Все новости о создании, развитии и достижениях в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект — Каналы В основе алгоритмов Дзена лежит искусственный интеллект и работает он на 2 технологиях фильтрации. это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности.
AI что значит
Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. Специалисты Лаборатории искусственного интеллекта "Сбербанка" помогли группе российских и американских ученых натренировать ИИ-модель, предсказывающую расположение в геноме фрагментов зеркального подобия обычной ДНК, известной как Z-ДНК. Искусственный интеллект. В этом посте я рассказал вам о том, как формируется лента персональных рекомендаций в ре, и почему Дзен – это не очередная «лента новостей», а результат работы серьезных технологий. Наработки из области искусственного интеллекта уже сейчас.
Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания
Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании. Чипы «красных» смогут похвастаться увеличенной производительностью при большей энергоэффективности, усовершенствованными технологиями искусственного интеллекта, а также переработанной системой охлаждения. искусственный интеллект хорошие новости технологии старость пенсия.
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
Осталось самое «простое». Научить машину строить рекомендации. Виды рекомендательных систем В истории рекомендательных технологий хорошо известны два их основных вида: фильтрация по содержимому и коллаборативная фильтрация. Начнем с первого, который основан на сравнении содержимого рекомендуемых объектов. Для примера предлагаю рассмотреть фильмы. Если два фильма относятся к одному и тому же жанру, и пользователь уже высоко оценил один из них, то с определенной вероятностью можно посоветовать ему и второй.
И здесь интересно вспомнить онлайн-кинотеатр Netflix, который увеличил количество жанров с нескольких сотен до десятков тысяч , среди которых можно найти даже «Культовые ужастики со злыми детьми». Большая часть из этих жанров скрыта от глаз зрителей и используется только для построения рекомендаций. В нашем случае никаких жанров нет. Чтобы сделать вывод о соответствии веб-страницы интересам человека, нужно сравнить ее контент с известными образцами. Причем заниматься этим должен компьютер, которому нужно не просто прочитать материал, но и понять его смысл.
И единственный способ решить эту задачу достаточно точно, это использовать опыт Яндекса в области искусственного интеллекта. К счастью, будущее не предопределено и все в наших руках. Но а если серьезно, то наработки в области ИИ уже сейчас помогают нам решать сложные задачи. Способность машины читать, видеть и, что наиболее важно, понимать смысл открывает большие перспективы. Когда мы говорим о рекомендациях, то подразумеваем себе материалы, которые были бы достаточно близки по своему смысловому наполнению к образцам пользователя.
Иными словами, машина должна прочитать два текста и сделать вывод: близки ли они по смыслу или нет. Ровно это мы и учимся делать. Специально обученная нейронная сеть преобразует текст в вектор, в котором заключен смысл текста. Два текста могут быть написаны с использованием разных слов и даже на разных языках, но смысл у них будет один. Сравнивая эти векторы, мы можем с определенной вероятностью предсказать интерес человека к новому материалу.
Кстати, если векторы почти совпадают, то это уже говорит о смысловом дубликате рерайт текста или разные статьи об одном и том же событии , с которыми мы боремся в ленте. Другой подход к NLP, над которым работает команда Дзена, это автоматическое присвоение меток для любого текста. Так и здесь. Классификация публикаций с помощью меток помогает повысить точность итоговых рекомендаций. Работа с компьютерным зрением в целом похожа на NLP.
Только вместо чтения текста машина учится «смотреть» и понимать смысл изображения. Помимо прямого применения в рекомендациях у компьютерного зрения есть и другие задачи в Дзене. Например, миниатюры картинок далеко не всегда удобно масштабируются, и их приходится обрезать, а компьютерное зрение помогает находить на картинках людей и спасает их от судьбы Нэда Старка из «Игры престолов». Компьютерное зрение применяется и для нахождение текста на картинках. Некоторые сайты любят дублировать заголовок в виде изображения.
