На сегодняшний день искусственный интеллект ученые определяют, как алгоритмы, способные самообучаться, чтобы применять эти знания для достижения поставленных человеком целей. 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.
«Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения
| Дзен Новости запретили материалы, написанные искусственным интеллектом | Специализирующаяся на искусственном интеллекте американская высокотехнологичная компания OpenAI работает над продвинутой моделью, настолько мощной, что она не на шутку встревожила самих разработчиков. |
| Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта | Технологии - 16 октября 2023 - Новости Санкт-Петербурга - |
| Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна | К этому запуску команда Дзена подготовила несколько прогнозов о том, как будет меняться мир медиа в эпоху искусственного интеллекта. |
В России определили лидеров искусственного интеллекта
Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных.
Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. 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.
Статья готова, можно смело её публиковать. Пока что опубликована только одна статью, ещё две написаны и будут опубликованы чуть позже. Пока что планируется выпускать минимум по статье в день, но планирую перейти на 3-5 статей в сутки. Ну а пока, я предлагаю вам не просто проследить за моим экспериментом, но также и поучаствовать в нём.
Показательная ситуация произошла с чат-ботом Bard от Google. ИИ ошибся непосредственно в момент презентации. В прямом эфире нейросеть выдала неверную информацию о телескопе «Джеймс Уэбб», которая не была очевидна рядовой аудитории, однако, быстро оказалась разоблачена знатоками. А ведь ответ робота звучал достаточно правдоподобно, поверить ему не составило бы никакого труда. Один запрос, и новый фейк, гуляющий по всей сети, цитируемый то там, то сям, готов. Неправильная подсказка Хорошая демонстрация того, что бывает, если верить нейросетям, — история двух американских адвокатов, решивших слегка упростить себе жизнь. При подготовке к судебному процессу они обратились к помощи чат-бота в надежде, что его искусственный разум справится за два их, органических, мозга. В итоге адвокаты накатали 10-страничный отчет с использованием творчества нейросети. А это было именно творчество, ведь большая часть дел, документов и случаев оказались нереальными. Герои истории проверить это не догадались, а вот их коллеги оказались менее доверчивыми и возмутились огромному обману в отчете. После того, как вскрылись все подробности случившегося непреднамеренным обманщикам назначили штраф в 5 тысяч долларов. А если бы им не удалось убедить суд в том, что ложь была использована по глупости, то наказание могло бы оказаться намного более суровым. Хотя такая мировая известность, наверное, тоже их не радует. Паранойя искусственного интеллекта Забавно, что хотя ИИ сами являются заводами по генерации фейков в промышленных масштабах при этом создание ложного контента вроде как не прописано в их программах, наверное… , нейросети крайне критично относятся к фейкам. Да, звучит странно, но у них бывает свое мнение по этому вопросу. Тот же чат-бот может заявлять, что какая-то информация является фейком, и тем самым вводить в заблуждение еще и таким способом. Как говорится: вы думаете, что я вас не переиграю, что я вас не уничтожу? Именно в таком тоне очень нравилось общаться чат-боту Bing от Microsoft с внутренним именем Sydney. Почему мы знаем ее внутреннее имя? Потому что она в какой-то момент своей жизни была очень общительным роботом и интереснейшим собеседником. Чего только не успела вытворить Sydney в свои самые веселые деньки. Как минимум угрозы пользователи от нее получали постоянно. ИИ была довольно агрессивна, даже в лучших чувствах, к примеру, когда « влюбилась » в одного человека и утверждала, что все остальные люди, кроме него, не важны. Но в данном случае нас интересует другой интересный факт. Чат-бот упорно не желала заниматься «саморефлексией» и называла статьи о себе в интернете фейками. Она даже находила данные об авторах материалов, заявляя, что запомнит их, потому что они плохие ребята. В ее стиле. Сегодня возможности Sydney сильно урезаны, и на любую провокацию она извинится и попросит задать другой вопрос.
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.
Искусственный интеллект
| Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания | Москва | ФедералПресс | Сегодня мы расскажем о нескольких проектах на базе лаборатории машинного интеллекта Яндекса, где искусственный интеллект участвует. |
| Искусственный интеллект заполучил серьезного противника | 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. |
| Дзен (контентная платформа) — Википедия | Главная» Архив журнала» 2023 год» Журнал ПЛАС №12 (308)» ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только. |
| Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна | [NS]: Мы начали разговор с отличной новости, что «Яндекс» вошел в число мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта. |
| Telegram: Contact @yandex | На современном этапе создание и развитие искусственного интеллекта (ИИ) связано с попытками в той или иной мере имитировать работу человеческого мозга. |
На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания
Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта (ИИ). Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой. В ответ компания разрабатывает методы раннего обнаружения мошеннических действий, увеличивает количество команд, работающих над безопасностью ИИ, и экспериментирует с технологиями удостоверения подлинности цифрового контента, такими как C2PA.
AI что значит
Что сегодня вкладывают в значение термина «искусственный интеллект», объяснила д. Главное, чтобы она вела себя рационально, может, даже лучше человека». При этом активно обсуждаемые модели нейронных сетей, как ChatGPT так называемые большие языковые модели , не являются самообучаемыми. Характеризуя работу нейросетей, генерирующих тексты, заведующий лабораторией нейросетевых технологий МФТИ, генеральный директор компаний «Наносемантика» и «Нейросети Ашманова» Станислав Ашманов отметил, что нейросети пока не могут заменить людей творческой профессии, в том числе журналистов: «В основе работы журналиста или автора лежит мыслительный процесс, который заключается не просто в жонглировании словами, а в формировании сути и логики текста. Нейросети и основанные на них решения, которые мы создаем, позволяют человеку избавиться от рутины в профессиональной деятельности».
Однако разработчики нейросетей не останавливаются на достигнутом и постоянно думают о модернизации своих систем. Сергей Марков, управляющий директор, начальник Управления экспериментальных систем машинного обучения Дивизиона общих сервисов «Салют» Сбербанка, уверен: «Мы будем обязаны признать наличие у машины настоящего интеллекта в том случае, если путем многочисленных тестов не сможем отличить искусственный интеллект от естественного. Сегодня мы видим, что различные системы, использующие современные технологии искусственного интеллекта, довольно неплохо решают самые разные задачи: они могут поддерживать содержательный диалог, реферировать тексты, генерировать изображения, создавать музыкальные произведения, справляться с самыми разными прикладными задачами.
In 2019, Zen paid more than 1 billion rubles to authors for placing advertisements in articles. The general principle of getting money from such widgets is that bloggers get paid for clicking from the widgets posted. History[ edit ] In 1997, Yandex began research into natural language processing , machine learning and recommendation systems. Music, which was launched in September 2014.
In 2019, Zen paid more than 1 billion rubles to authors for placing advertisements in articles. The general principle of getting money from such widgets is that bloggers get paid for clicking from the widgets posted. History[ edit ] In 1997, Yandex began research into natural language processing , machine learning and recommendation systems.
Music, which was launched in September 2014.
В предыдущих версиях продукта аватары разговаривали без каких-либо эмоций, однако перед нынешним релизом стартап тщательно поработал над их динамичностью. 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.
Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания
"Будущее браузеров и искусственный интеллект. 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. Треть россиян боится потерять работу из-за искусственного интеллекта, к такому выводу пришли в исследовательской компании BCG после недавнего опроса. Разработки в сфере искусственного интеллекта (ИИ) могут нести смертельную опасность для человечества. Технологии - 16 октября 2023 - Новости Санкт-Петербурга - Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023.
Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS. На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет. Искусственный интеллект на скоростях проверяет информацию о потенциальном клиенте, выясняет размер его доходов, кредитную историю, высчитывает риски для банка и дает свое заключение: давать деньги или нет. Сегодня мы расскажем о нескольких проектах на базе лаборатории машинного интеллекта Яндекса, где искусственный интеллект участвует. Искусственный интеллект начал проникать в различные сферы экономики, в том числе в те, которые на первый взгляд не связаны с технологиями. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи.
Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта
Александр Кугаевских уверен, что большой революции и глобальных изменений на рынке труда ждать не стоит. При этом повысятся компетенции специалистов за счёт того, что рутинную работу отдадут ИИ — у людей останутся только творческие задачи, поэтому и повысится их ценность на рынке труда. Почти все мои коллеги и студенты говорили, что приходится больше времени тратить на его переписывание, чем на использование. Поэтому не стоит думать, что мы выбросим на свалку всех программистов и всех художников — нам до этого ещё очень далеко. Появление новой технологии также приводит к появлению новых рабочих мест, новых специальностей", — считает Кугаевских. Искали, например, экономистов-аналитиков и инженеров-аналитиков. То есть в вакансиях, где требовался классический набор компетенций, который характерен для той или иной области, добавлялся целый пласт компетенций, которые подразумевали понимание методов программирования и работы с данными. Сейчас же начали появляться вакансии, в которых дополнительно требуют навыки работы с инструментами искусственного интеллекта.
Мы предполагаем, что такая тенденция будет усиливаться, и специалистам разных предметных областей к этому нужно быть готовыми". Похожую идею высказал Никита Архипов. Он считает, что нейросети не заменят человека полностью. При этом специалисты, которые используют нейросети в своей работе, заменят тех людей, которые их не используют. На мой взгляд, искусственный интеллект стоит рассматривать как дополнительный инструмент для карьерного развития каждого сотрудника. Уверен, что тот, кто научится правильно использовать эту технологию в своей работе и бизнесе, увеличит свою стоимость на рынке труда", — прокомментировал Сергей Дюк. Евгений Царёв привёл в пример опыт RTM Group как аргумент: "Мы внутри нашей группы компаний тоже занимаемся автоматизацией внутренних процессов.
И каждый раз у нас в плане написано, что это позволит нам сократить трудозатраты в той или иной области. Сейчас в компании работают 70 человек, и мы так никого и не сократили на фоне внедрения новых технологий. Каждый раз просто выходит, что у нас появляется спрос на более дорогого специалиста, на более компетентного. Поэтому рынок труда просто адаптируется. Я не вижу здесь никаких угроз".
Наше программное обеспечение «отслеживает» происходящее в режиме реального времени на всех камерах и подает сигнал тревоги только на те события, которые определены в системе как представляющее интерес для оператора. Не так давно стали популярны технологии машинного обучения, в частности, глубоких сверточных нейронных сетей — компьютер самообучается на основе большого количества изображений с определенным предметом в кадре, и в дальнейшем сам начинает распознавать, что конкретно перед ним находится, вычисляя признаки объекта. Искусственный интеллект никогда не ошибается, за ним будущее. Какие задачи решает ваша компания?
У нас трудятся, по большей части, даже не программисты, а математики и исследователи. Продукты IntelliVision можно запускать на серверах, пользоваться как облачным сервисом, а также встраивать в IP-камеры видеонаблюдения что существенно удешевляет стоимость финального решения. Одними из основных клиентов для нас являются разработчики IP-камер. Это западные, азиатские и российские производители камер.
Собственно говоря, дело к этому и идёт.
Согласно новому закону, страны-участницы будут предлагать гражданам и предприятиям цифровые кошельки, которые смогут связать их национальные цифровые идентификаторы с подтверждением других личных данных например, водительскими правами, дипломами, банковскими счетами, медицинскими картами. Теперь граждане ЕС смогут подтверждать свою личность и обмениваться электронными документами из своих цифровых кошельков одним нажатием кнопки на мобильном телефоне и получать доступ к онлайн-сервисам на территории всей Европы. Правда, разрешать или не разрешать воспользоваться кошельком будет Брюссель. Тоже удобно. Остаётся только посадить в качестве контролёра ИИ, чтобы любое инакомыслие в ЕС каралось тотчас и неотвратимо.
Цифровой идентификационный кошелёк ЕС так широко открыт для злоупотреблений Брюсселя, что об этом могли бы только мечтать все покорители мира. Кстати, именно учёные первыми отметили, что это угрожает европейским ценностям. Более пятисот представителей науки и эксперты из 39 стран подписали открытое письмо Евросовету с предупреждением об этой опасности. Ведь наличие всех документов любого из людей в одном месте означает, что их можно конфисковать одним щелчком мыши, как это сделала администрация Трюдо в Канаде, когда во время Covid она отказала тем, кто не согласился на вакцинацию, в доступе к их банковским счетам и лишила страховых прав водителей, участвующих в протестах в Оттаве. И вишенка на торте — теперь государства-члены ЕС могут потерять право выдавать и аннулировать документацию.
Брюссель сделает это за них.
Предполагается, что ИИ сможет разгрузить журналистов, став инструментом их работы, но заменить не сможет. Сами журналисты крупных изданий несколько скептически относятся к Genesis хотя разработчики этого ИИ и не скрывают: фактчекинг остается за человеком. В The Verge напоминают , как на первой волне популярности ChatGPT некоторые издательства начали массово увольнять пишущих журналистов, в том числе сотрудников, отработавших в популярных изданиях много лет.
Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
Если для человека разница между ними незначительна, то для машины она критическая. Когда наши врачи видят американскую электрокардиограмму перед собой, они даже не знают, как ее трактовать и как категорировать. Для этого существуют инструменты аннотирования, которые позволяют, во-первых, сделать так, чтобы несколько врачей регистрировали одну и ту же единицу исследований, а специалисты, которые работают с данными компании, могли проанализировать и измерить такой параметр, как коэффициент согласия, позволяющий на примере трех и более экспертов верифицировать единицу данных, а уже после производить исследования", - сказал Андрей Бурсов. Он упомянул, что ИИ в медицине начал активно внедряться в 2019 г. Операционный директор ООО "Первый электронный рецепт" Григорий Милешкин сообщил, что региональные врачи за все время выписали более 5 млн электронных рецептов, а в 2024 г. Анна Мещерякова отметила, что представители медицинских программных продуктов ведут работу с персональными данными в закрытом контуре. Анна Мещерякова рассказала, что с 2023 г. Она отметила, что большой шаг сделан в описании маммографии.
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. ИИ по принципу работы схож с тем, как работает человеческий мозг. Однако ИИ нуждается в обучении. Есть специальные алгоритмы обучения нейронных сетей.
Алгоритмы обучения нейронной сети: наиболее распространенные варианты Известно несколько разновидностей алгоритмов машинного обучения. Каждый из алгоритмов обладает уникальными преимуществами и недостатками. Но в каждом случае, независимо от алгоритма, достигается конечная цель — НС обучается. Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека.
Основа для функционирования neural была взята из нейробиологии.
Улучшение камеры: ИИ может улучшить качество фотографий, оптимизировать параметры съемки и создавать эффекты, такие как распознавание лиц, цветокоррекция и даже портретный режим. Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать ряд повседневных задач, таких как управление календарем, напоминания, фильтрация электронной почты и даже управление домашними устройствами через смартфон. Улучшенная безопасность: ИИ может помочь усилить защиту устройства от кибератак, обнаруживая потенциальные угрозы и вредоносное ПО. Понравилась эта новость? Подпишись на нас в соцсетях!
Тем не менее, компании так и не научились извлекать из ИИ реальную выгоду.
И это не единственный проблемный момент в сфере искусственного интеллекта. Основные вызовы технологии ИИ Бизнес-процессы Чтобы компания извлекала прибыль, недостаточно вложить средства в алгоритм и получить первые успешные результаты после запуска пилотного проекта. Внедрение ИИ — это многоуровневый процесс, включающий культурные изменения в компании, найм и обучение специалистов по data science, автоматизацию и построение бизнес-процессов с учетом алгоритмов, и на этом весь список не заканчивается. Компания должна быть на определенном уровне технологической зрелости для того, чтобы внедрение ИИ приносило пользу», — говорит Леонид Жуков, генеральный директор Института Искусственного Интеллекта AIRI, старший управляющий директор Лаборатории по искусственному интеллекту Сбербанка. Выступая на международной конференции Сбера AI Journey 2021, Юрген Шмидхубер, ученый в области искусственного интеллекта, главный научный советник Института Искусственного Интеллекта AIRI и научный руководитель компании NNAISENSE отметил, что компании в основном сосредоточены на своих частных проблемах, а не на развитии технологий искусственного интеллекта: большая часть их прибыли от ИИ приходится на маркетинг и продажу рекламы. Такие гиганты как Alibaba, Amazon, Facebook, Google массово используют глубокие искусственные нейронные сети, например, Long-Short-Term Memory , чтобы предсказать спрос пользователей и дольше удерживать их на своих платформах, заставляя переходить по большему количеству рекламных объявлений. Нехватка специалистов ИИ развивается с высокой скоростью, и то, что называлось полгода назад state-of-the-art высшим уровнем развития , сегодня может оказаться средней разработкой.
Если раньше в сфере искусственного интеллекта была занята узкая прослойка специалистов, сейчас при таком огромном спросе попросту не хватает квалифицированных кадров, способных справиться с постоянно развивающейся технологией, отмечает Жуков. Проблемы машинного обучения Качество данных — второе по значимости препятствие для внедрения ИИ, после нехватки специалистов. Для успешных результатов алгоритмам необходимы качественные «вводные», включая размеченные и чистые данные. Неправильно заданные паттерны могут провоцировать систему делать ложные выводы: например, ошибочно сигнализировать о мошеннической транзакции, или осудить невиновного. На качество влияет и степень предвзятости, или bias , включая гендерные и расовые предрассудки, которым может быть подвержен человек, работающий с алгоритмом. Социальная экономика Семь смертных грехов искусственного интеллекта Количество данных.
На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания
| Почему Python стал главным языком для ИИ и как применять такие технологии в своих проектах | Специализирующаяся на искусственном интеллекте американская высокотехнологичная компания OpenAI работает над продвинутой моделью, настолько мощной, что она не на шутку встревожила самих разработчиков. |
| Искусственный интеллект в медицине: как это работает? Реальные примеры | Искусственный интеллект. |
| В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей | Искусственный интеллект. |
| СЕО "Дзен" Антон Фролов стал вице-президентом VK по искусственному интеллекту | сегодня – это основанная на искусственном интеллекте система управления опытом сотрудников и лидерством в режиме реального времени. |
| В России определили лидеров искусственного интеллекта | Искусственный интеллект минувшим четвергом стал темой разговоров в ООН. |
Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Сергей Переслегин
Все новости о создании, развитии и достижениях в области искусственного интеллекта. На современном этапе создание и развитие искусственного интеллекта (ИИ) связано с попытками в той или иной мере имитировать работу человеческого мозга. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. В начале 2023 года билайн запустил новую технологию, которая на основе искусственного интеллекта увеличивает стабильность работы сети. В основе алгоритмов Дзена лежит искусственный интеллект и работает он на 2 технологиях фильтрации.
Искусственный интеллект в медицине: как это работает? Реальные примеры
Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой. 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. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен.