Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы. Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Во-вторых, технология искусственного интеллекта пока еще далеко не настолько совершенна, чтобы прийти на замену человеческому мышлению с его вариативностью. В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс.
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
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. Актуальность проекта заключается в важности развития технологий искусственного интеллекта для таких прогрессивных отраслей науки, как кибернетика, робототехника, для более быстрого, удобного доступа к мировым информационным. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда. Что нужно знать о перспективах развития искусственного интеллекта и нейросетей. AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT?
Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире
Крупные производители электроники всё чаще внедряют в свои продукты технологии искусственного интеллекта. Согласно исследованию, то, как тот или иной смартфон обрабатывает фотографии и видео или помогает работать с текстом, часто становится «фишкой» при выборе. По набору умных сервисов в смартфоне мужчины и женщины имеют схожие предпочтения. Новые тренды ИИ-технологий в смартфонах приведут к поддержке искусственного интеллекта на уровне платформы и развитию больших языковых моделей, способных работать без передачи запросов в облако. Например, новая операционная система MagicOS 8. Раньше для таких взаимодействий требовалось несколько касаний экрана, а теперь технологии ИИ способны понимать тип контента, контекст, учитывать пользовательские привычки и сокращать длинную последовательность нажатий до одного действия. Продвинутая камера играет важную роль при выборе смартфона, а использование ИИ в процессе съемки стало повсеместным. Отцы и дети Традиционно считается, что молодежь, особенно поколение Z до 26 лет , является наиболее продвинутыми пользователями технологий.
Причина в распространении чат-ботов и виртуальных помощников и устройств с поддержкой голосовой связи. Глобальный сегмент генеративного ИИ в 2022 г. 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.
Правда, это не настоящие роботы, а беспилотные аппараты, которыми надо дистанционно управлять. Будущее искусственного интеллекта предполагает, что они станут принимать решения самостоятельно и действовали независимо от человека. Но стоит понимать, что для заводов сейчас не критична частичная автономность, если роботы работают в штатных условиях и знают, как себя вести при их нарушении.
Для инженеров, создающих подобные инновации — это техническая задача, а не футуристический вызов. Промышленные роботы с разной степенью самостоятельности работают в пищевой промышленности, автомобиле- и машиностроении, сфере обслуживания, логистике. Например, компания Amazon представила новый способ доставки товара до покупателя за 30 минут «Amazon Prime Air», при помощи автоматизированных квадрокоптеров.
Отдельным направлением развивается экстремальная робототехника. Это аппараты или комплексы, действующие там, где работа для человека опасна или невозможна: в разминировании, военной разведке, подводных исследованиях, космических операциях, горно-разведочной деятельности, спасательных операциях при природных катаклизмах. Климат и окружающая среда Одна из технологий будущего, в которой применяется ИИ — моделирование климата.
Человечество занимается прогнозированием погоды не первое десятилетие, но суперкомпьютеры, большие данные и нейронные сети только сейчас вышли на уровень глубокой работы с этим материалом. Учёные планируют совмещать с помощью ИИ разные математические модели, «скармливая» системе реальные данные. Это повысит точность прогнозирования, и расширит возможности.
Например, можно посмотреть картину изменения климата на европейском побережье Атлантического океана на несколько лет вперёд. Глубокое понимание климата также затрагивает вопросы безопасности. Искусственный интеллект поможет подготовиться к началу экстремальной бури, многодневным дождям или цунами.
Для защиты окружающей среды при помощи искусственного интеллекта тоже существуют технологии. Сайт Global Fishing Watch показывает рыболовную активность на планете онлайн, тем самым помогая ловить браконьеров.
Например, одними из самых популярных и успешных компаний, что занимают лидирующие позиции в области изучения ИИ, являются неизвестные большинству организации: BotsCrew, InData Labs, nexocode. Две другие ориентированы на бизнес. Они создают ИИ, который анализирует данные фирмы, проводит статистический анализ и выдает подробные отчеты в зависимости от требований заказчика. Но мы перечислим крупных игроков, от исследований которых в нашей жизни может что-то сильно измениться. Microsoft В 2020 году Microsoft объявила о строительстве нового суперкомпьютера, размещенного в Azure, сети облачных вычислений Microsoft. А его конечной целью является создание больших моделей ИИ и соответствующей инфраструктуры для других организаций и разработчиков. Не так давно Microsoft запустила Microsoft Designer, приложение для графического дизайна, использующее технологию искусственного интеллекта для создания уникальных постов в социальных сетях, приглашений и другой графики. Alphabet Материнская компания Google и YouTube, использует искусственный интеллект и автоматизацию практически во всех аспектах своего бизнеса — от ценообразования на рекламу до продвижения контента и спам-фильтров Gmail.
У Alphabet также есть дочерние компании. Например, DeepMind, которая занимается разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта, а также Waymo — компания по производству автономных транспортных средств. Последняя вошла в историю, запустив в 2020 году первую полностью беспилотную коммерческую службу такси на дорогах общего пользования. Amazon Компания интегрировала искусственный интеллект во все аспекты своего бизнеса, включая таргетированную рекламу, алгоритмы поиска электронной коммерции и Amazon Web Services. Amazon Alexa — один из самых популярных виртуальных ассистентов, который уже обслуживает многие американские семьи. Amazon также предлагает своим облачным клиентам AWS широкий спектр услуг искусственного интеллекта, включая расширенную текстовую аналитику, автоматические проверки кода и чат-боты. Nvidia Производитель высокопроизводительных чипов обеспечивает огромную вычислительную мощность, необходимую для запуска сложных приложений ИИ. На самом деле, один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире, Leonardo, оснащен графическими процессорами Nvidia. Многие крупные организации, не имеющие своего суперкомпьютера, используют суперкомпьютеры, построенные с помощью чипов Nvidia и оснащенные сетевой системой Nvidia Quantum InfiniBand. Intuitive Surgical Продает хирургическую систему da Vinci Surgical System, которая использует передовую робототехнику и компьютеризированную технологию визуализации для выполнения минимально инвазивных операций.
Intuitive работает над интеграцией больших данных и искусственного интеллекта для создания таких инструментов, как руководство в реальном времени для хирургов и расширенное обучение. IBM Компания уже давно не занимает лидирующие позиции на компьютерном рынке, но все еще способна производить научные исследования и двигать развитие ИИ вперед. IBM остается лидером на рынке технологий искусственного интеллекта, а ее продукты AutoML и AutoAI могут помочь специалистам по данным создавать и обучать модели искусственного интеллекта и машинного обучения. Перспектива разработки ИИ в России В России тоже есть свои «неизвестные» герои, фирмы, о которых знают только в крупных организациях, задумывающихся о развитии бизнеса. Например, Ctrl2GO — один из крупнейших поставщиков решений для анализа данных в России, который специализируется на разработке и внедрении цифровых продуктов в промышленности. Или «Группа компаний ЦРТ», отвечающая за синтез речи, распознавание речи, идентификацию и верификацию личности по голосу и лицу, анализ медиаданных, шумоочистку. В оптимизации контакт-центров может помочь VS Robotics. Развитие ИИ в России зависит от инвестиций, в том числе со стороны государства. Прямо сейчас ИИ активно развивается по всем направлениям. Как ни крути, это прежде всего важно для бизнеса.
Компании хотят оптимизировать рабочие процессы, повысить эффективность и, разумеется, получить больше прибыли. Как потребители мы будем получать побочные продукты этих желаний: новых ассистентов, беспилотные машины, нейросети и так далее.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной продуктивности для потребителей — 48,1% важно наличие ИИ-функций в смартфоне. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. Традиционные проблемы, связанные с ИИ, такие как усиление существующих предубеждений в данных для обучения или отсутствие прозрачности решений, вновь обрели актуальность.
Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
Реализованный эффект от внедрения искусственного интеллекта к 2028 году может достичь 4,2—6,9 трлн руб. Из них 0,8-1,3 трлн руб. 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.
ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234-06-86. ОГРН 1197746650595.
ИНН 9731055266. ООO «Техкомпания Онор», honor.
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. И, в частности, предельно близкая мне тема — компьютерное зрение, распознавание изображений. Та же "Алиса" — пример машинного обучения, она понимает речь, способна отвечать речью, а также распознаёт изображения.
Недавно мы сделали технологию, которая называется DeepHD — технология увеличения размера изображения и видео, когда берётся маленькая картинка и в два раза увеличивается с помощью нейросетей. Ещё из примеров — реклама. Та реклама, которая нас сопровождает в интернете, подбирается автоматически, исходя из знаний пользователя, его интересов, потому что цель бизнеса — показывать рекламу, максимально полезную и удобную для человека. Это выгодно всем: и пользователю, и рекламодателю.
Это то, что мы делаем, и многое-многое другое. В случае "Яндекса" мне даже сложно представить или придумать какую-нибудь сферу деятельности, где не применяется искусственный интеллект. О том, как искусственный интеллект использует или может использовать государство Технологии искусственного интеллекта — это инструмент, и, как любой инструмент, для решения одних задач он эффективен, для других — нет. В государственном секторе, я знаю, есть проблема входящей корреспонденции.
Вся бюрократическая машина построена таким образом, что письмо может где-то повиснуть, а оно должно обязательно до кого-то дойти, гражданин должен получить ответ. Такой корреспонденции много, и часто она проходит какими-то неведомыми путями, потому что никто долгое время не может понять и решить, кому она конкретно должна быть адресована и как на неё отвечать. Системы сортировки входящей корреспонденции вполне можно автоматизировать по содержимому. Кроме того, нужно выделять вопросы индивидуальные, которые требуют какого-то человеческого подхода, анализа, общения людей.
А в крайне типовых ситуациях процесс можно автоматизировать: выбрать с помощью анализа самый частотный сценарий, сделать классификатор таких сценариев и его автоматизировать. Это упростит работу и повысит эффективность госаппарата. О том, что ИИ может сделать для медицины Мой личный интерес к машинному обучению появился лет 30 назад. Я купил в антикварном магазине один из томов многотомного издания, который назывался "Опыт советской медицины в годы Великой Отечественной войны", и обнаружил там просто сумасшедшую статистику.
Том, который я держал в руках, назывался "Лёгочные патологии при ранении конечностей". Казалось бы, какая связь — патологии в легких и ранения конечностей. Оказывается, какие-то закономерности есть, при этом книга была выпущена сразу после войны, и не было времени понять почему. Там были собраны наблюдения и статистика, и она была просто огромная, тысячи случаев.
Из этого понятно, что, просто анализируя события и наблюдая за происходящим, можно найти закономерности, которые на первый взгляд неочевидны. Дело в том, что медицина — это консервативная область, которая жёстко регулируется по вполне понятным причинам — слишком высока цена ошибки, любое внедрение требует множества экспериментов. Второй важный момент — данные, которые собирает медицина, очень чувствительны и приватны, никто из нас не хочет, чтобы его история болезни стала публичной. Поэтому законодательная база устроена таким образом, что любые медицинские данные крайне строго охраняются.
Эту ситуацию нужно как-то аккуратно менять, потому что медицина — сфера, где максимально высок потенциал применения технологий: и скорость постановки диагноза, и постановка каких-то упреждающих диагнозов, и прогноз ситуации.
Но, кажется, всплеск прошел, многие позабыли о воодушевлении годичной давности, а некоторые вовсе плюнули на ИИ как на очередную бестолковую ерунду. На самом деле у ИИ все отлично. И да, он продолжит отбирать работу у людей. Среди всех подобных систем и сервисов драйвером остается ChatGPT, основной виновник хайпа годичной давности. Сегодня ChatGPT является самым быстрорастущим веб-сервисом. Через несколько месяцев после запуска им пользовались 100 млн человек в месяц.
Сегодня 100 млн — это недельная аудитория ChatGPT. Это позволило компании занять третье место среди самых дорогих в истории стартапов после SpaceX и ByteDance. Хорошо, OpenAI за год значительно подорожала и нарастила клиентскую базу. А что с самим ChatGPT? За это время чат-бот научился пользоваться актуальной информацией первое время нейросеть ограничивалась данными по состоянию на сентябрь 2021 года , проникла в корпоративный сегмент и поселилась на Android и iOS в виде отдельного приложения. Дальнейшие планы по развитию ChatGPT кого-то могут напугать. То есть останется чат-бот «для всего», но любой желающий сможет «натренировать» персональную нейросеть для выполнения узкоспециализированных задач.
При этом от пользователя не требуется знание программирования — конструктор составлен так, что построить собственный чат-бот можно за несколько минут, используя естественные языковые команды. Например, можно создать бот, который будет сочинять подходящие для засыпания сказки с авантюрным сюжетом, определенным стилем речи рассказчика, да еще с возможностью добавлять в сюжет пользовательские идеи. Боту можно поручить взять интервью у конкретного специалиста — нейросеть изучит все публикации, которые есть в сети об этом специалисте, и сама сгенерирует список вопросов. Он сможет посоветовать рецепты блюд, приготовить которые можно из имеющихся в холодильнике продуктов. Для них OpenAI создает особую каталогизированную платформу, которую сегодня уже сравнивают с App Store не только по функциональности, но и по масштабам влияния на индустрию. Вы сможете открыть страницу магазина с сотнями тысяч таких узкоспециализированных чат-ботов и купить нужные. Искусственный интеллект уже используется в управлении компаний, а в ближайшие годы с ним познакомятся даже те, кто до сих пор умудрился ничего не слышать про ИИ и нейросети.
Потому что производители продуктов и устройств, рассчитанных на максимально широкую аудиторию, прямо сейчас вступают в гонку ИИ. В экс-Twitter вот-вот появится свой чат-бот Grok, Google интегрирует ИИ во все свои сервисы, генеративный искусственный интеллект в ближайшие месяцы ждут в новых флагманских смартфонах Samsung, да и Apple работает в том же направлении.
82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
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. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники.
В свое время психолог Джордан Петерсон отмечал, что людям, желающим научиться думать, нужно сперва научиться писать. Письмо помогает развивать критическое мышление, логику, исследовательские навыки. И здесь речь не столько о морали, сколько о том, что важные навыки не развиваются в достаточной мере», — рассказала Середкина, тем самым объяснив возможное негативное влияние ИИ на качество обучения.
Помимо неточностей и дезинформации, диалог с ChatGPT может представлять угрозу «культурной предвзятости». В связи с этим нейросеть дает необъективную оценку. В качестве примера эксперт указала, что чат-бот считает расовое оскорбление более негативным, чем убийство миллионов людей или взрыв ядерной бомбы. Он может критиковать только определенные религии, но откажется давать определение «женщине». Стоить помнить, что ИИ дает необъективную оценку предметам и явлениям.
Фото: 1MI Режимы «пленник пещеры» и «механический оракул» «Пленник пещеры» — режим, в котором нейросеть схожа с искусственной сущностью, повторяющей смыслы и утверждения. Название этого режима происходит от аналогии с пещерой с пленниками, которые видят лишь тени, а не настоящие формы. Обучающийся сам становится учителем и тренирует чат-бот своими запросами. Он тренирует критическое мышление, но с учетом технических ограничений. Они могут прокачать наши знания и навыки, а могут лишить возможности размышлять и самостоятельно принимать решения.
Как и с какой целью взаимодействовать с ИИ — решает только сам человек, он же несет ответственность за использование полученных результатов», — добавила Середкина. Роботы способны поддерживать диалог, выполнять различные задачи и стать надежными помощниками, но при этом они не работают со смыслами, а опираются на шаблоны. Возможности AI обрабатывать массивы данных в реальном времени превосходят человеческие, но искусственный интеллект может допустить ошибку при выборе.
Вряд ли производители данных систем будут брать на себя все возможные риски, в то время как владелец будет лишь рядовым пользователем.
Здравоохранение Уже сегодня существуют системы автономной первичной консультации. Через 15 лет вам не придется стоять в очередях, чтобы за 5 минут изложить симптомы и получить стандартный перечень рекомендаций по лечению. Уже после пациент сможет записаться на прием к врачу лично для оценки заболевания и более глубокой диагностики, если это потребуется. Будем откровенны, лишь предрассудки мешают эффективно использовать такие системы в 2017-м повсеместно, но экономический и социальный факторы неизбежно должны изменить эту ситуацию.
Образование Роль очного образования будет падать, в то время как онлайн-школы, университеты, МООС будут только расти и развиваться. Для того, чтобы поднять эффективность и уровень доверия к удаленным платформам, ведущим поставщикам услуг основную часть которых составляют, собственно, топовые мировые вузы придется прибегнуть к услугам ИИ. По аналогии со здравоохранением, на основании дифференцированных тестов поступающие и обучающиеся будут зачисляться на курсы, делиться на группы, отчисляться, переводиться. Кроме того, ожидается, что подобные системы станут менее зависимы от преподавателей в плане информации, ведь каждый из учеников будет получать тот объем теории, который он в состоянии усвоить на данный момент.
Ну и конечно ИИ сыграет ключевую роль в перепрофилировании тех, кто потерял работу из-за внедрения ИИ.
Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок.
Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах. Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении. Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом.
Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО.
Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных.
Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства.
Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии.
Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер».
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Китайские компании очень активно включились в гонку за лидерство в искусственном интеллекте. Если пять лет назад индустрия только формировалась, то в 2021 китайские компании лидируют в мировом рейтинге по числу патентов в области искусственного интеллекта: в первой пятерке они занимают три места, а Tencent и Baidu возглавляют этот рейтинг. По данным LexisNexis, в период с 2012 по 2019 год наибольшим количеством патентов в области искусственного интеллекта владела Microsoft , но в 2019 она резко провалилась в рейтинге из-за активности других компаний. Самый яркий представитель в этом рейтинге — китайский страховой гигант Ping An. За 5 лет число патентов в области искусственного интеллекта в распоряжении компании выросло в 139 раз — с 46 до 6410. И это не просто патенты, а реальные технологии, применяемые в бизнесе компании. Например, среди инструментов искусственного интеллекта, недавно разработанных компанией, есть программное обеспечение для анализа микровыражений лица — моргания глаз, непроизвольных подергиваний губами и так далее, — которое Ping An использует для оценки страховых требований, которые страхователи отправляют в компанию с помощью видео. Но больше всех из китайских компаний к полномасштабной конкуренции с ChatGPT готовы в Baidu — крупнейшем поисковике в Китае и аналогу Google. В ближайшие месяцы Baidu запустит собственного чат-бота «Эрни» , который будет интегрирован в поисковик по аналогии с ChatGPT, встроенным в поисковик Bing от Microsoft. Модель искусственного интеллекта, лежащая в основе бота, разрабатывалась с 2019 года, а ее новейшее поколение обучено 260 млрд параметров, что сопоставимо с GPT3 — технологией, лежащей в основе ChatGPT. Что в итоге Искусственный интеллект и нейросети — действительно «разрушающие» технологии, которые могут создать новый рынок и разрушить старые.
С другой стороны, пока искусственный интеллект не вносит ощутимого вклада в бизнес Tencent, Baidu или Microsoft.
Технологии искусственного интеллекта далее — ИИ , которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни. Спектр применения готовых ИИ-решений включает банковский сектор, здравоохранение, образование, транспортную отрасль, но не ограничивается ими. Государство и бизнес активно инвестируют в развитие современных технологий в области искусственного интеллекта. Россия не исключение.
В 2020 году в целях развития отечественного рынка ИИ был утвержден федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» По результатам проведенного исследования, за текущий год информированность россиян о технологиях искусственного интеллекта и доверие к ним выросли. Уровень доверия технологиям ИИ в целом вырос на 7 п.
В перспективе ИИ может помочь с разработкой новых лекарств и дженериков, что сэкономит миллиарды рублей на НИОКР и годы кропотливого труда ученых. Все свое, родное Крупные российские технологические компании вкладывают средства в собственные научные исследования и разработки, открывая лаборатории по ИИ и даже целые институты. В апреле «Яндекс» запустил бета-версию нейросети для генерации изображений по текстовым запросам пользователей. Его назвали «Шедеврум». 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.
Примеры применения AI для диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в образовании Обзор использования искусственного интеллекта в образовательных процессах. Примеры AI в создании персонализированных образовательных программ и оценке успеваемости учащихся.
Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в финансах Исследование использования искусственного интеллекта в финансовой сфере. Примеры применения AI для прогнозирования рыночных трендов, управления рисками и оптимизации инвестиций. Контент доступен только автору оплаченного проекта Текущее положение искусственного интеллекта Обзор текущего состояния развития и применения искусственного интеллекта. Упоминание основных достижений и вызовов перед AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Проблемы и вызовы в развитии Strong AI Анализ проблем и вызовов, с которыми сталкивается развитие Strong AI. Обсуждение технических, этических и социальных аспектов данной проблематики. Контент доступен только автору оплаченного проекта Примеры применения Strong AI Исследование конкретных примеров применения Strong AI в различных областях.
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
| искусственный интеллект — последние новости сегодня | Аргументы и Факты | на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. |
| Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад | Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. |
| Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество? | Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. |
Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире
| Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта | Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. |
| Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира - | «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. |
| Проект по применению искусственного интеллекта | К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. |