В ленте это смотрится далеко не так красиво, поэтому подобные картинки выявляются и не используются в качестве миниатюр. Существует еще такое труднообъяснимое понятие, как «качество» картинки.
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.
Собирать случаи, когда искусственный интеллект сглупил, все равно что коллекционировать истории из детства младших братьев и сестер. Когда-нибудь они станут взрослыми, серьезными и важными людьми, но вы-то знаете, с чего все начиналось. Возможно, в будущем ИИ станет абсолютно безупречным инструментом, который справляется с любой работой без единого нарекания. Но пока время пополнять коллекцию глупостей. Кукольный домик в каждую семью Alexa, цифровой помощник от Amazon — настоящий кладезь смешных историй. Когда девайс, обслуживающий ваше жилище, слегка себе на уме, повседневная рутина никогда не будет скучной. Дело было так. Шестилетняя девочка из американского Сан-Диего попросила умную колонку заказать ей печенье и кукольный домик. Alexa не отказала, и вскоре пришла неожиданная для семьи посылка.
Мама малышки, конечно, удивилась, но все же оставила домик, который оказался размером чуть ли не с ее дочь. Эту забавную историю подхватили СМИ. Сюжет об отзывчивой колонке вышел на местном телевидении. Во время обсуждения ведущая полностью повторила фразу маленькой героини выпуска, то есть буквально сказала: «Alexa, закажи мне кукольный домик». И что вы думаете? Домашние ИИ всех семей, у которых была включена эта программа, дружно принялись исполнять поручение! Азиат с «закрытыми глазами» Житель Новой Зеландии Ричард Ли десять раз безуспешно пытался сделать документ на официальном государственном сайте, однако его заявка каждый раз отклонялась из-за фотографии. Все из-за того, что система распознавания лиц упорно считала , что у молодого человека азиатского происхождения на снимке закрыты глаза. Лицо автобуса Еще один забавный случай с системой распознавания лиц произошел в Китае.
ИИ, использующийся для поимки нарушителей ПДД, слегка переборщил с бдительностью. Технология обвинила знаменитую бизнесвумен Дун Минчжу в том, что она переходила дорогу в неположенном месте. Загвоздка в том, что ее физически не было в том районе. Позже выяснилось, что виновником инцидента стал простой автобус. На транспортном средстве была изображена фотография женщины. И, разумеется, она злостно игнорировала красный свет для пешеходов. А все потому, что в довольно невинном на первый взгляд тесте ИИ совершенно забыли про людей. Боты, которым дали задание отрабатывать диалог на основе компромисса, даже слишком хорошо поняли друг друга. Изначально их разговор выглядел вполне нормально.
Что-то наподобие: «Мне нужны мяч и книга», «Мяч необходим и мне, но я могу отдать книги», «Несколько книг?
Поддержка памяти — 16 линий PCIe Gen4. Архитектура такая же — Zen 5. Чип будет поддерживать DisplayPort 2.
Графика будет представлена 20 вычислительными блоками 40 WGP.
Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
По словам компании, теперь аватары используют правильный тон голоса, язык тела и движения губ, как живые актёры. Что умеют программные роботы Кроме того, новая модель позволяет системе генерировать результаты в реальном времени: программа воспринимает текст, анализирует его настроение и сразу же выдает нужную эмоцию и выражение лица. Ранее такие аватары полагались на заранее написанный сценарий, из-за чего результаты могли быть неестественными. Synthesia утверждает, что модели достаточно, чтобы создать полностью уникальный видеоролик, а готовый результат не придется исправлять в других программах.
Как сообщает инсайдер Kepler, компания уже запустила массовое производство процессоров под кодовым названием Granite Ridge. Чипы «красных» смогут похвастаться увеличенной производительностью при большей энергоэффективности, усовершенствованными технологиями искусственного интеллекта, а также переработанной системой охлаждения. Скорее всего, наибольший скачок производительности продемонстрируют решения с техпроцессом в 3 нм.
Для этого лишь нужно забить в программу данные о себе. Сейчас учёные занимаются получением патента для разработанной программы.
К образцам абиогенного происхождения, которые также определил ИИ, относились вещества лабораторного происхождения, например, аминокислоты и содержащие углерод метеориты. И, если мы найдем признаки жизни где-то еще, мы сможем сказать, произошла жизнь на Земле и других планетах от одного источника, или разных», — добавил Хазен. Но метод стал определять три разных группы — абиотических, живых биотических и ископаемых биотических. Другими словами, он может отличить свежие биологические образцы от ископаемых — к примеру, только что сорванный лист или овощ от чего-то давно умершего». По словам ученых, метод уже может быть применен для интерпретации данных исследования марсианского грунта, собранного прибором SAM на борту американского марсохода Curiosity.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
ИИ обучается на результатах деятельности человека. Соответственно, в областях, где критична человеческая ошибка, будет критична и ошибка машины. Сейчас многие студенты хотят стать стажёрами в компании «Яндекс». Чего вы ждёте от своих стажёров? На стажировку в «Яндекс» попасть непросто — компания тщательно отбирает кандидатов на любые должности. При этом принять большое количество стажёров и вовсе нереально, поскольку за каждым новичком закрепляется наставник.
Стажёры в «Яндексе» по направлению искусственного интеллекта и нейронных сетей решают крайне сложные задачи. Такой подход позволяет привить ответственность и быстро набраться опыта. Были ли какие-то стажеры, которые сразу попадали на работу в «Яндекс»? Хороший пример: студент 4-го курса пришёл в компанию стажёром, а уже через пару лет внедрил нейронные сети в работу «Яндекса». Как компания взаимодействует с университетами?
Многие сотрудники преподают в университетах. Также существуют совместные программы с вузами. Вы отвечаете за практическую часть на базе искусственного интеллекта. Насколько много удачных экспериментов? Над чем Вы сейчас работаете?
Доля неудачных экспериментов больше, нежели удачных. И это совершенно нормально, поскольку ведётся работа над сложными продуктами. Из удачных — успех при обучении голосового помощника Алисы рисованию, а также нейросети , пишущие музыку. Каков портрет учёного в области нейросетей? Зачем вообще нужен искусственный интеллект?
Какое будущее нас ждёт? Посмотрите видео полностью, чтобы узнать ответы на эти вопросы. В дополнение к теме Сегодня часто можно услышать такие термины, как «нейронные сети», «искусственный интеллект». Эти слова уже довольно прочно вошли в русскую речь.
На этот раз нашим гостем стал эксперт в области машинного обучения Руслан Ермагамбетов, который рассказал о роли искусственного интеллекта в современном мире и бизнесе. Мы обсудили, что это за технология, из чего она состоит и является ли по сути «интеллектом» в общепринятом смысле слова. На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет.
Но метод стал определять три разных группы — абиотических, живых биотических и ископаемых биотических. Другими словами, он может отличить свежие биологические образцы от ископаемых — к примеру, только что сорванный лист или овощ от чего-то давно умершего». По словам ученых, метод уже может быть применен для интерпретации данных исследования марсианского грунта, собранного прибором SAM на борту американского марсохода Curiosity. Также ученые хотят применить ИИ к анализу загадочных органических молекул, найденных в Австралийской формации Апекс-Черт возрастом 3,5 млрд лет, о возможном биогенном происхождении которых ученые спорят несколько десятков лет.
Фролов начал свою карьеру в "Лаборатории Касперского", где занимался развитием технологий почтового антиспама. С 2014 года он занимался развитием "Яндекс. Переводчик" и "Поиск Яндекса".
На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
Поэтому применение ИИ для прогнозирования климатических аномалий может дать максимальный эффект. Ещё одна область, в которой ИИ имеет огромный потенциал, — продовольственная безопасность. Александр Ведяхин привёл примеры ИИ-проектов в Африке. Так, мобильное приложение AdaHealth анализирует симптомы пользователей и даёт рекомендации. Кенийский проект M-Shule задействует ИИ для построения индивидуальных учебных планов для школьников.
Войсы расшифровываются качественно: программа обучена медицинской терминологии и умеет автоматически переключаться на латынь. Предварительный диагноз Сервис «выслушивает» пациента и врача, сопоставляет жалобы с предыдущими записями из медкарты и предлагает несколько диагнозов на выбор, а к ним — шаблоны лечения. Последнее слово за доктором: он может выбрать диагноз и план, видоизменить их или отказаться и сделать по-своему. Поддержка пациентов Врач говорит исключить жирное и соленое, но мы через два дня забываем про рекомендацию и заедаем изжогу пиццей — знакомо? Плохая приверженность лечению — боль медицины, ведь нарушения режима и небрежный прием препаратов замедляют выздоровление. Особенно это касается людей с хроническими заболеваниями.
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. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть.
Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования.
Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру.
Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка».
Он также широко применяется в сфере кибербезопасности. Весь мониторинг безопасности на важных объектах, таких как аэропорты, например, осуществляется с помощью ИИ. Камеры видеонаблюдения, системы распознавание лиц — всё это искусственный интеллект", — подчеркнул эксперт. В том числе для российских компаний. Например, на основе запущенного в этом году чат-бота Yandex GPT уже появилось достаточно большое количество бизнес-решений, а также компаний, которые использует открытые API генеративных нейросетей, и внедряют свои разработки на их основе". Управляющий RTM Group Евгений Царёв говорит, что на волне всеобщего хайпа люди начали пытаться внедрить нейросети или машинное обучение туда, где им не место и где в них нет большой необходимости: "При этом, на мой взгляд, такое интенсивное развитие искусственного интеллекта сопоставимо с появлением интернета. Мы просто находимся сейчас на самой начальной стадии пути. И то, что мы увидим через 5-10 лет, возможно, будет отличаться от всего, что мы представляем себе сейчас".
Исполнительный директор по нефинансовым сервисам Северо-Западного банка Сбербанка Сергей Дюк добавил, что ИИ активно используется в банковской сфере: "Сбер и другие банки в своих скоринг-моделях используют машинное обучение. ИИ применяется для работы с аудиторией и клиентами, в системе рекомендаций. Ещё один из интересных трендов — использование ИИ для помощи в работе персонала. Рутинные задачи отдают теперь ему, что снимает нагрузку с работников". Вызов от ИИ Доцент кафедры прикладной информатики и моделирования экономических процессов МБИ имени Анатолия Собчака Станислав Газуль напомнил, что нейросети начали применяться в самых неожиданных направлениях: "Здесь можно вспомнить нашумевшую историю с дипломной работой студента "Бауманки", который написал её с помощью ChatGPT. Или, например, случай с искусственным интеллектом под названием "Николай Иронов", который генерировал изображения для известной дизайн-студии. Сперва работы ИИ выдавались за произведения человека, а затем дизайн-студия раскрыла правду. Многих поразило то, что ИИ способен на создание контента — для многих это стало откровением". И сообщество ещё не научилось бороться с этим явлением. Вероятно и то, что ИИ поможет защитить уже научную диссертацию, а не просто дипломную работу", — отметил Азаров.
Доцент факультета программной инженерии и компьютерной техники Университета ИТМО Александр Кугаевских смотрит на хайп вокруг нейросетей с долей скепсиса: "Мы с вами проходили весь этот хайп на примере нанотехнологий — для обычного потребителя упоминание нанотехнологий использовалось в маркетинговых целях абсолютно везде. ИИ нужен далеко не во всех направлениях бизнеса.
В сеть слили документ, раскрывший характеристики процессоров AMD Ryzen 9050
Развитие искусственного интеллекта открывает новую эпоху в истории человечества, а потому запреты и меры сдерживания в этой сфере бессмысленны. Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании. Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта (ИИ). К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. искусственный интеллект хорошие новости технологии старость пенсия. До тех пор, пока искусственный интеллект не обладает волей и собственным целеполаганием, это инструменты в наших руках.