День ИИ в России — это уникальное событие, на котором будут представлены впечатляющие достижения Российской Федерации в области развития экосистемы искусственного интеллекта в рамках реализации федерального проекта «Искусственный интеллект». Распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI), стратегия его развития в России и мире, проблемы с внедренияем и сбоями ИИ, использование ИИ в «умных домах» и «умных городах», на финансовом рынке, в управлении, промышленности и ритейле. «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics.
Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве
На основе информации о заемщике определять размер и подходящие условия кредита, анализировать новости о партнерах банка и выявлять риски, а также эффективно торговать на бирже. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Документ предполагает создание в России нейроморфных и тензорных процессоров, использование платформы «Гостех» для внедрения ИИ в органах госвласти и запрет на делегирование принятия решений алгоритмами искусственного интеллекта. По оценке Национального центра развития искусственного интеллекта, 16 % организаций сферы здравоохранения России внедряют технологии ИИ. Благодаря сотрудничеству с другими странами развитие искусственного интеллекта не стоит на месте, и вместе с этим России дается больше времени на формирование независимости и рыночно-технического суверенитета.
Путин поручил создать в России тензорные и нейроморфные процессоры
Более 440 вариантов применения искусственного интеллекта разработали в Москве | Путин анонсировал новую Стратегию развития искусственного интеллекта в России. |
Искусственный интеллект - Поиск - новости науки и техники | Искусственный интеллект стал участником реалити-шоу и диджеем. |
Навигация по записям
- Члены ассоциации
- ИИ в начале 2023 года: что произошло в России и мире
- Более 440 вариантов применения искусственного интеллекта разработали в Москве
- Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет
Курсы валюты:
- Другие новости
- Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет
- Задачи ассоциации
- Все свое, родное
ИИ в России: польза, доступная всем
- Расширяем географию AIJ
- Создан ИИ, который предсказывает действия людей
- Государство: повышение ИИ-зрелости и злоупотребление терминологией
- ПМЭФ-2023: что говорили о развитии искусственного интеллекта в России | Компьютерра
#Искусственный Интеллект
В Москве обсудили использование искусственного интеллекта в сфере образования | Вступил в действие первый национальный стандарт РФ в области создания искусственного интеллекта в медицине. |
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ | Девять регионов России, пять отечественных компаний и трое российских ученых стали победителями первой национальной премии «Лидеры искусственного интеллекта». |
Владимир Путин выступил на пленарном заседании конференции, посвященной искусственному интеллекту
Искусственный интеллект подразумевает собой искуственно созданную машину, умеющую решать задачи с возможностью дальнейшего самообучения. Появление искусственного интеллекта (ИИ) в сфере кибербезопасности знаменует собой эпоху преобразований в сфере цифровой обороны. Искусственный интеллект укрепляет позиции в приоритетных отраслях. Распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI), стратегия его развития в России и мире, проблемы с внедренияем и сбоями ИИ, использование ИИ в «умных домах» и «умных городах», на финансовом рынке, в управлении, промышленности и ритейле.
Новости. Искусственный интеллект
BERT Фото: shutterstock. Создан как инструмент для обработки языка в самом широком смысле. От понимания, какой запрос хотел дать пользователь поисковика, до адекватного перевода текста. А еще ему под силу анализировать, о чем именно рассказывает сайт. И на основе этого помогать поисковику давать пользователю наиболее релевантный вариант.
Проще говоря, тот сайт, который максимально точно дает ответ на вопрос юзера. Это не просто контроль полосы и автоматический набор скорости, как у других моделей, а полноценный искусственный интеллект с компьютерным зрением. Правда, опция платная, а еще дорожные службы многих стран относятся к опции скептически и не разрешают ее использовать на своей территории. Siri Скриншот сайта Apple Скриншот сайта Apple Голосовой помощник в устройствах от Apple на самом деле не просто забавы ради, которой можно приказать поставить будильник или включить песню.
Она анализирует команды пользователей, чтобы как можно точнее угождать им. Правда, есть ряд ограничений, например, языковых. Лучше всего помощник понимает английский язык. Alexa Скриншот сайта Amazon Скриншот сайта Amazon Продукт компании Amazon не сильно популярен в России, потому как компания официально не работает на нашем рынке.
Хотя различные устройства например, «умные» колонки из-за границы привозят. Но пока Alexa все же больше именно голосовой помощник, нежели полноценный ИИ. Тензор — термин из линейной алгебры, связанный с массивами данных. TPU — это процессоры, которые американская корпорация использует в своих суперкомпьютерах, чтобы искусственный интеллект оптимизировал работу машин.
TensorFlow Скриншот сайта Google Скриншот сайта Google Еще одно решение от Google с открытым исходным кодом, с которым живо экспериментируют программисты по всему миру. Это библиотека для машинного обучения — то есть набор методов и примеров, на которых обучаются нейросети. Предназначена для работы с изображениями. ИИ стремится добиться степени человеческого восприятия.
Где применяются технологии искусственного интеллекта В банках. Технологии позволяют практически без участия сотрудников открывать счета для людей и компаний, в том числе удаленно. На основе информации о заемщике определять размер и подходящие условия кредита, анализировать новости о партнерах банка и выявлять риски, а также эффективно торговать на бирже. В ритейле.
Помогают узнать демографические характеристики покупателя и предлагать наиболее подходящие товары. Контролировать наполнение полок, понимать причины очередей в магазине, лучше организовать доставку и закупку у поставщиков и упрощать работу бухгалтерии. В телекоме. Предсказывает отток абонентов, эффективно распределяет звонки в колл-центры.
В логистике. Помогает строить маршруты для грузовых перевозок, контролировать расходы топлива, извлекать и анализировать данные из транспортных документов. Музыкальные сервисы. Используют методы машинного обучения, чтобы анализировать музыкальные вкусы пользователя.
В медицине. Канадская компания BlueDot использует ИИ для отслеживания распространения инфекционных заболеваний. О пневмонии в провинции Ухань Китай они предупредили за неделю до объявления об эпидемии коронавируса. ИИ, обученный «Сбербанком» научился выявлять характерные затемнения в легких, вызванные коронавирусной инфекцией.
Где и когда начались разработки искусственного интеллекта Если исследовать совсем глубоко, то нужно перенестись в XVII век, когда Вильгельм Шикард создал первую механическую вычислительную машину — калькулятор. А философ и математик Декарт представил животных как мыслящий механизм и тем самым поставил человеческой цивилизации задачу создать свой умный механизм. Понятие искусственной нейронной сети предложили в 1943 году американские ученые — основатель кибернетики Мак-Коллок и математик Питтс. В 60-е годы XX века научные университеты мировых держав активно работали над развитием технологии.
А уже в следующем десятилетии вышли толковый словарь, справочники и объемные научные труды, посвященные теме искусственного интеллекта как самостоятельного явления. На Западе в 1966 году создают робота «Элиза», умеющую говорить на английском языке. Еще через четыре года появился андроид «Шеки», который умел не только говорить, но и перемещаться. Развитие искусственного интеллекта в России Свои разработки есть во многих российских вузах — от сельскохозяйственных и математических до гуманитарных.
Но пальму первенства все же удерживает бизнес. Ибо понимает: с помощью технологий можно зарабатывать еще больше. Например, алгоритмы задействованы в поисковой системе для повышения качества и релевантности результатов. Технология помогает банку в обработке больших объемов данных, оценке кредитного риска и предсказании поведения клиентов.
Развитие искусственного интеллекта в мире В 80-е началась качественно другая эра в освоении ИИ. Появились еще более продвинутые роботы-консультанты, которые могли решать математические и некоторые бытовые задачи, а также еще лучше поддерживать беседу. В конце десятилетия разрабатывают программу Deep Thought, обыгравшую гроссмейстера Ларсена. Тогда шахматист Гарри Каспаров скажет, что не верит в способности машины.
Дескать, если они смогут обыграть лучших шахматистов, значит, способны сочинить лучшую музыку и написать лучшие книги. Гроссмейстер объявил, что от имени человеческой расы будет сражаться в поединке по шахматам с ИИ.
В таком подходе есть сразу несколько плюсов. Во-первых, появилась возможность построить итоговый рейтинг на основе отдельных номинаций с большим числом показателей. Во-вторых, нам доступны сырые данные, «провалившись» в которые мы можем убедиться в корректности расчета. Конечно, о рейтинге будет много споров. Мимо такого проекта не пройдешь, а мы этого и хотим». Ai, Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, кандидат физико-математических наук, а также Дмитрий Романов, основатель Университета искусственного интеллекта. Подробно со всеми номинациями и представленными в них компаниями можно ознакомиться на специальной странице рейтинга искусственного интеллекта.
И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. 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.
Каталог решений опубликован в базе знаний ИИ на портале о технологиях ict. Среди готовых предложений есть, например, голосовой помощник для сайтов, платформа для проверки подлинности видеороликов и система контроля качества работы сотрудников.
С их помощью все желающие могут найти идеи для оптимизации бизнес-процессов и заменить зарубежные цифровые продукты отечественными. Москва - один из лидеров по внедрению современных решений. Сегодня искусственный интеллект активно применяется в науке, предпринимательстве, промышленности, культуре и искусстве.
Владимир Путин выступил на пленарном заседании конференции, посвященной искусственному интеллекту
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. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов.
Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE. Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений.
Жду ваших вопросов! Испытайте нейросеть онлайн — бесплатно и без регистрации Удобство сервиса заключается в массовости — с помощью искусственного интеллекта можно быстро и в больших количествах создавать тексты описаний для товаров на маркетплейсах или для любых страниц сайта, интернет-магазина. В настоящий момент для генерации текстов используются языковые модели ChatGPT 3. Какие задачи можно решить с помощью ИИ? Импорт-экспорт присутствует почти в любой CMS-системе или маркетплейсе, поэтому не составит труда сгенерировать с помощью нейросети тексты описаний товаров, SEO-теги, для ваших продуктов или услуг. Генерация мета-тегов и текстов на сайте с учетом ключевых слов важна для SEO-продвижения. Во-первых, это позволяет оптимизировать сайт для поисковых систем, улучшая его видимость и рейтинг в результатах поиска. Во-вторых, использование ключевых слов в мета-тегах и текстах помогает привлечь целевую аудиторию, увеличивая вероятность привлечения потенциальных клиентов и повышения конверсии.
Используйте ключевые слова, корректно формулируйте запрос для получения качественных, уникальных Title, Description и текстовых описаний от чат-бота для вашего сайта.
Федеральный проект «Искусственный интеллект» действует с 2021 по 2024 гг. Ключевыми результатами федерального проекта до 2023 г. Утверждено 96 стандартов в сфере ИИ 2023 г. В 2023 г.
Вот только специалисты смотрят в дивный новый мир, опутанный нейросетями, с тревогой. Фото: Алексей Меринов Без использования технологий искусственного интеллекта сейчас выиграть будет невозможно. Такое заявление на старте предвыборной кампании в регионах сделал замсекретаря генсовета «Единой России» Сергей Перминов. ИИ партийцы планируют задействовать в работе с электоратом. По мнению Перминова, нейросети помогут привлекать новых сторонников, презентовать планы партии. Работать «Единая Россия» будет с доступными публичными наработками в сфере ИИ. Последняя как раз поможет с картинками, а первые две умеют делать аналитику и давать прогнозы. Кроме того, партия хочет использовать ИИ «для творческих подсказок», включая технологический штурм, с которыми такие системы справляются в считаные секунды», — цитирует слова Сергея Перминова РБК. По задумке, в ИИ загрузят весь массив трудов и выступлений Владимира Вольфовича. Если проект будет реализован, покойный политик обретет вторую жизнь в цифре и, возможно, еще не раз порадует нас своими безошибочными прогнозами или, что вероятнее, напугает. Перспективы и, главное, риски столь масштабного использования ИИ обсуждали в понедельник и на площадке Совфеда. Сенатор Ирина Рукавишникова напомнила, например, что даже Владимир Путин говорил о роли искусственного интеллекта для безопасности и обеспечения суверенитета страны. В горизонте планирования на ближайшие 10 лет цель России — массово внедрить ИИ во все сферы жизни и экономики, подчеркнула сенатор.
Нейросети заменят людей? Кто лишится работы из-за развития искусственного интеллекта
Новости об искусственном интеллекте - РТ на русском | Новости об искусственном интеллекте из Telegram-фида @ict_moscow_ai. |
Искусственный интеллект | Новости и статьи на сегодня | РИАМО | Вступил в действие первый национальный стандарт РФ в области создания искусственного интеллекта в медицине. |
Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве
В разделе новостей мы предоставляем вам самую свежую и актуальную информацию о событиях, трендах и разработках в мире искусственного интеллекта Мы следим за горячими новостями и событиями в сфере ИИ, чтобы обеспечить вас всей необходимой информацией. Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), нейронные сети, квантовые компьютеры, машинное обучение. В России уже в ближайшие годы появится Цифровой кодекс — отдельный свод законов, норм и правил, которые будут регулировать искусственный интеллект.