Команда TATRA предлагает решения для бизнеса с использованием ПО и алгоритмов ИИ, с возможностью управления через мобильное занимается разработкой в области искусственного интеллекта: видео-аналитика, анализ изображений, обнаружение. Искусственный интеллект — все новости по теме на сайте издания Глава ТПП РФ Катырин: искусственный интеллект можно использовать в сфере закупок.
Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
Команда TATRA предлагает решения для бизнеса с использованием ПО и алгоритмов ИИ, с возможностью управления через мобильное занимается разработкой в области искусственного интеллекта: видео-аналитика, анализ изображений, обнаружение. Девять регионов России, пять отечественных компаний и трое российских ученых стали победителями первой национальной премии «Лидеры искусственного интеллекта». Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), нейронные сети, квантовые компьютеры, машинное обучение. Самое масштабное соревнование по искусственному интеллекту — реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Искусственный интеллект укрепляет позиции в приоритетных отраслях.
Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Эксперт Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ Павел Елсуков посетовал, что сейчас многие законы и документы рангом пониже из-под пера «живых» чиновников и парламентариев выходят попросту нечитабельными. Тегиискусственный интеллект 2023, когда будет искусственный интеллект в россии, развитие искусственного интеллекта в россии и в мире, искусственный интеллект в россии 2023. комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма). Генассамблея ООН приняла первую резолюцию об искусственном интеллекте Резолюция, предложенная США, призывает к мировому сотрудничеству в сфере ИИ.
ИИ примут в «Единую Россию» и научат писать законы
| Let AI be | Онлайн-журнал про искусственный интеллект | Тегиискусственный интеллект 2023, когда будет искусственный интеллект в россии, развитие искусственного интеллекта в россии и в мире, искусственный интеллект в россии 2023. |
| Искусственный интеллект заменит человека? Эксперты обсудили, где можно применить новую технологию | Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи. |
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
В то же время должны быть сформированы правила получения наборов данных от коммерческих и некоммерческих организаций в целях повышения эффективности государственного и муниципального управления. Запланировано и использование платформы «Гостех». На данной платформе должен быть размещен реестр апробированных доверенных технологий ИИ, проверенных на угрозы информационной безопасности , для органов публичной власти и организаций включая большие фундаментальны модели, предназначенные для повышения эффективности работы государственных гражданских служащих, муниципальных служащих. Также на платформе « Гостех » должны размещаться проекты по разработке и внедрению доверенных технологий ИИ в отраслях экономики и социальной сферы например, в геоаналитике, медицине и др. Ответственность за все последствия работы систем ИИ всегда несет физическое или юридическое лицо , признаваемое субъектов ответственности в соответствие с законодательством России, подчеркнуто в Стратегии. Планируется законодательно обеспечить возможность доступа разработчиков технологий ИИ к различным видам данных, в том числе установить правила создания и предоставления наборов данных, основой которых являются обезличенные медицинские данные , и определить механизмы обезличивания персональных данных.
Должны быть устранены необоснованные нормативно-правовые ограничения для разработки, внедрения и использования отечественных больших генеративных моделей. В том числе должны быть определены границы ответственности разработчиков таких моделей, созданы возможностей для обучения больших генеративных моделей на больших массивов информации и определены правила работы с большими генеративными моделями и их использования. ИТ в банках На основе результатов обсуждений с участием широкого круга заинтересованных сторон должны быть разработаны правила использования технологий ИИ для решения наиболее сложных вопросов развития технологий ИИ. В частности, должны быть решены вопросы, касающиеся условий делегирования информационным системам, функционирующим на основе ИИ, возможности принятия отдельных решений за исключением решений, которые могут привести к нарушению прав и законных интересов граждан , в том числе при исполнении государственными органами государственных функций. Должны быть разработаны требования информационной безопасности в отношении технологий ИИ, включая совершенствование комплекса национальных стандартов в области ИИ в том числе направленных на унификацию терминологии и способов оценки соответствия технологий ИИ требованиям российского законодательства и создание системы оценки соответствия технологий ИИ требованиям российского законодательства в том числе в области информационной безопасности.
В части этики должно быть проведено общественное обсуждение для выявления и решения основных спорных этических вопросов, связанных с внедрением технологий ИИ и взаимодействие человека с ИИ. Также запланировано: формирование механизма оценки рисков нарушения этических норм при внедрении технологий ИИ в отраслях экономики и социальной сферы; повышение качества работы уполномоченных по этике в сфере ИИ, назначенных в соответствии с Кодексом этики в сфере ИИ; стимулирование принятие мер по внедрению в деятельность органов публичной власти этических стандартов, основанных на положениях кодекса этики в сфере ИИ.
Загорелась их избушка. Но тут произошло чудо. Появился волшебник и потушил огонь». Владимир Путин: «МЧС! Во-первых, Герман Греф сказал, что впереди еще несколько презентаций.
Во-вторых, пленарная сессия, открывая которую, Владимир Путин сформулировал вопрос искусственному интеллекту уже посложнее. Владимир Путин: «Вот главный вопрос к искусственному интеллекту: как сделать наш народ счастливым». Внедрение искусственного интеллекта в России уже кардинально изменило облик многих сфер, которые напрямую касаются каждого гражданина. Прежде всего это городская среда, общественный транспорт, система государственных услуг, экология, образование, здравоохранение. Владимир Путин: «Искусственный интеллект не заменит медицинского работника или учителя. Но он может служить их верным, эффективным помощником». Прорыв в медицине, образовании и построении принципиально новых схем управления, по словам Германа Грефа, будет достигнут уже в ближайшее время.
Герман Греф: «Мы видим, что в ближайшие пять лет все очень сильно изменится. Человечество и каждый человек получит в свое распоряжение персонального помощника, который по своим способностям превысит все те технологии, которые существовали до сих пор. Он будет помощником человеку в офисной работе, на тяжелом производстве». При этом Владимир Путин подчеркнул, что необходимо следить за обеспечением безопасности и разумности создания технологий искусственного интеллекта. Но будущее не за запретами.
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. 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.
Искусственный интеллект в этой сфере обычно используют для управления логистикой и улучшения безопасности движения. В Минздраве подтвердили, что на прошлой неделе получили документ по итогам заседания штаба по контролю за реализацией поручений президента и правительства по развитию технологий искусственного интеллекта, и "сейчас он находится в работе".
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
В январе 2023 на Insider. Но если мы начнем изучать вопрос, то все окажется не так радужно, как пытаются представить авторы статьи. Производители процессоров и чипов памяти, такие как Intel и AMD. 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.
В результате нейросеть позволяет генерировать гипотезы о взаимосвязях между болезнями и предсказывать развитие состояний пациентов. В ходе разработки системы был предложен поиск предвестников заболеваний, позволяющий с помощью ИИ генерировать гипотезы о взаимосвязях между болезнями.
Благодаря ему удалось обнаружить сильную зависимость между группой психологических расстройств и раком молочной железы у женщин. Достоверность этой гипотезы подтверждается в смежных научных исследованиях. В результате ученые сформировали новый набор гипотез о причинах пяти наиболее распространенных видов онкозаболеваний. Имеет эта разработка потенциал применения и в страховом скоринге.
С ее помощью удастся повысить точность оценки страховых рисков относительно традиционных методов, а это новые возможности для персонализации тарифов и сокращения издержек.
Одни из самых крепких связей России — это совместная работа с Турцией и Китаем. Несмотря на ограничения других стран, в Россию ввозят столько же чипов, сколько в 2021 году. Благодаря сотрудничеству с другими странами развитие искусственного интеллекта не стоит на месте, и вместе с этим России дается больше времени на формирование независимости и рыночно-технического суверенитета. Таким образом, важнейшие моменты, которые смогут превратить и привести Россию к лидерству в сфере нейросетей и ИИ — это поддержка государства и соответствующая научная политика, создание новых научных центров, укрепление международных связей и рыночных отношений. В самом деле, российские ученые имеют все шансы стать первыми. Лидерство, грубо говоря, за Китаем, хотя из-за идеологических причин в СМИ, медиа и социальных сетях о достижениях США можно услышать больше.
Тем не менее, китайские ИИ-разработки опережают западные во многом: и в теоретическом плане, и в практическом. В основном восточные нейросети работают в экономической сфере. ИИ помогает в персонализации и рекомендации товаров, создает наиболее приемлемую политику ценообразования, следит за государственной и общественной безопасностью, работает в сфере чрезвычайных ситуаций и их предупреждения, занимается управлением качеством, медициной и диагностикой заболеваний разных видов, поддерживает население всевозможными способами, защищает людей от мошенников и аферистов. Китай делает важные шаги в цифровизации экономики — и искусственный интеллект будет весьма полезным в этом. Есть один момент, который ни в коем случае нельзя упускать из виду при сравнении разработок технологий искусственного интеллекта специалистов из России и экспертов из других стран. Отечественные ученые основываются на классических устоях науки и на математике: они составляют математические алгоритмы. Российские разработки применяются повсеместно: и в производстве, и в медицине, и в логистике — список весьма обширен и увеличивается практически еженедельно прямо пропорционально развитию нейросетей в мировом пространстве.
Основной принцип российских ИИ-проектов — это выбор одного или нескольких вариантов среди огромной базы данных, основываясь на некоторых параметрах, заданных пользователем. Несмотря на активное и стремительное развитие сферы информационных технологий и искусственного интеллекта в России, отечественным специалистам еще рано серьезно конкурировать с учеными из Штатов или КНР и внедрять в жизнь технологии настолько же быстро. На данный момент Россия учится применять западные технологии и модифицировать их, открывать что-то новое, основываясь на старом, модернизировать уже созданное. Международное сотрудничество важно как никогда раньше — в России ощущается некая нехватка узкопрофилированных специалистов с определенным опытом работы с технологиями нейросетей, и именно поэтому следует учиться у иностранных коллег.
Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.
Новости по теме: искусственный интеллект
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. По данным LexisNexis, в период с 2012 по 2019 год наибольшим количеством патентов в области искусственного интеллекта владела Microsoft , но в 2019 она резко провалилась в рейтинге из-за активности других компаний. Самый яркий представитель в этом рейтинге — китайский страховой гигант Ping An. За 5 лет число патентов в области искусственного интеллекта в распоряжении компании выросло в 139 раз — с 46 до 6410. И это не просто патенты, а реальные технологии, применяемые в бизнесе компании.
Например, среди инструментов искусственного интеллекта, недавно разработанных компанией, есть программное обеспечение для анализа микровыражений лица — моргания глаз, непроизвольных подергиваний губами и так далее, — которое Ping An использует для оценки страховых требований, которые страхователи отправляют в компанию с помощью видео. Но больше всех из китайских компаний к полномасштабной конкуренции с ChatGPT готовы в Baidu — крупнейшем поисковике в Китае и аналогу Google. В ближайшие месяцы Baidu запустит собственного чат-бота «Эрни» , который будет интегрирован в поисковик по аналогии с ChatGPT, встроенным в поисковик Bing от Microsoft. Модель искусственного интеллекта, лежащая в основе бота, разрабатывалась с 2019 года, а ее новейшее поколение обучено 260 млрд параметров, что сопоставимо с GPT3 — технологией, лежащей в основе ChatGPT. Что в итоге Искусственный интеллект и нейросети — действительно «разрушающие» технологии, которые могут создать новый рынок и разрушить старые.
С другой стороны, пока искусственный интеллект не вносит ощутимого вклада в бизнес Tencent, Baidu или Microsoft.
Являясь компанией полного цикла, они самостоятельно проектируют и производят свои продукты, а также пишут для них программное обеспечение, тем самым достигая лучшего соотношения цены и качества. Флагманским продуктом команды является серия устройств OGATE — инновационное 2021-10-04 Россия и Германия - опыт внедрения и перспективы развития ИИ В рамках Российско-Германского перекрестного года «Экономика и устойчивое развитие», «Университет 2035» совместно с Министерством экономического развития Российской Федерации проводит серию ежемесячных круглых столов на тему «Германия — Россия: цифровая экономика и устойчивое развитие».
А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model.
Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures.
Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах. Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении. Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО.
Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. 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.
Инициатива была запущена в 2021 году с целью создать в России экосистему ИИ. В этот раз создатели отойдут от абстрактных научных разработок и сделают акцент на поддержке разработчиков прикладных технологий для решения социальных и инфраструктурных проблем. Это тормозит проекты «Яндекса» по развитию беспилотников и технологий ИИ. Сейчас привезти видеокарты можно только через параллельный импорт, но нужный объем таким образом ввезти все же затруднительно. Начиная с 2023 года, Федеральная торговая комиссия будет следить за тем, чтобы бренды не манипулировали покупателями, пытаясь приукрасить реальную эффективность продукта или завысить цены.
Бизнес: ИИ общается с клиентами, а бренды полюбили нейросети ИИ помогает ретейлерам проводить цифровой чекап, расшифровывает архивные документы и улучшает клиентский опыт в банках. ChatGPT, тем временем, не сдает позиции, а кое-где даже заменяет маркетологов. Система позволит контролировать цифровую инфраструктуру компании на всех уровнях: от работы кассовых аппаратов в магазине до системы планирования поставок и взаимодействия с контрагентами.
Новости по теме: искусственный интеллект
В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. «Сегодня искусственный интеллект приобретает свойства, которые ранее были присущи только человеку». Конференция о том, как искусственный интеллект помогает автоматизировать IT-рекрутинг и HR и как его грамотно внедрить, пройдет 31 мая в Москве и онлайн.