На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет.
Искусственный интеллект заполучил серьезного противника
Искусственный интеллект на скоростях проверяет информацию о потенциальном клиенте, выясняет размер его доходов, кредитную историю, высчитывает риски для банка и дает свое заключение: давать деньги или нет. И если давать, то на каких условиях. Вокзалы, аэропорты и пр. Множество видеокамер «смотрит» за толпой, передавая картинку на общий сервер, где ИИ ищет подозрительные лица с сомнительным поведением. Как видно, развитие искусственного интеллекта — дело хорошее. Хотя и вызывает некоторые опасения у многих государственных структур. Тем не менее, по словам министра экономического развития Максима Решетникова, РФ уже сейчас входит в топ-10 стран по внедрению ИИ. А в принятой месяц назад новой редакции Национальной стратегии развития искусственного интеллекта особое внимание обращено на негативные факторы, мешающие его дальнейшему прогрессу. Правительство считает эти задачи выполнимыми.
Он звонит клиентам и направляет им push-уведомления. Сегодня он задействован в 84 процентах наших коммуникаций.
Такого робота мы используем уже несколько лет и постоянно совершенствуем его. Уже даже не всегда можно отличить, с человеком ты общаешься или с роботом: настолько уверенно и естественно машина ведет диалог. Робот позволил нам автоматизировать рутину: он напоминает о просрочке, разбирается в причинах проблемы, договаривается с клиентом о совершении тех или иных платежей. Люди-операторы подключаются в более сложных кейсах. И наша основная задача — сделать так, чтобы клиент вернулся в график платежей, а не получил судебное решение, исполнительный лист и прочее. В 2023 году у нас в Сбере появилась большая языковая модель GigaChat, которая уже применяется в различных бизнес-процессах банка. В нашем департаменте мы с ее помощью продолжим улучшать взаимодействие с клиентами, у которых возникла просроченная задолженность. Важно, что GigaChat — это искусственный интеллект совершенно другого уровня. Робот на его основе сможет говорить с клиентами не только о просрочке и графике платежей, а практически на любые темы. Дёмин: GigaChat представляет собой генеративный искусственный интеллект, что позволяет ему рождать новые сущности.
Для сравнения: сейчас у нас есть базовая технология робота для общения с клиентами. Машина выбирает предзаданные скрипты или варианты ответов из дерева решений.
Собственно говоря, дело к этому и идёт. Согласно новому закону, страны-участницы будут предлагать гражданам и предприятиям цифровые кошельки, которые смогут связать их национальные цифровые идентификаторы с подтверждением других личных данных например, водительскими правами, дипломами, банковскими счетами, медицинскими картами. Теперь граждане ЕС смогут подтверждать свою личность и обмениваться электронными документами из своих цифровых кошельков одним нажатием кнопки на мобильном телефоне и получать доступ к онлайн-сервисам на территории всей Европы. Правда, разрешать или не разрешать воспользоваться кошельком будет Брюссель. Тоже удобно. Остаётся только посадить в качестве контролёра ИИ, чтобы любое инакомыслие в ЕС каралось тотчас и неотвратимо. Цифровой идентификационный кошелёк ЕС так широко открыт для злоупотреблений Брюсселя, что об этом могли бы только мечтать все покорители мира. Кстати, именно учёные первыми отметили, что это угрожает европейским ценностям.
Более пятисот представителей науки и эксперты из 39 стран подписали открытое письмо Евросовету с предупреждением об этой опасности. Ведь наличие всех документов любого из людей в одном месте означает, что их можно конфисковать одним щелчком мыши, как это сделала администрация Трюдо в Канаде, когда во время Covid она отказала тем, кто не согласился на вакцинацию, в доступе к их банковским счетам и лишила страховых прав водителей, участвующих в протестах в Оттаве. И вишенка на торте — теперь государства-члены ЕС могут потерять право выдавать и аннулировать документацию. Брюссель сделает это за них.
На примере электрокардиограммы приведу пример, когда в России активно используются три школы: советская, российская и американская. Они во многом отличаются. Если для человека разница между ними незначительна, то для машины она критическая. Когда наши врачи видят американскую электрокардиограмму перед собой, они даже не знают, как ее трактовать и как категорировать. Для этого существуют инструменты аннотирования, которые позволяют, во-первых, сделать так, чтобы несколько врачей регистрировали одну и ту же единицу исследований, а специалисты, которые работают с данными компании, могли проанализировать и измерить такой параметр, как коэффициент согласия, позволяющий на примере трех и более экспертов верифицировать единицу данных, а уже после производить исследования", - сказал Андрей Бурсов. Он упомянул, что ИИ в медицине начал активно внедряться в 2019 г. Операционный директор ООО "Первый электронный рецепт" Григорий Милешкин сообщил, что региональные врачи за все время выписали более 5 млн электронных рецептов, а в 2024 г. Анна Мещерякова отметила, что представители медицинских программных продуктов ведут работу с персональными данными в закрытом контуре.
4 преимущества Python для работы над ИИ
- Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
- Публикации
- Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь
- В России определили лидеров искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект в действии - «Ведомости. Импортозамещение»
- AMD запустила производство процессоров на архитектуре Zen 5 со встроенным ИИ
В сеть слили документ, раскрывший характеристики процессоров AMD Ryzen 9050
Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше.
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть.
Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ.
Я расскажу немного о том, как это реализовано у нас, где и почему мы использовали традиционное машинное обучение, а где — нейронные сети и искусственный интеллект, и буду благодарен за ваше мнение об этом подходе. Рекомендации хорошо знакомы всем, кто активно пользуется сетью. Интернет-магазины предлагают схожие товары.
Онлайн-кинотеатры советуют фильмы. Музыка, книги, игры, приложения — в любой нише можно найти примеры подобных решений. В современном мире, где количество информации растет в геометрической прогрессии, рекомендации помогают людям найти что-то новое и интересное. Яндекс всегда специализировался на поиске. В широком смысле этого слова. Поиск ответов на свои вопросы.
Поиск оптимального маршрута. И даже поиск свободного такси рядом с вами. Примерно два года назад у нас появилась еще одна идея. Научить машину искать в сети тот контент, который был бы интересен конкретному человеку. Персонализированный поиск, где в качестве запроса выступают не слова, а интересы. Из этой идеи и родилась лента рекомендованного контента Дзен.
Дзен Дзен — это бесконечная лента контента, которая формируется исходя из интересов конкретного человека. Мы хотим помочь пользователям найти интересный контент, а издателям — целевой трафик клик по рекомендациям открывает материал на сайте-первоисточнике. Обычно рассказы о новых продуктах начинают с описания идеологии и продуктовой стратегии, и здесь я рекомендую вам прочитать пост Романа kukutz Иванова в блоге Яндекса , а мы с вами сразу перейдем к самому важному для Хабра, к технологиям. Тем более, что именно они отличают Дзен в Яндекс. Браузере от любых других браузерных и не только аналогов. Кстати, внимательный читатель может вспомнить, что первые эксперименты с Дзеном проводились в 2015 году на странице zen.
Почему теперь лента рекомендаций стала частью Браузера? На этот раз вопрос я обязательно отвечу чуть позже. В основе Дзена лежит рекомендательная технология Диско, разработанная в Яндексе и уже нашедшая применение в Яндекс. Музыке и Яндекс. Слово «диско» созвучно английскому слову discovery, которое означает «открытие нового» и хорошо описывает суть технологии. Упрощенная логическая схема работы Диско в случае с Дзеном выглядит так: Начнем с самого начала, с исходных данных, которым еще только предстоит как-то превратиться в факторы.
С чего начинаются рекомендации Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения. Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах. Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека. Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил.
Под угрозой, например, репетиторы, бухгалтеры, дизайнеры. Облик и меню одного из кафе в центре Москвы помогала разрабатывать нейросеть. Результат оценили дизайнер Юлия Алексеева и шеф-повар Андрей Забелин, шеф-повар : «Изучил я меню, оно достаточно хорошее, сбалансированное. Я даже так скажу: очень грамотно составлено, потому что количество продуктов используется мало, оно пересекается». Юлия Алексеева, дизайнер: «Многим покажется, что здесь вообще неуютно, что здесь какой-то погреб. Но здесь все сделано четко по правильной формуле: натуральный кирпич, идеально натуральная сталь. Мне нравится, что роспись небанальная.
Я, например, такую же не видела нигде. То есть видно, что это специально рисовали». Фирменное азиатское блюдо придирчивым гостям тоже пришлось по вкусу. Трюфельное масло в сочетании с осьминогом — это необычно. Да и говядина в сочетании с осьминогом тоже. Главный секрет этого места стал известен только в конце. Участие искусственного интеллекта оказалось для экспертов сюрпризом.
Юлия Алексеева: «Серьезно? Я не ожидала вообще! Даже немного страшновато становится, скажу честно». Владельцы заведения, правда, не раскрывали, что именно сделал компьютер и в какой степени его выдумки подправляли люди. Для привлечения посетителей упоминание нейросетей сработало не очень: вскоре после съемок кафе закрылось. В Интернете еще обсуждают рецепты, созданные искусственным интеллектом. Кулинарный блогер Софья Тукаева взялась проверить, как нейросеть может преобразить, например, классический десерт тирамису.
При этом, отмечу, что ИИ давно применяется во многих направлениях бизнеса", — отметила она. Он обращает внимание, что ИИ давно внедрён, например, в мобильные устройства, где он используется для обработки фотографий: "Он активно используется в рекомендательных системах. Например, практически все сервисы "Яндекса" используют искусственный интеллект — такси, доставка, логистика. Он также широко применяется в сфере кибербезопасности. Весь мониторинг безопасности на важных объектах, таких как аэропорты, например, осуществляется с помощью ИИ. Камеры видеонаблюдения, системы распознавание лиц — всё это искусственный интеллект", — подчеркнул эксперт. В том числе для российских компаний. Например, на основе запущенного в этом году чат-бота Yandex GPT уже появилось достаточно большое количество бизнес-решений, а также компаний, которые использует открытые API генеративных нейросетей, и внедряют свои разработки на их основе". Управляющий RTM Group Евгений Царёв говорит, что на волне всеобщего хайпа люди начали пытаться внедрить нейросети или машинное обучение туда, где им не место и где в них нет большой необходимости: "При этом, на мой взгляд, такое интенсивное развитие искусственного интеллекта сопоставимо с появлением интернета.
Мы просто находимся сейчас на самой начальной стадии пути. И то, что мы увидим через 5-10 лет, возможно, будет отличаться от всего, что мы представляем себе сейчас". Исполнительный директор по нефинансовым сервисам Северо-Западного банка Сбербанка Сергей Дюк добавил, что ИИ активно используется в банковской сфере: "Сбер и другие банки в своих скоринг-моделях используют машинное обучение. ИИ применяется для работы с аудиторией и клиентами, в системе рекомендаций. Ещё один из интересных трендов — использование ИИ для помощи в работе персонала. Рутинные задачи отдают теперь ему, что снимает нагрузку с работников". Вызов от ИИ Доцент кафедры прикладной информатики и моделирования экономических процессов МБИ имени Анатолия Собчака Станислав Газуль напомнил, что нейросети начали применяться в самых неожиданных направлениях: "Здесь можно вспомнить нашумевшую историю с дипломной работой студента "Бауманки", который написал её с помощью ChatGPT. Или, например, случай с искусственным интеллектом под названием "Николай Иронов", который генерировал изображения для известной дизайн-студии. Сперва работы ИИ выдавались за произведения человека, а затем дизайн-студия раскрыла правду.
Многих поразило то, что ИИ способен на создание контента — для многих это стало откровением". И сообщество ещё не научилось бороться с этим явлением.
Мыслит ли искусственный интеллект?
Чтобы сделать вывод о соответствии веб-страницы интересам человека, нужно сравнить ее контент с известными образцами. Причем заниматься этим должен компьютер, которому нужно не просто прочитать материал, но и понять его смысл. И единственный способ решить эту задачу достаточно точно, это использовать опыт Яндекса в области искусственного интеллекта. К счастью, будущее не предопределено и все в наших руках. Но а если серьезно, то наработки в области ИИ уже сейчас помогают нам решать сложные задачи.
Способность машины читать, видеть и, что наиболее важно, понимать смысл открывает большие перспективы. Когда мы говорим о рекомендациях, то подразумеваем себе материалы, которые были бы достаточно близки по своему смысловому наполнению к образцам пользователя. Иными словами, машина должна прочитать два текста и сделать вывод: близки ли они по смыслу или нет. Ровно это мы и учимся делать.
Специально обученная нейронная сеть преобразует текст в вектор, в котором заключен смысл текста. Два текста могут быть написаны с использованием разных слов и даже на разных языках, но смысл у них будет один. Сравнивая эти векторы, мы можем с определенной вероятностью предсказать интерес человека к новому материалу. Кстати, если векторы почти совпадают, то это уже говорит о смысловом дубликате рерайт текста или разные статьи об одном и том же событии , с которыми мы боремся в ленте.
Другой подход к NLP, над которым работает команда Дзена, это автоматическое присвоение меток для любого текста. Так и здесь. Классификация публикаций с помощью меток помогает повысить точность итоговых рекомендаций. Работа с компьютерным зрением в целом похожа на NLP.
Только вместо чтения текста машина учится «смотреть» и понимать смысл изображения. Помимо прямого применения в рекомендациях у компьютерного зрения есть и другие задачи в Дзене. Например, миниатюры картинок далеко не всегда удобно масштабируются, и их приходится обрезать, а компьютерное зрение помогает находить на картинках людей и спасает их от судьбы Нэда Старка из «Игры престолов». Компьютерное зрение применяется и для нахождение текста на картинках.
Некоторые сайты любят дублировать заголовок в виде изображения. В ленте это смотрится далеко не так красиво, поэтому подобные картинки выявляются и не используются в качестве миниатюр. Существует еще такое труднообъяснимое понятие, как «качество» картинки. Машина учится выбирать на сайте те изображения, которые больше нравятся людям, и использует их в качестве все тех же миниатюр.
SVD Выше я рассказал вам о подходе к построению рекомендаций, который основан на фильтрации по содержимому объектов. Теперь пришло время вспомнить о коллаборативной фильтрации. В основе этого подхода лежит идея, что похожим людям нравятся похожие объекты. В этом случае вам не нужно знать свойства рекомендуемых объектов, достаточно собрать статистику о том, насколько они соответствуют интересам пользователей.
На примере фильмов это может выглядеть так: Опираясь на уже известные оценки, можно выявить закономерности в поведении разных людей и попробовать предсказать реакцию на новый фильм. На математическом уровне для применения коллаборативной фильтрации придуманы разные алгоритмы, о которых в свое время на Хабре хорошо рассказал мой коллега Михаил Ройзнер. В случае с Дзеном мы используем коллаборативную фильтрацию а точнее алгоритм SVD для предсказания интереса человека к определенному сайту в целом. Точность итоговых рекомендаций напрямую зависит от количества и разнообразия исходных данных, поэтому в качестве факторов используются и многие другие наши знания.
Сейчас мы используем искусственный интеллект на пост-продакшене в основном. Но через пять лет результаты будут другими", — добавил он. ИИ мы тоже сейчас применяем: и в поиске локаций, и в создании постеров, и при редактировании заявок сценариев", — сказал Учитель в беседе с корреспондентом РЕН ТВ на полях форума. Однако, подчеркнул режиссер, перекладывать все на плечи ИИ пока нельзя. По его словам, он дает лишь "усредненные" рекомендации и не может по достоинству оценить какой-либо авторский индивидуальный проект. Генеральный директор Президентского форума культурных инициатив Роман Карманов отметил, что использование ИИ значительно удешевляет производственные процессы в кино, это ведет к увеличению количества создаваемых фильмов, что сейчас актуально и необходимо. В рамках форума проводятся дискуссии, презентации, круглые столы, концертные, выставочные и иные программы. IX Санкт-Петербургский международный культурный форум проходит с 16 по 18 ноября под названием "Форум объединенных культур". Его основная тема — "История и современность в художественной культуре". Ожидается, что в форуме примут участие более 70 стран и 50 официальных делегаций.
Дискуссии будут проходить в Главном штабе Государственного Эрмитажа, Государственной академической капелле Санкт-Петербурга и других местах. Впервые международный культурный форум прошел 9—11 ноября 2012 года в Михайловском театре.
Если для человека разница между ними незначительна, то для машины она критическая. Когда наши врачи видят американскую электрокардиограмму перед собой, они даже не знают, как ее трактовать и как категорировать. Для этого существуют инструменты аннотирования, которые позволяют, во-первых, сделать так, чтобы несколько врачей регистрировали одну и ту же единицу исследований, а специалисты, которые работают с данными компании, могли проанализировать и измерить такой параметр, как коэффициент согласия, позволяющий на примере трех и более экспертов верифицировать единицу данных, а уже после производить исследования", - сказал Андрей Бурсов. Он упомянул, что ИИ в медицине начал активно внедряться в 2019 г. Операционный директор ООО "Первый электронный рецепт" Григорий Милешкин сообщил, что региональные врачи за все время выписали более 5 млн электронных рецептов, а в 2024 г. Анна Мещерякова отметила, что представители медицинских программных продуктов ведут работу с персональными данными в закрытом контуре. Анна Мещерякова рассказала, что с 2023 г.
Она отметила, что большой шаг сделан в описании маммографии.
Лучшими признаны проекты «Цифровой двойник аэропорта» от Шереметьево, «Система видеоконтроля герметизации Emission Detection» от «Русского алюминия», «ML-прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур» компании «АгроТерра» и «Искусственный интеллект в свиноводстве» от «Сибагро». Также лидером ИИ стал Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий с проектом по компьютерному зрению для анализа медицинский изображений. Искусственный интеллект уже обработал более 11 млн исследований и ускорил анализ медицинских изображений в восемь раз.
По его словам, на волне революции больших языковых моделей ИИ не просто в разы повышает эффективность бизнес-процессов, но и полностью меняет бизнес-модели компаний. По оценке начальника управления президента России по развитию информационно-коммуникационных технологий и инфраструктуры связи Татьяны Матвеевой, хороших проектов, номинированных на премию, оказалось больше, чем победителей. Отрадно видеть, что технологии ИИ активно развиваются не только в бизнес-среде, но и в государственном управлении. Призываю делиться своим опытом, наработками и практиками.
Мыслит ли искусственный интеллект?
Следующее поколение чипов получит совершенно новую архитектуру, улучшенную производительность, а также совместимость с настольным сокетом AM5, поддержку которого AMD гарантирует до 2025 года. Как сообщает инсайдер Kepler, компания уже запустила массовое производство процессоров под кодовым названием Granite Ridge. Чипы «красных» смогут похвастаться увеличенной производительностью при большей энергоэффективности, усовершенствованными технологиями искусственного интеллекта, а также переработанной системой охлаждения.
Источник изображения: Unsplash, Gilles Lambert Другими словами, если речь идёт о смартфонах марки, то некий нейронный процессор внутри iPhone должен будет осуществлять локальные вычисления при обработке запросов, в меньшей степени полагаясь на обмен информацией с облачной инфраструктурой. Такой подход позволит ускорить отклик системы на поступающие запросы, а для пользователя это станет видимым преимуществом. Кроме того, локальная обработка чувствительной информации повысит степень информационной защищённости. При этом, как утверждает представитель Bloomberg , компания Apple не отметает окончательно идею использования сторонних больших языковых моделей, которые предлагаются Google или Microsoft. Собственную языковую модель Apple тоже разрабатывает, но ориентирует её именно на использование локальных вычислительных ресурсов. Подробности об этой концепции Apple могут быть оглашены уже в середине июня на конференции для разработчиков WWDC 2024, как поясняет источник.
Представители ответчика утверждают, что Маск передёргивает факты и строит свои обвинения на несуществующих юридически положениях. Источник изображения: OpenAI По словам представителей OpenAI, на которые ссылается Bloomberg , упрёки Илона Маска в отказе организации от своих альтруистических принципов базируются на ложных утверждениях, являются ни чем иным, как «историческим ревизионизмом», и направлены на продвижение собственного конкурирующего стартапа. Иск Илона Маска к OpenAI был подан в марте, и одним из пунктов обвинения было вступление стартапа в партнёрство с Microsoft. Представители ответчика сообщают, что несколько лет назад сам Маск покинул OpenAI после неудачной попытки установить в организации своё доминирование, но после запуска собственной компании в сфере искусственного интеллекта пытается использовать успех OpenAI в собственных коммерческих интересах. В документах, определяющих сферу и принципы деятельности OpenAI, как утверждают юристы, нет положений, запрещающих ей монетизировать собственные технологии, а потому упрёки Илона Маска в нарушении принципов некоммерческого распространения ПО не являются состоятельными. Свидетельство о регистрации организации, на которое ссылается Маск, не содержит обязательств по непременному распространению открытого кода своих разработок для всеобщего блага. Формулировка подразумевает, что руководство OpenAI в ходе обсуждения должно определять, какую часть ПО сделать открытой, а какую нет. Илону Маску, по мнению стороны ответчика, также не удастся доказать, что OpenAI не имеет права лицензировать свою технологию сторонним компаниям а именно Microsoft , а также предоставлять им наблюдательное место в совете директоров.
Впрочем, промежуточный исход спора двух субъектов может стать понятен уже в середине этой недели, когда состоится судебное заседание. Данный шаг объясняется необходимостью сокращения затрат на фоне ужесточения конкуренции на рынке ИИ со стороны таких компаний, как OpenAI и Mistral. Сотрудники, которых уже коснулось сокращение, в основном занимались операционной деятельностью и были уведомлены о своих увольнениях, сообщил источник ресурсу CNBC на условиях анонимности. Его уход последовал за публикациями СМИ, ставящими под сомнение полномочия гендиректора. В июне 2023 года Forbes сообщил, что Мостак ввёл в заблуждение общественность, в том числе инвесторов, относительно получения степени магистра в Оксфордском университете, а также о характере партнёрства с Amazon. Stability AI охарактеризовала сделку с Amazon как стратегическую, хотя она представляла собой не что иное, как стандартный договор аренды облачной инфраструктуры. Кто из них вышел из схватки победителем, не уточняется, но испытания уже назвали прорывом в средствах ведения воздушного боя. Vista X-62A.
Концепция мозаичной войны предполагает слаженные пилотируемые, полуавтоматические и автоматические действия управляемых пилотами и беспилотных воздушных боевых платформ. Пилоты должны из тактиков стать стратегами, чтобы планировать бой в целом, тогда как беспилотные платформы займутся «чудесами на виражах». Первый бой между ИИ и пилотом состоялся в 2021 году на симуляторе. Машинный интеллект превзошёл опытного лётчика, выиграв у него практически все бои. В качестве пилота боевого истребителя F-16 — в виде испытательной платформы VISTA X-62A — ИИ осуществил первые полёты в начале 2023 года, проведя в воздухе под надзором инструктора в кабине 17 часов. По словам ответственных за программу лиц, ИИ уверенно выстроил как порядок оборонительных манёвров, так и наступательных. Благодаря этому владельцы этих устройств получат быстрый доступ к данному сервису. Источник изображения: Nothing «Благодаря новой интеграции пользователи с новейшей платформой Nothing OS и приложением ChatGPT, установленными на их смартфонах Nothing, смогут общаться с самым популярным в мире потребительским инструментом искусственного интеллекта прямо через наушники Nothing», — сообщила компания в своём официальном блоге.
Представитель компании в разговоре с порталом The Verge отметил, что «интеграция ChatGPT в продукты будет проходить постепенно.
Английский язык. Без знания этого иностранного языка невозможно стать востребованным специалистом в сфере ИИ: все новые статьи и разработки, в первую очередь появляются в зарубежных источниках. Базы данных БД , которые используют для хранения и организации данных, на которых впоследствие обучают модели машинного обучения и нейросети. Какие технологии на основе ИИ может использовать любой бизнес Большинство корпоративных решений на базе искусственного интеллекта — внутренние дорогостоящие разработки, для создания которых необходима команда IT-специалистов и менеджеров. Например, в банках AI используют в кредитных продуктах для скоринга: благодаря этому можно автоматически принять решение по выдаче кредита. Внедряют такие инструменты и на производстве, например, в BMW ИИ используют , чтобы оценить изображения компонентов и выявить в них отклонения от стандарта в режиме реального времени. Тем не менее, есть и такие технологии, которые может использовать любой бизнес: для этого берут готовое решение и дорабатывают под собственные нужды. Компьютерное зрение Это набор технологий, который позволяет при помощи нейросетей обрабатывать визуальную информацию с камер.
Благодаря машинному зрению можно распознавать штрих-коды, текст, изображения, в т. Например, биометрическая система позволяет верифицировать личность для доступа в офис или для оплаты товаров и услуг, а в «Пятерочке» ее применяют для «узнавания» постоянных клиентов, чтобы автоматически предлагать им скидки, и для выявления серийных магазинных воров. С помощью системы распознавания жестов же можно взмахом руки попросить переключить музыку или изменить громкость трека. Так, Google внедрила ее в мобильные устройства и умные колонки, а Huawei — в свой флагманский смартфон. Такие инструменты повышают безопасность и уровень сервиса, ведь человеку не приходится вводить дополнительные данные для проверки или нажимать на кнопки для управления оборудованием. Например, российский сервис Directum RX помогает классифицировать входящие электронные письма и документы по типам, чтобы снизить время их обработки, а другая отечественная RPA Sherpa проверяет контрагентов перед заключением договора. Прогнозные модели Такие инструменты могут применяться в абсолютно разных сферах: от ритейла чтобы предсказывать продажи в супермаркетах, как это делает X5 Retail Group для каждого из своих 16 000 магазинов до логистики, чтобы планировать поставки.
Эта сложность делает моделирование человеческого поведения особенно трудным, хотя оно может стать ключом к улучшению взаимодействия между системами ИИ и пользователями. Исследователи из Массачусетского технологического института и Университета Вашингтона разработали метод точного моделирования такого поведения. Их система на основе ИИ может предсказывать будущие действия людей в различных ситуациях, а также оказывается полезной для моделирования поведения машин, таких как роботы и другие системы ИИ. Учет "непредсказуемости" человека Метод, разработанный исследователями, основан на идее о том, что время планирования и глубина размышлений являются ключевыми показателями человеческого поведения. Затем они создали алгоритм, который моделирует серию решений по заданной проблеме, и сравнили эти решения с решениями, принятыми людьми, чтобы определить момент, когда люди перестают "планировать", чтобы оставить место для "иррациональности" и непредсказуемости. Это позволило им смоделировать часть человеческого процесса принятия решений.
Искусственный интеллект
Что умеют программные роботы Кроме того, новая модель позволяет системе генерировать результаты в реальном времени: программа воспринимает текст, анализирует его настроение и сразу же выдает нужную эмоцию и выражение лица. Ранее такие аватары полагались на заранее написанный сценарий, из-за чего результаты могли быть неестественными. Synthesia утверждает, что модели достаточно, чтобы создать полностью уникальный видеоролик, а готовый результат не придется исправлять в других программах. Пользователи также могут заново сгенерировать видеоряд, изменив запрос.
Приложение доступно на мобильных платформах Android и iOS. Нейросеть GigaChat пока доступна в тестовом режиме по приглашениям. В отличие от иностранного аналога, GigaChat лучше понимает запросы на русском языке, заявили в банке. Сбербанк использует решения на базе искусственного интеллекта в большинстве продуктов и процессов компании, ранее заявил президент, предправления Сбербанка Герман Греф. Например, банк использует собственные ИИ-модели для повышения безопасности транзакций: онлайн-переводов, эквайринга, операций по картам. В финансовой сфере благодаря внедрению ИИ существенно сократилось время рассмотрения заявки на кредит. С момента отправки анкеты в банк до получения ответа проходит не несколько дней, а несколько минут. ИИ прогнозирует загрузку банкоматов, сколько денег внесут, а сколько снимут, что впоследствии уменьшает расходы на инкассацию. Государство стимулирует ИИ В сентябре 2022 года при правительстве России заработал Национальный центр развития искусственного интеллекта.
Кроме того, Центр будет регулярно проводить мониторинг ключевых показателей развития ИИ, а также экспертизу официальных документов в области национального регулирования сферы. В январе 2023 года стало известно, что правительство до 2030 года направит около 24,6 млрд руб. К 2024 году, согласно утвержденной властями дорожной карте «Развитие высокотехнологичного направления «Искусственный интеллект» ИИ на период до 2030 года», объем рынка технологий на базе ИИ в России составит 14 млрд руб. Кроме того, Минэкономразвития России планирует в текущем году перезапустить ряд программ федерального проекта «Искусственный интеллект». В частности, запланирован отбор исследовательских центров для решения прикладных задач в сфере ИИ. Ритейлер X5 Group в феврале объявил о создании решения для моментального обнаружения и анализа сбоев в ИТ-инфраструктуре на базе ИИ.
Нейросети вывели на новый уровень создание цифровых персонажей. К примеру, в умных устройствах Салют ТВ работает нейросетевой ведущий, который может рассказать новости. Современные цифровые профессии в области компьютерных технологий. Востребованы промпт-инженеры, тренеры нейросетей, дата-сайентисты, нейрокреаторы — все, кто умеет ставить задачи нейросети и получать от разума результат.
Увеличение по всему миру объёмов контента, созданного интеллектуальными системами. К примеру, GigaChat генерирует не только текст сказки, доклады, заголовки, тезисные планы, саммари, новости, статьи в блог , но и другие форматы контента. Сервис используется для создания изображений, а ещё решает загадки и пишет код. По мере развития он научится генерировать другие виды контента под задачи пользователя. Стратегические партнёрства в области ИИ. Разработчики отечественных технологий и интеллектуальных систем продолжат сотрудничество. Генеративный искусственный интеллект Компьютерные нейросети GPT-3. Сервисы создают контент: изображения, тексты, код, музыку, видео. Могут делать саммари или расшифровки аббревиатур.
Встреча была очень насыщенной и прошла в активном и динамичном режиме. Благодарим нашего спикера за неподдельную увлеченность темой, интересный и содержательный рассказ!
AI что значит
Искусственный интеллект «Дзена» работает по двум принципам: Фильтрация содержимого — каждая публикация попадает в очередь на анализ характеристик и текстового содержания после загрузки на платформу и только после проверки появляется в лентах пользователей. Канал автора «Искусственный интеллект и Нейросети» в Дзен: Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. К этому запуску команда Дзена подготовила несколько прогнозов о том, как будет меняться мир медиа в эпоху искусственного интеллекта.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Искусственный интеллект минувшим четвергом стал темой разговоров в ООН. Канал автора «Искусственный интеллект и Нейросети» в Дзен: Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Получалась картина, при которой алгоритмы, управляемые искусственным интеллектом, обладали полной ситуационной осведомленностью во время испытаний DARPA AlphaDogfight, которые завершились в 2020 году и передавались непосредственно в ACE. На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет. В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. [NS]: Мы начали разговор с отличной новости, что «Яндекс» вошел в число мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
| Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь // Новости НТВ | сегодня – это основанная на искусственном интеллекте система управления опытом сотрудников и лидерством в режиме реального времени. |
| Искусственный интеллект научился замедлять старение | Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. |
| Дзен Новости запретили материалы, написанные искусственным интеллектом | Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта (ИИ). |
| Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком | Искусственный интеллект — Каналы |
| Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта | это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности. |
Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь
Искусственный интеллект: что значит и как расшифровывается аббревиатура AI, какие задачи решает ИИ, каких областях бизнеса работает и используется. Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. Треть россиян боится потерять работу из-за искусственного интеллекта, к такому выводу пришли в исследовательской компании BCG после недавнего опроса. Искусственный интеллект — Каналы Искусственный интеллект подразумевает собой искуственно созданную машину, умеющую решать задачи с возможностью дальнейшего самообучения.