Будущее искусственного интеллекта Искусственный интеллект перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь. Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы.
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач. Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году. Искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать наш мир, влияя на различные области, от программирования и обработки данных до взаимодействия с пользователями и управления домашними устройствами. Во-вторых, технология искусственного интеллекта пока еще далеко не настолько совершенна, чтобы прийти на замену человеческому мышлению с его вариативностью. Актуальность проекта заключается в важности развития технологий искусственного интеллекта для таких прогрессивных отраслей науки, как кибернетика, робототехника, для более быстрого, удобного доступа к мировым информационным.
82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания. «Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. Влияние ML и искусственного интеллекта на различные отрасли промышленности −.
Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте
Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов.
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
ИИ помогает управлять предприятиями, строить дома и промышленные объекты, выращивать урожай, лечить и учить людей. Он используется для обработки больших объемов данных, помогает выявить скрытые закономерности и упрощает решение многих задач. Новые технологии избавляют людей от рутины, подменяют специалистов там, где опасно, и поддерживают в ситуациях, требующих мгновенной реакции или сложных решений По словам вице-премьера Дмитрия Чернышенко , «более 52 процентов крупных организаций страны уже внедряют искусственный интеллект в своей деятельности». Только в 2021 году российская экономика за счет применения ИИ получила дополнительно 300 миллиардов рублей, а общий вклад российских организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, в ВВП составил более 22 триллионов рублей. Вот только некоторые примеры того, что может искусственный интеллект и как он используется в России На здоровье Россия является одним из мировых лидеров в разработке и внедрении ИИ в медицине. Об этом говорится в аналитическом отчете «Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в здравоохранении», опубликованном в феврале 2023 года. По оценкам авторов отчета, 16 процентов медицинских организаций уже используют ИИ, 34 процента — планируют внедрить его в ближайшее время.
Совокупный экономический эффект от применения этих технологий в здравоохранении в 2021 году составил 13 миллиардов рублей. Например, компания «Платформа Третье Мнение», восемь сервисов которой повышают точность интерпретации и обучены находить более ста видов патологий на самых различных исследованиях, в том числе флюорограммах, рентгенограммах, маммограммах, КТ легкого и головы, а также используются для обработки лабораторных анализов с целью нахождения признаков лейкоза. Разработки компании «Платформа Третье Мнение» были оценены врачами в рамках эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в московское здравоохранение и активно применяются в десятках частных и государственных клиниках страны. Приложение анализирует многослойные изображения медицинских исследований в формате DICOM и с помощью алгоритмов ИИ проводит комплексную оценку состояния головного мозга. Еще одно важное направление — использование прогнозной аналитики: анализ больших объемов данных позволяет обнаружить скрытые закономерности и неожиданные корреляции Это помогает выявить возможные риски, разработать план лечения и подобрать препараты для конкретного больного. Например, компания «К-Скай» разрабатывает платформу прогнозной аналитики Webiomed, которая позволяет оценить факторы риска и вероятность развития 40 самых распространенных заболеваний, включая сердечно-сосудистые и сахарный диабет.
Сразу несколько крупных научных центров разрабатывают технологии создания цифровых двойников. Например, ученые Сеченовского университета планируют к 2025 году завершить разработку прототипов для лечения онкологии и кардиологических заболеваний. Компания «Таргетта» разработала образовательную VR-платформу для отработки практических навыков специалистов по рентгенографии. Платформа Syntelly, разработанная учеными Сколтеха и НТУ «Сириус», позволяет в разы сократить сроки разработки медицинских препаратов. Например, группа компаний ЦРТ разработала решение Voice2Med для голосового заполнения медицинских протоколов. Эта разработка была отмечена премией правительства РФ и сегодня используется уже в 60 регионах страны.
Большой Брат следит... Однако 2023 год оказался особенным: начались массовые поставки систем автопилотирования тракторов на основе искусственного интеллекта в российские агрохозяйства.
Виртуальные помощники медсестер наблюдают за пациентами, а анализ больших данных помогает создать более персонализированный подход к пациентам. Bloomberg использует технологию Cyborg, чтобы быстро разобраться в сложных финансовых отчетах. The Associated Press использует возможности Automated Insights на естественном языке для создания 3700 отчетов о доходах в год — почти в четыре раза больше, чем в недавнем прошлом. Обслуживание клиентов Google, Яндекс, «Сбер» и ряд других компаний работают и развивают ИИ, который поможет человеку значительно сэкономить время в некоторых бытовых вещах.
Уже сейчас ИИ может звонить, как человек, чтобы назначать прием, скажем, в ближайшей парикмахерской. Спорт Искусственный интеллект прямо во время матча анализирует действия, например, футболистов. Где они чаще всего были на поле, как долго владели мячом, какую ногу чаще использовали, какова скорость бега и ускорения. Сейчас тренеры получают десятки различных статистических данных об игре сразу после матча. Это позволяет выявить сильные стороны своей команды и слабые стороны противника. Это могут быть как большие игроки, например Google или Amazon, так и фирмы, о которых мало кто слышал.
Например, одними из самых популярных и успешных компаний, что занимают лидирующие позиции в области изучения ИИ, являются неизвестные большинству организации: BotsCrew, InData Labs, nexocode. Две другие ориентированы на бизнес. Они создают ИИ, который анализирует данные фирмы, проводит статистический анализ и выдает подробные отчеты в зависимости от требований заказчика. Но мы перечислим крупных игроков, от исследований которых в нашей жизни может что-то сильно измениться. Microsoft В 2020 году Microsoft объявила о строительстве нового суперкомпьютера, размещенного в Azure, сети облачных вычислений Microsoft. А его конечной целью является создание больших моделей ИИ и соответствующей инфраструктуры для других организаций и разработчиков.
Не так давно Microsoft запустила Microsoft Designer, приложение для графического дизайна, использующее технологию искусственного интеллекта для создания уникальных постов в социальных сетях, приглашений и другой графики. Alphabet Материнская компания Google и YouTube, использует искусственный интеллект и автоматизацию практически во всех аспектах своего бизнеса — от ценообразования на рекламу до продвижения контента и спам-фильтров Gmail. У Alphabet также есть дочерние компании. Например, DeepMind, которая занимается разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта, а также Waymo — компания по производству автономных транспортных средств. Последняя вошла в историю, запустив в 2020 году первую полностью беспилотную коммерческую службу такси на дорогах общего пользования. Amazon Компания интегрировала искусственный интеллект во все аспекты своего бизнеса, включая таргетированную рекламу, алгоритмы поиска электронной коммерции и Amazon Web Services.
Amazon Alexa — один из самых популярных виртуальных ассистентов, который уже обслуживает многие американские семьи. Amazon также предлагает своим облачным клиентам AWS широкий спектр услуг искусственного интеллекта, включая расширенную текстовую аналитику, автоматические проверки кода и чат-боты. Nvidia Производитель высокопроизводительных чипов обеспечивает огромную вычислительную мощность, необходимую для запуска сложных приложений ИИ. На самом деле, один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире, Leonardo, оснащен графическими процессорами Nvidia. Многие крупные организации, не имеющие своего суперкомпьютера, используют суперкомпьютеры, построенные с помощью чипов Nvidia и оснащенные сетевой системой Nvidia Quantum InfiniBand. Intuitive Surgical Продает хирургическую систему da Vinci Surgical System, которая использует передовую робототехнику и компьютеризированную технологию визуализации для выполнения минимально инвазивных операций.
Intuitive работает над интеграцией больших данных и искусственного интеллекта для создания таких инструментов, как руководство в реальном времени для хирургов и расширенное обучение. IBM Компания уже давно не занимает лидирующие позиции на компьютерном рынке, но все еще способна производить научные исследования и двигать развитие ИИ вперед.
Объем российского рынка ИИ в 2022 году оценивается в 635 млрд руб. Впрочем, если судить по темпам роста экономического эффекта, то вклад может оказаться значительнее. Основной игрок на рынке ИИ — это Сбербанк.
Финансовый эффект от использования ИИ за четыре года увеличился в организации в пять раз, до более чем 230 млрд рублей в 2022 году. В 2019 г. В отчете компании отмечается, что в ближайшие годы основные инвестиции будут направлены в проекты, связанные с улучшением работы ИИ в чат-ботах, созданием изображений, мобильных приложений. По данным McKinsey , наиболее значимые технологические тенденции на рынке ИИ — прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения. Аналитическая компания Analytics Vidhya среди актуальных трендов в области ИИ и машинного обучения в 2023 г.
NLP используются в создании чат-ботов, анализе огромных текстовых документов, распознавании речи, трансформации текста в речь и пр. Бизнес-практика ИИ Для бизнеса использование ИИ становится необходимостью, конкурентным преимуществом. С его помощью компании улучшают бизнес-процессы, повышают качество продукции и услуг, оптимизируют затраты и увеличивают прибыль. Сейчас решения с использованием ИИ широко применяются в ритейле, IT и финансовой сфере, логистике, производстве. Например, XP Group с 2019 года использует машинное обучение для улучшения прогнозирования спроса, логистики и анализа ассортимента.
Ритейл всегда был достаточно сильно оцифрован, сказал директор по анализу данных X5 Group Михаил Неверов. По его словам, решения принимались на основе собранных и обработанных вручную данных, а сейчас все автоматизируется с помощью ИИ.
Беспилотные перевозки Путин заявил, что интеллектуальные системы заменят людей на опасном производстве Изначально речь идет о способности машины не только управлять транспортным средством будь то автомобиль или летательный аппарат , но и адекватно реагировать на нестандартные ситуации во время движения. Однако в России пошли несколько дальше и уже готовы вскоре запустить весьма смелый эксперимент по грузоперевозкам, которыми будет управлять ИИ. Правительство уже одобрило введение на скоростной трассе М-11 «Нева» между Москвой и Петербургом экспериментального правового режима ЭПР для реализации проекта «Беспилотные логистические коридоры». Оператором инфраструктуры, что вполне ожидаемо, стала госкомпания «Автодор». Обучение — машинам, образование — специалистам Разумеется, дальнейшее развитие сферы ИИ закономерно сталкивается с рядом трудностей, которые страна должна преодолеть для дальнейшего преуспевания. Первая — сугубо технологическая.
Для эффективного машинного обучения требуется мощное оборудование из-за работы с огромным количеством данных. Так, например, для того, чтобы научить машину отличать кролика от черепахи на картинке, придется задействовать мощности примерно 16 тысяч персональных компьютеров и обработать свыше 10 млн изображений.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
Для того, чтобы поднять эффективность и уровень доверия к удаленным платформам, ведущим поставщикам услуг основную часть которых составляют, собственно, топовые мировые вузы придется прибегнуть к услугам ИИ. По аналогии со здравоохранением, на основании дифференцированных тестов поступающие и обучающиеся будут зачисляться на курсы, делиться на группы, отчисляться, переводиться. Кроме того, ожидается, что подобные системы станут менее зависимы от преподавателей в плане информации, ведь каждый из учеников будет получать тот объем теории, который он в состоянии усвоить на данный момент. Ну и конечно ИИ сыграет ключевую роль в перепрофилировании тех, кто потерял работу из-за внедрения ИИ. Трудоустройство И здесь мы подходим к главной проблеме общества будущего — высокий уровень безработицы. Тенденция на снижение стоимости физического труда в сравнении с ростом оценки интеллектуального капитала и требований к нему приведет к серьёзным политическим, экономическим и социальным сдвигам.
Поддерживать тот уровень жизни, что доступен среднестатистическому человеку сейчас, будет крайне сложно. Поэтому либо высшим кастам придется стать беднее что вряд ли , либо число безработных и нищих будет расти быстрыми темпами. Результатом станет рост преступности, количества войн и локальных конфликтов. Безопасность Беспилотные аппараты, системы прогнозирования поведения и распознавания лиц будут использоваться массово правоохранительными органами и частными организациями.
