Новости актуальность искусственного интеллекта

AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT? Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет?

Создан ИИ, который предсказывает действия людей

  • Искусственный интеллект: что это, зачем нужен и на что способен ИИ| Читайте на Эльдоблоге
  • Каким будет будущее нейросетей в 2024 году: анализ IT-рынка
  • Статьи и новости
  • Инструмент или замена человеку: чем опасно развитие искусственного интеллекта
  • 2. DeepMind AlphaCode
  • Онлайн-курсы

Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году

Одна из них — Midjourney. Программа генерирует изображение по запросу на английском языке. Чем детальнее прописан текстовый запрос, тем точнее конечный результат. Полученные таким способом изображения неидеальны. Но уже сейчас ИИ может выполнять за дизайнеров и художников значительную часть их работы. Последним лишь останется довести ее до ума. Эта нейросеть работает по запросам пользователя, и ее уже прозвали «убийцей Google».

И недаром. Список того, что умеет ChatGPT, поражает воображение. Например, этот бот-«интеллектуал» может написать школьное сочинение. Причем, как пишет The Washington Post , оно получается настолько качественным, что его невозможно отличить от авторского текста школьника.

Крупнейшие мировые корпорации вступили в колоссальную «гонку вооружений» и вкладывают миллиарды долларов в ИИ.

Плоды всего этого появятся уже в ближайшие полгода-год. Но и сейчас компаниям есть чем похвастаться. На днях стало известно о том, что Airbnb купила стартап, занимающийся развитием ИИ. Сервис хочет использовать нейросети для помощи в планировании клиентами своих поездок. Одновременно Google предложила рекламодателям инструменты генеративного ИИ для создания рекламы от написания заголовков до рисования баннеров.

Продавцам на Amazon ИИ пригодился для составления страниц с описанием товаров. Adobe и Microsoft упростили работу дизайнеров и художников, позволив редактировать и создавать изображения с помощью простых текстовых описаний и команд. Большие изменения уже происходят со СМИ. Недавно Gizmodo, одно из крупнейших изданий о технологиях, заменило часть редакции искусственным интеллектом. Вообще, Gizmodo — англоязычный ресурс, но часть контента дублируется на испанском языке.

До сентября этим занимался отдельный круг специалистов. Владельцы сайта решили сократить штат и доверить создание испаноязычного контента ИИ. Забавно, что «подвох» заметили далеко не сразу. Судя по всему, в целом затея оказалась удачной. Впрочем, из этого примера хорошо заметны и проблемы стремительного распространения ИИ.

Они все те же, что и год назад. Проблемы ИИ Ни OpenAI, ни остальные корпорации, связанные с развитием ИИ, не говорят, сколько людей уже лишились работы, а сколько останутся без нее из-за нейросетей. Зато можно опираться на прогнозы сторонних экспертов. Во Всемирном банке, например, считают, что в ближайшие пять лет ИИ повлияет на четверть рабочих мест в мире. Почти все компании с надеждой смотрят на новый инструмент, который позволит сократить расходы рабочие места в том числе.

Ожидается сокращение около 26 миллионов рабочих мест.

Но и команда OpenAI не стала почивать на лаврах. Новая модель оказалась настолько лучше конкурентов, что даже спустя девять месяцев после её выхода оставалась в лидерах по многим типам задач. В систему добавили плагины, позволяющие им искать актуальную информацию в интернете и использовать внешние сервисы, и значительно увеличили контекстное окно — до 128 тысяч токенов. Это примерно 100 тысяч английских слов. GPT-4 также задала тренд на засекречивание информации о внутреннем устройстве проприетарных LLM — OpenAI даже не рассказала о количестве параметров новой модели. Лишь в июле 2023 года в Сети появились неподтверждённые пока данные о том, что GPT-4 построена по особой архитектуре, называемой Mixture of Experts MoE, «модель смешанных экспертов». Она состоит из 16 нейросетей-экспертов с размером по 111 миллиардов параметров каждая. За счёт архитектуры MoE элементы системы работают параллельно и в каждый момент времени ответы даёт лишь один виртуальный «эксперт», снижая вычислительные затраты и увеличивая скорость работы.

Читайте также: Основные тренды Можно выделить несколько направлений в развитии языковых моделей, которые сохранятся в ближайшем будущем: Инженеры разрабатывают новые подходы к архитектуре нейросетей для замены Transformer. Например, GPT-4 использует модель смешанных экспертов, а отечественный проект Fractal GPT — симбиоз графовых моделей и многоагентных систем. Google и другие компании работают над повышением точности ответов LLM, при одновременном снижении их размерности. Так, новая модель PaLM 2, по сообщениям разработчиков , меньше, чем исходная PaLM, но лучше и быстрее справляется с задачами из разных областей. Разработчики языковых моделей ищут новые методы обучения LLM, которые смогли бы уменьшить объём необходимых тренировочных данных и снизить трудоёмкость их разметки. Например, обучают модели на синтетических данных , созданных другой нейросетью. Нейросети учатся искать актуальную информацию в интернете и обращаться к внешним сервисам. Чаще всего для этого используют систему плагинов, по аналогии с решением, используемым в ChatGPT. Компании увеличивают длину контекстного окна для повышения точности ответов.

GPT-4 и Claude 100K способны воспринимать более 100 тысяч токенов за раз. На подходе технологии с ещё более внушительными параметрами — до 1—2 миллионов токенов. Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них. Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS. IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию. Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям.

К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей. Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. 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.

А Магнитогорский металлургический комбинат реализовал систему, которая позволяет обнаруживать и классифицировать дефекты в ходе производственного цикла. Средний уровень использования ИИ в стране вырос в полтора раза. Со следующего года такой подход будет протестирован на предприятиях с годовой выручкой от 800 млн рублей, которые работают в сельском хозяйстве, промышленности, здравоохранении и транспортной сфере.

Для поддержки бизнеса с этого года запущен механизм налоговых льгот. Предприниматели получили право при формировании первоначальной стоимости оборудования и ПО с ИИ применять повышающий коэффициент 1,5", - сообщил вице-премьер. В ходе выступления Чернышенко обозначил пять основных глобальных трендов в сфере ИИ. Первым таким трендом он назвал стремление государств к технологическому суверенитету в условиях взаимных ограничений, когда отдельные страны закрывают доступ к своим разработкам. Второй - ужесточение борьбы за кадры. Поэтому правительство стремится обеспечить российским специалистам в области ИИ лучшие условия работы. Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработал рейтинг качества подготовки специалистов по искусственному интеллекту, который показывает, насколько образовательные программы различных вузов отвечают запросам рынка. По словам Дмитрия Чернышенко, топ-10 российских университетов в этом рейтинге уже серьёзно конкурируют за звание лучших и готовят высококвалифицированных специалистов.

1 Comments

  • Предварительный просмотр:
  • Статьи и новости
  • Статьи и новости
  • Новости искусственного интеллекта
  • Технологии ИИ в смартфонах

Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы

Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. Искусственный интеллект уже способен генерировать тексты, изображения, видео и аудиозаписи, что открывает новые возможности для творчества, но также создает угрозу злоупотребления. Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое.

Каким будет будущее нейросетей в 2024 году

Новости по теме: искусственный интеллект В этой статье мы объясним, что означает искусственный интеллект, расскажем, зачем нужен ии, и рассмотрим, что относится к искусственному интеллекту.
Инструмент или замена человеку: чем опасно развитие искусственного интеллекта Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы.

Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен

Искусственный интеллект. Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же ум. Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний. Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи.

Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг

AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023».

Статьи и новости

Доля тех, кто считает, что государство должно способствовать развитию технологий искусственного интеллекта, выросла за год на 7 п. Запрос на обучение Запрос на получение знаний об ИИ в России достаточно высок. Метод опроса — телефонное интервью по стратифицированной случайной выборке, извлеченной из полного списка сотовых телефонных номеров, задействованных на территории РФ. Данные взвешены по социально-демографическим параметрам. Помимо погрешности смещение в данные опросов могут вносить формулировки вопросов и различные обстоятельства, возникающие в ходе полевых работ. Если слышали, то при необходимости Вы сможете объяснить, что это, или нет?

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. Это повысит точность прогнозирования, и расширит возможности. Например, можно посмотреть картину изменения климата на европейском побережье Атлантического океана на несколько лет вперёд. Глубокое понимание климата также затрагивает вопросы безопасности. Искусственный интеллект поможет подготовиться к началу экстремальной бури, многодневным дождям или цунами.

Для защиты окружающей среды при помощи искусственного интеллекта тоже существуют технологии. Сайт Global Fishing Watch показывает рыболовную активность на планете онлайн, тем самым помогая ловить браконьеров.

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. Это повысит точность прогнозирования, и расширит возможности.

Например, можно посмотреть картину изменения климата на европейском побережье Атлантического океана на несколько лет вперёд. Глубокое понимание климата также затрагивает вопросы безопасности. Искусственный интеллект поможет подготовиться к началу экстремальной бури, многодневным дождям или цунами. Для защиты окружающей среды при помощи искусственного интеллекта тоже существуют технологии. Сайт Global Fishing Watch показывает рыболовную активность на планете онлайн, тем самым помогая ловить браконьеров. Аналогичный проект Global Forest Watch демонстрирует активность вырубки лесов. Общение и дружба Современные роботы не способны испытывать чувства.

Инженеры говорят, что мы не скоро сможем добиться настоящего взаимопонимания между человеком и машиной. Но уже сейчас некоторые неплохо справляются с расшифровкой эмоций, а будущее искусственного интеллекта определённо усилит тенденцию. Так, в 2015 году тираж из 1 тысячи социальных-роботов Pepper был распродан в Японии за минуту. Pepper способен поддерживает несложный разговор. Если человек улыбнулся он поймёт, что ему весело.

Также это позволит вовремя и быстро узнать, на какой стадии поражения находится дерево, чтобы успеть его спасти. Второй проект связан с безопасностью в детских садах. С помощью технологий виртуальной реальности пространство детского сада можно разделить на условно безопасные и опасные зоны. Используя камеры видеонаблюдения, можно следить за перемещением воспитанников и сигнализировать воспитателю, например через смарт-часы, о том, что кто-то попал в красную зону и требует срочного внимания. Конечно, хочется целевого финансирования. Мы активно боремся за грантовое финансирование. В прошлом году подавали заявку на проект по упрощению текстов. Суть его в том, чтобы сложные тексты стали доступны широкому пользователю. Когда вы открываете большую инструкцию к лекарству или вам дали пачку документов от социального учреждения, с ними может быть сложно разобраться. А если человек пожилой, да ещё и имеет когнитивные нарушения, он вообще ничего не поймёт. В сотрудничестве с институтом филологии и языковой коммуникации СФУ мы работаем в этом направлении. Зло в руках людей — Многие считают, что нейросети могут лишить людей работы. В список вошли такие профессии, как переводчик, корректор, копирайтер, юрист, бухгалтер и другие. Такие прогнозы обоснованы? Мы ведь пересели с лошадей на автомобиль, изобрели калькулятор, мобильный телефон, и, согласитесь, жить стало удобнее. Человек всё так же важен, кроме того, постоянно появляются новые профессии. Вы только представьте: я могу зайти в ChatGPT, запросить рецепт вареников и тут же его получу, быстрее, чем через поисковик в Интернете. Однако ChatGPT нельзя считать серьёзным инструментом для научного поиска, это модель, которая умеет генерировать текст, причём не всегда достоверно и корректно. Мол, он может выбраться из Интернета и перехватить управление всеми процессами… — Это преувеличено. Компьютерная программа умеет производить только определённую последовательность действий. Да, когда общаешься с искусственным интеллектом, есть ощущение, что ты разговариваешь с другом. Но мы сами его наделяем качествами и эмоциями.

Каким будет будущее нейросетей в 2024 году

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. Нейронные сети, с другой стороны, являются подмножеством искусственного интеллекта, которое имитирует функционирование нервной системы живых существ.

Они являются инструментом или техникой, используемой в рамках искусственного интеллекта для решения задач, требующих обработки и анализа данных. В каких сферах используется ИИ? Да практически везде. Рассмотрим несколько примеров. Медицина и здравоохранение: ИИ помогают в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений например, рентгеновских снимков и в принятии решений врачами. Финансы и банковское дело: ИИ применяется в финансовой аналитике.

Транспорт и логистика: ИИ используется для управления автономными транспортными средствами и оптимизации маршрутов.

Обучение с подкреплением и глубокое обучение позволяют системам учиться и совершенствоваться, что приводит к созданию адаптивных решений для различных областей, таких как медицина, финансы, образование и промышленность [4]. Компьютерное зрение и обработка естественного языка делают возможным взаимодействие между человеком и машиной более естественным и продуктивным. Искусственный интеллект обещает решать сложные задачи, с которыми сталкивается человечество. Моделирование и симуляция сложных систем, анализ больших объемов данных и поиск закономерностей в них помогают в прогнозировании пандемий, климатических изменений и других масштабных явлений. ИИ способен ускорить научные исследования, обнаруживать новые лекарства и материалы, снижая затраты времени и ресурсов. ИИ имеет потенциал преобразовать медицину и здравоохранение, делая диагностику более точной и персонализированной.

Системы ИИ могут анализировать медицинские изображения, выявлять патологии и помогать врачам в принятии решений. В области геномики ИИ помогает идентифицировать гены, связанные с заболеваниями, и разрабатывать индивидуализированные лечения. Автономные автомобили, дроны и роботы становятся реальностью благодаря ИИ. Системы распознавания и обработки данных позволяют автономным транспортным средствам функционировать в сложных ситуациях на дорогах и в воздухе. Это обещает повысить безопасность, снизить количество аварий и оптимизировать использование ресурсов. Однако с возросшим влиянием ИИ на общество появляются и вопросы этики и социальных последствий [5].

Facebook AI Research FAIR FAIR — это отдел ИИ Facebook, разрабатывающий инновационные методы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые применяются во всей экосистеме продуктов Facebook, также активно участвуют в научном сообществе, публикуя свои исследования. PaddlePaddle активно используется в большом числе областей, от рекомендательных систем до систем самоуправляемых автомобилей. Einstein способен автоматически анализировать данные и предлагать оптимальные стратегии общения с клиентами. Искусственный интеллект продолжает эволюционировать с каждым годом, предлагая всё новые и новые возможности для улучшения нашей жизни. Список топ-10 ИИ 2023 года демонстрирует удивительный размах отрасли, начиная от ИИ, способных генерировать естественный текст и автоматизировать кодирование, до ИИ, помогающих нам в общении и анализе данных. Исходя из текущих тенденций, можно ожидать, что в следующие годы ИИ станет ещё более мощным, доступным и влиятельным инструментом во многих областях жизни. Единственное условие покупки нужной криптовалюты на биржи Бинанс — это денежные средства на Вашем кошельке ADV. Совсем недавно платежная система AdvCash стала еще более доступна для резидентов России и предлагает возможность получения банковских карт, что будет существенным подспорьем для держателей таких карт. За последние несколько лет наблюдается увеличение количества жалоб от активных любителей азартных развлечений на недобросовестное поведение операторов, например, задержки выплат или блокировки профилей.

Согласно исследованию, то, как тот или иной смартфон обрабатывает фотографии и видео или помогает работать с текстом, часто становится «фишкой» при выборе. По набору умных сервисов в смартфоне мужчины и женщины имеют схожие предпочтения. Новые тренды ИИ-технологий в смартфонах приведут к поддержке искусственного интеллекта на уровне платформы и развитию больших языковых моделей, способных работать без передачи запросов в облако. Например, новая операционная система MagicOS 8. Раньше для таких взаимодействий требовалось несколько касаний экрана, а теперь технологии ИИ способны понимать тип контента, контекст, учитывать пользовательские привычки и сокращать длинную последовательность нажатий до одного действия. Продвинутая камера играет важную роль при выборе смартфона, а использование ИИ в процессе съемки стало повсеместным. Отцы и дети Традиционно считается, что молодежь, особенно поколение Z до 26 лет , является наиболее продвинутыми пользователями технологий. Однако представители возрастной группы 26—44 лет также активно прибегают к помощи искусственного интеллекта.

Сферы применения систем искусственного интеллекта

Проект по применению искусственного интеллекта В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты.
Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь.
Новости Искусственного Интеллекта | Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год.
Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира - искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня.

Сферы применения систем искусственного интеллекта

ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году. Искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать наш мир, влияя на различные области, от программирования и обработки данных до взаимодействия с пользователями и управления домашними устройствами. В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году. Искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать наш мир, влияя на различные области, от программирования и обработки данных до взаимодействия с пользователями и управления домашними устройствами.

Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды

Искусственный интеллект в космических системах Один из примеров — робот NASA Curiosity, предназначен для исследования состава марсианских почв и компонентов атмосферы. Благодаря наличию ИИ, Curiosity может не только изучать местность, но и запоминать безопасные пути, а также прокладывать новые маршруты с учетом ранее полученных знаний о характере почвы или грунта. Другой робот, работающий на базе искусственного интеллекта, — Lauron. Он разработан в Технологическом институте Карлсруэ. Этот пешеходный робот был разработан для статически стабильной ходьбы по неровной местности. Благодаря гибкой системе управления адаптируется к разным ландшафтам. Особенность робота состоит в наличии шести ног со специальными зацепами. Lauron используется для исследования зон на космических объектах. Машина собирает информацию об окружающей среде и автономно планирует путь к цели.

Во время передвижения Lauron «видит» препятствия, а затем либо проходит над ними, либо обходит их, если препятствия слишком высоки. Пешеходный робот предназначен для осмотра и обслуживания сложных и опасных для человека зон. Так, среди его задач исследование поверхностей вулканов и других планет. Искусственный интеллект в спорте Организаторы команд по бейсболу, футболу и баскетболу анализируют индивидуальные данные игроков, их технику, физическое состояние. Искусственный интеллект, используя эти данные, помогает предсказать потенциал спортсменов. Другой пример использования ИИ-технологий — прогнозирование результатов матчей. При проведении расчетов учитываются многие факторы, например, опыт и физическое состояние игроков, погодные условия, место проведения встреч. Все это используется для составления спортивных прогнозов.

Искусственный интеллект в системе муниципального управления Внедрение ИИ в муниципальное управление призвано сделать его более эффективным, правильно влиять на аудиторию, повышая шансы на получение нужного результата. Барака Обама, на вторых президентских выборах, нанял команду профессионалов, которая использовала ИИ. Искусственный интеллект в культуре В октябре 2018 года была продана первая картина, над которой работал искусственный интеллект. При создании произведения использовался специальный алгоритм генеративной состязательной сети, который проанализировал более 15 000 портретов художников XV- XX веков. В музыкальной сфере звукозаписывающая студия Warner Music заключила долгосрочный контракт с робо-исполнителем Endel. Всего будет выпущено 20 альбомов. Особенность Endel состоит в том, что он создан на базе искусственного интеллекта со специальным алгоритмом. Нейросеть способна не только писать обычную музыку, но и создавать индивидуальные композиции в зависимости от настроения слушателя.

В последнем случае анализируются личные данные человека, его самочувствие, местонахождение и другая информация. На основе этого для конкретного человека создается неповторимый трек, способный улучшить настроение и уменьшить чувство тревоги. Искусственный интеллект в образовании За счет внедрения ИИ в будущем система образования будет развиваться в двух направлениях. Первое из них — адаптивное. Его главная задача состоит в том, чтобы решить проблему разной успеваемости у учеников. ИИ будет анализировать результаты обучающихся и на их основе адаптировать порядок курсов, дополнительно информируя преподавателей о степени усвоения материала. Второе направление — прокторинг. Цель заключается в обеспечении контроля учеников во время прохождения тестов и экзаменов.

Система отслеживает, разговаривают ли между собой школьники или студенты, как часто отводят глаза от тетради или компьютера, пользуются ли карманными гаджетами. При выявлении нарушений ИИ сразу отправляет оповещение проктору — специалисту, отвечающему за мониторинг прохождения тестирований. Искусственный интеллект в судебной системе В числе первых ИИ стал использовать Китай. Нейросети пока используются в качестве помощников. Они анализируют большие массивы данных из государственных хранилищ, берут во внимание характеристики конкретного человека, после чего выносят решение о его виновности или невиновности. Некоторые машины на базе искусственного интеллекта способны на основе статистической информации прогнозировать правонарушения людей в будущем.

Так, например, для того, чтобы научить машину отличать кролика от черепахи на картинке, придется задействовать мощности примерно 16 тысяч персональных компьютеров и обработать свыше 10 млн изображений. Именно поэтому технологическое развитие оборудование, безусловно, должно идти с опережающими темпами. Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ. Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов.

А в начале июля этого года зампред правительства Дмитрий Чернышенко заявил об открытии 83 новых магистерских программ в сфере искусственного интеллекта. Поэтому студенты получат именно те знания, которые пригодятся им в работе. В этом году по новым направлениям подготовки выделено более 2,5 тыс. Ожидаем, что спрос на них будет высоким.

Что же можно считать точкой отсчёта в истории развития ИИ? В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. Одним из таких моментов было создание первого в мире счётного устройства, способного автоматически выполнять сложение, вычитание, умножение и деление. Это достижение принадлежит немецкому учёному Вильгельму Шиккарду. Это открытие заложило основу для понимания возможности создания интеллектуальных машин. Таким образом, у нашей цивилизации появилась важная задача — разработать умную машину, способную обладать искусственным интеллектом.

Но только в XX веке учёные и инженеры вплотную подошли к чёткому определению концепции ИИ. Так, в 1943 году в Америке впервые заговорили о нейронных сетях, а именно основоположник кибернетики и бионики Уоррен Мак-Коллок и математик Уолтер Гарри Питтс. Позже учёный Джон фон Нейман предложит архитектуру, которая станет основой всех современных компьютеров так называемая архитектура фон Неймана. В 1950 английский учёный Алан Тьюринг разработал эмпирический тест, названный в его честь. Суть теста заключалась в том, что экспериментатор общается с одним человеком и одним компьютером, но не знает, кто из них кто. Задача — определить, кто из собеседников — компьютер. В то же время компьютеру предстоит прикинуться человеком. Поэтому многие считают, что если компьютер пройдёт тест, то начнётся восстание машин, как в одном из известных фильмов. 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.

Обработка естественного языка Natural Language Processing Это особое направление математической лингвистики, которое работает над способностью искусственного интеллекта как распознавать текст на практически человеческом уровне понимания, так и генерировать его. Она применяется в ряде весьма важных отраслей, с которыми человек сталкивается почти каждый день: Перевод текста с одного языка на другой Автоматическая генерация текстов Работа чат-ботов и роботов-собеседников Распознавание и синтез речи Здесь эксперты особенно выделяют работу компании «Яндекс», уже давно обогнавшей таких титанов, как Google и Microsoft по качеству машинного перевода с русского языка на английский и с английского на русский. И хотя экспертные оценки нередко расходятся, но многие мировые специалисты признают, что система-помощник «Алиса» действительно совершеннее многих западных аналогов. Кроме того, в «Сбере» во время конференции отметили работу российских специалистов над «Трехмодальной моделью распознавания речи», которая позволила бы машине обладать своего рода интуицией и дала бы возможность еще более гибко импровизировать во время общения с человеком. При этом разработка уже существует — она носит название FusionBrain, но пока что находится в процессе совершенствования.

Беспилотные перевозки Путин заявил, что интеллектуальные системы заменят людей на опасном производстве Изначально речь идет о способности машины не только управлять транспортным средством будь то автомобиль или летательный аппарат , но и адекватно реагировать на нестандартные ситуации во время движения. Однако в России пошли несколько дальше и уже готовы вскоре запустить весьма смелый эксперимент по грузоперевозкам, которыми будет управлять ИИ. Правительство уже одобрило введение на скоростной трассе М-11 «Нева» между Москвой и Петербургом экспериментального правового режима ЭПР для реализации проекта «Беспилотные логистические коридоры».

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий