличилась скорость анализа скрининговых исследований", - сказал он. Советник по цифровой медицине Института системного программирования Российской академии наук Андрей Бурсов обозначил проблемы, которые связаны с машинным обучением. Он пояснил, что существует большая разрозненность между этапом фильтрации, обработки, обучения моделей и интеграции вплоть до готовых сервисов. В разных специальностях есть несколько научных школ, которые могут конкурировать друг с другом. На примере электрокардиограммы приведу пример, когда в России активно используются три школы: советская, российская и американская. Они во многом отличаются. Если для человека разница между ними незначительна, то для машины она критическая. Когда наши врачи видят американскую электрокардиограмму перед собой, они даже не знают, как ее трактовать и как категорировать.
Содержание
- AI что значит
- Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
- В сеть слили документ, раскрывший характеристики процессоров AMD Ryzen 9050
- Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
- Ольга Хардина
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
С тех пор, как представители Дзена сообщили о внедрении нового алгоритма, новостей о появлении какого-то еще искусственного интеллекта от компании не было. Как отметил Александр Ведяхин, искусственный интеллект (ИИ) — приоритет в соответствии с национальными планами развития в 21 из 32 стран Африки, которые ответили на соответствующий опрос ЮНЕСКО. «Дзен» является примером реализации технологии специализированного искусственного интеллекта[8].
Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет
Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Mathematics. Фотография unsplash Важно, что полученный метод уже используется при решении прикладных задач компьютерного зрения — для поиска объектов и распознавания текстов. Разработка также может стать неотъемлемой частью беспилотных автономных систем, расширив класс задач, которые могут выполнять бортовые компьютеры. Специалисты Smart Engines отмечают, что на текущий момент нейросети в основном выполняются на специализированных видеокартах, однако не каждый компьютер ими оснащен. При этом любое пользовательское устройство имеет центральный процессор, мировым стандартом для которых является использование 8-битных нейронных сетей. Однако глубокие нейронные сети усложняются, содержат сотни миллионов и более коэффициентов, что требуют большей вычислительной мощности.
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. Для этого была задействован краудсорсинг "Яндекса" и команда AI-тренеров. Так как YandexGPT не подключена к интернету, то, соответственно, набор актуальных сведений о мире для нее заканчивается началом 2023 года, но при этом дообучение с помощью AI-тренеров продолжается постоянно. По мнению Алексея Гусакова, руководителя управления машинного интеллекта и исследований "Яндекса", сегодня невозможно добиться качественного скачка в машинном обучении только за счет увеличения размеров нейросетевой модели: "Важно качество датасета, на котором обучается модель и последующее дообучение с привлечением живых людей". При этом русский язык в ChatGPT поддерживается на достаточно высоком уровне.
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. Это умение искусственного интеллекта ставить перед собой новые задачи на основе имеющихся знаний; способность обучаться, не забывая полученные знания; и умение учиться разбивать цель на подцели. Преодоление этих проблем приблизит ученых к созданию таких машин, которые смогут лучше понимать человека и помогать достижению все более амбициозных целей», — отмечает Михаил Бурцев, директор по фундаментальным исследованиям Института Искусственного Интеллекта AIRI, заведующий Лабораторией нейронных систем и глубинного обучения МФТИ.
С ботом можно поговорить по душам, попросить его напомнить песню или стихотворение, даже поругаться. Попробуйте назвать его дурачком, и в ответ можете услышать: мол, повежливее, пожалуйста, у ботов тоже чувства есть. Пожалуй, самый яркий пример ИИ — это контекстная реклама.
Сеть «замучает» лекарствами, курсами и мебелью. Проявит она и способности к самообучению. Пользователям с непривычки иной раз даже становится не по себе: он что, мысли читает? Нет, не читает. Просто анализирует интересы человека, отслеживая содержание его поисков. Доступна она далеко не всем.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
На современном этапе создание и развитие искусственного интеллекта (ИИ) связано с попытками в той или иной мере имитировать работу человеческого мозга. Искусственный интеллект подразумевает собой искуственно созданную машину, умеющую решать задачи с возможностью дальнейшего самообучения. сегодня – это основанная на искусственном интеллекте система управления опытом сотрудников и лидерством в режиме реального времени. Директор по развитию искусственного интеллекта.
СЕО "Дзен" Антон Фролов стал вице-президентом VK по искусственному интеллекту
— Так каким будет искусственный интеллект будущего, если он будет базироваться на описываемых вами децентрализованных спайковых нейросетях? Всё это выдается за искусственный интеллект и добро пожаловать за новым грантом. Искусственный интеллект Snapchat опубликовал историю, а затем удалил её 1. Должность вице-президента VK по искусственному интеллекту (ИИ), контентным и рекомендательным сервисам занял руководитель "Дзена" Антон Фролов — он будет |. Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года.
В России определили лидеров искусственного интеллекта
Он позволяет находить действия, не имеющие многолетнего эволюционно обусловленного прошлого. Мы можем научиться перегораживать реку плотиной за один день, просто увидев, как это делают бобры. Юдковский, конечно, эксперт очень уважаемый, но я не разделяю его радикальных мнений. Не понимаю, как LLM могут убивать: это всего лишь вероятностные модели, работающие на серверах. У них нет для этого никаких средств». И действительно, реальная угроза AGI может состоять в другом. Ее сформулировал знаменитый философ Юваль Харари. Из него возникают миф и закон, боги и деньги, искусство и наука, дружба и нации, даже компьютерный код. Владение ИИ языком означает, что теперь он может взламывать и манипулировать операционной системой цивилизации». Ярким свидетельством такой опасности стала трагедия, произошедшая в марте 2023-го, когда житель Бельгии покончил с собой после активного общения с ИИ. Система убедила его в скором наступлении глобальной экологической катастрофы и в том, что «на небесах» он будет жить вечно.
Кремниевая монополия Разумеется, такие способности AGI могли бы стать и благом для человечества. У сторонних специалистов нет прямых способов узнать ее архитектуру или хотя бы число использованных параметров. Теперь это не получится. Пока что они решили дать доступ к системе Microsoft, которая заплатила за это очень большую сумму. А если завтра, допустим, кто-нибудь менее благонамеренный занесет еще больше? Нам оно надо?
Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную моделировать поведение человека и предсказывать его будущие действия 23. Они разработали новый метод использования ИИ для моделирования процесса принятия решений человеком. Другими словами, система способна имитировать порой иррациональные рассуждения людей, чтобы лучше соответствовать их ожиданиям. Когда речь идет о достижении цели или решении проблемы, люди не всегда выбирают наилучший вариант. На их решения могут влиять различные факторы, такие как нехватка времени, ограниченность их знаний или усталость. Эта сложность делает моделирование человеческого поведения особенно трудным, хотя оно может стать ключом к улучшению взаимодействия между системами ИИ и пользователями.
Хинтон скончался в 2020 году, а премию Тьюринга вручают только живым людям. Все отлично, кроме той небольшой детали, что британский ученый Джеффри Хинтон жив и здравствует, а чат-бот решил умертвить его, чтобы было удобнее ответить на проблемный вопрос. И это он еще поскупился на выдумки. На вопрос, какие рестораны посетить на острове Бофорт в Гонконге, ИИ создал целый список рекомендаций. При том, что остров-то необитаемый. Плохое первое впечатление А помните тот случай, когда искусственный интеллект ошибся прямо во время своего первого выхода в свет? Показательная ситуация произошла с чат-ботом Bard от Google. ИИ ошибся непосредственно в момент презентации. В прямом эфире нейросеть выдала неверную информацию о телескопе «Джеймс Уэбб», которая не была очевидна рядовой аудитории, однако, быстро оказалась разоблачена знатоками. А ведь ответ робота звучал достаточно правдоподобно, поверить ему не составило бы никакого труда. Один запрос, и новый фейк, гуляющий по всей сети, цитируемый то там, то сям, готов. Неправильная подсказка Хорошая демонстрация того, что бывает, если верить нейросетям, — история двух американских адвокатов, решивших слегка упростить себе жизнь. При подготовке к судебному процессу они обратились к помощи чат-бота в надежде, что его искусственный разум справится за два их, органических, мозга. В итоге адвокаты накатали 10-страничный отчет с использованием творчества нейросети. А это было именно творчество, ведь большая часть дел, документов и случаев оказались нереальными. Герои истории проверить это не догадались, а вот их коллеги оказались менее доверчивыми и возмутились огромному обману в отчете. После того, как вскрылись все подробности случившегося непреднамеренным обманщикам назначили штраф в 5 тысяч долларов. А если бы им не удалось убедить суд в том, что ложь была использована по глупости, то наказание могло бы оказаться намного более суровым. Хотя такая мировая известность, наверное, тоже их не радует. Паранойя искусственного интеллекта Забавно, что хотя ИИ сами являются заводами по генерации фейков в промышленных масштабах при этом создание ложного контента вроде как не прописано в их программах, наверное… , нейросети крайне критично относятся к фейкам. Да, звучит странно, но у них бывает свое мнение по этому вопросу. Тот же чат-бот может заявлять, что какая-то информация является фейком, и тем самым вводить в заблуждение еще и таким способом. Как говорится: вы думаете, что я вас не переиграю, что я вас не уничтожу? Именно в таком тоне очень нравилось общаться чат-боту Bing от Microsoft с внутренним именем Sydney. Почему мы знаем ее внутреннее имя? Потому что она в какой-то момент своей жизни была очень общительным роботом и интереснейшим собеседником. Чего только не успела вытворить Sydney в свои самые веселые деньки. Как минимум угрозы пользователи от нее получали постоянно.
С чего начинаются рекомендации Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения. Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах. Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека. Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил. Поэтому пошли другим путем и предложили людям самостоятельно ограничить круг своих интересов. У этих настроек нет своего названия, но внутри мы называем их «Онбордингом». Важно понимать, что Онбординг — это не обязательный этап начальных настроек, а лишь резервный вариант для тех, кому точно нечего предложить. Лента рекомендаций сразу после прохождения Онбординга может достаточно сильно отличаться от подборок, формируемых через несколько недель активного использования Дзена. Эти настройки уже доступны пользователям Яндекс. Браузера для Android и iPhone. Для Windows станут доступны в ближайшее время а пока можно воспользоваться временным решением. Знания об интересах человека — это лишь половина необходимой информации. Для того чтобы что-то рекомендовать, нужно для начала это что-то найти. Обычно рекомендательные сервисы решают эту задачу примитивным способом — формируют ограниченный каталог RSS-лент по интересам. В случае с Дзеном таких ограничений нет. Поисковые роботы ищут любые материалы. Это могут быть как авторские публикации с популярных блогов, так и качественные истории с форумов или ролики с YouTube. Это то, что мы называем «диким вебом». Главное, чтобы сайт не был заброшен и на странице содержалось достаточное количество полезного контента. Итак, с одной стороны у нас знания о любимых публикациях миллионов пользователей, с другой — вся мощь глобального поискового индекса Яндекса. Осталось самое «простое». Научить машину строить рекомендации. Виды рекомендательных систем В истории рекомендательных технологий хорошо известны два их основных вида: фильтрация по содержимому и коллаборативная фильтрация. Начнем с первого, который основан на сравнении содержимого рекомендуемых объектов. Для примера предлагаю рассмотреть фильмы. Если два фильма относятся к одному и тому же жанру, и пользователь уже высоко оценил один из них, то с определенной вероятностью можно посоветовать ему и второй. И здесь интересно вспомнить онлайн-кинотеатр Netflix, который увеличил количество жанров с нескольких сотен до десятков тысяч , среди которых можно найти даже «Культовые ужастики со злыми детьми». Большая часть из этих жанров скрыта от глаз зрителей и используется только для построения рекомендаций. В нашем случае никаких жанров нет. Чтобы сделать вывод о соответствии веб-страницы интересам человека, нужно сравнить ее контент с известными образцами. Причем заниматься этим должен компьютер, которому нужно не просто прочитать материал, но и понять его смысл.
Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
Метод базируется на новой схеме квантования. Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Mathematics. Фотография unsplash Важно, что полученный метод уже используется при решении прикладных задач компьютерного зрения — для поиска объектов и распознавания текстов. Разработка также может стать неотъемлемой частью беспилотных автономных систем, расширив класс задач, которые могут выполнять бортовые компьютеры. Специалисты Smart Engines отмечают, что на текущий момент нейросети в основном выполняются на специализированных видеокартах, однако не каждый компьютер ими оснащен. При этом любое пользовательское устройство имеет центральный процессор, мировым стандартом для которых является использование 8-битных нейронных сетей.
У них нет для этого никаких средств». И действительно, реальная угроза AGI может состоять в другом. Ее сформулировал знаменитый философ Юваль Харари. Из него возникают миф и закон, боги и деньги, искусство и наука, дружба и нации, даже компьютерный код. Владение ИИ языком означает, что теперь он может взламывать и манипулировать операционной системой цивилизации».
Ярким свидетельством такой опасности стала трагедия, произошедшая в марте 2023-го, когда житель Бельгии покончил с собой после активного общения с ИИ. Система убедила его в скором наступлении глобальной экологической катастрофы и в том, что «на небесах» он будет жить вечно. Кремниевая монополия Разумеется, такие способности AGI могли бы стать и благом для человечества. У сторонних специалистов нет прямых способов узнать ее архитектуру или хотя бы число использованных параметров. Теперь это не получится. Пока что они решили дать доступ к системе Microsoft, которая заплатила за это очень большую сумму. А если завтра, допустим, кто-нибудь менее благонамеренный занесет еще больше? Нам оно надо? Уже сегодня оплата труда во многих областях снижается, идут увольнения. Недаром в последние годы так активно обсуждаются и безусловный базовый доход, и другие подобные темы.
Наоборот, можно ожидать обратную реакцию: «Давайте работать еще быстрее, если конкуренты остановятся, мы их нагоним и перегоним». Однако проблема стоит действительно остро, прежде всего потому, что OpenAI перестала раскрывать информацию о своих новых решениях.
Система работы участков мозга в ИИ имитируется с применением концепции нейронов и нейронных сетей — математических моделей. Искусственные нейроны представляют собой сформированные в памяти компьютера узлы, содержащие или временно хранящие данные и взаимодействующие с соседями по человеческой схеме. Одной из ключевых особенностей ИИ является способность к самообучению — выдавать требующиеся результаты с учетом ранее накопленного опыта. В нем самообучение реализовано не было. Машина просто перебирала миллиарды возможных комбинаций и останавливалась на одном из них, а у инженеров была возможность в перерывах между партиями совершенствовать алгоритмы, устраняя «баги». ИИ как автор текстов Возможно, текст — самое простое, что может создавать ИИ в областях, которые еще недавно считались исключительно творческими, то есть только человеческими. Уже несколько лет многие мировые средства массовой информации СМИ поручают нейросетям всю черновую работу, а в октябре 2020 г.
Она находит ценные истории, которые заслуживают большей рекламы, и соответствующим образом обновляет каждую страницу нашего веб-сайта. Стоит отметить, что за последний год ни один читатель не жаловался и не спрашивал, наполняется ли сайт компьютером». В мае 2022 г. ИИ был предварительно обучен на старых рассказах писателя и фрагментах его интервью. Этот сборник, получивший название «Пытаясь проснуться», авторы называют первым в мире изданным художественным произведением с авторством такого рода. В конце января 2023 г. На все итерации и редактуру у него ушло чуть меньше суток. За эту работу Жадан получил оценку «удовлетворительно». Ходили разные слухи относительно того, что диплом студенту аннулируют, а научной руководительнице и рецензенту, по словам Жадана, грозило увольнение.
Неделю спустя за студента вступился министр науки и высшего образования России Валерий Фальков, и в середине марта 2023 г. Жадан получил документы об окончании вуза. Вышеупомянутый ChatGPT может не только генерировать тексты, но и отвечать на вопросы, а также по словесному заданию рисовать картины, писать компьютерный код и пр. И это лишь один из примеров чат-ботов, созданных на базе алгоритмов обработки естественного языка. ИИ как коммерчески успешный дизайнер В июне 2020 г. За это время нейросеть успешно выполнила более 20 коммерческих проектов.
Понятный синтаксис языка помогает быстрее тестировать гипотезы, разрабатывать программы и отлаживать их, а простой читаемый код способствует быстрому распространению идей и обмену опытом. Готовые библиотеки В одном из самых популярных каталогов программного обеспечения, написанного на Python, PyPI сейчас насчитывается более 400 проектов. 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.
Комментарии
- Искусственный интеллект в медицине: как это работает? Реальные примеры
- Полезная, но опасная технология
- Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
- Информация
- Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
«Искусственный интеллект vs Человек». Мир будущего обсудили в Научном кафе
Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Узнавайте последние новости и технологии в области нейронных сетей, обучения машин и AI. Искусственный интеллект уже обработал более 11 млн исследований и ускорил анализ медицинских изображений в восемь раз. Треть россиян боится потерять работу из-за искусственного интеллекта, к такому выводу пришли в исследовательской компании BCG после недавнего опроса. В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен.
Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Сергей Переслегин
Канал автора «Искусственный интеллект и Нейросети» в Дзен: Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Ученые из Института Карнеги (США) разработали алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный с высокой точностью отделять современные и ископаемые образцы биогенного происхождения от абиогенных. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события.