Новости актуальность искусственного интеллекта

Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах.

Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?

Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Искусственный интеллект (ИИ) — это область науки и технологии, посвященная разработке компьютерных систем, способных анализировать данные, извлекать закономерности, обучаться на основе опыта и принимать решения, которые ранее требовали человеческого интеллекта. В торгово-финансовом секторе искусственный интеллект так же хорошо себя показывает в работе. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях.

Ученые рассказали о пользе, опасности и перспективах искусственного интеллекта

Искусственный интеллект. Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь.

Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году

Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Обучили нейросеть на данных открытых источников, в основном это новости СМИ и публикации открытых Telegram-каналов, посвященные теме искусственного интеллекта, за 2022 год. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач. Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI.

Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта

AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. последние новости сегодня. Искусственный интеллект - все самые свежие новости дня по теме. ТАСС – ведущее государственное информационное агентство России. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью.

Искусственный интеллект: ближайшее будущее

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. Потеря рабочих мест: автоматизация и использование ИИ могут привести к изменению рынка труда и потере рабочих мест.

Работы, выполняемые ранее людьми, могут быть замещены машинами или алгоритмами, что может повлечь социальные и экономические последствия.

Ученые рассчитывают использовать ИИ с теорией разума в психологических исследованиях, но такого ИИ пока не существует. ИИ, осознающий себя Это, возможно, не такое далекое будущее. Недавно инженер Google сказал, что ИИ, созданный в компании, «выдал себя», отметив, что не хочет «умирать», то есть быть отключенным. Возможно, мы, простые люди, ничего не знаем и такие ИИ уже существуют — они полностью осознают, что они, где они находятся и чего хотят. Первые принципы ИИ были заложены американским информатиком Джоном Маккарти, придумавшим термин «искусственный интеллект».

Он мог рассуждать о своих действиях, анализировать команды, разбивая задачу на простые части. Первый робот в истории человечества, который совмещал логику с физическими действиями. Например, его просили «сбросить блок с платформы». Шейки осматривался, находил платформу, проверял, есть ли на ней блок, находил пандус, чтобы забраться на платформу, заезжал на нее и сталкивал блок, отчитываясь о выполнении задачи. Звание первого проигравшего ИИ в шахматы заслужил Гарри Каспаров. Создание этого большого компьютера стало важной вехой для IBM.

Это был Roomba от компании iRobot. Фирма, как и модели пылесосов Roomba, существуют и по сей день. Дебютируют распознавание речи, роботизированная автоматизация процессов RPA , танцующий робот, умные дома, голосовые помощники, автопилоты в машинах и так далее. Алгоритм может предсказать последовательность РНК вируса всего за 27 секунд, что в 120 раз быстрее, чем другие методы. Ранее мы рассказывали: 7 невероятных историй, когда гаджеты спасли жизнь Чем ИИ отличается от работы человеческого мозга Основная задача искусственного интеллекта — симулировать человеческий мозг, но лишить его недостатков. Грубо говоря, ИИ — это сверхчеловек, который никогда не спит, способен легко впитывать любую информацию, не прокрастинирует и анализирует события, не полагаясь на собственные эмоции.

Люди могут решать множество проблем и учиться решать те, с которыми мы раньше не сталкивались. Текущее состояние ИИ не позволяет ему действовать в таком же духе. Но как это может выглядеть, можно посмотреть в фильме «2001 год: Космическая одиссея». В 1968 году Стэнли Кубрик показал ИИ HAL 9000, который мог решать обычные человеческие проблемы и постоянно преодолевать новые сложности на основе полученной информации, как это делают люди. Делал он это, скажем так, по-особенному. Сегодня ИИ все еще отличается от человеческого мозга.

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.

По прогнозам Магнусона, общие, универсальные модели, скорее всего, выйдут из моды, и на смену им придут специализированные приложения, ориентированные на конкретную область. ИИ кардинально меняет анализ данных Самой значительной тенденцией в области ИИ в 2024 г. Разговорная аналитика, наряду с достижениями в области обработки естественного языка NLP , сделает многие текущие и традиционные подходы к бизнес-аналитике устаревшими, предупреждает Брауэр. Между тем, сложные интерфейсы, такие ввод посредством голоса и изображений, откроют двери для более быстрых, глубоких и хорошо сформулированных запросов данных. ИИ отправляется за покупками Генеративный ИИ повлияет на то, как люди будут находить товары и совершать покупки, считает Рейчел Мур, старший вице-президент и руководитель отдела инкубации компании Synchrony, предоставляющей финансовые услуги.

