Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта (ИИ). Сервисы искусственного интеллекта уже вовсю используются в медицине и помогают по десяткам направлений, местами даже превосходя врачей в скорости и точности. Это искусственный интеллект, который в компании называют «персональным помощником журналиста».
Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Сергей Переслегин
Искусственный интеллект уже обработал более 11 млн исследований и ускорил анализ медицинских изображений в восемь раз. Новая возможность искусственного интеллекта, которую собирается взять на вооружение и популяризировать корпорация Apple, сделает мишенью каждого. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Специализирующаяся на искусственном интеллекте американская высокотехнологичная компания OpenAI работает над продвинутой моделью, настолько мощной, что она не на шутку встревожила самих разработчиков.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
это журнал, который посвящен искусственному интеллекту (AI), его развитию, применению и будущим перспективам.У нас можно найти статьи, обзоры и в области AI, а также новости и. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен. Технологические компании ведут все более острую борьбу за ограниченный круг специалистов в сфере искусственного интеллекта. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс» поделился профессиональным взглядом на развитие искусственного интеллекта и будущее нейросетей. По идее, разработанная технология на базе искусственного интеллекта (ИИ) должна была вызвать слезы умиления, но в реальности к создателям проекта возникли серьезные вопросы.
Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком
В российских медиа хорошим примером сотрудничества журналиста и искусственного интеллекта является сервис «». Новая возможность искусственного интеллекта, которую собирается взять на вооружение и популяризировать корпорация Apple, сделает мишенью каждого. Искусственный интеллект Snapchat опубликовал историю, а затем удалил её 1. 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 и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
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. На современном этапе создание и развитие искусственного интеллекта (ИИ) связано с попытками в той или иной мере имитировать работу человеческого мозга. Искусственный интеллект (ИИ) является одной из наиболее актуальных областей в науке и технологиях. На международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey) состоялась главная дискуссия «Революция генеративного ИИ: новые возможности». Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. По идее, разработанная технология на базе искусственного интеллекта (ИИ) должна была вызвать слезы умиления, но в реальности к создателям проекта возникли серьезные вопросы.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
По словам экспертов и представителей бизнеса, ИИ помогает компаниям прогнозировать и выявлять проблемы, а также восполняет нехватку навыков сотрудников, хотя до построения бизнес-стратегии искусственным интеллектом еще далеко. Тем не менее, компании так и не научились извлекать из ИИ реальную выгоду. И это не единственный проблемный момент в сфере искусственного интеллекта. Основные вызовы технологии ИИ Бизнес-процессы Чтобы компания извлекала прибыль, недостаточно вложить средства в алгоритм и получить первые успешные результаты после запуска пилотного проекта. 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.
По его словам, на волне революции больших языковых моделей ИИ не просто в разы повышает эффективность бизнес-процессов, но и полностью меняет бизнес-модели компаний. По оценке начальника управления президента России по развитию информационно-коммуникационных технологий и инфраструктуры связи Татьяны Матвеевой, хороших проектов, номинированных на премию, оказалось больше, чем победителей. Отрадно видеть, что технологии ИИ активно развиваются не только в бизнес-среде, но и в государственном управлении. Призываю делиться своим опытом, наработками и практиками. Некоторые проекты при совместном внедрении могут гармонично дополнить друг друга», — считает Матвеева. Среди регионов, которые успешно решают общественно значимые задачи с помощью проектов на основе машинного обучения и анализа данных, премией были отмечены Липецкая и Сахалинская области, Республики Татарстан, Башкортостан и ХМАО-Югра.
Кроме того, специальным призом оргкомитета за перспективные проекты были награждены Белгородская и Тюменская области, Москва, Республика Саха Якутия.
Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком.
Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников. Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов.
С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Ранее мы рассказывали: Как технологии меняют нашу еду? Преимущества и недостатки нейросетей Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству.
Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи. При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач.
Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают.
Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество. Среди них можно выделить несколько полезных и интересных простому обывателю. Ваши друзья, скорее всего, уже установили себе на смартфон приложение Lensa, превращающее обычные селфи в удивительные яркие аватарки.
На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами. Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки. Но это все развлекательные примеры использования нейросетей.
Первая, что мы упрощаем тему. И вторая: говорим о близких нам вещах, не затрагивая, например, интернет вещей или промышленный интернет. Отвечая на первый вопрос, замечу, что специалистов серьезного уровня, которые реально понимают, что такое ИИ и с чем его едят, во всем мире можно пересчитать по пальцам. В России их единицы. Но все опрошенные нами ученые говорят, что ИИ пока держится только за счет хайпа вокруг него. Хайп притягивает инвестиции, грубо говоря, деньги. Нет хайпа — нет денег. Нет денег — нет грантов. Нет грантов — нет исследователей.
Искусственный интеллект заполучил серьезного противника
Архитектура такая же — Zen 5. Чип будет поддерживать DisplayPort 2. Графика будет представлена 20 вычислительными блоками 40 WGP. TDP - от 70 Вт до 130 Вт.
RU IntelliVision — о технологических трендах, возможностях видеоаналитики для безопасности и роста продаж в бизнесе и влиянии пандемии на востребованные ИТ-решения.
Искусственный интеллект проник практически во все сферы привычной нам жизни, в том числе, и в повседневную работу российских компаний. Директор российского подразделения американской компании IntelliVision Юрий Молинов рассказал «Деловому кварталу», как видеоаналитика помогает бизнесу, и почему она является неотъемлемой частью систем безопасности. Сколько лет ваша компания находится на рынке? Изначально работали с IntelliVision как с заказчиком, но в 2018 г.
IntelliVision занимается разработкой умных программных модулей видеоаналитики на основе технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта, которые позволяют, например, распознавать лица, автомобильные номера, обнаруживать появление на территории человека, транспортного средства или других объектов. Изображения с идентифицированным лицом или номером машины отправляются оператору, обеспечивающему безопасность охраняемой территории. Наше программное обеспечение «отслеживает» происходящее в режиме реального времени на всех камерах и подает сигнал тревоги только на те события, которые определены в системе как представляющее интерес для оператора.
Пользователю не надо напрягаться, думать за него будет компьютер. Искусственный интеллект, конечно, может и ошибаться. Но люди также ошибаются, и можно допустить, что средний человек сделает больше ошибок, чем «обученная» система.
Проблема доверия к искусственному интеллекту состоит не в возможности ошибки как таковой, а в неприменимости к компьютерным системам понятия ответственности. Действия человека всегда связаны с последствиями для него лично. Если он ошибётся, ему это каким-либо образом аукнется. Мы осознаём, что всякая ошибка имеет свою цену, а если что-то прошло мимо сознания, подключается подсознание — человеку просто не хочется что-то делать, как говорится, «душа не лежит». Или наоборот: значимость последствий работает как стимулятор. Человек мобилизуется, включает внимание, уделяет задаче больше времени, тратит больше сил и энергии.
Так или иначе, риск ошибки отражается на нашей деятельности, и в итоге получается, что чем больше риск, тем менее вероятна ошибка. У искусственного интеллекта нет шкуры, на которой он мог бы почувствовать последствия своих решений. Компьютерная система — не субъект. Программисты пытаются создать эмуляцию сознания, закладывая в систему аналоги потребностей, чувств, интуиции и обучая компьютер уходить от жёсткой детерминированности. Но всё это, в сущности, — не более чем имитация. Искусственный интеллект способен симулировать личность, но никогда ею не будет, поскольку осознание себя не является результатом вычисления.
А это значит, что фактор риска компьютерная система будет обрабатывать иначе, чем человек. Не обладая сознанием опасности, программный комплекс способен учитывать лишь те риски, которые уже распознаны и определены. Между тем, в реальной жизни каждая новая ситуация может иметь новые, не встречавшиеся прежде последствия. Эта область неизвестного в программных расчётах не учитывается, и потому любой программный комплекс, каким бы надежным он ни казался, работая в области определённого знания, по определению уязвим: достаточно возникновения неожиданных обстоятельств относящихся к новому, не встречавшемуся ранее классу , и система ошибётся. Возникновение таких ошибок не зависит от степени угрозы: система равновероятно пропустит и «копеечный» укол и разрушительный удар, если они последуют из «слепой» зоны. Когда ответственность лежит на человеке, это означает, что он стремится обеспечить результат, невзирая на обстоятельства.
Иными словами, предполагается, что человек управляет результатом своих действий. Он может ставить цели, добиваться их достижения или менять их, если цена их достижения покажется ему слишком высокой.
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. Для получения общих знаний YandexGPT получила общедоступные тексты - материалы книг, сайтов, статей.
Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
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. Сейчас решения с использованием ИИ широко применяются в ритейле, IT и финансовой сфере, логистике, производстве. Например, XP Group с 2019 года использует машинное обучение для улучшения прогнозирования спроса, логистики и анализа ассортимента. Ритейл всегда был достаточно сильно оцифрован, сказал директор по анализу данных X5 Group Михаил Неверов. По его словам, решения принимались на основе собранных и обработанных вручную данных, а сейчас все автоматизируется с помощью ИИ. Александр Тоболь, СТО «ВКонтакте», вице-президент по технологиям и разработке VK, рассказал, что команда прикладных исследований ИИ компании сейчас работает над несколькими ключевыми решениями на базе машинного обучения.
Работаем над функциями суммаризации — анализа больших объемов информации и предоставления кратких тезисов на основе, например, длинных видео. Маркетплейс Ozon применяет искусственный интеллект для модерации товаров: система автоматически изучает текст и изображения на предмет соответствия правилам и решает, допускать товар на площадку или нет.
Графика будет представлена 20 вычислительными блоками 40 WGP. TDP - от 70 Вт до 130 Вт. AMD планирует выступить с докладом на выставке Computex 2024.
Возможно, именно там и стоит ждать официального анонса новой линейки Ryzen 9050.
Поскольку в планы компании входит утроение закупок ускорителей, и продукцией только Nvidia она ограничиваться не собирается, легко предположить, что затраты текущего года будут измеряться в десятках миллиардов долларов США. Получается, что Microsoft замахивается на количество ускорителей, измеряемое как минимум одним миллионом штук. По его словам, компания пытается значительную часть вычислений поручить локальным компонентам пользовательских устройств. Источник изображения: Unsplash, Gilles Lambert Другими словами, если речь идёт о смартфонах марки, то некий нейронный процессор внутри iPhone должен будет осуществлять локальные вычисления при обработке запросов, в меньшей степени полагаясь на обмен информацией с облачной инфраструктурой. Такой подход позволит ускорить отклик системы на поступающие запросы, а для пользователя это станет видимым преимуществом. Кроме того, локальная обработка чувствительной информации повысит степень информационной защищённости. При этом, как утверждает представитель Bloomberg , компания Apple не отметает окончательно идею использования сторонних больших языковых моделей, которые предлагаются Google или Microsoft. Собственную языковую модель Apple тоже разрабатывает, но ориентирует её именно на использование локальных вычислительных ресурсов. Подробности об этой концепции Apple могут быть оглашены уже в середине июня на конференции для разработчиков WWDC 2024, как поясняет источник.
Представители ответчика утверждают, что Маск передёргивает факты и строит свои обвинения на несуществующих юридически положениях. Источник изображения: OpenAI По словам представителей OpenAI, на которые ссылается Bloomberg , упрёки Илона Маска в отказе организации от своих альтруистических принципов базируются на ложных утверждениях, являются ни чем иным, как «историческим ревизионизмом», и направлены на продвижение собственного конкурирующего стартапа. Иск Илона Маска к OpenAI был подан в марте, и одним из пунктов обвинения было вступление стартапа в партнёрство с Microsoft. Представители ответчика сообщают, что несколько лет назад сам Маск покинул OpenAI после неудачной попытки установить в организации своё доминирование, но после запуска собственной компании в сфере искусственного интеллекта пытается использовать успех OpenAI в собственных коммерческих интересах. В документах, определяющих сферу и принципы деятельности OpenAI, как утверждают юристы, нет положений, запрещающих ей монетизировать собственные технологии, а потому упрёки Илона Маска в нарушении принципов некоммерческого распространения ПО не являются состоятельными. Свидетельство о регистрации организации, на которое ссылается Маск, не содержит обязательств по непременному распространению открытого кода своих разработок для всеобщего блага. Формулировка подразумевает, что руководство OpenAI в ходе обсуждения должно определять, какую часть ПО сделать открытой, а какую нет. Илону Маску, по мнению стороны ответчика, также не удастся доказать, что OpenAI не имеет права лицензировать свою технологию сторонним компаниям а именно Microsoft , а также предоставлять им наблюдательное место в совете директоров. Впрочем, промежуточный исход спора двух субъектов может стать понятен уже в середине этой недели, когда состоится судебное заседание. Данный шаг объясняется необходимостью сокращения затрат на фоне ужесточения конкуренции на рынке ИИ со стороны таких компаний, как OpenAI и Mistral.
Сотрудники, которых уже коснулось сокращение, в основном занимались операционной деятельностью и были уведомлены о своих увольнениях, сообщил источник ресурсу CNBC на условиях анонимности. Его уход последовал за публикациями СМИ, ставящими под сомнение полномочия гендиректора. В июне 2023 года Forbes сообщил, что Мостак ввёл в заблуждение общественность, в том числе инвесторов, относительно получения степени магистра в Оксфордском университете, а также о характере партнёрства с Amazon. Stability AI охарактеризовала сделку с Amazon как стратегическую, хотя она представляла собой не что иное, как стандартный договор аренды облачной инфраструктуры. Кто из них вышел из схватки победителем, не уточняется, но испытания уже назвали прорывом в средствах ведения воздушного боя. Vista X-62A. Концепция мозаичной войны предполагает слаженные пилотируемые, полуавтоматические и автоматические действия управляемых пилотами и беспилотных воздушных боевых платформ. Пилоты должны из тактиков стать стратегами, чтобы планировать бой в целом, тогда как беспилотные платформы займутся «чудесами на виражах». Первый бой между ИИ и пилотом состоялся в 2021 году на симуляторе. Машинный интеллект превзошёл опытного лётчика, выиграв у него практически все бои.
В качестве пилота боевого истребителя F-16 — в виде испытательной платформы VISTA X-62A — ИИ осуществил первые полёты в начале 2023 года, проведя в воздухе под надзором инструктора в кабине 17 часов. По словам ответственных за программу лиц, ИИ уверенно выстроил как порядок оборонительных манёвров, так и наступательных.
На основе их личностных характеристик определялся их биологический возраст. Участниками эксперимента стали 1,5 тысячи человек: женщины от 36 до 55 лет и мужчины от 36 до 60 лет. Учитывались их телосложение, манера общения, эмоциональность, род деятельности, семейное положение и место проживания.
«Искусственный интеллект vs Человек». Мир будущего обсудили в Научном кафе
| На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал | РБК Тренды | 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. |
| ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90% | Сегодня искусственный интеллект применяют 35% компаний, еще 42% — планируют внедрять его в будущем. |
| Искусственный интеллект научился замедлять старение | Должность вице-президента VK по искусственному интеллекту (ИИ), контентным и рекомендательным сервисам занял руководитель "Дзена" Антон Фролов — он будет |. |
СЕО "Дзен" Антон Фролов стал вице-президентом VK по искусственному интеллекту
Видимо ИИ обучается и совершенствуется. Есть другое предположение: Альфа Центавра уже не работает. На платформе работает новый алгоритм, внедрение которого не было анонсировано. Как понравиться ИИ Учитывая официальную информацию, можно сделать вывод, что алгоритм может сотни тысяч раз показывать в ленте рекомендаций статьи с хорошими показателями: количество лайков — «палец вверх»; процент дочитываний; ctr. Предположительно, если у материала высокий показатель кликабельности, то ИИ определяет его, как интересную публикацию. Аналогично с лайками и подписками. Если их много, то это сигнал для алгоритма: нужно осуществлять поиск новой аудитории и дальше показывать статью в ленте. Если нет больше лайков, коэффициент кликабильности понижается, то ИИ постепенно перестает рекомендовать статью.
Это теория, официально не подтверждена. Внимание: накрутка показателей не дает результата. Нужно, как минимум, чтобы лайки ставил человек, чьи интересы в Дзене соответствуют теме публикаций канала, автор которого заплатил за рост показателей.
А каналы, которые велись 2 года и более, имели десятки тысяч посетителей в день, стали терять трафик. С момента внедрения Альфа Центавры прошло чуть меньше года. Можно говорить, что ситуация стабилизировалась. По-прежнему, остаются популярными массовые темы: шоу-бизнес, автомобили, политика и т. Алгоритм в 2020 году С тех пор, как представители Дзена сообщили о внедрении нового алгоритма, новостей о появлении какого-то еще искусственного интеллекта от компании не было. Можно сделать вывод, что работает все та же Альфа Центавра.
Между тем, авторы Дзена постоянно замечают небольшие изменения в работе алгоритма. Видимо ИИ обучается и совершенствуется. Есть другое предположение: Альфа Центавра уже не работает. На платформе работает новый алгоритм, внедрение которого не было анонсировано. Как понравиться ИИ Учитывая официальную информацию, можно сделать вывод, что алгоритм может сотни тысяч раз показывать в ленте рекомендаций статьи с хорошими показателями: количество лайков — «палец вверх»; процент дочитываний; ctr.
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. И единственный способ решить эту задачу достаточно точно, это использовать опыт Яндекса в области искусственного интеллекта. К счастью, будущее не предопределено и все в наших руках. Но а если серьезно, то наработки в области ИИ уже сейчас помогают нам решать сложные задачи. Способность машины читать, видеть и, что наиболее важно, понимать смысл открывает большие перспективы. Когда мы говорим о рекомендациях, то подразумеваем себе материалы, которые были бы достаточно близки по своему смысловому наполнению к образцам пользователя. Иными словами, машина должна прочитать два текста и сделать вывод: близки ли они по смыслу или нет. Ровно это мы и учимся делать. Специально обученная нейронная сеть преобразует текст в вектор, в котором заключен смысл текста. Два текста могут быть написаны с использованием разных слов и даже на разных языках, но смысл у них будет один. Сравнивая эти векторы, мы можем с определенной вероятностью предсказать интерес человека к новому материалу. Кстати, если векторы почти совпадают, то это уже говорит о смысловом дубликате рерайт текста или разные статьи об одном и том же событии , с которыми мы боремся в ленте. Другой подход к NLP, над которым работает команда Дзена, это автоматическое присвоение меток для любого текста. Так и здесь. Классификация публикаций с помощью меток помогает повысить точность итоговых рекомендаций. Работа с компьютерным зрением в целом похожа на NLP. Только вместо чтения текста машина учится «смотреть» и понимать смысл изображения. Помимо прямого применения в рекомендациях у компьютерного зрения есть и другие задачи в Дзене. Например, миниатюры картинок далеко не всегда удобно масштабируются, и их приходится обрезать, а компьютерное зрение помогает находить на картинках людей и спасает их от судьбы Нэда Старка из «Игры престолов». Компьютерное зрение применяется и для нахождение текста на картинках. Некоторые сайты любят дублировать заголовок в виде изображения. В ленте это смотрится далеко не так красиво, поэтому подобные картинки выявляются и не используются в качестве миниатюр. Существует еще такое труднообъяснимое понятие, как «качество» картинки. Машина учится выбирать на сайте те изображения, которые больше нравятся людям, и использует их в качестве все тех же миниатюр. SVD Выше я рассказал вам о подходе к построению рекомендаций, который основан на фильтрации по содержимому объектов. Теперь пришло время вспомнить о коллаборативной фильтрации. В основе этого подхода лежит идея, что похожим людям нравятся похожие объекты.
Нейросеть не ставит диагноз за врача, а помогает ему не пропустить негативные признаки. Нелли Насибян, врач-рентгенолог Центра диагностики и телемедицины города Москвы: «Вот эти все белые включения — это очаги поражения. Разным цветом искусственный интеллект обводит вот эти очаги». Иногда нейросети могут спасти жизнь. Бордер-колли по кличке Сасси лечили в США от бабезиоза — заболевания, переносимого клещами, но собаке становилось только хуже. Началась анемия, а причина была непонятна. Тогда хозяин загрузил в нейросеть через чат-бот историю болезни и анализы питомца. Искусственный интеллект предположил, что это иммуноопосредованная гемолитическая анемия. Ветеринары о таком и не думали, но диагноз проверили, подтвердили и прописали нужное лечение, которое помогло. Но точными попадания бывают не всегда. Российские ученые, например, недавно обнаружили, что нейросеть, получив задание реконструировать изображение объекта по его томограмме, иногда начинает сочинять и пририсовывает несуществующие опухоли просто потому, что при обучении она видела именно такое не раз. 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.