В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин.
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics. Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне. Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи. Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации.
Статьи и новости
На какой стадии достижения этих целей находится наш рынок сегодня, и какие тренды определяют его дальнейшее развитие в ближайшем будущем? Однако путь, который предстоит пройти предприятиям, для достижения этого идеального состояния, весьма долог и непрост. В какой точке этого пути находятся сегодня российские промышленные предприятия? Действительно, с помощью соответствующего ПО компании получают возможность сразу «убить нескольких зайцев»: предложить своим клиентам привлекательный «очеловеченный» интерфейс для коммуникаций с компанией и добиться повышения скорости и качества обработки обращений клиентов за счет автоматизации. Каков нынешний IQ таких ИТ -решений, и в каком направлении им еще предстоит совершенствоваться?
Некоторые разработки будут выпускаться для комфорта, другие же — для возврата важных функций. Например, бионические протезы для людей с ампутированными конечностями. В этой сфере искусственный интеллект отвечает за то, чтобы помочь мозгу и приборам понять друг друга. Он преобразует входящие сигналы, передаёт информацию о положении конечностей в пространстве и состоянии внешней среды. Он «рассматривает» предмет перед собой и помогает крепче и удобнее его схватить. Опасная и не только работа Роботы уже трудятся в местах повышенной опасности, например, обезвреживают бомбы. Правда, это не настоящие роботы, а беспилотные аппараты, которыми надо дистанционно управлять. Будущее искусственного интеллекта предполагает, что они станут принимать решения самостоятельно и действовали независимо от человека. Но стоит понимать, что для заводов сейчас не критична частичная автономность, если роботы работают в штатных условиях и знают, как себя вести при их нарушении. Для инженеров, создающих подобные инновации — это техническая задача, а не футуристический вызов. Промышленные роботы с разной степенью самостоятельности работают в пищевой промышленности, автомобиле- и машиностроении, сфере обслуживания, логистике. Например, компания Amazon представила новый способ доставки товара до покупателя за 30 минут «Amazon Prime Air», при помощи автоматизированных квадрокоптеров. Отдельным направлением развивается экстремальная робототехника. Это аппараты или комплексы, действующие там, где работа для человека опасна или невозможна: в разминировании, военной разведке, подводных исследованиях, космических операциях, горно-разведочной деятельности, спасательных операциях при природных катаклизмах. Климат и окружающая среда Одна из технологий будущего, в которой применяется ИИ — моделирование климата. Человечество занимается прогнозированием погоды не первое десятилетие, но суперкомпьютеры, большие данные и нейронные сети только сейчас вышли на уровень глубокой работы с этим материалом. Учёные планируют совмещать с помощью ИИ разные математические модели, «скармливая» системе реальные данные.
Искусственный интеллект помогает мониторить состояние почв, поддерживать в них необходимое содержание микроэлементов, оперативно и точечно решать проблемы с болезнями растений и распространением вредителей. Анализируя свежие снимки и многолетние данные, такие системы помогают выявить риски и спланировать оптимальный севооборот. К ним относятся облачный сервис «История поля» от компании «Геомир» его использует уже более двух тысяч агрохозяйств , приложение «СкайСкаут» от компании «ИнтТерра» разработчики обещают сократить расходы на 30 процентов за счет правильной расстановки приоритетов и оптимизации процессов , система «Агротроник» от ГК «Ростсельмаш» и многие другие. 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.
Фото: region-invest. Один из них разговаривал по-английски, а второй ещё мог и передвигаться. В конце 80-х годов появился компьютер Deep Thought, который сумел обыграть гроссмейстера Бента Ларсена в шахматах. Вызов программному решению решил бросить советский и российский шахматист Гарри Каспаров. Первый матч он выиграл, а во втором победу одержала машина. Фото: gazeta. Примером такого использования может служить распознавание лиц в системах видеонаблюдения или даже вызов врача с помощью робота-ассистента. Элементы ИИ Чтобы понять, как устроен искусственный интеллект, рассмотрим элементы, которые необходимы для его создания Алгоритмы и обработка данных: основой ИИ являются алгоритмы, которые определяют последовательность действий для выполнения определённых задач. Эти алгоритмы используются для обработки и анализа больших объёмов данных, которые являются основой обучения и принятия решений ИИ. Машинное обучение: процесс, при котором компьютерные системы обучаются на основе данных, чтобы распознавать образы, выявлять закономерности и прогнозировать результаты. Большие объёмы данных используются для обучения и принятия решений. Они могут включать текстовую информацию, изображения, аудиофайлы и другие форматы. Вычислительные ресурсы: для обработки и анализа больших объёмов данных требуются мощные компьютеры и серверы, а также специализированные аппаратные ускорители. Типы искусственного интеллекта Сильный AGI. На данный момент нам доступен только первый тип ИИ. Сюда можно отнести распознавание лиц, виртуальные и голосовые помощники, системы распознавания речи и т. Сильный ИИ стремится к достижению уровня когнитивных способностей, сопоставимых с человеческим интеллектом, и предполагает наличие самосознания в соответствии с классическим определением Тьюринга. Развитие данного типа ИИ ожидается примерно к 2075 году, а ещё через 30 лет может наступить эра Супер-ИИ — искусственного интеллекта, превосходящего интеллект человека во всех аспектах. Разница между нейронной сетью и искусственным интеллектом ИИ и нейронные сети являются связанными, но в то же время у них есть отличия. Искусственный интеллект — это широкий термин, который описывает область науки и технологии, направленную на создание компьютерных систем и программ, способных выполнять задачи, которые обычно требуют интеллектуальных способностей человека.
Статьи и новости
Курс «Профессия Аналитик данных» — обучение аналитике данных с нуля Машинное творчество и проблема авторских прав — Какие области искусства и культуры наиболее сильно трансформируются под влиянием генеративных нейросетей? Как это повлияет на творческие процессы? Появятся новые традиции и даже новые виды искусства, появился же киберспорт. Оборотная сторона медали тут тоже возможна: начиная от авторских прав и заканчивая потерей неповторимой индивидуальности, присущей большим художникам, — можно сделать сколько угодно копий их произведений, отредактировать их, попросить нейросеть сгенерировать, например, изображение в стиле художника и т. Если считать нейросеть инструментом, то права и ответственность за результат, который она создала, лежит на человеке, который написал промпт, или запрос.
Пользователь в случае генерации контента, который, например, нарушает закон или этические нормы, может обратиться с претензией к разработчикам, которые либо создали нейросеть, либо приобрели ее и дообучили. Как будут обстоять дела с этим в будущем? Как это сейчас делают, например, банки. Также разработчики должны обеспечить защиту личной информации пользователей.
Кроме того, в будущем будет трудно доказать, что в генерации контента участвовали данные, собранные без разрешения. И как выработать меры для решения этой проблемы, пока непонятно. Технологии и ресурсы ИИ — Какие технологии искусственного интеллекта будут востребованы и развиты через 30—50 лет? Сейчас они не очень популярны, но в будущем будут удобные гаджеты и инфраструктура, которая сделает метавселенные доступными большому числу людей и станет широко использоваться в разных сферах.
Скажем, в образовательном процессе, изучая историю, дети смогут погрузиться в исторический контекст и увидеть реалистичные модели уже разрушенных объектов, воочию увидеть, предположим, древний Вавилон. Искусственный интеллект будет внедряться в различные устройства. Это будет не просто программа, а технология автономных поездов, автомобилей, роботов и другой техники, которая сможет физически выполнять какие-то действия. Думаю, что через 30—50 лет уже появятся мощные квантовые компьютеры и они в комбинации с ИИ позволят осуществить прорыв и фундаментальные открытия в разных областях науки.
Продолжит развиваться генеративный ИИ. Сейчас в контенте, создаваемом им, могут быть ошибки и противоречия. В будущем, надеюсь, эта проблема решится. Как с этим будут обстоять дела?
Если этого не будет, то и прогресс в ИИ будет медленным. Среди источников дешевой энергии может быть, например, новая энергетика или термоядерный синтез. В будущем, думаю, будет прогресс в энергетической области, который позволит сделать ИИ массовым.
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.
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.
Об эксперте: Лариса Малькова, управляющий директор практики «Данные и прикладной искусственный интеллект» компании Axenix бывшая Accenture. Искусственный интеллект в реальной жизни — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30—50 лет? Какие новые возможности он предоставит? Кроме того, через 30 лет к управлению политикой, экономикой, бизнесом, социальной сферой придет цифровое поколение, которое привыкло получать информацию из цифровых каналов. Если человечеству удастся выработать до приемлемого уровня правила игры, которые бы минимизировали риски, связанные с искусственным интеллектом, то у каждого из нас может появиться цифровой индивидуальный помощник, без которого, как сейчас без телефона, мы не сможем обойтись. При этом будет знать и учитывать ваш характер, особенности и интересы. Экспертное сообщество и бизнес должны придумать прикладную схему, как внедрить технологии в обычную жизнь. Философам нужно осмыслить совместное существование человека и ИИ. Система образования должна перестроиться так, чтобы учить детей востребованным знаниям и навыкам, а также чтобы дать человеку возможность учиться всю жизнь.
Государство должно заняться обеспечением безопасности и защитой населения от рисков, связанных с ИИ. Другой элемент адаптации — общественная дискуссия возможностей и последствий использования искусственного интеллекта. Важно вести живой диалог. С этого, я думаю, все и начнется. Причем не только в профессиональных сообществах, но и в широких массах. Наверное, будут сферы, где технологии ИИ будут запрещены или использоваться по минимуму. Но основную часть общества можно будет подготовить. Риски ИИ — Какие риски сопровождают искусственный интеллект? И то и другое можно применять и в мирных целях, и в военных.
Все понимают, что ядерная бомба — разрушительная вещь. Искусственный интеллект может быть тоже разрушительным. Во-первых, генеративный ИИ может создавать различные дипфейки и другой контент, где практически невозможно отличить правду от лжи. Во-вторых, ИИ может негативно повлиять на систему образования — сделать ее поверхностной, если будет сразу предлагать готовые ответы. Сейчас в каких-то школах запрещено приносить калькуляторы на уроки, чтобы дети научились самостоятельно выполнять математические действия. И это правильно.
Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Искусственный интеллект (ИИ, AI) открыл перед человечеством новые возможности. Ученые Пермского Политеха объяснили, что такое нейросети, как они работают, какие перспективы открывают, чем опасен ИИ и как диалог с AI меняет мышление людей.
«Искусственный интеллект в нашей жизни»
Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне. Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса. Искусственный интеллект уже способен генерировать тексты, изображения, видео и аудиозаписи, что открывает новые возможности для творчества, но также создает угрозу злоупотребления.
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
При этом каждый десятый житель региона запрещает своим детям пользоваться нейросетями, опасаясь, что это помешает им научиться принимать собственные решения. Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г.
Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234—06—86.
Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных. Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. 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.
Считаю, мы справились». Наталья Соколова, управляющий партнер Brand Analytics: «Применение ML-технологий для обработки естественного языка — одно из ключевых направлений в развитии индустрии аналитики соцмедиа, лидером которой является Brand Analytics. Мы хорошо понимаем, что участникам рынка важно не только отслеживать новости в области ИИ, но и иметь перед глазами навигатор компаний и решений в этой важнейшей для нашего с вами будущего отрасли. Представленный билайном совместно с Brand Analytics рейтинг ИИ претендует как раз на место такого навигатора. Проект получился интересным. Рейтинг одновременно учитывает и медийную активность игроков, и внимание к теме и компаниям со стороны СМИ, и «народное» обсуждение в социальных медиа, в данном случае — в Telegram-каналах. Смотреть на ситуацию с трех сторон кажется очень перспективным подходом.
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. Там же можно ознакомиться с методикой обучения алгоритма ИИ, который впоследствии собрал данный рейтинг.