Этот сегмент в 2022 г. Сегмент включает разработку алгоритмов и моделей, которые могут понимать естественный язык, распознавать изображения и речь. Рынок когнитивных вычислений можно разделить на четыре сегмента: обработка естественного языка ; поиск информации; машинное обучение ; автоматизированное мышление. Сегмент обработки естественного языка NLP занял наибольшую долю рынка в 2022 г.
Средний уровень использования ИИ в стране вырос в полтора раза. Со следующего года такой подход будет протестирован на предприятиях с годовой выручкой от 800 млн рублей, которые работают в сельском хозяйстве, промышленности, здравоохранении и транспортной сфере. Для поддержки бизнеса с этого года запущен механизм налоговых льгот. Предприниматели получили право при формировании первоначальной стоимости оборудования и ПО с ИИ применять повышающий коэффициент 1,5", - сообщил вице-премьер. В ходе выступления Чернышенко обозначил пять основных глобальных трендов в сфере ИИ. Первым таким трендом он назвал стремление государств к технологическому суверенитету в условиях взаимных ограничений, когда отдельные страны закрывают доступ к своим разработкам. Второй - ужесточение борьбы за кадры. Поэтому правительство стремится обеспечить российским специалистам в области ИИ лучшие условия работы. Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработал рейтинг качества подготовки специалистов по искусственному интеллекту, который показывает, насколько образовательные программы различных вузов отвечают запросам рынка. По словам Дмитрия Чернышенко, топ-10 российских университетов в этом рейтинге уже серьёзно конкурируют за звание лучших и готовят высококвалифицированных специалистов.
Третий тренд - развитие безопасного искусственного интеллекта.
При этом, по оценкам аналитиков Стэнфордского университета корпоративные инвестиции в искусственный интеллект в 2022 г. Эти инвестиции учитывают финансирование за счет слияний и поглощений, покупку акций, частные инвестиции, выход на биржу. 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.
Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы
Эти инвестиции учитывают финансирование за счет слияний и поглощений, покупку акций, частные инвестиции, выход на биржу. 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.
При согласованном использовании материалов сайта необходима ссылка на ресурс. Код для вставки видео в блоги и другие ресурсы, размещенный на нашем сайте, можно использовать без согласования. Онлайн-трансляция эфирного потока в сети интернет без согласования строго запрещена.
Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения. 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.
Бизнес-практика ИИ Для бизнеса использование ИИ становится необходимостью, конкурентным преимуществом. С его помощью компании улучшают бизнес-процессы, повышают качество продукции и услуг, оптимизируют затраты и увеличивают прибыль. Сейчас решения с использованием ИИ широко применяются в ритейле, IT и финансовой сфере, логистике, производстве. Например, XP Group с 2019 года использует машинное обучение для улучшения прогнозирования спроса, логистики и анализа ассортимента. Ритейл всегда был достаточно сильно оцифрован, сказал директор по анализу данных X5 Group Михаил Неверов. По его словам, решения принимались на основе собранных и обработанных вручную данных, а сейчас все автоматизируется с помощью ИИ. Александр Тоболь, СТО «ВКонтакте», вице-президент по технологиям и разработке VK, рассказал, что команда прикладных исследований ИИ компании сейчас работает над несколькими ключевыми решениями на базе машинного обучения. Работаем над функциями суммаризации — анализа больших объемов информации и предоставления кратких тезисов на основе, например, длинных видео. Маркетплейс Ozon применяет искусственный интеллект для модерации товаров: система автоматически изучает текст и изображения на предмет соответствия правилам и решает, допускать товар на площадку или нет. 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.
Искусственный интеллект: ближайшее будущее
Учителя уже бьют тревогу по этому поводу. Вот еще малый список того, что умеет ChatGPT: сочинять стихи и песни; писать рефераты на любую тему; вести увлекательные разговоры; давать персональные советы, в том числе медицинские всякий раз они сопровождаются плашкой о необходимости обратиться к врачу. ChatGPT даже попытался доказать научную теорему. Однако попытка оказалась провальной: нейросеть написала структурированную белиберду. Хотя и вполне убедительную на непрофессиональный взгляд. Кроме того, программа может обучаться на ходу. Возможно, в скором времени она отберет часть работы у копирайтеров, журналистов пишущих новостные заметки , учителей, врачей и людей самых разных профессий. Если, конечно, не лишит их всех работы, — резюмирует Bloomberg. Apple, Samsung или Xiaomi?
Один из них возник в попытке ответить на вопрос: можно ли считать творчество нейросети настоящим? Кроме того, есть опасения практического характера.
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. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов.
В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах. Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков.
В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие. В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно.
Сферы применения искусственного интеллекта в современном мире Сферы применения искусственного интеллекта в современном мире Искусственный интеллект в машинном творчестве Современные компьютеры создают музыкальные, литературные, живописные произведения… Прогнозирующие системы Системы предназначены для предсказания событий или результатов событий на основе имеющихся данных, характеризующих текущую ситуацию или состояние объекта Прогнозирующие системы Системы предназначены для предсказания событий или результатов событий на основе имеющихся данных, характеризующих текущую ситуацию или состояние объекта. Планирование Системы планирования предназначены для решения задач с большим количество переменных с целью достижения конкретных результатов Интеллектуальные системы контроля и управления Интеллектуальные системы контроля и управления Экспертные системы успешно применяются для контроля и управления. Они способны анализировать данные, полученные от нескольких источников, и по результатам анализа принимать решения. Диагностика и устранение неисправностей в электрическом и механическом оборудовании Медицина В медицине ценится отменная память искусственного интеллекта и его способность обрабатывать большое количество данных, сопоставлять и анализировать информацию Медицина В медицине ценится отменная память искусственного интеллекта и его способность обрабатывать большое количество данных, сопоставлять и анализировать информацию. Промышленность и сельское хозяйство. В промышленности искусственный интеллект позволяет делать работу более автоматизированной. Искусственный интеллект используется для контроля за состоянием растений, уровнем влажности, наличием в почве питательных веществ и надлежащего ухода за посадками. Дорожные службы Во многих странах умение искусственного интеллекта обрабатывать огромные объемы данных используется для того, чтобы облегчить проблему пробок Дорожные службы Во многих странах умение искусственного интеллекта обрабатывать огромные объемы данных используется для того, чтобы облегчить проблему пробок. Искусственный интеллект в быту Типичным примером использования ИИ в быту станут системы умных домов, которые получают все большее распространение. Искусственный интеллект и перспективы его развития Искусственный интеллект и перспективы его развития Люди станут по-другому работать, отдыхать, развлекаться, изменятся представления о сознании, интеллекте и о самом будущем человечества.
Если развитие ИИ будет неравномерным и ограниченным только небольшой группой людей или организаций, это может создать социальное неравенство и усугубить уже существующие проблемы. Важно обеспечить равный доступ к развитию и использованию технологий ИИ, чтобы все слои населения могли воспользоваться их преимуществами. Также возникают этические вопросы в сфере приватности и безопасности. ИИ может собирать и обрабатывать огромные объемы данных о людях, что вызывает опасения относительно нарушения личной жизни и конфиденциальности. Регулирование искусственного интеллекта должно включать строгие меры по защите данных и соблюдению приватности. Другой важной этической проблемой является возможность злоупотребления ИИ. Использование искусственного интеллекта для негативных целей, таких как массовая слежка, манипуляция мнениями и создание оружия, может иметь серьезные последствия для общества. Необходимо установить строгие правила и надзор за использованием ИИ, чтобы предотвратить его злоупотребление. В целом, этические вопросы, связанные с развитием искусственного интеллекта, требуют внимательного изучения и обсуждения. Они касаются основных ценностей и норм общества и должны быть решены в интересах сохранения человеческого достоинства и благополучия. Будущее робототехники и автоматизации В современном быстро развивающемся мире, робототехника и автоматизация занимают все более важную роль. В будущем эти области ожидается еще больший рост и прогресс, оказывая значительное влияние на различные сферы нашей жизни. Сейчас уже можно наблюдать, как роботы вступают в нашу повседневную жизнь. Они помогают нам в домашних делах, доставляют посылки, выполняют операции в медицине и даже заменяют людей в определенных сферах работы. В будущем, представляется, что роботы станут еще более продвинутыми и способными, что позволит улучшить эффективность и качество нашей жизни. Одной из самых перспективных областей, связанных с робототехникой и автоматизацией, является производство. Уже сейчас роботы применяются в производственных линиях, где они выполняют монотонные и опасные работы. В будущем, роботы возможно полностью заменят людей на таких рабочих местах, что создаст новые вызовы и возможности для образования и развития рабочей силы. Робототехника и автоматизация также приводят к изменениям в сфере транспорта. С развитием беспилотных автомобилей уже можно предвидеть, что в будущем водительские права станут необязательными. Это приведет к снижению аварий и сократит время путешествия. Сфера медицины также не останется в стороне от прогресса робототехники и автоматизации. Уже сейчас роботы успешно выполняют сложные операции, но в будущем они смогут выйти на новый уровень. С развитием искусственного интеллекта, роботы станут способными анализировать большие объемы данных и предлагать индивидуальные планы лечения, что значительно повысит эффективность и точность медицинской помощи. Однако, с ростом робототехники и автоматизации возникают и новые проблемы и вызовы. Возникает вопрос о потере рабочих мест, что требует поиска решений и создания новых предложений для обеспечения жизни людей. Также существуют этические вопросы, связанные с искусственным интеллектом и роботами, которые нуждаются в ответах и регулировании. В целом, будущее робототехники и автоматизации представляет собой огромные возможности для прогресса и развития. Но также необходимо учесть и все нюансы и проблемы, чтобы обеспечить устойчивое и гармоничное влияние этих технологий на общество и нашу жизнь. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении Искусственный интеллект находит все большее применение в медицине и здравоохранении, привнося в эту сферу множество инноваций и улучшений. Одной из главных областей применения искусственного интеллекта в медицине является диагностика заболеваний. Компьютерные алгоритмы и анализ больших объемов данных позволяют выявить патологические изменения на ранних стадиях, что способствует более точному и своевременному назначению лечения. Искусственный интеллект также применяется в прогнозировании развития определенных заболеваний и состояний пациента. Компьютерные модели, основанные на алгоритмах машинного обучения, способны предсказать не только вероятность возникновения болезни, но и течение ее развития, что позволяет принимать соответствующие меры предосторожности и своевременно корректировать лечение. Важной задачей искусственного интеллекта в медицине является персонализация лечения. Благодаря анализу генетических, клинических и окружающих данных пациента, компьютерные системы могут определить оптимальный способ лечения, учитывая индивидуальные особенности каждого пациента. Искусственный интеллект также применяется в создании новых лекарственных препаратов и исследовании их воздействия на организм. Компьютерные модели и алгоритмы позволяют более эффективно отбирать потенциальные препараты и предсказывать их воздействие на организм до проведения реальных клинических испытаний. Кроме того, искусственный интеллект применяется в различных аспектах организации и управления здравоохранением. Автоматизация процессов позволяет повысить эффективность работы медицинских учреждений, сократить время оказания медицинской помощи и улучшить общее качество здравоохранения. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении — это новые возможности для точной диагностики, персонализированного лечения и улучшения организации здравоохранения.
Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
Этот сегмент в 2022 г. Сегмент включает разработку алгоритмов и моделей, которые могут понимать естественный язык, распознавать изображения и речь. Рынок когнитивных вычислений можно разделить на четыре сегмента: обработка естественного языка ; поиск информации; машинное обучение ; автоматизированное мышление. Сегмент обработки естественного языка NLP занял наибольшую долю рынка в 2022 г.
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. Безопасность: использование ИИ также может стать причиной кибератак.
Злоумышленники могут использовать ИИ для создания и распространения вредоносного ПО или для обхода систем безопасности. Развитие искусственного интеллекта на сегодняшний день не только не останавливается, но и продолжает активно развиваться. Благодаря постоянным исследованиям, новым технологиям и инновационным подходам, область искусственного интеллекта продолжает расширяться и улучшаться.
ООO «Техкомпания Онор».
Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234-06-86.
ОГРН 1197746650595. ИНН 9731055266. ООO «Техкомпания Онор», honor.
Например, на птицефабрике в Татарстане всеми процессами сбора и движения яиц с 2020 года управляет искусственный интеллект на базе программного решение Amaks. Искусственный интеллект и нейросети позволяют примерно в десять раз ускорить селекционную работу. Например, буквально накануне выхода данной публикации генетики из ИППИ РАН, Сколтеха и МФТИ сообщили о разработке алгоритма, который упростит предсказание функций генов у сельскохозяйственных растений, создавать новые сорта с необходимыми характеристиками с его помощью станет намного проще и быстрее. ИИ строит станки и машины Машиностроение — одна из ключевых отраслей промышленности, здесь особенно важно тщательно контролировать и синхронизировать все производственные процессы. При создании станков и агрегатов приходится учитывать множество параметров — от рыночной конъюнктуры и перспектив развития предприятий-потребителей до качества сырья и отдельных компонентов.
Искусственный интеллект позволяет автоматизировать огромную часть рутинной, но необходимой работы. Например, прежде чем запустить любую деталь в производство, нужно провести множество испытаний. Тесты на реальных прототипах требуют больших затрат времени и ресурсов. Искусственный интеллект помогает ускорить этот этап: умная система может сама провести сотни тысяч виртуальных симуляций, для испытаний офлайн останутся только самые важные этапы проверки Такие системы особенно активно развиваются в оборонной промышленности, авиа- и судостроении, автопроме и других отраслях, где в финале опытные образцы приходится тестировать людям. Нейросети отлично справляются и с управлением складскими процессами, планируя спрос и загрузку, прогнозируя потребность в сырье и его количество на складах Искусственный интеллект способен выстраивать логистические цепочки, учитывать сезонность, особенности хранения и множество других факторов. Все это не только сокращает расходы на хранение, но и снижает загрузку складских помещений. Например, одно из крупнейших металлургических предприятий — Новолипецкий металлургический комбинат — развивает у себя целый технологический кластер, задача которого обнаруживать подобные «узкие места» и находить способы их устранения. Машины работают быстро и точно, а централизованная интеллектуальная система позволяет дообучать их на полученном опыте, оптимизируя операции и энергозатраты.
ИИ создает виртуальное ЖКХ Системы, построенные на алгоритмах искусственного интеллекта, находят применение и в сфере жилищно-коммунального хозяйства. Одна из наиболее сильных сторон ИИ — это прогнозирование энергопотребления. Нейросети, обученные на исторических данных об использовании электроэнергии в разное время суток, способны точно предсказывать объем, который потребуется в будущем. Например, ученые Ярославского государственного технического университета разработали приложение, с помощью которого возможно с высокой точностью спрогнозировать расходы на электричество в каждый час грядущей недели. Изобретение позволяет пользователям сэкономить до десяти процентов платы за энергопотребление. Например, информационная система «Цифровой водоканал», разработанная компанией «Русатом Инфраструктурные решения», моментально фиксирует аномалии в расходе воды и подает сигнал диспетчерским службам. ИИ позволяет точно определить место утечки, а значит предотвратить разрастание аварии и снизить потери воды в несколько раз. Нейросети отлично справляются и с управлением складскими процессами, планируя спрос и загрузку, прогнозируя потребность в сырье и его количество на складах Такие виртуальные системы помогают эффективно управлять котельными, тепловыми и даже электрическими сетями.