Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. 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.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер. «Механизмы искусственного интеллекта обеспечивают в режиме реального времени быстрое принятие оптимальных решений на основе анализа гигантских объёмов информации, так называемых больших данных, что даёт колоссальные преимущества в качестве и. искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году. Прогресс искусственного интеллекта оказывает существенное воздействие на сферу электронной коммерции.
Ученые рассказали о пользе, опасности и перспективах искусственного интеллекта
По прогнозам , 314 млн человек будут использовать ИИ в 2024 году. Интерес к нейросетям сохранится в 2024. Эта тема будет привлекать все больше специалистов, потому что нейросети находят все больше практического применения. Я бы сказал, что сейчас мы находимся в самом начале пути, интерес к нейросетям будет расти экспоненциально. Сейчас активно развиваются мультимодальные модели. Например, есть попытки скрестить сегментаторы изображений с чат-ботами для создания пайплайна автоматической разметки данных для задач компьютерного зрения.
Из-за спроса на нейросети в России, выросла потребность и в специалистах этой сферы. ИИ уже применяют в образовании, финансовом секторе, ритейле, медицине. Для наглядности, помотрим на статистику hh. Однозначно спрос на ИИ-специалистов растет. К 2030 году России может понадобится 70 000 кадров.
Спрос на ИИ-специалистов растет во всем мире. Быстрее всего росла сфера генеративного ИИ. С 2018 по 2022 годы в сфере разработки прикладного ИИ и ПО следующего поколения было опубликовано почти 1 млн вакансий. Данные исследовательского сервиса Glassdoor. Минимальная зафиксированная зарплата — 32 000 рублей, максимальная — 348 000 рублей.
Спрос на ML-инженеров, как и на ИИ-специалистов в целом, растет. Но спрос в ближайшие годы будет превышать предложение. Требования к ML-инженеру не изменились и остаются такими же, как и в 2023. К тому же в этом году в общем доступе появилось много моделей текстовых чат-боты, в частности, chatGPT , моделей компьютерного зрения. Полезно иметь иметь навыки применения и дообучения подобных моделей.
Для этих специалистов важна математическая подготовка математический анализ, статистика, теория вероятностей. В России можно выделить нехватку специалистов Big Data, обработки естественного языка и компьютерного зрения в направлении ML. Дефицит кадров по этим направлениями есть в области медицины, инфобеза и финансов. Сергей Снегирев Руководитель отдела разработки игр и приложений компании Dobro Games ИИ был в центре бизнеса последние несколько лет. Но сейчас ситуация стала еще более поразительной.
Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Я — старший геймдизайнер и руководитель проектов в игровой компании. Художники используют его для прототипирования концепт-артов и интерфейса, продакты чтобы составлять документацию и работать с большим количеством информации. Моделлеры используют сетки для создания текстур к моделям. Благодаря нейросетям сильный толчок в 2023 году получило zero-code направление.
Нейросети начали активно использовать для создания рекламы, улучшения качества изображения, поиска информации и даже для диагностирования заболеваний. Область применений практически безгранична. На текущий момент мы находимся только в начале пути. Перспективы роста сохраняются и на 2024 и включают в себя создание новых профессий и перестройку множества текущих. Этот процесс с нами на долгие годы, потому что ИИ полезен для бизнеса.
Он повышает эффективность работы и снижает издержки. В целом в 2023 году наблюдался революционный прорыв в технологиях машинного обучения. Успешные кейсы были зафиксированы практически во всех ключевых областях и особенно в разработке. Сильно вырос интерес к автоматизации и интеллектуализации бизнес-процессов. Спрос на нейросети естественным образом увеличил потребность в ML-инженерах и повлек рост зарплат для специалистов в этой области.
В 2024 году ML-инженерам будут нужны глубокие знания в машинном обучении, владение программными инструментами и языками PyTorch, TensorFlow и т.
При этом, по оценкам аналитиков Стэнфордского университета корпоративные инвестиции в искусственный интеллект в 2022 г. Эти инвестиции учитывают финансирование за счет слияний и поглощений, покупку акций, частные инвестиции, выход на биржу. Неожиданное падение 2022 года По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали. Больше всего в ИИ в прошедшем году инвестировала медицинская отрасль.
Трудоустройство И здесь мы подходим к главной проблеме общества будущего — высокий уровень безработицы.
Тенденция на снижение стоимости физического труда в сравнении с ростом оценки интеллектуального капитала и требований к нему приведет к серьёзным политическим, экономическим и социальным сдвигам. Поддерживать тот уровень жизни, что доступен среднестатистическому человеку сейчас, будет крайне сложно. Поэтому либо высшим кастам придется стать беднее что вряд ли , либо число безработных и нищих будет расти быстрыми темпами. Результатом станет рост преступности, количества войн и локальных конфликтов. Безопасность Беспилотные аппараты, системы прогнозирования поведения и распознавания лиц будут использоваться массово правоохранительными органами и частными организациями. С одной стороны, при этом вырастет роль человека в принятии важных решений, с другой — людям будет необходимо доверить жизнь и безопасность машинам.
А вот виртуальное пространство, несмотря на увеличение нагрузки, благодаря ИИ станет безопаснее. Более глубокое внедрение технологий в интернет позволит повысить эффективность борьбы с пиратами, хакерами, автоматически осуществлять регулировку доступа к мультимедийным ресурсам, качественнее искать и подавать информацию. Развлечения Еще одним шагом в борьбе с растущим недовольством населения будет развитие индустрии видеоигр.
Звание первого проигравшего ИИ в шахматы заслужил Гарри Каспаров. Создание этого большого компьютера стало важной вехой для IBM. Это был Roomba от компании iRobot. Фирма, как и модели пылесосов Roomba, существуют и по сей день.
Дебютируют распознавание речи, роботизированная автоматизация процессов RPA , танцующий робот, умные дома, голосовые помощники, автопилоты в машинах и так далее. Алгоритм может предсказать последовательность РНК вируса всего за 27 секунд, что в 120 раз быстрее, чем другие методы. Ранее мы рассказывали: 7 невероятных историй, когда гаджеты спасли жизнь Чем ИИ отличается от работы человеческого мозга Основная задача искусственного интеллекта — симулировать человеческий мозг, но лишить его недостатков. Грубо говоря, ИИ — это сверхчеловек, который никогда не спит, способен легко впитывать любую информацию, не прокрастинирует и анализирует события, не полагаясь на собственные эмоции. Люди могут решать множество проблем и учиться решать те, с которыми мы раньше не сталкивались. Текущее состояние ИИ не позволяет ему действовать в таком же духе. Но как это может выглядеть, можно посмотреть в фильме «2001 год: Космическая одиссея».
В 1968 году Стэнли Кубрик показал ИИ HAL 9000, который мог решать обычные человеческие проблемы и постоянно преодолевать новые сложности на основе полученной информации, как это делают люди. Делал он это, скажем так, по-особенному. Сегодня ИИ все еще отличается от человеческого мозга. Например, ему недоступно осознание таких вещей, как: Физические объекты существуют в трехмерной реальности и сохраняются, даже если вы их не видите. Объекты обладают многочисленными свойствами и подчиняются физическим законам, таким как гравитация. Время идет и накладывает определенный порядок на действия в окружающей среде. Объекты в движении следуют обычно предсказуемым траекториям, таким как падение, перекатывание и так далее.
Причины могут предсказуемо привести к следствиям. Действия, предпринимаемые человеком или слабым искусственным интеллектом , могут повлиять на будущее, которое может повлиять на человека. Например, человек находится за рулем автомобиля и видит, что рядом с проезжей частью находится детская площадка, на которой ребенок играет с мячом. Водитель сразу же принимает во внимание тот факт, что ребенок с мячом где-то рядом, а значит, либо мяч может укатиться на проезжую часть, либо на нее выбежит ребенок. А может быть, ребенок выбежит за мячиком. Существование ребенка с мячом на детской площадке не означает, что вышеприведенные события обязательно произойдут. Но водитель держит это в уме, даже где-то на подсознательном уровне, готовясь в случае необходимости реагировать на ситуацию.
Другое дело ИИ. Представим, что по этой же дороге едет, например, «Тесла». Для ИИ автомобиля ребенка с мячиком не существует, пока он не попадет в объектив камеры. А как только он пропадет, ИИ забудет о нем сразу же. Конечно, ИИ способен моментально среагировать, если ребенок окажется на проезжей части.
Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
«Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года.
Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте
Безграничные возможности включают создание новых фильмов, восстановление старых до качества высокой четкости и улучшение спецэффектов. Тем не менее, влияние генеративного искусственного интеллекта не ограничивается только маркетингом; у него есть потенциал изменить весь медиа-ландшафт. Диапазон потенциальных применений практически безграничен и охватывает такие области, как: Производство новых фильмов и восстановление старых в высоком разрешении. Развитие спецэффектов и визуальных эффектов в индустрии развлечений. Создание аватаров для использования в метавселенная. Возрастающая важность платформ управления моделями Инструменты и модели машинного обучения имеют широкий диапазон сложности, что представляет собой проблему для различных заинтересованных сторон в любой корпорации. Дилемма заключается в достижении консенсуса относительно полного жизненного цикла инструмента или модели ML. То, что руководство воспринимает как жизненный цикл модели, может отличаться от точки зрения ИТ-команды, а то, что ИТ-команда считает жизненным циклом, может не совпадать с ожиданиями команды управления рисками и т. Однако ситуация меняется. В 2022 году платформы управления моделями появились как решение для гармонизации разнообразных функций и точек зрения, связанных с использованием модели в различных подразделениях организации.
Эта разработка создает централизованный центр, позволяющий компаниям эффективно контролировать свои модели ML и определять их сквозной жизненный цикл без необходимости участия руководителей отдельных отделов. Ожидается, что эта тенденция сохранится и в 2023 году. Более широкое распространение адаптивного искусственного интеллекта Крупные ритейлеры вкладывают значительные средства в технологии искусственного интеллекта, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами, повысить операционную эффективность и вовлеченность. Ожидается, что эта тенденция сохранится как минимум до 2023 года. Одним из ключевых результатов этих инвестиций станет разработка бесконфликтных шоппинг , что стало возможным благодаря таким технологиям, как компьютерное зрение и периферийные системы искусственного интеллекта, которые могут значительно сократить время ожидания. В ближайшем будущем розничные магазины смогут предлагать персонализированные рекомендации по продуктам и беспрепятственный путь покупателя благодаря аналитике и данным в реальном времени. Адаптивный искусственный интеллект будет играть ключевую роль в преобразовании розничных магазинов из транзакционных центров в центральные центры, чтобы повысить узнаваемость бренда и улучшить качество покупок. Возрастающая роль периферийного искусственного интеллекта Edge AI — это тип искусственного интеллекта, который работает на устройствах, а не полагается на облачную обработку. Цель использования алгоритмов и данных искусственного интеллекта на устройствах — повысить производительность систем на базе искусственного интеллекта и создать персонализированный опыт работы в реальном времени.
В результате Edge AI может значительно улучшить нашу повседневную жизнь, добавив контекстную осведомленность в широко используемую бытовую электронику с помощью передовых методов глубокого обучения. С развитием искусственного интеллекта и машинного обучения произошел значительный прогресс в технологиях, включающих использование микрочипов, известных как ASIC интегральные схемы специального назначения. Потенциальное влияние этого прогресса можно увидеть во многих отраслях, включая розничную торговлю, производство и энергетику. Эти интеллектуальные и экономичные устройства имеют широкий спектр применения: от здравоохранения и безопасности до технического обслуживания и контроля качества. Ожидается, что они улучшат процесс принятия решений на производственных объектах, предприятиях розничной торговли и складах, повысив производительность и эффективность.
Является одной из основных парадигм ИИ, в которой системы обучаются на основе данных. Эти данные могут быть предоставлены в виде примеров, и системы самостоятельно выявляют закономерности и обобщают их для принятия решений на новых данных.
Глубокое обучение Deep Learning, DL. Это подраздел машинного обучения, использующий искусственные нейронные сети для анализа данных. Глубокие нейронные сети состоят из множества слоев, позволяющих извлекать все более абстрактные признаки из данных [3]. 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.
Водитель сразу же принимает во внимание тот факт, что ребенок с мячом где-то рядом, а значит, либо мяч может укатиться на проезжую часть, либо на нее выбежит ребенок. А может быть, ребенок выбежит за мячиком. Существование ребенка с мячом на детской площадке не означает, что вышеприведенные события обязательно произойдут. Но водитель держит это в уме, даже где-то на подсознательном уровне, готовясь в случае необходимости реагировать на ситуацию.
Другое дело ИИ. Представим, что по этой же дороге едет, например, «Тесла». Для ИИ автомобиля ребенка с мячиком не существует, пока он не попадет в объектив камеры. А как только он пропадет, ИИ забудет о нем сразу же. Конечно, ИИ способен моментально среагировать, если ребенок окажется на проезжей части. Конечно, ПО современных машин может даже предсказать траекторию полета мяча, скорость движения объекта и ребенка. Но это возможно лишь в том случае, если объект и ребенок находятся в поле его видимости.
В остальных случаях ничего за пределами камеры для ИИ не существует. Зачем нужен искусственный интеллект Для чего нужен ИИ? Чтобы улучшить человеческую жизнь. Упростить ее там, где это возможно. 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.
Подобный сценарий предполагает, что будущие ученые могут стать «крайне некомпетентными и зависимыми», а знаменитый лингвист и интеллектуал Ноам Хомский в своем эссе указывает на проблему «плагиарзима». Этические проблемы ИИ-технологий Авторы ежегодного отчета AI Index Report поднимают вопрос об этической составляющей ИИ-систем — их растущая популярность побудила межправительственные, национальные и региональные организации разработать стратегии управления искусственным интеллектом, так как этого требует целый ряд социальных и этических проблем. В этой связи можно вспомнить Хе Цзянькуя — китайского ученого, который в 2018 году заявил о рождении первых в мире генетически модифицированных детей. Общественность и правительство Китая осудили эксперимент ученого Напомним, что Цзянькуй использовал технологию CRISPR, пытаясь наделить два эмбриона человека иммунитетом к ВИЧ, за что впоследствии получил тюремный срок. Его действия подверглись широкому осуждению за нарушение этических норм и границ, нарушающих законодательство. Более того, Цзянкуй, возможно, укоротил жизнь генномодифицированным девочкам. Подробности этой истории ранее осветила моя коллега Дарья Елецкая. В случае с искусственным интеллектом, исследователи обращают внимание на возросший к нему интерес политиков — анализ парламентских отчетов по ИИ в 81 стране показал , что упоминания технологии в глобальных законодательных процедурах увеличилось почти в 6,5 раз с 2016 года. При этом государства рассматривают проблему с разных сторон. Так, законодатели Японии в прошлом году обсуждали необходимость защиты прав человека перед лицом искусственного интеллекта, а в Замбии — возможность использования ИИ для прогнозирования погоды. Ученых, однако, больше волнует взаимодействие между людьми и искусственным интеллектом, которое должно быть сознательным. Правительство Японии обсуждает внедрение технологий искусственного интеллекта Так, в СМИ широко обсуждается самоубийство молодого мужчины, который общался с чат-ботом по имени Eliza. Как рассказала бельгийскому изданию La Libre супруга погибшего, за несколько месяцев до смерти мужчина был крайне обеспокоен проблемой изменения климата, становился все более пессимистичным и отдалялся от семьи и друзей. В предоставленной журналистам текстовой переписке разговор с Элизой становился все более запутанным. Погибший также спрашивал ИИ, может ли она спасти планету, если он покончит с собой, — говорится в статье. Только вдумайтесь в происходящее — чат—бот, который на самом деле не способен испытывать эмоции, представлял себя эмоциональным существом на что, к счастью, не способны другие популярные чат-боты, например ChatGPT и Bard от Google. Когда же подобные системы ведут себя эмоционально, люди придают этому смысл, устанавливая прочную связь со своим виртуальным собеседником. Некоторые чат-боты могут представляться людьми, вводя пользователей в заблуждение По этой причине многие исследователи высказываются против использования чат-ботов с искусственным интеллектом в целях охраны психического здоровья. И действительно — китайского ученого, нарушившего этическое законодательство, можно привлечь к ответственности, а чат-бота — нет. У последнего, к тому же, больше возможностей навредить пользователю, чем помочь. Вам будет интересно: В чем искусственный интеллект лучше людей в 2023 году Учитывая ситуацию, мало кто будет спорить о необходимости политики регулирования ИИ-систем, причем чем скорее это произойдет, тем лучше. В докладе Стэндфордского университета подробно рассматривается техническая составляющая и разработка интеллектуальных систем, а также вопросы, касающиеся законодательства и регулирования. С полным текстом главы можно ознакомиться здесь. Реакция общества и адаптация к изменениям Так как искусственный интеллект может оказать преобразующее воздействие на общество, ученые предлагают наблюдать за реакцией широкой общественности : «Лучшее понимание тенденций в общественном мнении имеет важное значение для принятия обоснованных решений, касающихся разработки, регулирования и использования искусственного интеллекта», — пишут авторы доклада. Исследователи рассматривают общественное мнение через глобальную, национальную и демографическую призму, включая дискуссию в социальных сетях, которая развернулась вокруг ИИ в 2022 году. Полученные в ходе анализа результаты выявили нехватку данных опросов, связанных с тем, что искусственный интеллект спрашивал у собеседников одно и то же в течение длительного периода времени. Общество меняется по мере научно-технологического прогресса.
Предварительный просмотр:
- Заключение
- Ключевые тенденции-2024 в области ИИ
- Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
- Искусственный интеллект — удар по экономике?
- Заключение
Проект по применению искусственного интеллекта
Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники. 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.
Марина Дорохова, соавтор отчёта и руководитель проектов «Яков и Партнёры» Собственные базовые модели генеративного искусственного интеллекта в мире разрабатывают около десяти стран, в том числе Россия, при этом наша страна занимает 7-е место в мире по уровню поддержки государством сферы разработки искусственного интеллекта. Подобный фокус не случаен — внедрение искусственного интеллекта будет иметь гораздо более широкие последствия для страны, чем непосредственно экономический эффект, в частности развитие искусственного интеллекта положительно повлияет на качество и продолжительность жизни, повысит качество образования, создаст новые рабочие места. Это сократит временные затраты и позволит сотрудникам сосредоточиться на более творческих задачах. Для России такие перспективы скорее привлекательны: с учётом прогнозируемого к 2030 г. Подробнее с выводами исследования можно ознакомиться по ссылке. Мы увлечённо работаем над задачами по стимулированию развития и трудимся плечом к плечу с лидерами различных отраслей промышленности и общественного сектора. Вместе с ними мы формируем поворотные моменты в истории отдельных компаний и общества в целом.
Видеокарты, суперкомпьютеры и процессоры Nvidia. Один из главных претендентов на лидерство в области аппаратной составляющей для искусственного интеллекта — производитель графических чипов и видеокарт Nvidia, чьи решения стали стандартом в центрах обработки данных, машинном обучении и работе генеративных нейросетей. По итогам 2022 года доход от центров обработки данных может превзойти доход от игровой индустрии. Кроме того, чипы компании используются в работе автономных автомобилей, которые должны обрабатывать огромные объемы данных с нескольких датчиков и камер в режиме реального времени: обнаруживать объекты дорожной инфраструктуры, пешеходов и другие транспортные средства и принимать сложные решения. Это требует огромных вычислительных мощностей, что и обеспечивают программные и аппаратные решения Nvidia. Другой крупный игрок — одна из старейших технологических компаний в США, ставшая прародителем современных нейросетей, — IBM. Еще в 2006 году компания представила суперкомпьютер IBM Watson — одну из первых когнитивных систем в мире, способных понимать естественный язык, обрабатывать запрос и выдавать ответ на него.
Но возможности IBM Watson широко применимы во многих отраслях. Сегодня мощности суперкомпьютера используют в медицине для подбора лечения, в поиске новых лекарственных препаратов и даже в управлении активами. 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.
В последние годы в образовании преобладает тенденция обучения прикладным навыкам, поэтому многие даже не могут обосновать, почему что-то нужно делать так, а не иначе. В будущем, я надеюсь, в высших учебных заведениях будут учить думать глубоко. Курс «Профессия Аналитик данных» — обучение аналитике данных с нуля Машинное творчество и проблема авторских прав — Какие области искусства и культуры наиболее сильно трансформируются под влиянием генеративных нейросетей? Как это повлияет на творческие процессы? Появятся новые традиции и даже новые виды искусства, появился же киберспорт. Оборотная сторона медали тут тоже возможна: начиная от авторских прав и заканчивая потерей неповторимой индивидуальности, присущей большим художникам, — можно сделать сколько угодно копий их произведений, отредактировать их, попросить нейросеть сгенерировать, например, изображение в стиле художника и т. Если считать нейросеть инструментом, то права и ответственность за результат, который она создала, лежит на человеке, который написал промпт, или запрос. Пользователь в случае генерации контента, который, например, нарушает закон или этические нормы, может обратиться с претензией к разработчикам, которые либо создали нейросеть, либо приобрели ее и дообучили. Как будут обстоять дела с этим в будущем? Как это сейчас делают, например, банки. Также разработчики должны обеспечить защиту личной информации пользователей. Кроме того, в будущем будет трудно доказать, что в генерации контента участвовали данные, собранные без разрешения. И как выработать меры для решения этой проблемы, пока непонятно. Технологии и ресурсы ИИ — Какие технологии искусственного интеллекта будут востребованы и развиты через 30—50 лет? Сейчас они не очень популярны, но в будущем будут удобные гаджеты и инфраструктура, которая сделает метавселенные доступными большому числу людей и станет широко использоваться в разных сферах. Скажем, в образовательном процессе, изучая историю, дети смогут погрузиться в исторический контекст и увидеть реалистичные модели уже разрушенных объектов, воочию увидеть, предположим, древний Вавилон. Искусственный интеллект будет внедряться в различные устройства. Это будет не просто программа, а технология автономных поездов, автомобилей, роботов и другой техники, которая сможет физически выполнять какие-то действия. Думаю, что через 30—50 лет уже появятся мощные квантовые компьютеры и они в комбинации с ИИ позволят осуществить прорыв и фундаментальные открытия в разных областях науки. Продолжит развиваться генеративный ИИ. Сейчас в контенте, создаваемом им, могут быть ошибки и противоречия. В будущем, надеюсь, эта проблема решится. Как с этим будут обстоять дела? Если этого не будет, то и прогресс в ИИ будет медленным.
Сайты-партнеры
- Все свое, родное
- О будущем искусственного интеллекта
- Кто в группе риска?
- Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
- ВЦИОМ. Новости: Искусственный интеллект: угроза или светлое будущее?
- Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
Все свое, родное
- Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр
- Последние разработки и достижения
- Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
- Ключевые слова