Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ.
Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы
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.
Если считать нейросеть инструментом, то права и ответственность за результат, который она создала, лежит на человеке, который написал промпт, или запрос. Пользователь в случае генерации контента, который, например, нарушает закон или этические нормы, может обратиться с претензией к разработчикам, которые либо создали нейросеть, либо приобрели ее и дообучили. Как будут обстоять дела с этим в будущем? Как это сейчас делают, например, банки. Также разработчики должны обеспечить защиту личной информации пользователей. Кроме того, в будущем будет трудно доказать, что в генерации контента участвовали данные, собранные без разрешения. И как выработать меры для решения этой проблемы, пока непонятно.
Технологии и ресурсы ИИ — Какие технологии искусственного интеллекта будут востребованы и развиты через 30—50 лет? Сейчас они не очень популярны, но в будущем будут удобные гаджеты и инфраструктура, которая сделает метавселенные доступными большому числу людей и станет широко использоваться в разных сферах.
В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений.
В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него. В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения.
Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека. С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным. ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни.
Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество. В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития. С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям.
Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем. Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации. Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя.
Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями. Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения. Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями.
Персонализованные рекомендации Персонализованные рекомендации — это рекомендации, которые агент предлагает пользователю на основе его предпочтений, интересов и поведения. Благодаря современным технологиям агенты могут анализировать большие объемы данных и предлагать пользователю контент, товары или услуги, которые наиболее соответствуют его индивидуальным потребностям. Например, персонализованные рекомендации уже широко применяются в сфере онлайн-шопинга, музыкальных стриминговых сервисах и социальных сетях.
Такие рекомендации не только упрощают поиск и выбор, но и позволяют пользователям открывать новые, интересные для них предложения или контент. Однако, существует ряд вопросов, связанных с алгоритмами рекомендаций, например, справедливостью и непредвзятостью таких систем. Вывод Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации играют важную роль в развитии искусственного интеллекта.
Они не только упрощают нашу жизнь, но и помогают открывать новые возможности и улучшать взаимодействие с технологией. В будущем, с развитием искусственного интеллекта, мы можем ожидать более интеллектуальных и персонализированных рекомендаций, которые будут учитывать все более сложные и индивидуальные потребности каждого пользователя. Роль человека в будущем искусственного интеллекта Во-первых, человеческое знание и интуиция являются ценными дополнениями к искусственному интеллекту.
Хотя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и находить закономерности, человек способен сделать логические связи между разными областями знаний и принимать сложные решения на основе неполной информации. Во-вторых, человек будет ответственен за этическую и безопасную разработку и использование искусственного интеллекта. Это включает в себя установление правил и ограничений для систем искусственного интеллекта, а также защиту от возможных негативных последствий его использования.
Кроме того, человеческая способность к творчеству и инновациям играет важную роль в развитии искусственного интеллекта. Человек создает новые алгоритмы, разрабатывает новые модели и применяет их в различных областях, таких как медицина, транспорт, финансы и другие. Все вышеперечисленное подчеркивает необходимость тесного сотрудничества между человеком и искусственным интеллектом.
Будущее искусственного интеллекта зависит от взаимодействия, сотрудничества и партнерства между человеком и машиной. Перспективы развития искусственного интеллекта Искусственный интеллект ИИ является одной из самых обсуждаемых тем в наше время. Он представляет огромный потенциал для изменения нашей жизни и развития общества в целом.
С каждым годом технологии в области ИИ продолжают развиваться и улучшаться, и есть ряд перспективных направлений, которые ожидаются в будущем. Развитие автономных транспортных средств. Одной из основных перспектив развития ИИ является создание автомобилей со встроенной искусственной интеллектуальной системой.
Такие автономные транспортные средства могут повысить безопасность дорожного движения, снизить количество аварий и сделать перевозки более эффективными. Улучшение медицинской диагностики. ИИ может играть важную роль в области медицинской диагностики, помогая врачам более точно определять заболевания и рекомендовать оптимальное лечение.
С помощью алгоритмов машинного обучения ИИ может анализировать огромные объемы данных, выделять паттерны и делать достоверные прогнозы.
В рамках исследования «Искусственный интеллект в России — 2023: тренды и перспективы» эксперты «Яков и Партнёры» и Яндекса опросили технических директоров крупнейших компаний РФ в 15 ключевых для российской экономики индустриях и проанализировали тренды развития искусственного интеллекта в стране и мире. Это соответствует международному тренду. Дмитрий Масюк, директор бизнес-группы Поиска и рекламных технологий Яндекса Открытие для компаний API российских генеративных нейросетей будет стимулировать бизнес внедрять технологию в пользовательские продукты и внутренние процессы. Александр Громов, партнёр «Яков и Партнёры» и соавтор отчёта Сегодня каждая вторая опрошенная компания в России находится на этапе экспериментирования и эксплуатации решений на базе искусственного интеллекта. С появлением новых инструментов, расширением сфер применения и упрощением доступа к ИИ мы ожидаем, что эффект станет гораздо больше и в несколько раз превысит текущие показатели. Особенно это актуально в условиях исчерпания потенциала традиционных источников роста. По итогам опроса эксперты пришли к выводу, что экономический потенциал искусственного интеллекта в России к 2028 г.
В связи с этим появился новый для психологии феномен — "цифровая личность", — говорит профессор. Конечным результатом работы станет разработка модели, которая с высокой степенью вероятности поможет психологам объяснять и прогнозировать поведение человека как в реальной, так и в цифровой среде». Идея данного проекта, как отметил один из основных исполнителей, заведующий кафедрой общей психологии ИПО Павел Устин, возникла не на пустом месте. Оно также было поддержано грантом РНФ.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
Будущее искусственного интеллекта Искусственный интеллект перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
Стимул этому процессу придаёт высокая заинтересованность непосредственных заказчиков, нуждающихся в оперативном и качественном замещении западного софта без потери эффективности производства, а также широкие меры государственной поддержки. За 2022 год на поддержку компаний, проектирующих разные ИИ-решения, было направлено 3,5 млрд рублей в виде целевых грантов. Всего в период с 2021 по 2023 год государство помогло 406 ИИ-проектам, а к 2024 году их количество планируется довести до 569. Это системы видеоаналитики, коммуникационные платформы, софт для работы с цифровыми медицинскими изображениями — есть варианты практически для каждой сферы бизнеса. Инструмент позволяет встраивать в приложения интеллектуальные технологии распознавания данных. Примеры решений для разных сфер бизнеса из реестра: Транспорт и логистика Система управления движением судов «Нави-Мастер».
В ее речи говорилось об использовании инструментов на основе ИИ для систем раннего предупреждения, специально разработанных для различных географических точек. Доктор Халид призвал исследователей увеличить размер своих ставок на детекторы загрязнения на основе искусственного интеллекта и системы предотвращения пандемий для защиты флоры и фауны на Земле. Чтобы уравнять шансы, эксперт по климату жаждет интеграции Больших данных с ИИ. Помимо сложного процесса внедрения, эксперты выделили множество проблем, препятствующих усилиям по защите окружающей среды на основе ИИ. В настоящее время сложно идти в ногу с инновациями в программном обеспечении для ИИ, что может замедлить усилия по внедрению.
Продажи не единственная сфера, где ИИ получил широкое распространение. Большой потенциал лежит в медицине. Например, во время пандемии ИИ облегчал поиск очагов поражения легких на снимках компьютерной томографии, выделяя подозрительные участки. Наиболее успешно развиваются три направления в медицине: компьютерная диагностика на базе анализа изображений, о чем было сказано ранее, поддержка принятия решений при диагностике, например при определении дозы лекарств.
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.
Amazon Alexa Alexa, виртуальный ассистент от Amazon, постоянно обновляется и улучшается, включая улучшенные навыки для домашней автоматизации и управления музыкой. Она постоянно обновляется для улучшения взаимодействия с пользователем и интеграции с другими устройствами.
Этот ИИ широко используется в автомобильной индустрии и игровом секторе. Он обучен распознавать и интерпретировать естественный язык, что позволяет ему взаимодействовать с пользователем почти как человек. Он значительно упрощает процесс разработки программного обеспечения. Facebook AI Research FAIR FAIR — это отдел ИИ Facebook, разрабатывающий инновационные методы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые применяются во всей экосистеме продуктов Facebook, также активно участвуют в научном сообществе, публикуя свои исследования. PaddlePaddle активно используется в большом числе областей, от рекомендательных систем до систем самоуправляемых автомобилей.
Einstein способен автоматически анализировать данные и предлагать оптимальные стратегии общения с клиентами. Искусственный интеллект продолжает эволюционировать с каждым годом, предлагая всё новые и новые возможности для улучшения нашей жизни.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования». Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи.
«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. «Возможности и перспективы развития искусственного интеллекта – глобальные, затрагивающие все сферы общественной жизни.
Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
— Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее. Как искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний?
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ. Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов. А в начале июля этого года зампред правительства Дмитрий Чернышенко заявил об открытии 83 новых магистерских программ в сфере искусственного интеллекта. Поэтому студенты получат именно те знания, которые пригодятся им в работе. В этом году по новым направлениям подготовки выделено более 2,5 тыс. Ожидаем, что спрос на них будет высоким. Кроме того, запланирована разработка 16 программ бакалавриата по ИИ.
Сегодня каждая вторая опрошенная компания в России находится на этапе экспериментирования и эксплуатации решений на базе искусственного интеллекта. С появлением новых инструментов, расширением сфер применения и упрощением доступа к ИИ мы ожидаем, что эффект станет гораздо больше и в несколько раз превысит текущие показатели. Особенно это актуально в условиях исчерпания потенциала традиционных источников роста. Александр Громов партнер «Яков и Партнёры» По итогам опроса эксперты пришли к выводу, что экономический потенциал искусственного интеллекта в России к 2028 г. Реализованный эффект от внедрения искусственного интеллекта к 2028 году может достичь 4,2—6,9 трлн руб.
Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект ИИ имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. ИИ приобретает все большее значение поскольку он может революционизировать отрасли и улучшить качество жизни людей во всем мире. Важность ИИ заключается в его способности повышать эффективность, производительность и генерировать инновации в самых разных отраслях, что ведет к ускорению экономического роста и улучшению качества жизни людей во всем мире. Вот несколько причин, почему ИИ важен: Автоматизация.
ИИ может автоматизировать многие задачи, которые в настоящее время выполняются людьми, такие как ввод и анализ данных, обслуживание клиентов и даже вождение. Это может сэкономить время и деньги для компаний и частных лиц. ИИ может анализировать огромные объемы данных, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации и опыт для отдельных лиц. Это может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов. ИИ можно использовать в здравоохранении для диагностики заболеваний, выявления генетических маркеров и разработки индивидуальных планов лечения. Это может привести к более точным диагнозам и лучшим результатам для пациентов. ИИ может оптимизировать процессы и в частности рабочие процессы, делая бизнес более эффективным и продуктивным. ИИ может помочь предприятиям и исследователям открыть для себя новые идеи и разработать новые продукты и услуги, которые ранее были невозможны [4]. Искусственный интеллект и нейронные сети — два термина, которые становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни. От беспилотных автомобилей до технологии распознавания лиц — искусственный интеллект и нейронные сети позволили машинам имитировать человеческий интеллект и выполнять сложные задачи.
Искусственный интеллект относится к способности машин или компьютеров имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого познания, такие как принятие решений, урегулирование решения проблем, языковой перевод и распознавание образов. ИИ существует уже некоторое время, но недавние достижения в области вычислительной мощности и возможностей обработки данных позволили машинам выполнять все более сложные задачи. ИИ также используется для улучшения результатов здравоохранения. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие наборы данных медицинской информации для выявления закономерностей и прогнозирования результатов лечения пациентов. Эта информация поможет врачам и другим специалистам в области здравоохранения ставить более точные диагнозы и разрабатывать более эффективные планы лечения [3].
Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах. Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении.
Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения.
Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft.
Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии.
Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается.
Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций.
82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
Мы хотели создать рейтинг с душой, но остаться беспристрастными. Считаю, мы справились». Наталья Соколова, управляющий партнер Brand Analytics: «Применение ML-технологий для обработки естественного языка — одно из ключевых направлений в развитии индустрии аналитики соцмедиа, лидером которой является Brand Analytics. Мы хорошо понимаем, что участникам рынка важно не только отслеживать новости в области ИИ, но и иметь перед глазами навигатор компаний и решений в этой важнейшей для нашего с вами будущего отрасли. Представленный билайном совместно с Brand Analytics рейтинг ИИ претендует как раз на место такого навигатора.
Проект получился интересным. Рейтинг одновременно учитывает и медийную активность игроков, и внимание к теме и компаниям со стороны СМИ, и «народное» обсуждение в социальных медиа, в данном случае — в Telegram-каналах.
Уровень доверия технологиям ИИ в целом вырос на 7 п. Несмотря на высокий уровень одобрения, пока россияне не готовы доверить искусственному интеллекту принятие конечных решений в той или иной сфере. На то, что технологиям ИИ россияне отводят второстепенную роль, указывают и связанные с ним ассоциации. То есть ИИ воспринимается как подконтрольный человеку помощник. Доля тех, кто считает, что государство должно способствовать развитию технологий искусственного интеллекта, выросла за год на 7 п.
Запрос на обучение Запрос на получение знаний об ИИ в России достаточно высок.
Подобный фокус не случаен — внедрение искусственного интеллекта будет иметь гораздо более широкие последствия для страны, чем непосредственно экономический эффект, в частности развитие искусственного интеллекта положительно повлияет на качество и продолжительность жизни, повысит качество образования, создаст новые рабочие места. Это сократит временные затраты и позволит сотрудникам сосредоточиться на более творческих задачах. Для России такие перспективы скорее привлекательны: с учетом прогнозируемого к 2030 г. Максим Болотских.
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. Отрасли, которые привлекли наибольшие объемы инвестиций в ИИ в 2022 г.