На сегодняшний день искусственный интеллект ученые определяют, как алгоритмы, способные самообучаться, чтобы применять эти знания для достижения поставленных человеком целей. Канал автора «Искусственный интеллект и Нейросети» в Дзен: Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Главная/Искусственный интеллект/Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную моделировать поведение человека и предсказывать его будущие действия. Мы разговариваем строго об искусственном интеллекте и его приложениях в различных областях человеческой деятельности.
В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS. К этому запуску команда Дзена подготовила несколько прогнозов о том, как будет меняться мир медиа в эпоху искусственного интеллекта. Искусственный интеллект начал проникать в различные сферы экономики, в том числе в те, которые на первый взгляд не связаны с технологиями. Директор по развитию искусственного интеллекта. Как отметил Александр Ведяхин, искусственный интеллект (ИИ) — приоритет в соответствии с национальными планами развития в 21 из 32 стран Африки, которые ответили на соответствующий опрос ЮНЕСКО.
СЕО "Дзен" Антон Фролов стал вице-президентом VK по искусственному интеллекту
Ученые из Института Карнеги (США) разработали алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный с высокой точностью отделять современные и ископаемые образцы биогенного происхождения от абиогенных. Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS. Объемистая статья, подготовленная по итогам таких экспериментов, получила недвусмысленное название «Проблески общего искусственного интеллекта». Искусственный интеллект минувшим четвергом стал темой разговоров в ООН. Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Узнавайте последние новости и технологии в области нейронных сетей, обучения машин и AI. Главная/Искусственный интеллект/Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную моделировать поведение человека и предсказывать его будущие действия.
Сбер поделится своими наработками в сфере искусственного интеллекта со странами Африки
До запуска платформы ленты пользователей «Дзен» состояли только из публикаций, отобранных из общедоступных источников [18]. По заверению руководства сервиса, стоит цель создать социальную медиаплатформу, где создатели контента общаются с читателями, а также вырастить внутри «Дзена» авторов, для которых он станет ключевой площадкой [19]. Создавать и редактировать контент можно с помощью десктопного редактора, а также через мобильное приложение [20]. В сентябре 2019 года, после нескольких месяцев тестирования, для всех пользователей платформы стала доступна функция размещения видеороликов с максимальной длительностью 15 минут. Уже на этапе тестирования новый формат приобрёл большую популярность, чем текстовый, и в апреле 2020 года сервис увеличил длину размещаемых видеороликов до 60 минут, а также начал внедрять рекламу в видеоматериалы, которые длятся больше двух минут [21]. В июне 2021 года стало известно, что «Яндекс» купил видеоредактор Hypee, чтобы у пользователей «Дзена» была возможность экспериментировать с эффектами и музыкой в роликах [23]. Нирвана править В 2018 году Дзен запустил программу «Нирвана» [24] для поддержки авторов и медиа, создающих качественный контент. Участники программы получают приоритет в показах в лентах «Дзена».
Кроме того, у каждого из них есть персональный менеджер, который сообщает автору о нарушениях, даёт советы по ведению канала [25]. Для попадания в программу авторам необходимо соответствовать ряду условий: На Дзен-канале должно быть 100 подписчиков; Не менее трёх материалов за прошедший месяц; Соблюдение правил «Дзена» [26]. Монетизация править Возможность монетизации появилась, когда в 2017 году Дзен стал платформой для создания контента, а не только его распространения [27]. Зарегистрированные в «Дзене» блогеры могли получать за свои посты деньги если они собрали минимум 7 000 дочитываний за неделю [28]. В 2019 году «Дзен» выплатил авторам за размещение рекламы в статьях более 1 млрд рублей [29]. В апреле 2020 года вышли новые правила, следуя которым, каналу, чтобы подключить монетизацию, требуется 10 000 минут просмотра за семь дней подряд предыдущие правила предусматривали примерно 12 000 минут чтения за неделю. Также с появлением видеороликов на платформе появился и новый вид заработка — реклама в виде баннера или блока с анимацией.
В мае 2020 года у блогеров на платформе появилась возможность размещать виджеты с товарами из «Яндекс. Маркета»: в тот момент такая социальная коммерция была реализована только в статьях [30]. В ноябре 2020 года платформа подписала договор с маркетплейсом «Joom» с аналогичными условиями добавления виджетов, [31] а в апреле 2021 года после успешного тестирования всем авторам каналов с подключённой монетизацией стало доступно размещение виджетов « Авто. Общий принцип получения средств с таких виджетов заключается в том, что блогеры получают деньги за переход с размещённых виджетов.
Одна из них — алгоритмы машинного обучения. Благодаря непрерывному обучению «Виртуальный эксперт» не просто оперативно фиксирует отклонения от нормальной работы, а прогнозирует их и помогает устранить до появления. Таким образом технология повышает надежность сети и помогает клиентам быть на связи с близкими. В решении этой задачи «Виртуального эксперта» дополняют другие технологии, которые в билайне называют «умной сетью».
С их помощью мобильный интернет работает быстрее, сеть автоматически оптимизируется под различные обстоятельства, качество голосового вызова увеличивается, а также происходят другие улучшения, подробнее о которых можно прочитать здесь.
Дата выхода процессоров на Zen 5 AMD Ryzen 9000 на архитектуре Zen 5 будут представлены уже во второй половине 2024 года. Сообщается, что анонс новинок может состояться примерно в то же время, когда Intel покажет свежие настольные процессоры Arrow Lake-S на новом разъеме LGA 1851.
Переводчик" и "Поиск Яндекса". В 2018 году он начал работать с командой "Дзена".
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Чем он отличается от уже существующих алгоритмов ИИ, которые умеют оперировать информацией? Теоретически вести ее поиск, составлять новостные материалы в разном стиле, рассказали на условиях анонимности источники The New York Times. Предполагается, что ИИ сможет разгрузить журналистов, став инструментом их работы, но заменить не сможет.
Месяцем ранее, в конце марта, главный «марсианин» человечества, основатель Tesla Илон Маск, сооснователь Apple Стив Возняк и еще свыше тысячи экспертов мира высоких технологий подписали открытое письмо с призывом остановить обучение нейросетей. Должны ли мы автоматизировать все рабочие места? Должны ли мы развивать нечеловеческие умы, которые в итоге могут превзойти нас численностью, перехитрить, сделать нас ненужными и заменить нас? Должны ли мы рисковать потерей контроля над нашей цивилизацией? В первую очередь они обратились к разработчикам, но из текста письма можно заключить, что они допускают вмешательство правительств государств мира в этот процесс. Впрочем, две недели спустя после публикации открытого письма стало известно, что Маск создал новую компанию в сфере искусственного интеллекта, под названием X. Эта история наглядно показывает, что на текущий момент о реальном ограничении разработок в области ИИ никакой речи не идет. Пока все сводится к тому, что программисты запрещают ИИ употреблять слово «негр», оскорблять чувства различных меньшинств, обсуждать методики создания бомбы в домашних условиях и прочее в том же духе.
Вместо заключения Совсем недавно, 1 мая 2023 г. В течение полувека он разрабатывал технологию, лежащую в основе чат-ботов, таких как ChatGPT. Но теперь он всерьез беспокоится, что ИИ причинит серьезный вред людям. Непосредственно в Google этот британско-канадский ученый проработал более 10 лет, занимаясь развитием алгоритмов машинного обучения. В 2018 г. Хинтон с двумя коллегами за свою работу над нейронными сетями получил премию Тьюринга, которую негласно называют Нобелевской премией в области вычислительной техники. По утверждению газеты, теперь Хинтон присоединился к ярым критикам компаний, разрабатывающих ИИ. По его словам, стремительное совершенствование ИИ «пугает» его. Прогресс в развитии искусственного интеллекта с точки зрения опасности для человечества Хинтон сравнивает с развитием ядерного оружия. Но, в отличие от последнего, тайные работы над нейросетями невозможно так просто проводить на международном уровне.
В попытке заглянуть в недалекое будущее ученый выражает беспокойство относительно того, что следующие версии ИИ станут представлять реальную угрозу человечеству, поскольку он с коллегами уже наблюдает примеры непредсказуемого поведения нейросетей. И все это на фоне того, что частные компании позволяют системам ИИ не только генерировать свой собственный компьютерный код, но и фактически запускать этот код самостоятельно. Хинтон боится того дня, когда по-настоящему автономное оружие станет реальностью. В то же время ученый говорит, что уверен и в существовании взвешенных подходов к разработке ИИ, делая тем самым реверанс в сторону своего бывшего работодателя.
Обратная связь оказывается двусторонней. Подобно тому, как реакция пользователей способствует обучению компьютерной системы, позволяя отсекать ошибочные и закрепляя правильные решения, выдача, генерируемая искусственным интеллектом, формирует ожидания пользователя и программирует его типовую реакцию. Если Яндекс-Дзен становится основным каналом, поставляющим человеку новости и информацию а ведь это по-своему обоснованно: ведь человек сам настраивает свою ленту, выбирая, что он хочет в ней видеть , то через какое-то время содержание его сознания будет в значительной степени определяться тем, что ему дал Яндекс-Дзен. И тут возникает вопрос: а что он вообще может дать? По своей природе Яндекс-Дзен — не более чем агрегатор блогов, которые ведутся здесь же, на Яндексе, по правилам, определяемым самим ресурсом. Какие-то блоги — авторские, какие-то принадлежат юридическим лицам СМИ или коммерческим организациям , но, независимо от этого, цель у них одна — привлечь как можно большую аудиторию. Яндекс поощряет это устремление, предусмотрев премиальные показы и возможность монетизации для самых удачливых. Имеет значение и то, как Яндекс оценивает успешность блога. Основными показателями являются количество дочитываний и совокупное время, потраченное читателями на прочтение материалов. Вполне осмысленные показатели, неправда ли? А ещё Яндекс штрафует за неоригинальный контент перепечатки из других источников , ограничивая показы. Пиши сам, пиши интересно, тебя будут читать, и чем больше прочтут, тем больше аудитория у тебя будет. Схема выглядит справедливой, а стало быть, её реализацию можно только приветствовать. Но есть подводный камень, о который всё разбивается. Конечным критерием, лежащим в основании всей механики Яндекс-Дзен, является поведение пользователей. А наше поведение вовсе не безупречно. Человек не очень-то любит интеллектуально трудиться. Мы, конечно, читаем при необходимости и серьёзные материалы, но с гораздо большим удовольствием мы будем перелистывать красивые картинки, смотреть забавные сюжеты, читать что-нибудь короткое, лёгкое и занимательное. Такой контент мы будем раскрывать гораздо чаще. С другими поведенческими показателями тут тоже будет всё в порядке: короткий текст проще дочитать до конца, и в совокупности на этот информационный «песок» — маленькие и пустые сообщения — у нас уйдёт больше времени, чем на считанные обращения к длинным и серьёзным текстам. Распознав наши предпочтения, искусственный интеллект скорректирует персональную выдачу, наполнив нашу ленту её ещё большим количеством подобных материалов. Развлекать себя станет проще, а вероятность обнаружить что-нибудь действительно стоящее будет стремиться к нулю. Некоторое раздражение по этому поводу, неизбежно присутствующее поначалу, со временем уйдёт — человек хорошо адаптируется и привыкает к любой информационной среде.
Предназначены они для использования в производстве видео и уже угрожают оставить актеров рекламы без работы. Кроме того, стартап признает, что злоумышленники могут производить с ними дипфейки. Подпишитесь , чтобы быть в курсе. В предыдущих версиях продукта аватары разговаривали без каких-либо эмоций, однако перед нынешним релизом стартап тщательно поработал над их динамичностью.
На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
У них 40 минут, например, занимает ручной ввод информации при описании шейных позвонков. То есть это просто необходимо по протоколу описать каждый позвонок. Голосом с помощью ИИ получается намного быстрее", - сказала Анна Мещерякова. Руководитель отдела развития компании, создающей помощников для врачей-рентгенологов на базе алгоритмов ИИ, Ira Labs Вильгельм Вольман сообщил корреспонденту ComNews: "Мы делали исследования, в которых участвовало 40 врачей и было задействовано 10 тыс. При использовании ИИ в три раза увеличилась скорость анализа скрининговых исследований", - сказал он. Советник по цифровой медицине Института системного программирования Российской академии наук Андрей Бурсов обозначил проблемы, которые связаны с машинным обучением.
Он пояснил, что существует большая разрозненность между этапом фильтрации, обработки, обучения моделей и интеграции вплоть до готовых сервисов. В разных специальностях есть несколько научных школ, которые могут конкурировать друг с другом.
В первую очередь — скорость. Например, здесь есть LED-экраны. А у каждого в телефоне есть маркеры потребления. И человеку, чтобы проанализировать, какой вам из рекламных роликов показать, нужно время — посчитать, осмыслить.
А машина это сделает за долю секунды. Машина из загруженной базы рекламных роликов выбирает к показу именно те, которые больше всего попадают в ваши ожидания. Это уже происходит. Ни один оператор этого сделать не сможет", — пояснил Новиков. Вместе с тем спикер отметил необходимость грамотного регулирования развития искусственного интеллекта. Важно исходить из тезиса "в игре без правил выигрывает тот, кто создает правила", — сказал Новиков.
Когда он ИИ играет в шахматы, он рассчитывает на 40 ходов вперед, а шахматист — на 15. Но ИИ пока не понимает, что такое иррациональность, а люди — существа иррациональные и могут делать поступки, которые совершенно не вписываются ни в какую логику", — рассказал Швыдкой в рамках форума.
Альберт Эйнштейн, к слову, был счастлив, что не занимался созданием «демонического оружия»... Пока такие сантименты неведомы создателям ИИ.
Основным бенефициаром Maia 100 станет OpenAI, которая изо всех сил пытается найти достаточное количество чипов Nvidia для питания своих всё более крупных моделей искусственного интеллекта и имеет долгосрочное партнерство с Microsoft. Теперь сервис Azure Boost для разгрузки процессов виртуализации будет доступен всем клиентам. Британская The Observer уже отписалась на этот счёт: «Развёртывание беспилотных летательных аппаратов, управляемых ИИ, которые могут самостоятельно принимать решения о том, следует ли убивать людей, приближается к реальности. Использование так называемых "роботов-убийц" ознаменовало бы тревожное развитие событий, говорят критики, передавая решения о жизни и смерти на поле боя машинам без участия человека».
Кто поспорит с британской газетой? Впору перечитать написанный аж в 1953 году рассказ Роберта Шекли «Страж-птица», где доверие человека искусственному интеллекту заканчивается весьма печально. Да, в ООН уже активно говорят о необходимости принятия обязательной резолюции, ограничивающей использование беспилотников-убийц с искусственным интеллектом, но США входят в группу стран, среди которых Австралия и Израиль , препятствующих любому подобному шагу в этом направлении. Кментту, австрийскому карьерному дипломату, автору книги «Договор о запрещении ядерного оружия» и ответственному за разработку Общей внешней политики и политики безопасности CSFP и Общей политики безопасности и обороны CSDP Евросоюза, похоже, не надо объяснять, какая опасность таится в том, что Пентагон вовсю работает над развёртыванием тысяч беспилотных летательных аппаратов с поддержкой ИИ.
Ещё откровеннее выразился Фрэнк Кендалл, министр военно-воздушных сил Штатов: «Индивидуальные решения ИИ по сравнению с неисполнением индивидуальных решений человеком — это разница между победой и поражением, и вы не проиграете», — считает он. Из статьи в The Observer следует и такой факт: «В октябре беспилотники, управляемые ИИ, уже были развёрнуты Украиной на поле боя в её борьбе с российским вторжением, хотя неясно, предприняли ли они какие-либо действия, приведшие к человеческим жертвам.
Пользователи также могут заново сгенерировать видеоряд, изменив запрос. Synthesia признает, что её технология может быть использована злоумышленниками. В ответ компания разрабатывает методы раннего обнаружения мошеннических действий, увеличивает количество команд, работающих над безопасностью ИИ, и экспериментирует с технологиями удостоверения подлинности цифрового контента, такими как C2PA. Также по теме.
Сбер поделится своими наработками в сфере искусственного интеллекта со странами Африки
Music, which was launched in September 2014. Market and Yandex. Narrative is a set of slides with texts, photos, videos and GIFs. In January 2018, the format became available to Zen authors.
Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные. Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем. Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. 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.
Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными.
Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать.
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. В этом случае вам не нужно знать свойства рекомендуемых объектов, достаточно собрать статистику о том, насколько они соответствуют интересам пользователей. На примере фильмов это может выглядеть так: Опираясь на уже известные оценки, можно выявить закономерности в поведении разных людей и попробовать предсказать реакцию на новый фильм. На математическом уровне для применения коллаборативной фильтрации придуманы разные алгоритмы, о которых в свое время на Хабре хорошо рассказал мой коллега Михаил Ройзнер. В случае с Дзеном мы используем коллаборативную фильтрацию а точнее алгоритм SVD для предсказания интереса человека к определенному сайту в целом. Точность итоговых рекомендаций напрямую зависит от количества и разнообразия исходных данных, поэтому в качестве факторов используются и многие другие наши знания.
Synthesia утверждает, что модели достаточно, чтобы создать полностью уникальный видеоролик, а готовый результат не придется исправлять в других программах. Пользователи также могут заново сгенерировать видеоряд, изменив запрос. Synthesia признает, что её технология может быть использована злоумышленниками. В ответ компания разрабатывает методы раннего обнаружения мошеннических действий, увеличивает количество команд, работающих над безопасностью ИИ, и экспериментирует с технологиями удостоверения подлинности цифрового контента, такими как C2PA.
«Искусственный интеллект vs Человек». Мир будущего обсудили в Научном кафе
В ответ компания разрабатывает методы раннего обнаружения мошеннических действий, увеличивает количество команд, работающих над безопасностью ИИ, и экспериментирует с технологиями удостоверения подлинности цифрового контента, такими как C2PA. Мы разговариваем строго об искусственном интеллекте и его приложениях в различных областях человеческой деятельности. Смотрите видео онлайн «Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Теги → искусственный интеллект. Быстрый переход. Сегодня мы расскажем о нескольких проектах на базе лаборатории машинного интеллекта Яндекса, где искусственный интеллект участвует. На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет.