— Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет?
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Например, в 2017 году Intel стала первой компанией в мире, производящей чипы для искусственного интеллекта и машинного обучения и преодолевшей планку в миллиард долларов продаж чипов для использования в области искусственного интеллекта. Компания производит специальный чип-ускоритель нейросетей — Gaudi. А процессор Intel NCS2 — новейший чип искусственного интеллекта, разработанный специально для глубокого обучения. AMD сфокусировалась на решении проблем представления готовых данных в результате работы нейросетей. Например, ускоритель AMD Alveo U50 для центров обработки данных может запускать 10 млн наборов данных и выполнять графические алгоритмы за миллисекунды. Кроме процессоров для работы нейросетей и искусственного интеллекта необходимы вычислительные мощности и развитая облачная инфраструктура. Китай — новый лидер в сфере ИИ Согласно последнему исследованию , модели искусственного интеллекта от китайских технологических гигантов Tencent и Alibaba понимают китайский язык лучше, чем люди.
Две конкурирующие модели достигли рекордно высоких результатов в тесте «Оценка понимания китайского языка» CLUE , который представляет собой набор задач, предназначенных для оценки того, насколько хорошо машина может понимать текст на китайском языке и реагировать на него так же, как это делает человек. Модель искусственного интеллекта Hunyuan от Tencent заняла первое место с результатом 86,918 балла, за ним следует AliceMind от Alibaba с результатом 86,685 балла. На третьем месте оказалась группа людей, принимающих участие в тестировании, — они набрали 86,678 балла. Китайские компании очень активно включились в гонку за лидерство в искусственном интеллекте. Если пять лет назад индустрия только формировалась, то в 2021 китайские компании лидируют в мировом рейтинге по числу патентов в области искусственного интеллекта: в первой пятерке они занимают три места, а Tencent и Baidu возглавляют этот рейтинг.
Такое приложение будет полезно при сборе грибов, через него можно будет понять, что это за гриб и стоит ли его срезать. Есть разработка, с помощью которой можно быстро выявлять курящих по данным камер видеонаблюдения. Также мы взаимодействуем с промышленными предприятиями. Сейчас меня вдохновляют несколько наших проектов. Первый — это определение качества и количества деревьев в лесопарках. Сегодня специалисты лесного хозяйства делают это «вручную». Мы хотим автоматизировать процесс: запускаем дрон, он облетает территорию, и искусственный интеллект сам считает деревья, определяет, какой они породы и представляют ли угрозу. 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.
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. 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.
Доктор Сара Халид, руководитель лаборатории информатики планетарного здравоохранения Оксфордского университета, сказала, что инструменты искусственного интеллекта, применяемые в области общественного здравоохранения и экологических дискуссий, окажут далеко идущие положительные эффекты на здоровье планеты. Внедрение ИИ для здоровья планеты может пройти непросто, но доктор Халид предлагает план повышения шансов на успех, выступая за трехэтапный процесс, основанный на надлежащей обработке данных. Она выступила со своими комментариями на панельной сессии на ежегодном собрании Planetary Health, подчеркнув необходимость повышения уровня внедрения ИИ. В ее речи говорилось об использовании инструментов на основе ИИ для систем раннего предупреждения, специально разработанных для различных географических точек. Доктор Халид призвал исследователей увеличить размер своих ставок на детекторы загрязнения на основе искусственного интеллекта и системы предотвращения пандемий для защиты флоры и фауны на Земле.
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
Искусственный интеллект находит широкое и все более значимое применение в различных областях и сферах деятельности, что приводит к новым технологическим революциям и повышению эффективности деятельности в различных отраслях. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи.
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования». В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Обучили нейросеть на данных открытых источников, в основном это новости СМИ и публикации открытых Telegram-каналов, посвященные теме искусственного интеллекта, за 2022 год.
Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
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?
Это может касаться таких вопросов, как экономия времени ИИ быстрее просчитывает информацию , работа в опасных условиях. Рассмотрим основные цели существования ИИ и его развития. ИИ может снизить количество человеческих ошибок. ИИ не заменит человеческую интуицию и знания, но, в отличие от людей, ИИ не утомляется или не подвергается стрессу. ИИ может трудиться на опасных работах, например на заводах, где человек может получить травму или значительный вред здоровью. ИИ можно использовать на рутинной работе, например по сортировке мусора. Сейчас одно из самых активных направлений исследования ИИ — это чат-боты. ИИ работает быстрее человека, может быстро диагностировать неисправности, используя комбинацию классических методов искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения, чтобы находить связи, недоступные людям. ИИ развивает социальные медиа. Сегодня почти каждая социальная сеть способна встретить пользователя уточняющими вопросами об интересах, а потом научиться подбирать контент, который будет ему важен. Ранее мы рассказывали: 7 невероятных историй, когда гаджеты спасли жизнь Сферы применения искусственного интеллекта Транспорт Хотя на совершенствование ИИ в этой сфере может уйти некоторое время, однажды беспилотные автомобили будут перевозить нас с места на место. Возможно, не только по дорогам. С помощью различных программ болезни диагностируются быстрее и точнее, поиск лекарств ускоряется и упрощается. Виртуальные помощники медсестер наблюдают за пациентами, а анализ больших данных помогает создать более персонализированный подход к пациентам. Bloomberg использует технологию Cyborg, чтобы быстро разобраться в сложных финансовых отчетах. The Associated Press использует возможности Automated Insights на естественном языке для создания 3700 отчетов о доходах в год — почти в четыре раза больше, чем в недавнем прошлом. Обслуживание клиентов Google, Яндекс, «Сбер» и ряд других компаний работают и развивают ИИ, который поможет человеку значительно сэкономить время в некоторых бытовых вещах. Уже сейчас ИИ может звонить, как человек, чтобы назначать прием, скажем, в ближайшей парикмахерской. Спорт Искусственный интеллект прямо во время матча анализирует действия, например, футболистов. Где они чаще всего были на поле, как долго владели мячом, какую ногу чаще использовали, какова скорость бега и ускорения. Сейчас тренеры получают десятки различных статистических данных об игре сразу после матча. Это позволяет выявить сильные стороны своей команды и слабые стороны противника. Это могут быть как большие игроки, например Google или Amazon, так и фирмы, о которых мало кто слышал. Например, одними из самых популярных и успешных компаний, что занимают лидирующие позиции в области изучения ИИ, являются неизвестные большинству организации: BotsCrew, InData Labs, nexocode. Две другие ориентированы на бизнес. Они создают ИИ, который анализирует данные фирмы, проводит статистический анализ и выдает подробные отчеты в зависимости от требований заказчика. Но мы перечислим крупных игроков, от исследований которых в нашей жизни может что-то сильно измениться. Microsoft В 2020 году Microsoft объявила о строительстве нового суперкомпьютера, размещенного в Azure, сети облачных вычислений Microsoft. А его конечной целью является создание больших моделей ИИ и соответствующей инфраструктуры для других организаций и разработчиков. Не так давно Microsoft запустила Microsoft Designer, приложение для графического дизайна, использующее технологию искусственного интеллекта для создания уникальных постов в социальных сетях, приглашений и другой графики.
Вместе с ними мы формируем поворотные моменты в истории отдельных компаний и общества в целом. Мы добиваемся устойчивых результатов, масштабы которых выходят далеко за пределы отдельных организаций. О Яндексе Яндекс — технологическая компания, которая создаёт инновационные продукты и сервисы на основе машинного обучения и нейронных сетей. Компания объединяет более 85 пользовательских сервисов. Основные бизнес-направления — поиск и портальные сервисы, электронная коммерция, сервисы объявлений, медиасервисы, сервисы онлайн-заказа такси и заказа еды, беспилотные автомобили. Яндекс также предлагает продукты для рекламодателей и владельцев бизнеса.
Еще один недостаток попыток перейти на ИИ заключается в потенциальной предвзятости алгоритмов, которая может испортить весь процесс. Один из способов обойти это фиаско - использовать всеобъемлющие наборы данных и строгие процедуры проверки. Звездный дебют в сфере общественного здравоохранения В то время как некоторые исследователи делают ставку на теоретические исследования, другие уже пожинают плоды практического использования. В декабре Управление больниц Гонконга обратилось к ИИ для борьбы с устойчивостью к антибиотикам при двух супербактериальных инфекциях, а Южная Корея использовала технологию для подавления пандемии клопов. В начале апреля Всемирная организация здравоохранения ВОЗ запустила свой инструмент генерирования искусственного интеллекта для улучшения состояния глобального общественного здравоохранения.
Сферы применения систем искусственного интеллекта
Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. последние новости сегодня. Искусственный интеллект - все самые свежие новости дня по теме. ТАСС – ведущее государственное информационное агентство России. Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний. Технологии искусственного интеллекта (далее — ИИ), которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования».