Обучили нейросеть на данных открытых источников, в основном это новости СМИ и публикации открытых Telegram-каналов, посвященные теме искусственного интеллекта, за 2022 год. искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня. 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. — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет?
Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
Как искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний? В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели.
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Именно поэтому были разработаны компьютеры с искусственным интеллектом для мониторинга этих камер. Алгоритм мониторинга принимает входные данные с камер видеонаблюдения и определяет есть ли опасность или нет. Если он «видит» опасность, то оповещает сотрудников безопасности об этом. Путем наблюдения за вашими действиями они обучаются и в конечном итоге дают вам рекомендации того, что вас заинтересует. Большая часть этих функций зависит от человека. Например, если вам нравится «рок», и вы указали в своем профиле эту характеристику, то, стало быть, вам нравятся и другие песни, которые включают в себя эту характеристику. Это лежит в основе многих рекомендаций, и, хотя это не футуристическая разработка, но она делает очень хорошую работу, помогает нам находить новую музыку и фильмы. Например, термостат, который знает, когда вы дома и соответственно регулирует температуру и способен сэкономить вам деньги на отопление, когда вы не находитесь дома. Также искусственный интеллект используется в освещении. Есть преимущества и недостатки у каждой прорывной технологии. И искусственный интеллект не является исключением.
Важно то, что мы можем определить проблемы, которые лежат перед нами, и признать нашу ответственность, чтобы быть уверенными, что мы можем в полной мере воспользоваться преимуществами и минимизировать негативные последствия. Современные компьютеры приобретают все больше знаний и «умений». Скептики же утверждают, что все возможности искусственного интеллекта — не более чем компьютерная программа, а не пример самообучения. Однако это не мешает технологии широко распространяться в самых различных сферах и открывать невиданные ранее потенциалы для развития. Со временем компьютеры будут становиться все мощнее, а искусственный интеллект еще быстрее совершенствоваться в своем развитии. Часть 3. Искусственный интеллект в самых разных своих проявлениях проник во многие сферы человеческой жизни и прочно обосновался в них. Не так давно, казалось бы, ученые ввели понятие «искусственный интеллект», а чуть больше полвека спустя технология уже находит широкий спрос в самых различных сферах. Сейчас искусственный разум, можно сказать, находится в шаговой доступности для любого человека — компьютер и ноутбук, смартфон и электронные часы, даже многие простейшие приложения работают именно с его помощью. Не следует думать, что, поручив машинам все, человек может отойти от дел.
Машина — это все-таки машина. Во всяком случае, в ближайшем будущем без контроля человека роботы не обойдутся. Искусственный интеллект на данном этапе развития конкурентом человеку быть пока никак не может. Но уже в ближайшем будущем по прогнозам некоторых специалистов - 5-10 лет , искусственный интеллект начнет сильно вытеснять человека, полностью заменяя его в очень большом кругу задач и отраслей. Этот процесс необратим и, скорее всего, приведет к изменению мироустройства, рынка труда и социального обеспечения.
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. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели.
В конце 80-х годов появился компьютер Deep Thought, который сумел обыграть гроссмейстера Бента Ларсена в шахматах. Вызов программному решению решил бросить советский и российский шахматист Гарри Каспаров. Первый матч он выиграл, а во втором победу одержала машина. Фото: gazeta. Примером такого использования может служить распознавание лиц в системах видеонаблюдения или даже вызов врача с помощью робота-ассистента. Элементы ИИ Чтобы понять, как устроен искусственный интеллект, рассмотрим элементы, которые необходимы для его создания Алгоритмы и обработка данных: основой ИИ являются алгоритмы, которые определяют последовательность действий для выполнения определённых задач. Эти алгоритмы используются для обработки и анализа больших объёмов данных, которые являются основой обучения и принятия решений ИИ. Машинное обучение: процесс, при котором компьютерные системы обучаются на основе данных, чтобы распознавать образы, выявлять закономерности и прогнозировать результаты. Большие объёмы данных используются для обучения и принятия решений. Они могут включать текстовую информацию, изображения, аудиофайлы и другие форматы. Вычислительные ресурсы: для обработки и анализа больших объёмов данных требуются мощные компьютеры и серверы, а также специализированные аппаратные ускорители. Типы искусственного интеллекта Сильный AGI. На данный момент нам доступен только первый тип ИИ. Сюда можно отнести распознавание лиц, виртуальные и голосовые помощники, системы распознавания речи и т. Сильный ИИ стремится к достижению уровня когнитивных способностей, сопоставимых с человеческим интеллектом, и предполагает наличие самосознания в соответствии с классическим определением Тьюринга. Развитие данного типа ИИ ожидается примерно к 2075 году, а ещё через 30 лет может наступить эра Супер-ИИ — искусственного интеллекта, превосходящего интеллект человека во всех аспектах. Разница между нейронной сетью и искусственным интеллектом ИИ и нейронные сети являются связанными, но в то же время у них есть отличия. Искусственный интеллект — это широкий термин, который описывает область науки и технологии, направленную на создание компьютерных систем и программ, способных выполнять задачи, которые обычно требуют интеллектуальных способностей человека. 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.
NLP занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. Системы NLP способны анализировать, понимать и генерировать тексты, что находит применение в переводах, чат-ботах, анализе социальных медиа и многих других областях. Компьютерное зрение Computer Vision. Этот аспект ИИ занимается обработкой и анализом изображений и видео. Системы компьютерного зрения могут распознавать объекты, лица, образы, а также анализировать сцены и даже эмоции на лицах. Обучение с подкреплением Reinforcement Learning. Этот метод обучения подразумевает, что агент учится взаимодействовать с окружающей средой с целью получения наилучшей награды. Агент делает определенные действия и на основе полученных результатов улучшает свои стратегии. Автономные системы. Системы с искусственным интеллектом, способные действовать автономно в разнообразных средах, таких как роботы, автономные автомобили, беспилотные дроны и другие. Перспективы искусственного интеллекта связаны с дальнейшим развитием технологий и созданием умных систем, способных выполнять сложные задачи. 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].
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
| Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект | Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. |
| Искусственный интеллект в современном мире | «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. |
Искусственный интеллект — удар по экономике?
- «Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
- «Искусственный интеллект в нашей жизни»
- Сферы применения систем искусственного интеллекта
- Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
- Что сегодня представляет из себя искусственный интеллект
- Новости по теме: искусственный интеллект
Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
| Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте - Новости | Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. |
| Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире | — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет? |
| Искусственный интеллект в современном мире | Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. |
Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
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.
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.
Всего в период с 2021 по 2023 год государство помогло 406 ИИ-проектам, а к 2024 году их количество планируется довести до 569.
Это системы видеоаналитики, коммуникационные платформы, софт для работы с цифровыми медицинскими изображениями — есть варианты практически для каждой сферы бизнеса. Инструмент позволяет встраивать в приложения интеллектуальные технологии распознавания данных. Примеры решений для разных сфер бизнеса из реестра: Транспорт и логистика Система управления движением судов «Нави-Мастер».
Видеопотоки типовых дефектов стальных канатов. Диалоговые приложения чат-боты и голосовые помощники TalkBank Platform.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении Искусственный интеллект находит все большее применение в медицине и здравоохранении, привнося в эту сферу множество инноваций и улучшений. Одной из главных областей применения искусственного интеллекта в медицине является диагностика заболеваний. Компьютерные алгоритмы и анализ больших объемов данных позволяют выявить патологические изменения на ранних стадиях, что способствует более точному и своевременному назначению лечения. Искусственный интеллект также применяется в прогнозировании развития определенных заболеваний и состояний пациента. Компьютерные модели, основанные на алгоритмах машинного обучения, способны предсказать не только вероятность возникновения болезни, но и течение ее развития, что позволяет принимать соответствующие меры предосторожности и своевременно корректировать лечение. Важной задачей искусственного интеллекта в медицине является персонализация лечения.
Благодаря анализу генетических, клинических и окружающих данных пациента, компьютерные системы могут определить оптимальный способ лечения, учитывая индивидуальные особенности каждого пациента. Искусственный интеллект также применяется в создании новых лекарственных препаратов и исследовании их воздействия на организм. Компьютерные модели и алгоритмы позволяют более эффективно отбирать потенциальные препараты и предсказывать их воздействие на организм до проведения реальных клинических испытаний. Кроме того, искусственный интеллект применяется в различных аспектах организации и управления здравоохранением. Автоматизация процессов позволяет повысить эффективность работы медицинских учреждений, сократить время оказания медицинской помощи и улучшить общее качество здравоохранения. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении — это новые возможности для точной диагностики, персонализированного лечения и улучшения организации здравоохранения. Потенциальные угрозы и проблемы искусственного интеллекта Взглянем на потенциальные угрозы и проблемы, которые может представлять развитие и использование искусственного интеллекта. Безработица: Одним из основных вопросов, связанных с искусственным интеллектом, является его влияние на рынок труда.
Автоматизация и замена человека машинами могут привести к массовому увольнению людей из-за высокой производительности и эффективности искусственного интеллекта. Это может создать социальные напряжения и увеличить неравенство в обществе. Этические вопросы: С развитием искусственного интеллекта возникают сложные этические дилеммы, например, вопросы о приватности, дискриминации и решениях, принимаемых автоматизированными системами. Как определить ответственность за ошибки искусственного интеллекта, если они произойдут? Как быть уверенным в безопасности и конфиденциальности данных, обрабатываемых искусственными интеллектами? Эти и другие этические вопросы вызывают серьезную озабоченность. Зависимость от технологии: Появление искусственного интеллекта может создать зависимость общества и отдельных людей от технологии. В случае сбоя или отказа искусственного интеллекта может произойти коллапс различных систем, например, транспортных или банковских.
Растущая зависимость от искусственного интеллекта вызывает обеспокоенность о стабильности и надежности различных инфраструктурных систем. Угроза для безопасности: Искусственный интеллект может быть использован не только для благих целей, но и для враждебных действий. Злоумышленники могут использовать искусственный интеллект для создания программного обеспечения, способного распознавать и анализировать уязвимости в системах безопасности. Это представляет угрозу для конфиденциальности данных и может привести к кибератакам и хищению личной информации. Отсутствие контроля: Другой проблемой является отсутствие контроля и масштабируемость искусственного интеллекта. При возрастании мощности и скорости вычислений, искусственный интеллект может превзойти способность человека контролировать его. Это может привести к непредсказуемым результатам и потенциальным опасностям для общества. Мы не можем игнорировать потенциальные угрозы и проблемы, связанные с искусственным интеллектом.
Вместо этого, необходимо активно исследовать и разрабатывать стратегии, которые позволят справиться с этими вызовами и обеспечить безопасное и этичное развитие и использование искусственного интеллекта. Обучение искусственного интеллекта и его возможности Обучение искусственного интеллекта ИИ — это процесс, в результате которого компьютерные системы способны самостоятельно приобретать знания и навыки, улучшать свою производительность и принимать решения без вмешательства человека. Это одна из ключевых составляющих развития ИИ и открытая дверь в будущее инноваций. Одной из основных методик обучения ИИ является машинное обучение. В основе машинного обучения лежит использование алгоритмов, которые позволяют компьютерной системе обучаться на основе опыта и данных, анализировать их, выявлять закономерности и делать выводы. Важным компонентом машинного обучения является использование больших объемов данных — так называемых больших данных, которые позволяют обучить ИИ эффективно и точно. Машинное обучение позволяет ИИ развивать искусственный интеллект, превосходящий возможности человека в некоторых областях. Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью.
В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений. В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него.
Он может критиковать только определенные религии, но откажется давать определение «женщине».
Стоить помнить, что ИИ дает необъективную оценку предметам и явлениям. Фото: 1MI Режимы «пленник пещеры» и «механический оракул» «Пленник пещеры» — режим, в котором нейросеть схожа с искусственной сущностью, повторяющей смыслы и утверждения. Название этого режима происходит от аналогии с пещерой с пленниками, которые видят лишь тени, а не настоящие формы. Обучающийся сам становится учителем и тренирует чат-бот своими запросами.
Он тренирует критическое мышление, но с учетом технических ограничений. Они могут прокачать наши знания и навыки, а могут лишить возможности размышлять и самостоятельно принимать решения. Как и с какой целью взаимодействовать с ИИ — решает только сам человек, он же несет ответственность за использование полученных результатов», — добавила Середкина. Роботы способны поддерживать диалог, выполнять различные задачи и стать надежными помощниками, но при этом они не работают со смыслами, а опираются на шаблоны.
Возможности AI обрабатывать массивы данных в реальном времени превосходят человеческие, но искусственный интеллект может допустить ошибку при выборе. В частности, он может принять логичное и рациональное, но морально безответственное решение. Три стороны этических аспектов робототехники. Фото: Пермский Политех ПНИПУ Проблема также заключается в уникальности ситуаций, когда общие утверждения не работают, из-за чего невозможно подготовить строгие инструкции.
В связи с этим разработчики используют гибридный подход, выбирая сильные стороны разных этических концепций. Когда это случится, мы столкнемся с более серьезными моральными вызовами. А пока роботы — это качественные помощники, которые упрощают нашу жизнь, но по-настоящему не заменят человеческого общения и тепла», — подытожила Середкина.
Проект по применению искусственного интеллекта
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. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет?
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
Энтузиасты искусственного интеллекта говорят о большом потенциале новых технологий, в то время как скептики напоминают о рисках и советуют не слишком спешить навстречу прогрессу. Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Минцифры считает, что данные искусственного интеллекта помогут властям понять, где нужно нарастить инфраструктуру, построить социальные объекты и дороги. Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. Обучили нейросеть на данных открытых источников, в основном это новости СМИ и публикации открытых Telegram-каналов, посвященные теме искусственного интеллекта, за 2022 год.
Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
| Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд | Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. |
| 20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект | Будущее искусственного интеллекта Искусственный интеллект перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь. |
| Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году | В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. |
| Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта | Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. |
| Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году | Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. |
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее. Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса. Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь.