Искусственный интеллект примет участие в Тотальном диктанте. В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи.
Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
| Новости национального портала искусственного интеллекта и нейросетей в РФ | В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. |
| Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта | Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. |
| Где внедряют системы искусственного интеллекта | Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI. |
Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития.
Влияние искусственного интеллекта на различные сферы жизни
- Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
- Новости по тегу искусственный интеллект, страница 1 из 51
- Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире
- Главные новости
- Как искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь в будущем - Investlab
- Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира -
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
RU В последнее время искусственный интеллект занимает всё большее пространство в нашей жизни. Популярные нейросети отвечают на вопросы пользователей , создают тексты, иллюстрации , даже ставят диагнозы пациентам , делают новости и пишут дипломы и так далее. При этом всё сложнее стало отличить труд человека от работы машины. После восторгов люди начали задумываться: не грозит ли человечеству глобальная безработица и восстание машин, о котором снимали фильмы и писали книги фантасты прошлого. Так, Илон Маск и руководители крупнейших мировых IT-корпораций призвали на полгода остановить улучшение нейросетей, чтобы определиться с правилами их безопасности. А тем временем MSK1.
RU узнал у экспертов, чего нам ждать от искусственного интеллекта и не придут ли машины на смену homo sapiens, потеснив тех, кто их же и создал. Директор по науке и технологиям Агентства искусственного интеллекта Роман Душкин называет технологию «искусственный интеллект» инструментом, которым будет пользоваться человечество. Он вспоминает, что в ходе истории всегда находились те, кто ратовал за научный прогресс, и ретрограды, склонные жить прошлым и привычным. Один говорит: «Пойду-ка я на тракториста-механика учиться». А другой ему говорит: «Нет, не ходи, это бесовское изобретение, я вот лучше со своей лошадкой буду землю бороной пахать, как мне мои деды и прадеды завещали», — рассказал MSK1.
RU Роман Душкин.
Если он не может меня понять, мне остаётся возможность — соедините меня с человеком. Операторов будет меньше, но они будут более квалифицированны, они будут решать действительно сложные вопросы, а типовые будут за роботами. Будет продолжать исчезать рутинная и тяжёлая работа, причём уходить она будет медленно, не то что однажды всем скажут: теперь вместо вас роботы, вы свободны, нет.
Помимо того, что какие-то профессии будут меняться, будет создаваться новый пласт рынка труда. Вы бы хотели иметь персонального ассистента, который билеты бронирует, на рейс регистрирует, в парикмахерскую запишет, утром разбудит, напомнит что угодно, всё запишет, сообщит о встрече? Я тоже о таком всю жизнь мечтаю. А вам хотелось бы стать таким помощником?
Работать на меня, например, и 24 часа, ночью и днем, выполнять мои капризы, записывать мои сообщения, говорить мне: тебе пора вставать? Вряд ли. Мы видим разрыв между нашими потребностями и людьми, которые хотят эти потребности удовлетворять. И именно здесь приходит искусственный интеллект, который заполняет нишу.
Роботы будут выполнять ту работу, которую людям выполнять на самом деле не очень хочется, просто иногда они вынуждены. У робота таких понятий, как удовольствие и неудовольствие, к счастью, нет. Про ИИ на войне — это дорого и бесполезно почти Искусственный интеллект — это система инструментов, можно даже сказать, набор математических алгоритмов, который решает очень узкую задачу. Беспилотный автомобиль может доехать из пункта А в пункт В, но при этом он не в состоянии ответить на вопрос, сколько будет 6 умножить на 7.
Мы можем поставить ещё один инструмент, который будет отвечать на этот вопрос, но они не будут связаны друг с другом. Это примерно как швейцарский нож — набор инструментов, который мы вынимаем. Поэтому можно сделать какого-то робота, который будет по кнопке ехать и выкапывать мину, можно сделать робота, который будет летать в самолёте вместо пилота. Но это будут два разных робота, и нет общего робота, который ими управляет, — человек делает это гораздо эффективнее.
Кто-то из американцев говорил: если для завоевания страны нужны истребители шестого поколения, то дешевле страну купить, потому что они очень дорогие. Думаю, бояться восстания военных машин не стоит. В сложных задачах, где нужно определять цели, понимать, что нужно делать или не делать, искусственный интеллект бесконечно проигрывает человеку. Да, наверное, робот будет выкапывать мины лучше, чем сапёр, по крайней мере, его действительно будет не так жалко, если он неудачно выкопает.
В самолётах, может, они будут летать, будут ездить штуки, которые стреляют точнее. Но куда эффективнее эти деньги тратить на улучшение возможностей банковского скоринга и, как следствие, улучшение нашей жизни. Но войны никуда не денутся, по крайней мере пока, поэтому хочется надеяться, что использование ИИ в военных целях, вне зависимости от размера затрат, приведёт к тому, что меньше людей физически будет в армии на тех местах, где они могут погибнуть, будет дистанционная война с меньшим количеством жертв. Хотя это оксюморон: дистанционная война — самая разрушительная и страшная.
Про нейросети в искусстве 24 февраля 2019 года в Сочи проходил Зимний фестиваль искусств, и на заключительном гала-концерте Юрий Башмет играл музыкальное произведение, написанное нейросетью. На текущем уровне развития нейросеть действительно способна написать мелодию. Это не законченное музыкальное произведение, это однотонная мелодия, а дальше композитор её оттачивает до готового произведения. Для композитора это довольно серьёзное подспорье, потому что, когда композитор садится и начинает писать музыкальное произведение, ему нужна какая-то зацепка, идея.
А здесь нейронная сеть предлагает множество вариантов, и он выбирает оттуда идеи, которые ему нравятся, развивает — и получается музыка. То есть даже здесь творческим людям нейросети помогают, а то, что это какая-то имитация прошлого и его переосмысление, так у человека ровно так же происходит. Все музыканты, когда пишут свои музыкальные произведения, опираются на произведения прошлого. Это не значит повторение, копирование и обязательно подражание, но это так или иначе делается под каким-то влиянием.
Практически любой музыкант может назвать каких-то кумиров или тех, кто однажды повлиял на его творчество, кого он слушал, кому, может, в какой-то степени подражал. И всегда можно найти такие цепочки преемственности, поэтому здесь путь искусственного интеллекта от человеческого ничем не отличается. Это не значит, что появляется что-то радикально новое, но какую-то дополнительную новизну ИИ способен внести. В искусстве бывает, что развитие идёт небольшими шагами, и человеку, от искусства более или менее далёкому, мне, например, кажется: ничего себе, какой прорыв.
А человек, которому это близко, знает, как много было промежуточных шагов, которые не стали столь известными. О востребованных профессиях в сфере искусственного интеллекта Кадров катастрофически не хватает, их дефицит огромен во всём мире. И, к сожалению, пока ещё образование отстаёт, потому что область стремительно развивается. Как это часто бывает, за любой развивающийся областью тяжело успеть образованию.
Пока ты разрабатываешь программу обучения, находишь специалистов, всё это дело убегает, и фактически в нашей области можно что-то делать и успевать, только если ты учишься у действующих специалистов, которые прямо сейчас на передовой. Что касается фундаментальных знаний математики, алгоритмов, искусственном интеллекте, то здесь на территории наших стран всё более или менее хорошо. Что касается получения довеска — свежего актуального опыта и знаний, здесь, конечно, плохо, но с этим нужно бороться. В "Яндексе" мы боремся по мере своих сил и возможностей, у нас создана школа анализа данных, где мы обучаем специалистов по машинному обучению, и там преподают действующие сотрудники, и не только наши, учёные, которые прямо сейчас этим занимаются.
Отчасти компенсируют проблему с образованием появляющиеся курсы, велики возможности онлайн-образования. Но нельзя ничему человека научить — ему можно помочь научиться. Машинное обучение, искусственный интеллект — научиться ему трудно, нужно прикладывать серьёзные усилия, но возможности есть. Есть и школы анализа данных, и курсы, и большое количество информации в интернете.
Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий.
Ученые предполагают, что количество связанных устройств будет расти, а осуществляться это будет с помощью Интернета вещей и ИИ. Это позволит повысить производительность и получить конкурентные преимущества. Внедрение AIoT может положительно повлиять на различные отрасли, улучшить продуктивность сотрудников и снизить операционные расходы.
Это поможет улучшить безопасность, автоматизировать процессы и обнаруживать аномальное поведение. Улучшение систем разговорного ИИ Хотя существующие версии чат-ботов все еще имеют ограничения в ответах на сложные запросы, последние тенденции в искусственном интеллекте способны значительно улучшить их функциональность. Прогнозирование с использованием ИИ Ожидается более широкое использование ИИ для улучшения прогнозирования. Комбинирование предиктивной аналитики с последними тенденциями в искусственном интеллекте позволит достичь более точного и своевременного прогнозирования, считают эксперты. Сочетание квантовых вычислений и искусственного интеллекта Когда требуется обработка больших объемов сложных баз данных, квантовые вычисления в сочетании с ИИ могут привести к получению новых уникальных результатов. Midjourney — нейросеть, генерирующая изображения по текстовому описанию.
Starryai — нейросеть, внутри нее есть опции и параметры, при которых она сможет обработать запрос в разных стилях или взять за основу референс, предоставленный пользователем. Removebg — нейросеть, которая за пару секунд позволяет удалить фон с фотографии. Fusion Brain — нейросеть для генерации изображений в различных стилях по текстовому описанию. Colorize — сервис на основе ИИ, который раскрашивает черно-белые фото и видео. Uberduck — нейросеть, работающая с голосом, озвучкой и т. Зачитывает любой текст, имитируя голоса знаменитостей.
CyberVoice — генератор голоса на основе ИИ. Прочитает написанный текст голосами актеров озвучки. Vocal Remover — сервис, который сделает минусовку из любой песни. Нейросеть разделяет песню на две отдельные дорожки: чистый вокал и инструментальная партия. Инструменты ИИ для работы с текстом Gerwin. Балаболка — ИИ от Яндекса, продолжает вашу фразу, генерируя текст.
Jasper — текстовый ИИ, который пишет маркетинговые тексты и описания по параметрам и ключевым словам. Многие творческие деятели обеспокоены, что нейросети могут заменить писателей, художников.
Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
Вместе с тем они отмечают свою общую заинтересованность в таких инновациях. Общий тренд на интерес к технологиям искусственного интеллекта и доверие к нему продемонстрировали респонденты с детьми. Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д.
В процессе исследования ученые КФУ будут изучать поведение человека, анализируя разнообразные продукты его виртуальной активности, в первую очередь авторские тексты, которые пользователи размещают на различных онлайн-платформах LiveJournal, «ВКонтакте», «Дзен» и др. По словам заведующего кафедрой информационных систем ИВМиИТ Фаиля Гафарова и заведующего кафедрой высшей математики и математического моделирования ИМиМ Александра Агафонова, на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, — машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели.
С их помощью исполнители проекта хотят попробовать «разобрать» поведение человека, чтобы понять, из чего же оно состоит и что на него может оказывать влияние. В итоге ученые КФУ планируют существенно расширить исследовательские возможности современной психологии и разработать цифровые модели, которые имитировали бы содержание поведенческих действий человека, позволяя проводить разнообразные экспериментальные исследования как особенностей поведения человека, так и стимулов, которые их вызывают.
Идея данного проекта, как отметил один из основных исполнителей, заведующий кафедрой общей психологии ИПО Павел Устин, возникла не на пустом месте. Оно также было поддержано грантом РНФ.
За это время у нас сложился крепкий научный коллектив из психологов и специалистов по IT-технологиям, были созданы инструменты мониторинга и анализа продуктов виртуальной активности человека в социальных сетях, разработаны алгоритмы прогнозирования успешности», — рассказал П. В процессе исследования ученые КФУ будут изучать поведение человека, анализируя разнообразные продукты его виртуальной активности, в первую очередь авторские тексты, которые пользователи размещают на различных онлайн-платформах LiveJournal, «ВКонтакте», «Дзен» и др.
Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и отправляет ее на следующий слой. Первый слой нейронов получает входные данные, а последний слой производит выходные данные. Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1]. Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы машинное обучение. Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование. Цель нейронной сети — находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода.
Нейронные сети оказались невероятно эффективными в широком спектре приложений. Специалисты в области экономики считают, что, в финансах их можно использовать для прогнозирования цен на акции или обнаружения мошенничества. Разработчики программ в сфере медицины также замечают, что в здравоохранении их можно использовать для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний. Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором, обработкой и анализом различных медицинских изображений к которым относятся рентген, КТ, цифровые гистологические исследования и так далее. А также, искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе большого объема сложных медицинских данных. Исходя из этого можно сделать вывод, что нейронные сети и искусственный интеллект всегда были и являются сквозными технологиями. В области лингвистики специалисты считают, что нейронные сети и искусственный интеллект можно использовать для улучшения распознавания речи и обработки естественного языка [2]. Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность обучаться и адаптироваться к новым данным. После того, как нейронная сеть была обучена на определенном наборе данных, она может продолжать обучение и улучшать свои прогнозы по мере поступления новой информации. Это делает нейронные сети особенно полезными в приложениях, где данные постоянно меняются, например, на фондовом рынке или в анализе социальных сетей.
Мы предлагаем практическое применение искусственного интеллекта в роли чат-бота в телеграмме, который внедрен в обслуживающие программы компании для психологической помощи и поддержки сотрудников, которые сталкиваются с проблемами и трудностями при выполнении работы.
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
| Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр | Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. |
| Что хотите найти? | К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. |
| Топ-10 ИИ (AI) 2023 года: революция в технологии | AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. |
| Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть | Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. |
| Искусственный интеллект — последние и свежие новости сегодня и за 2024 год на | Известия | Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. |
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
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. Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). последние новости сегодня. Искусственный интеллект - все самые свежие новости дня по теме. ТАСС – ведущее государственное информационное агентство России.
82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется.
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
О будущем искусственного интеллекта Скажу парадоксальную для кого—то вещь: это будет что-то привычное и совсем незаметное. Никакого восстания машин. Каждый раз, когда в нашу жизнь приходит любое громкое техническое новшество, это вызывает много эмоций, а спустя время всё становится привычным. Оглядываясь назад, мы думаем, например: "Автомобили, а что автомобили? А когда они только появились, была масса разговоров: эти машины будут всех захватывать, раньше были понятные лошади, а теперь это. То же самое с искусственным интеллектом: использование научных технологий сильно поменяет нашу жизнь, но для наших детей и внуков это будет абсолютно привычной, естественной и незаметной частью жизни. Приведу пример. Совсем недавно нормальное распознавание голоса было чистой экзотикой, во всех старых фильмах о будущем роботы говорят противным, мёртвым механическим голосом. Сейчас задавать голосовые запросы поисковой системе — абсолютно естественно, и голос той же самой "Алисы" звучит натурально, он не раздражает. И "Алиса", с которой дети общаются без проблем, — это для них понятно и естественно, она появилась всего полтора года назад. И вошла в нашу жизнь так, будто была всегда.
Есть такие вещи, о природе которых мы не задумываемся, как навигация, например. Мы забыли, что было иначе, что люди какие-то там карты разворачивали. Сказал, куда тебе ехать, проложили тебе маршрут, ты поехал, даже не задумываясь о том, что в это время где-то на куче серверов собираются данные, анализируются маршруты, строится система предсказаний пробок и так далее. Маршрут непрерывно переобсчитывается, и, конечно, этим занимаются не люди — это делает машина, и это тоже можно назвать искусственным интеллектом. А для нас абсолютно буднично. И количество таких естественных вещей будет увеличиваться, и они будут становиться всё более привычными. Каждый раз или почти каждый раз что-то новое выглядит как какая-то сенсация, и мы думаем, стоит этого опасаться или нет, но проходит год или два — и это становится частью быта. При этом это я сейчас говорю год или два, чем дальше, тем быстрее: время тоже ускоряется. О главных трендах в развитии искусственного интеллекта Если мы говорим про беспилотные автомобили как один из образцов искусственного интеллекта, то их появление на улицах сильно зависит от заинтересованности в этом государства, что требует серьёзной работы со стороны властей — проработки законодательной базы и введения последовательных законов, которые облегчат процесс. Здесь должны, конечно, работать вместе и разработчики, и государство, потому что это действительно сложная вещь — делать юридическую базу для того, чтобы максимально безопасным образом вывести беспилотные автомобили на улицы города.
Те страны, где об этом будут думать активнее и лучше, получат результат быстрее. Второе — технологии безналичной оплаты и сам принцип взаимодействия человека с деньгами. Я вот, например, забыл, когда в России мне надо было доставать карточку, всё оплачиваю с телефона. В Казахстан это тоже уже проникает. И там мне удалось наконец заплатить с телефона, во всех остальных местах — нет, даже PayPass далеко не везде работает, нельзя карточку приложить, надо засовывать, пин-код вводить, и таких мест большинство. Хотя там разрабатывается много передовых технологий, но что касается их внедрения и применения, это не всегда так. Потому что США — бюрократическая страна, и внедрение новых технологий здесь не сказать, чтоб самое передовое, иногда кажется, что передовое, но нет. Китай в этом лидер, там высокая конкуренция везде, на любом уровне, где только можно представить, и скорость проникновения новых технологий взрывная, просто колоссальная. Технология распознавания лиц, положим, максимально доступна, ее может сделать практически кто угодно, есть много открытого кода, который неплохо работает. В китайском Синьцзяне, например, достаточно жёсткий контроль над людьми, сканируют всё, в том числе лица.
На поимку нарушителя уходит буквально несколько минут. Звучит как антиутопия, верно? Но таков прогресс, и здесь можно думать, пройдёт он быстрее или нет, рассуждать, хорошо это или плохо, но он неизбежен. И, главное, мы через это уже проходили, и не раз. Во-первых, в какой-то момент появились паспорта для идентификации человека. Был период, когда никакой идентификации не было, у человека было только имя, не было даже фамилии, по которой можно навести справки. Потом появились документы, благодаря которым о человеке можно многое узнать, и чем дальше, тем больше. В какой-то момент появляется технология обработки отпечатков пальцев, жёсткий идентификатор, который нельзя поменять. Сейчас то же самое с лицом, и это удобно, позволяет нам разблокировать телефон, например. Мы периодически думаем: а как же соображение приватности, но на другой чаше весов лежит отсутствие необходимости доказывать, что ты ничего плохого не делал.
Это ещё один важный тренд. Паспорт будущего — принципиально другой тип коммуникаций. О спектре применения искусственного интеллекта Первое, с чего стоит начать, — поиск, который невозможен без технологии искусственного интеллекта. Это тысячи фактов, по которым принимается решение, что именно нужно показать по короткому запросу человека, и качество поиска определяется целиком и полностью качеством машинного обучения. Убрав машинное обучение из поиска, мы получим проблему. Иногда раскладку на сайте забудешь поменять — и ничего не находится. Поисковая система нас приучила к тому, что как ты ни пиши, что ни введи, нас сразу идеально понимают. Это машинное обучение. Спектр возможностей практически бесконечен: кино, музыка, прогноз погоды, навигаторы, беспилотные авто. Вообще всё, что касается транспорта: рассчитать время прибытия такси, выбрать автомобили, которые увидят заказ, рассчитать время подачи, правильно определить и спрогнозировать цены — это всё делается в автоматическом режиме.
В ходе выступления Чернышенко обозначил пять основных глобальных трендов в сфере ИИ. Первым таким трендом он назвал стремление государств к технологическому суверенитету в условиях взаимных ограничений, когда отдельные страны закрывают доступ к своим разработкам. Второй - ужесточение борьбы за кадры. Поэтому правительство стремится обеспечить российским специалистам в области ИИ лучшие условия работы. Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработал рейтинг качества подготовки специалистов по искусственному интеллекту, который показывает, насколько образовательные программы различных вузов отвечают запросам рынка. По словам Дмитрия Чернышенко, топ-10 российских университетов в этом рейтинге уже серьёзно конкурируют за звание лучших и готовят высококвалифицированных специалистов.
Третий тренд - развитие безопасного искусственного интеллекта. Речь идет о переходе от клиентоцентричной к человекоцентричной модели, когда приоритетами для государства и бизнеса становятся интересы конкретного человека. И здесь важно понимать, что при дальнейшем развитии ИИ всё большее значение приобретают вопросы этики искусственного интеллекта. За два года к Кодексу этики искусственного интеллекта присоединилось порядка 330 организаций, в том числе 23 зарубежные и около 60 российских органов исполнительной власти. Четвертый тренд - стремление научных исследователей в различных технологических областях использовать всё более мощные большие языковые модели и генеративный ИИ.
Дипфейков становится больше Дипфейки будут множиться и становиться все более изощренными, прогнозирует Лэнс Худ, старший директор по омниканальной аутентификации компании TransUnion. В частности, технология глубокой подделки голоса стала очень продвинутой за короткий период времени, отмечает Худ. Профессиональное создание контента набирает обороты Джереми Туман, генеральный директор компании Aug X Labs, специализирующейся на видеомонтаже с использованием ИИ, считает, что 2024-й станет годом, когда ИИ действительно начнет работать на создателей контента. ИИ для профессионального создания контента позволит компаниям взаимодействовать со своими клиентами гораздо более целенаправленно и увлекательно, считает Туман. Эти тенденции упорядочат и ускорят каждый аспект рабочего процесса инженера, уменьшат когнитивную перегрузку, позволят создавать многократно используемый код, упростят поиск кода и позволят быстрее устранять неполадки. ИИ будет даже генерировать тестовый код, позволяя разработчикам сосредоточиться на творческих аспектах дизайна ПО и быстрее выводить решения на рынок. По его словам, организации будут использовать автоматизацию и цифровых работников, чтобы у сотрудников было больше времени на решение таких задач, как повышение квалификации, развитие собственных работ и поиск новых способов использования ИИ в своих интересах.
Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий.
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
В связи с этим появился новый для психологии феномен — "цифровая личность", — говорит профессор. Конечным результатом работы станет разработка модели, которая с высокой степенью вероятности поможет психологам объяснять и прогнозировать поведение человека как в реальной, так и в цифровой среде». Идея данного проекта, как отметил один из основных исполнителей, заведующий кафедрой общей психологии ИПО Павел Устин, возникла не на пустом месте. Оно также было поддержано грантом РНФ.
Общий тренд на интерес к технологиям искусственного интеллекта и доверие к нему продемонстрировали респонденты с детьми. Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор».
Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234—06—86.
В частности, технология глубокой подделки голоса стала очень продвинутой за короткий период времени, отмечает Худ. Профессиональное создание контента набирает обороты Джереми Туман, генеральный директор компании Aug X Labs, специализирующейся на видеомонтаже с использованием ИИ, считает, что 2024-й станет годом, когда ИИ действительно начнет работать на создателей контента. ИИ для профессионального создания контента позволит компаниям взаимодействовать со своими клиентами гораздо более целенаправленно и увлекательно, считает Туман. Эти тенденции упорядочат и ускорят каждый аспект рабочего процесса инженера, уменьшат когнитивную перегрузку, позволят создавать многократно используемый код, упростят поиск кода и позволят быстрее устранять неполадки.
ИИ будет даже генерировать тестовый код, позволяя разработчикам сосредоточиться на творческих аспектах дизайна ПО и быстрее выводить решения на рынок. По его словам, организации будут использовать автоматизацию и цифровых работников, чтобы у сотрудников было больше времени на решение таких задач, как повышение квалификации, развитие собственных работ и поиск новых способов использования ИИ в своих интересах. При этом они будут уделять особое внимание своей готовности к соблюдению грядущих норм и правил безопасности и прозрачности, проактивному снижению рисков и контролю за справедливостью, предвзятостью и смещением моделей.
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. В каких сферах используется ИИ? Да практически везде.
Читайте также:
- Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
- Искусственный интеллект: что это, зачем нужен и на что способен ИИ| Читайте на Эльдоблоге
- Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр
- Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
- Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
Сообщество
- Прошу удалить мой номер
- Искусственный интеллект в современном мире
- Будущее искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира -
- Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
Стандартизация процессов ML Внедрение искусственного интеллекта ИИ и машинного обучения МО в крупных организациях может оказаться сложной задачей из-за их способности нарушать различные бизнес-операции. На некоторых крупных предприятиях, внедривших искусственный интеллект и машинное обучение, отдельные группы по обработке данных работают независимо в разных отделах, используя свои собственные инструменты и методы. Хотя этот подход может работать для небольших проектов или конкретных задач, он не подходит для развертывания машинного обучения в больших масштабах, особенно в приложениях, взаимодействующих с клиентами. Предприятия понимают важность управления в промышленном масштабе, которое предполагает создание четких процессов, включающих сдержки и противовесы для повышения эффективности и снижения рисков. Для достижения этой цели все больше внимания уделяется стандартизации моделей и процедур ML. Эта тенденция возникла в 2022 году и, как ожидается, сохранится в 2023 году, поскольку все больше владельцев бизнеса осознают ценность установления общекорпоративных стандартов машинного обучения для полноценного использования искусственного интеллекта и машинного обучения в своих организациях. Искусственный интеллект и машинное обучение представляют собой серьезные проблемы с внедрением. Генеративный искусственный интеллект в маркетинге и СМИ Компании стремятся завоевать лояльность клиентов, постоянно создавая высококачественный контент для маркетинговых каналов. Различные типы контента могут быть созданы с помощью таких методов, как обучение в стиле передачи или общие состязательные сети в генеративных сетях искусственного интеллекта. Ожидается, что в 2023 году его значимость в сфере контент-маркетинга значительно возрастет.
Однако влияние генеративного ИИ не ограничивается маркетинга ; потенциально это может произвести революцию во всей медиаиндустрии. 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.
Если человечеству удастся выработать до приемлемого уровня правила игры, которые бы минимизировали риски, связанные с искусственным интеллектом, то у каждого из нас может появиться цифровой индивидуальный помощник, без которого, как сейчас без телефона, мы не сможем обойтись. При этом будет знать и учитывать ваш характер, особенности и интересы. Экспертное сообщество и бизнес должны придумать прикладную схему, как внедрить технологии в обычную жизнь. Философам нужно осмыслить совместное существование человека и ИИ. Система образования должна перестроиться так, чтобы учить детей востребованным знаниям и навыкам, а также чтобы дать человеку возможность учиться всю жизнь. Государство должно заняться обеспечением безопасности и защитой населения от рисков, связанных с ИИ. Другой элемент адаптации — общественная дискуссия возможностей и последствий использования искусственного интеллекта. Важно вести живой диалог. С этого, я думаю, все и начнется. Причем не только в профессиональных сообществах, но и в широких массах. Наверное, будут сферы, где технологии ИИ будут запрещены или использоваться по минимуму. Но основную часть общества можно будет подготовить. Риски ИИ — Какие риски сопровождают искусственный интеллект? И то и другое можно применять и в мирных целях, и в военных. Все понимают, что ядерная бомба — разрушительная вещь. Искусственный интеллект может быть тоже разрушительным. Во-первых, генеративный ИИ может создавать различные дипфейки и другой контент, где практически невозможно отличить правду от лжи. Во-вторых, ИИ может негативно повлиять на систему образования — сделать ее поверхностной, если будет сразу предлагать готовые ответы. Сейчас в каких-то школах запрещено приносить калькуляторы на уроки, чтобы дети научились самостоятельно выполнять математические действия. И это правильно. Важно учить фундаментальные основы для понимания того, как устроены различные вещи. Если что-то выйдет из строя, например тот же калькулятор, мы должны суметь сами справиться с задачей. В-третьих, искусственный интеллект может генерировать данные с ошибками, а человек принимать эту информацию за истину. Конечно, это проблема не самого ИИ, а данных, на которых его обучают.
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. 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.
Обучение — машинам, образование — специалистам Разумеется, дальнейшее развитие сферы ИИ закономерно сталкивается с рядом трудностей, которые страна должна преодолеть для дальнейшего преуспевания. Первая — сугубо технологическая. Для эффективного машинного обучения требуется мощное оборудование из-за работы с огромным количеством данных. Так, например, для того, чтобы научить машину отличать кролика от черепахи на картинке, придется задействовать мощности примерно 16 тысяч персональных компьютеров и обработать свыше 10 млн изображений. Именно поэтому технологическое развитие оборудование, безусловно, должно идти с опережающими темпами. Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ. Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов. А в начале июля этого года зампред правительства Дмитрий Чернышенко заявил об открытии 83 новых магистерских программ в сфере искусственного интеллекта.