На самом деле, расширенная реальность и пространственные вычисления могут вызвать такой переворот в коммерции, какого мы не видели со времен появления интернет-магазинов. Дипфейков становится больше Дипфейки будут множиться и становиться все более изощренными, прогнозирует Лэнс Худ, старший директор по омниканальной аутентификации компании TransUnion.

Технологии Будущее искусственного интеллекта Искусственный интеллект перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь. Учёные, работая над технологией, заставляют её действовать всё более похоже на настоящий мозг. Компьютеры распознают лица, прогнозируют дорожную ситуацию, предупреждают о проблемах со здоровьем.

Но несмотря на то, что мы видим впечатляющие проекты, доказывающие, что интеграция ИИ делает жизнь удобнее и безопаснее, будущее искусственного интеллекта впереди. Инженеры считают, что нынешний уровень использования ИИ даже близко не отображает весь его потенциал, а индустрия находится в зачатке. Автоматизированный транспорт Мы свидетели появления автоматического вождения. Да, безопасность ещё требует присутствия человека в салоне, но индустрия растёт и развивается дальше. А теория и практика показывают, что у беспилотных машин много перспектив — робот ошибается реже, чем человек, а значит, его вождение практичнее.

Будущее искусственного интеллекта в первую очередь ассоциируют именно с транспортом, который работает на автопилоте. Пионером отрасли стал Google, специальное отделение которого провалило задачу по роботизированным машинам в 2005 году. Спустя пять лет те же разработчики создали Waymo и попробовали ещё — дело пошло, а интерес к этим технологиям охватил весь мир. Taxi использует беспилотники в Сколково, а недавно сообщил о запуске первого подобного такси в Европе. Автомобили — не единственный вид транспорта, который меняет роботизация, но один из самых сложных.

Существуют и беспилотные поезда, которые работают на земле и под ней. В ближайшие годы планируется их старт в московском метрополитене. Поезда даже проще «подружить» друг с другом. Их транспортная сеть работает по графику и имеет мало участников движения.

Статьи и новости

Генеративный искусственный интеллект в маркетинге и медиа ИИ создает контент для маркетинговых нужд бизнеса 4. Возрастающая важность платформ управления моделями Популяризация платформ управления моделями среди организаций 5. Более широкое распространение адаптивного искусственного интеллекта Более персонализированный опыт работы в магазине 6. Умные производственные подразделения, розничные магазины и цепочки поставок 7. Лучший и более автоматизированный опыт телемедицины 8. Лучшее прогнозирование спроса и автоматизация рабочих процессов в розничной торговле Уменьшение дефицита запасов, улучшение качества обслуживания, снижение затрат 9. Улучшенное обнаружение мошенничества и персонализация в сфере финансовых технологий Улучшенная идентификация клиентов и управление рисками, автоматизированное и быстрое обнаружение мошенничества. Творческий ИИ в мире искусства Изменение способов создания произведений искусства и иллюстраций 1. Рост этического ИИ кредиты: pixabay. В истории ИИ компании в основном полагались на саморегулирование внутри отрасли.

Раньше индустрия искусственного интеллекта работала с небольшими ограничениями, но ситуация быстро меняется. Новые законы, такие как Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте, Американский Конфиденциальность данных Закон о защите и Закон о защите программного обеспечения с открытым исходным кодом меняют ситуацию. В отчете Gartner прогнозируется, что к 2025 году предприятиям придется уделять первоочередное внимание этике, прозрачности и конфиденциальности при использовании ИИ из-за этих правил. Этот сдвиг знаменует собой значительные перемены в отрасли. Для систем искусственного интеллекта важно быть этичными и заслуживающими доверия. Доверие имеет решающее значение в этом контексте, поскольку ИИ полагается на данные, большая часть которых может быть очень конфиденциальной, например, информация о здоровье или финансовая информация. Если пользователям продуктов искусственного интеллекта будет неудобно делиться своими личными данными, вся экосистема искусственного интеллекта может оказаться под угрозой краха. Поэтому решение этой проблемы станет главным приоритетом в 2023 году. Лица, ответственные за внедрение систем искусственного интеллекта, должны убедиться, что они могут объяснить процессы принятия решений и данные, используемые их моделями искусственного интеллекта.

Кроме того, решающее значение будет иметь устранение предвзятости и несправедливости в автоматизированных системах принятия решений, что еще больше повысит важность этики ИИ. Стандартизация процессов ML Внедрение искусственного интеллекта ИИ и машинного обучения МО в крупных организациях может оказаться сложной задачей из-за их способности нарушать различные бизнес-операции. На некоторых крупных предприятиях, внедривших искусственный интеллект и машинное обучение, отдельные группы по обработке данных работают независимо в разных отделах, используя свои собственные инструменты и методы. Хотя этот подход может работать для небольших проектов или конкретных задач, он не подходит для развертывания машинного обучения в больших масштабах, особенно в приложениях, взаимодействующих с клиентами. Предприятия понимают важность управления в промышленном масштабе, которое предполагает создание четких процессов, включающих сдержки и противовесы для повышения эффективности и снижения рисков.

И, в частности, предельно близкая мне тема — компьютерное зрение, распознавание изображений. Та же "Алиса" — пример машинного обучения, она понимает речь, способна отвечать речью, а также распознаёт изображения. Недавно мы сделали технологию, которая называется DeepHD — технология увеличения размера изображения и видео, когда берётся маленькая картинка и в два раза увеличивается с помощью нейросетей. Ещё из примеров — реклама.

Та реклама, которая нас сопровождает в интернете, подбирается автоматически, исходя из знаний пользователя, его интересов, потому что цель бизнеса — показывать рекламу, максимально полезную и удобную для человека. Это выгодно всем: и пользователю, и рекламодателю. Это то, что мы делаем, и многое-многое другое. В случае "Яндекса" мне даже сложно представить или придумать какую-нибудь сферу деятельности, где не применяется искусственный интеллект. О том, как искусственный интеллект использует или может использовать государство Технологии искусственного интеллекта — это инструмент, и, как любой инструмент, для решения одних задач он эффективен, для других — нет. В государственном секторе, я знаю, есть проблема входящей корреспонденции. Вся бюрократическая машина построена таким образом, что письмо может где-то повиснуть, а оно должно обязательно до кого-то дойти, гражданин должен получить ответ. Такой корреспонденции много, и часто она проходит какими-то неведомыми путями, потому что никто долгое время не может понять и решить, кому она конкретно должна быть адресована и как на неё отвечать. Системы сортировки входящей корреспонденции вполне можно автоматизировать по содержимому.

Кроме того, нужно выделять вопросы индивидуальные, которые требуют какого-то человеческого подхода, анализа, общения людей. А в крайне типовых ситуациях процесс можно автоматизировать: выбрать с помощью анализа самый частотный сценарий, сделать классификатор таких сценариев и его автоматизировать. Это упростит работу и повысит эффективность госаппарата. О том, что ИИ может сделать для медицины Мой личный интерес к машинному обучению появился лет 30 назад. Я купил в антикварном магазине один из томов многотомного издания, который назывался "Опыт советской медицины в годы Великой Отечественной войны", и обнаружил там просто сумасшедшую статистику. Том, который я держал в руках, назывался "Лёгочные патологии при ранении конечностей". Казалось бы, какая связь — патологии в легких и ранения конечностей. Оказывается, какие-то закономерности есть, при этом книга была выпущена сразу после войны, и не было времени понять почему. Там были собраны наблюдения и статистика, и она была просто огромная, тысячи случаев.

Из этого понятно, что, просто анализируя события и наблюдая за происходящим, можно найти закономерности, которые на первый взгляд неочевидны. Дело в том, что медицина — это консервативная область, которая жёстко регулируется по вполне понятным причинам — слишком высока цена ошибки, любое внедрение требует множества экспериментов. Второй важный момент — данные, которые собирает медицина, очень чувствительны и приватны, никто из нас не хочет, чтобы его история болезни стала публичной. Поэтому законодательная база устроена таким образом, что любые медицинские данные крайне строго охраняются. Эту ситуацию нужно как-то аккуратно менять, потому что медицина — сфера, где максимально высок потенциал применения технологий: и скорость постановки диагноза, и постановка каких-то упреждающих диагнозов, и прогноз ситуации. Все врачи говорят одно и то же: приходите и проверяйтесь, чем раньше что-то диагностировано, тем лучше. Никто из нас, конечно, не ходит, потому что кажется, что меня это не коснётся, я молодой, у меня нет времени или ещё что-нибудь. Но если система будет давать индивидуальные рекомендации: конкретно тебе нужно прийти конкретно к этому врачу, потому что именно в твоём случае высок риск появления такого-то заболевания, которое нужно диагностировать на раннем этапе, — это было бы невероятно полезно. Надеюсь, что такие системы появятся.

О том, почему банки заинтересованы в развитии технологий ИИ Есть то, что называется скоринг — принятие решения, выдавать или не выдавать кредит. Для банков это важно, вообще-то, банки зарабатывают на том, что они выдают кредиты, проценты по кредиту — одна из главных доходных частей банка. Но при этом, если по кредиту деньги не возвращаются, банк проигрывает. Я сейчас говорю не только о частных кредитах, не о бытовом кредитовании граждан, а о кредитах, которые выдаются большим компаниям. Это большие деньги. Если банк плохо принимает решение о выдаче этих кредитов, то начинает действовать консервативно. Долгое согласование, куча бумаг и высокая ставка по кредиту, потому что она должна покрывать риски в тех ситуациях, когда кредит не возвращается. И значит, хорошая компания, хороший растущий бизнес получают дополнительное обременение. Теперь посмотрим со стороны нас всех, как нас эта история касается.

А так и касается: чем лучше, быстрее принимается решение о выдаче кредита, тем быстрее деньги приходят в хороший, качественный, работающий бизнес, а если процветает бизнес, процветает и страна, платятся налоги, появляются новые рабочие места, растёт производство, вот это всё. И поэтому ключевое место — внедрение системы искусственного интеллекта в скоринг, в оценку рисков в системе выдачи кредитов, в кредитование — это важнейшая область, которая влияет не только на банки, но на всю экономику страны, на нашу жизнь. Но здесь, по счастью, банки это прекрасно понимают, туда вкладываются огромные усилия, там есть постоянно двигающийся прогресс, и он будет развиваться. О том, как ИИ уже встроен в нашу повседневность и при чём тут бизнес Всё, что касается голосовых помощников, — это новый канал общения людей с бизнесом. Или, наоборот, бизнеса с людьми. Давайте посмотрим, что было некоторое время назад. Недавно, лет 20 назад, появились первые веб-сайты. Это были пустые странички, гипертекст с ссылками, которые позволяли учёным выкладывать статьи. Зачем бизнесу делать такую веб-страницу?

Это какая-то нелепая игрушка для учёных. Проходит время, и бизнес понимает: обязательно нужно иметь свой сайт, потому что это главное средство общения с людьми.

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. Из них 0,8-1,3 трлн руб. Марина Дорохова, соавтор отчёта и руководитель проектов «Яков и Партнёры» Собственные базовые модели генеративного искусственного интеллекта в мире разрабатывают около десяти стран, в том числе Россия, при этом наша страна занимает 7-е место в мире по уровню поддержки государством сферы разработки искусственного интеллекта.

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 учётом прогнозируемого к 2030 г.

Второй важный момент — данные, которые собирает медицина, очень чувствительны и приватны, никто из нас не хочет, чтобы его история болезни стала публичной. Поэтому законодательная база устроена таким образом, что любые медицинские данные крайне строго охраняются. Эту ситуацию нужно как-то аккуратно менять, потому что медицина — сфера, где максимально высок потенциал применения технологий: и скорость постановки диагноза, и постановка каких-то упреждающих диагнозов, и прогноз ситуации. Все врачи говорят одно и то же: приходите и проверяйтесь, чем раньше что-то диагностировано, тем лучше. Никто из нас, конечно, не ходит, потому что кажется, что меня это не коснётся, я молодой, у меня нет времени или ещё что-нибудь. Но если система будет давать индивидуальные рекомендации: конкретно тебе нужно прийти конкретно к этому врачу, потому что именно в твоём случае высок риск появления такого-то заболевания, которое нужно диагностировать на раннем этапе, — это было бы невероятно полезно. Надеюсь, что такие системы появятся. О том, почему банки заинтересованы в развитии технологий ИИ Есть то, что называется скоринг — принятие решения, выдавать или не выдавать кредит. Для банков это важно, вообще-то, банки зарабатывают на том, что они выдают кредиты, проценты по кредиту — одна из главных доходных частей банка.

Но при этом, если по кредиту деньги не возвращаются, банк проигрывает. Я сейчас говорю не только о частных кредитах, не о бытовом кредитовании граждан, а о кредитах, которые выдаются большим компаниям. Это большие деньги. Если банк плохо принимает решение о выдаче этих кредитов, то начинает действовать консервативно. Долгое согласование, куча бумаг и высокая ставка по кредиту, потому что она должна покрывать риски в тех ситуациях, когда кредит не возвращается. И значит, хорошая компания, хороший растущий бизнес получают дополнительное обременение. Теперь посмотрим со стороны нас всех, как нас эта история касается. А так и касается: чем лучше, быстрее принимается решение о выдаче кредита, тем быстрее деньги приходят в хороший, качественный, работающий бизнес, а если процветает бизнес, процветает и страна, платятся налоги, появляются новые рабочие места, растёт производство, вот это всё. И поэтому ключевое место — внедрение системы искусственного интеллекта в скоринг, в оценку рисков в системе выдачи кредитов, в кредитование — это важнейшая область, которая влияет не только на банки, но на всю экономику страны, на нашу жизнь.

Но здесь, по счастью, банки это прекрасно понимают, туда вкладываются огромные усилия, там есть постоянно двигающийся прогресс, и он будет развиваться. О том, как ИИ уже встроен в нашу повседневность и при чём тут бизнес Всё, что касается голосовых помощников, — это новый канал общения людей с бизнесом. Или, наоборот, бизнеса с людьми. Давайте посмотрим, что было некоторое время назад. Недавно, лет 20 назад, появились первые веб-сайты. Это были пустые странички, гипертекст с ссылками, которые позволяли учёным выкладывать статьи. Зачем бизнесу делать такую веб-страницу? Это какая-то нелепая игрушка для учёных. Проходит время, и бизнес понимает: обязательно нужно иметь свой сайт, потому что это главное средство общения с людьми.

Таких страниц становится всё больше — появляются поисковые системы. Думать о том, насколько хорошо ты ранжируешься в поиске — да вы что, поиском никто не пользуется! Затем становится понятно, что, конечно, ты должен быть в поиске, в этот момент появляется интернет-торговля. Все такие: интернет-торговля — это неинтересно, это для гиков, там можно купить электронику и больше ничего. Не подумаете же вы, что в интернете в самом деле можно одежду покупать, не примерив, не потрогав, этого не может быть! Дальше появляются соцсети и мессенджеры. И скептики опять: и что мессенджер — передать сообщение, бизнес-то здесь при чём? Потом "Инстаграм". И каждый раз появляется что-то новое.

Сейчас главный канал общения бизнеса и потребителя — голосовой, кто—то говорит, что и это пройдёт, но многие бизнесы уже начали с ним работать. Строятся большие экосистемы, и этот канал в них встраивается. В случае "Яндекса" сам голос — целая экосистема, потому что помимо самого базового ядра распознавания синтеза речи под этим есть уже большое количество готовых сервисов, к которым человек привык. Человек привык к навигатору — и он голосом прокладывает маршрут, человек привык к поиску — и он ищет голосом, человек привык к музыке — он голосом ставит музыку. Голос прорастает везде: в браузеры, в отдельные поисковые приложения. Автомагнитолы заменяются на встроенные голосовые сервисы, ориентированные именно на ситуацию человека за рулём. Голосовое общение для нас станет привычным, мы везде будем управлять голосом чем угодно, любой техникой. А это другой интерфейс, он отличен от текста. Голосовое общение — это общение диалоговое, мы что-то сказали, услышали ответ и продолжили общение, и поэтому представление своих товаров и услуг нужно оформлять в виде диалога.

Это обязательно нужно делать, и для этого сейчас существует большое количество платформ. То есть я как пользователь говорю: "Алиса", я хочу заказать пиццу в такой-то пиццерии. Огромные возможности появляются не только у бизнесов, но и у разработчиков. Потому что, как когда-то появление веб-сервисов породило новую профессию веб-разработчика, дало рабочие места куче людей, так же и тут. Вряд ли бизнес, особенно средний и малый, будет держать у себя в штате специалиста по голосовым диалогам. Проще обратиться к какой-то компании, которая сделает для тебя разработку.

Новости по теме: искусственный интеллект

Мы вторые после Соединенных Штатов по количеству гастарбайтеров и продолжим такими же быть. Другие специалисты полагают: даже если сокращение и произойдет, то это пойдет на пользу человечеству. Машины возьмут на себя рутинный труд, освободив создавшим их людям время для творчества и развития. Экономист Рустем Шайахметов рассказал, что в некоторых странах практикуется уменьшение рабочих часов во многом благодаря применению новых технологий. Во-первых, развивается искусственный интеллект. Эксперты банка Goldman Sachs предполагают, что с учетом развития искусственного интеллекта будет сокращение порядка 300 миллионов человек, — сказал Шайахметов. Аналитики портала SuperJob выяснили, что переводчики, менеджеры по туризму и официанты больше других специалистов боятся, что их работу в ближайшие 10 лет могут отнять роботы. В то же время врачи, строители и учителя почти за это не переживают, свидетельствуют данные опроса, который проводили в феврале и марте 2023 года. Журналист Ян Налимов также назвал профессии, которые скоро успешно освоит искусственный интеллект. В группе риска в том числе и сами создатели «цифрового разума». Всё ли так мрачно?

Эксперты полагают, что опасаться за свои рабочие места россиянам пока рано.

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».

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. В результате модераторы смогут разбирать более сложные ситуации.

На другой торговой площадке «Авито» технологии искусственного интеллекта используют на каждом этапе пользовательского пути. Ежедневно автоматическая система с использованием ИИ проверяет 20 млн объявлений, каждое из которых должно соответствовать не только правилам платформы, но и законодательству, отметил Chief Data Officer «Авито» Андрей Рыбинцев. По его словам, эта же система в сутки анализирует до 10 миллиардов кликов пользователей на платформе.

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.

Такое сокращение логистических затрат приводит к повышению рентабельности. Это не только приводит к экономии средств, но и высвобождает ценные человеческие ресурсы для решения более стратегических задач. Это сводит к минимуму возникновение нехватки товаров на складе, что может привести к потере продаж и недовольству клиентов.

Это приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов. Ожидается, что в 2023 году ИИ продолжит играть заметную роль в секторе розничной торговли, а его приложения расширятся за пределы управления запасами, цепочками поставок и логистикой. Вот некоторые области, где ИИ может оказать существенное влияние: Автоматизация кассового аппарата: Кассовые системы на базе искусственного интеллекта, такие как магазины без касс, станут более распространенными, что сократит время ожидания и улучшит общее впечатление от покупок. Персонализация опыта магазина: Алгоритмы искусственного интеллекта будут анализировать данные клиентов, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам, предложениям и впечатлениям в магазинах, повышая вовлеченность клиентов и продажи.

Оформление витрин: Решения на основе искусственного интеллекта оптимизируют планировку магазинов и размещение продуктов на основе данных в реальном времени, повышая видимость продуктов и продажи. Предотвращение потерь: Системы наблюдения на базе искусственного интеллекта помогут ритейлерам более эффективно выявлять и предотвращать кражи и мошенничества. Поддержка клиентов: чат-боты с искусственным интеллектом и виртуальные помощники обеспечит мгновенную поддержку клиентов, улучшив время отклика и качество обслуживания. Улучшенное обнаружение мошенничества и персонализация в сфере финансовых технологий кредиты: pixabay В мире финансовых услуг крайне важно уделять приоритетное внимание безопасности и устанавливать доверительные отношения с клиентами.

Обнаружение и предотвращение мошеннических или несанкционированных транзакций позволяет быстро сэкономить деньги, повысить безопасность и укрепить отношения между финансовым учреждением и его клиентами. Финансовые компании теперь используют технологию искусственного интеллекта для улучшения процессов идентификации клиентов и управления рисками. С помощью процедур идентификации на основе искусственного интеллекта компании могут с самого начала собирать более подробную информацию о своих клиентах, включая их личность, пригодность и потенциальные риски. Кроме того, модели машинного обучения позволяют быстро обнаруживать мошеннические транзакции и предпринимать необходимые действия для сокращения потерь клиентов.

Кроме того, ИИ имеет возможность проверять клиентов с помощью различных методов, таких как биометрические данные, распознавание речи или распознавание лиц. Это позволяет создавать индивидуальный опыт, ориентированный на каждого отдельного клиента. Ожидается, что эти ценные применения ИИ в индустрии финансовых технологий будут продолжать развиваться в 2023 году. ИИ является движущей силой в повышении безопасности, повышении доверия клиентов и обеспечении высокой персонализации финансового опыта в постоянно развивающемся мире финансовых технологий.

Эти замечательные алгоритмы машинного обучения оставили неизгладимый след в искусстве, предоставив пользователям возможность создавать уникальные изображения на основе текстовых подсказок. Этот процесс включает в себя объединение ранее существовавших данных с текстовым вводом пользователя для получения визуально привлекательного результата. Более того, эти генераторы изображений с искусственным интеллектом предлагают целый спектр творческих возможностей, генерируя несколько версий одного и того же изображения, что позволяет пользователям выбирать предпочтительную итерацию. Растущая среда генераторов изображений с использованием искусственного интеллекта быстро расширяется, открывая мир художественных возможностей.

Эти универсальные программы не только облегчают создание изображений с нуля, но также дают возможность улучшать существующие изображения, применяя различные художественные стили.

​​Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть

Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в образовании Обзор использования искусственного интеллекта в образовательных процессах. Примеры AI в создании персонализированных образовательных программ и оценке успеваемости учащихся. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в финансах Исследование использования искусственного интеллекта в финансовой сфере. Примеры применения AI для прогнозирования рыночных трендов, управления рисками и оптимизации инвестиций.

Контент доступен только автору оплаченного проекта Текущее положение искусственного интеллекта Обзор текущего состояния развития и применения искусственного интеллекта. Упоминание основных достижений и вызовов перед AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Проблемы и вызовы в развитии Strong AI Анализ проблем и вызовов, с которыми сталкивается развитие Strong AI.

Обсуждение технических, этических и социальных аспектов данной проблематики. Контент доступен только автору оплаченного проекта Примеры применения Strong AI Исследование конкретных примеров применения Strong AI в различных областях. Упоминание успешных кейсов и результатов использования Strong AI.

Он в любом случае будет доступен при работе с Rabbit R1, но только в базовой версии. Это составляет основу интеллектуальной мощи устройства, обеспечивает его способности взаимодействовать с людьми и… 1 Гаджеты Rabbit продала 10000 «ИИ-помощников» R1 в день презентации Гаджет Rabbit R1 стал одной из самых интересных и привлекательных новинок на выставке CES-2024. Стартап успел привлечь к себе небольшое внимание накануне и его организаторы рассчитывали продать хотя бы 500 экземпляров, что уже стало бы успехом для необычного устройства.

Вместо этого в первый же день презентации они… 0 Гаджеты Стартап Rabbit представил интеллектуального персонального помощника под названием R1. Устройство призвано избавить человечество от необходимости лично пользоваться различными приложениями в смартфоне и цифровыми сервисами в целом. Теперь все это вместо пользователя сможет делать ИИ.

Столь серьезное изменение в раскладке является первым с 1994 года. Преимущество их разработки в том, что она не требует имплантации электродов в живой организм. Достаточно надеть специальную шапочку для снятия… 0 Технологии Нейросеть Pigeon научилась определять геолокацию места по фотографии Трое инициативных студентов из Университета Стэнфорда разработали нейросеть PIGEON, способную с удивительной точностью определять местоположение, где были сделаны фотографии.

Эта модель получила название «life2vec», ее задача в составлении последовательности событий, из которых состоит человеческая жизнь. Конечный… 0 Роботы ИИ научился жульничать для обхода физических ограничений в заданиях Разработчики системы искусственного интеллекта CyberRunner собираются в ближайшее время выложить ее исходный код в открытый доступ. Это позволит кратно увеличить объем упражнений и сеансов обучения ИИ новым возможностям по реализации задач в физическом мире.

Какими они будут, зависит от самих людей.

Непрерывность Можно забыть о том, что учеба идет строго по расписанию, а задать вопрос преподавателю вы можете, только когда он на связи. ИИ на связи всегда. Он ответит на любой вопрос в любое время суток, объяснит, распишет по шагам и даст рекомендации по дальнейшему обучению. Получается, человек совсем не нужен? Бизнес-школы Гарварда и Пенна выпустили исследование ИИ в бизнес-процессах на примере ежедневной работы консультантов BCG входит в тройку мировых топовых консалтинговых компаний.

Если совсем просто, то исследователи сравнивали продуктивность сотрудников с GPT и без него. По всем типам измерения прироста продуктивности сотрудники с GPT показали превосходство над остальными. Но сотрудники лучшие консультанты мира уже обладали большим количеством знаний и опыта. Исследование показало лишь то, что с ИИ такой сотрудник работает продуктивнее, а не то, что любой человек без образования может стать звездным BCG-консультантом. Да, нейросети улучшают нашу работу, но они все еще не способны полностью заменить профессионала. В онлайн-образовании курс, который полностью создадут с помощью ИИ, все еще будет уступать курсу, созданному с помощью ИИ и сильных спикеров.

Но когда это будущее наступит? Помните, как во время пандемии школы и университеты начали переходить на онлайн-занятия? Онлайн-занятия, которые частные образовательные компании наподобие Нетологии начали практиковать задолго до пандемии. То же самое сейчас будет происходить и с ИИ. Мы уже видим, как частные игроки используют ИИ в своих продуктах и как госучреждения только начинают тыкать палочкой нейросети и раздумывать, хорошо или плохо писать работы с помощью нейросетей. Вернемся к кейсу Александра Жадана.

Студент в итоге получил диплом несмотря на недовольство вуза, потому что не было регулирования работы нейросетей в университетах. Первым шагом внедрения ИИ в привычное образование будет именно регулирование. То есть сверху должно спуститься разрешение использовать нейросети, потом должны появиться правила использования нейросетей, потом — техническое снабжение школ и университетов. Какая-нибудь школа в Урюпинске может десятилетиями ждать, когда им подключат GPT. Хотя каждый ученик этой школы может за минуты сам поставить себе GPT. Нас ждет долгий путь анализа и попыток регулирования ИИ в образовании.

Внедрение ИИ для здоровья планеты может пройти непросто, но доктор Халид предлагает план повышения шансов на успех, выступая за трехэтапный процесс, основанный на надлежащей обработке данных. Она выступила со своими комментариями на панельной сессии на ежегодном собрании Planetary Health, подчеркнув необходимость повышения уровня внедрения ИИ. 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.

ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году

Нейросеть генерирует правдоподобные ответы, но не утруждает себя поиском истины. Возможности AI все еще ограничены обучающими данными и алгоритмами. Ответ нейросети может оказаться дезинформацией Чат-бот генерирует ответы с учетом наиболее частых утверждений, распространенных среди большинства людей. В связи с этим он может выдать правдоподобный, но не правильный ответ. Нейросеть может выдать за истину субъективное мнение или дезинформацию. Взаимодействие пользователя с ChatGPT является не беседой, а интерактивной обработкой данных по поступившему запросу. В ПНИПУ отметили, что такой диалог лишен эмоциональных, интуитивных и ассоциативных элементов, а «живое» обсуждение — творческое осмысление ситуации, которое невозможно заменить машинами.

ChatGPT в образовании: преимущества и недостатки AI может помочь развить исследовательские навыки, открыть доступ к большому объему сведений по интересующей теме, что позволяет повысить качество написанной работы. Он может помочь с поиском идеи и новых взглядов во время мозгового штурма. Вместе с тем педагог может поставить задачу таким образом, чтобы стимулировать учащихся создавать более качественное решение, чем нейросеть. Творческий подход и конкуренция развивают креативное мышление. AI может помочь в поиске дополнительной информации по теме урока, что позволит повысить качество написанной работы. Фото: 1MI «Если объединить сильные стороны идей от ИИ с человеческой интуицией и мудростью, то люди могут использовать получившуюся синергию для принятия более эффективных решений», — считает доцент кафедры философии и права ПНИПУ.

В свое время психолог Джордан Петерсон отмечал, что людям, желающим научиться думать, нужно сперва научиться писать. Письмо помогает развивать критическое мышление, логику, исследовательские навыки. И здесь речь не столько о морали, сколько о том, что важные навыки не развиваются в достаточной мере», — рассказала Середкина, тем самым объяснив возможное негативное влияние ИИ на качество обучения.

Чаще всего они сталкиваются с ИИ и нейросетями при использовании смартфонов, когда работают с текстом или изображениями, а также обрабатывают большие объемы данных.

Искусственный интеллект становится обязательным компонентом смартфонов. Покупатели видят в нем практичный инструмент для решения разнообразных задач. Крупные производители электроники всё чаще внедряют в свои продукты технологии искусственного интеллекта. Согласно исследованию, то, как тот или иной смартфон обрабатывает фотографии и видео или помогает работать с текстом, часто становится «фишкой» при выборе.

По набору умных сервисов в смартфоне мужчины и женщины имеют схожие предпочтения. Новые тренды ИИ-технологий в смартфонах приведут к поддержке искусственного интеллекта на уровне платформы и развитию больших языковых моделей, способных работать без передачи запросов в облако. Например, новая операционная система MagicOS 8.

Эта модель создана на базе технологии, разработанной OpenAI, и обладает невероятно расширенными возможностями генерации естественного языка, предсказания и интерпретации текстов.

GPT-4 продолжает доминировать на рынке ИИ благодаря своей способности понимать и генерировать текст на уровне, близком к человеческому. Он нашел свое применение в различных областях, включая создание контента, автоматический ответ на вопросы, обучение и многое другое. Это программа, способная автоматически генерировать код на различных языках программирования, обучившись на миллионах строк кода из открытых источников. Он автоматизирует процесс кодирования, предлагая оптимальные решения на основе анализа существующего кода.

Watson применяется в различных отраслях, от здравоохранения до финансов, предоставляя интеллектуальный анализ больших объемов данных. Watson является мощным инструментом для анализа данных, особенно в сфере здравоохранения, где он помогает врачам в диагностике и лечении. Google AI играет центральную роль во многих продуктах Google, включая поиск, переводчик, и сервисы фотографии. Он обрабатывает огромное количество данных каждый день, обеспечивая непрерывное улучшение своих алгоритмов.

Российские компании учатся в реальном масштабе времени искусству борьбы с угрозами в новых условиях. ИИ в аналитике: что за пределами BI? На какой стадии достижения этих целей находится наш рынок сегодня, и какие тренды определяют его дальнейшее развитие в ближайшем будущем? Однако путь, который предстоит пройти предприятиям, для достижения этого идеального состояния, весьма долог и непрост. В какой точке этого пути находятся сегодня российские промышленные предприятия?

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий