Будьте в курсе последних новостей и технологических открытий в области нейросетей и искусственного интеллекта. На странице вы найдете все свежие новости по теме. Все о нейросетях: последние новости, подробные обзоры с примерами, фото, аналитика, прогнозы, мнение экспертов. Лента статей, последних новостей, дискуссий, ответов на вопросы из всех потоков от экспертов, авторов и читателей Тинькофф Журнала. Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта.
Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству
Так пускай повсюду на земле, Будто лампочки, включаются улыбки! Я рассказываю больше о нейросетях у себя на YouTube , в телеграм и на Бусти. Буду рад вашей подписке и поддержке. Всех обнял. Удачных генераций!
В каком-то виде подобные программы существовали ещё в восьмидесятые годы, но особенно бурное развитие эта сфера получила примерно в 2015-м. Возможности нейросетей начали активно изучать ведущие университеты вроде Массачусетского и Оксфордского, а также крупные корпорации, например Google. Сейчас эти технологии доступны любому желающему. И человечество уже придумало десятки самых безумных и странных применений для подобных программ. Вот несколько из них.
Придумывать лица несуществующих людей nvidia. Программу тренировали на реальных фотографиях знаменитостей, и в результате она научилась генерировать достоверные изображения лиц. Можете сами проверить, насколько хорошо у неё получается. Читать вслух Технологий по синтезу речи с помощью нейронных сетей много. Свои программы для этого есть, например, у Google и « Яндекса ». Речь, созданная таким образом, получается плавной и реалистичной, а применений у этого метода множество: от озвучивания приложений для слабовидящих до создания аудиокниг без особых затрат.
Что такое телеграм-каналы про нейросети? Телеграм-каналы про нейросети — это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении, искусственном интеллекте и глубоком обучении. Эти каналы объединяют специалистов, исследователей и любознательных людей, желающих углубиться в мир нейросетей и понять, как они работают и как можно использовать их в разных сферах. Что вы найдете в телеграм-каналах про нейросети? Новости и обновления: каналы предоставляют свежие новости о событиях и достижениях в мире искусственного интеллекта и машинного обучения. Статьи и исследования: вы сможете прочитать обзоры и аналитические материалы, позволяющие глубже понять ключевые концепции и технологии.
Пользователи Сети начали пропускать через программу свои фотографии, известные картины, видеозаписи и фильмы — получалось необычно и жутковато. Писать музыку В нейронные сети можно загрузить любые виды цифровой информации, в том числе и музыку. Некоторые исследователи обучают свои программы на мелодиях известных композиторов. Осмысленные произведения у компьютеров пока не получаются, но стили музыкантов они копируют неплохо. Заставлять политиков говорить что угодно Одна из самых пугающих сфер применения нейросетей — синтез видео, в частности с публичными персонами. К примеру, учёные из Вашингтонского университета разработали программу, которая генерирует движения губ Барака Обамы на основе аудиозаписи и подставляет их в видео. Получается очень достоверно. Три разные виртуальные фигуры — гуманоид, палка с двумя ногами и шар с четырьмя лапами — должны были научиться ходить. У них не было никакой информации о том, как это делается, — только задача добраться из одной точки в другую и датчики, помогающие определять своё положение в пространстве. Спустя сотни часов практики все три фигуры научились ходить, бегать, прыгать и передвигаться по неровным поверхностям. Например, созданный исследовательским институтом Disney робот умеет двигаться вперёд с помощью одной, двух и трёх ног.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры. Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий. Поэтому следить за новостями в этой области станет сложнее. — Какие существуют опасности использования нейросетей в журналистике? Все о нейросетях: последние новости, подробные обзоры с примерами, фото, аналитика, прогнозы, мнение экспертов.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Новости 05. Кнопка будет располагаться Новости 31. Это приложение интегрирует технологию чат-помощника.
Об этом сообщила пресс-служба Министерства сельского хозяйства и продовольствия Подмосковья. Источник: Freepik «В I квартале 2024 году в регионе было задействовано 500 камер. За весь период применения ИИ выявлено более 3 тыс.
Когда ИИ начнет переводить человеческую речь на том же уровне, что и профессиональные переводчики, мы однозначно станем на шаг ближе к сингулярности. Понимание интернет-мемов, как ни странно, тоже выступает неплохим показателем сознательности машинного интеллекта.
Что произойдет, когда ИИ достигнет сингулярности Пока никто не может сказать, на что способен машинный супер-интеллект. Научное сообщество может лишь спекулировать на эту тему: если компьютерные системы действительно превзойдут человеческий интеллект, то мы физически не сможем предсказывать их поведение. ИИ не обязательно будет действовать, исходя из плохих побуждений. Если рассуждать критически, ИИ — это всего лишь компиляция кода, поэтому поведение искусственного интеллекта можно объяснить девиациями в запрограммированных функциях. Мы не хотим, чтобы беспилотные автомобили проезжали на красный свет или сбивали пешеходов, но бортовой компьютер может решить, что наезд в толпу прохожих на полной скорости — это самый эффективный способ добраться до пункта назначения. По подсчетам аналитиков IBM, лишь треть разработчиков знает, как правильно тестировать системы на предмет подобных девиаций. Поэтому создание идеального ИИ, который ни при каких обстоятельствах не выйдет из-под контроля, будет непростой задачей. Как ИИ способен навредить людям Пока что ИИ не обладает самосознанием: машины не способны думать, воспринимать окружающую среду и испытывать чувства.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
В любом случае, нейронные сети — это революционная технология, которая меняет способ, которым мы создаем контент. Мы не можем сказать, что она заменит человеческий творческий потенциал, но она может помочь нам сэкономить значительное количество времени и усилий, затрачиваемых на создание контента вручную. Давайте обсудим эту тему более подробно и узнаем, что вы думаете об использовании нейронных сетей для генерации текстов. Какие будут возможности и риски этого подхода?
Каковы ваши личные опыты в этой области?
При любом использовании материалов сайта ссылка на m24.
Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24.
На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. 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.
Сингулярность весьма непросто измерить научными понятиями. Даже сейчас нельзя назвать какой-то конкретный признак, по которому можно определить близость этого события. Многие эксперты утверждают, что таким признаком выступает качество перевода текста на иностранные языки. Когда ИИ начнет переводить человеческую речь на том же уровне, что и профессиональные переводчики, мы однозначно станем на шаг ближе к сингулярности. Понимание интернет-мемов, как ни странно, тоже выступает неплохим показателем сознательности машинного интеллекта. Что произойдет, когда ИИ достигнет сингулярности Пока никто не может сказать, на что способен машинный супер-интеллект.
Научное сообщество может лишь спекулировать на эту тему: если компьютерные системы действительно превзойдут человеческий интеллект, то мы физически не сможем предсказывать их поведение. ИИ не обязательно будет действовать, исходя из плохих побуждений. Если рассуждать критически, ИИ — это всего лишь компиляция кода, поэтому поведение искусственного интеллекта можно объяснить девиациями в запрограммированных функциях. Мы не хотим, чтобы беспилотные автомобили проезжали на красный свет или сбивали пешеходов, но бортовой компьютер может решить, что наезд в толпу прохожих на полной скорости — это самый эффективный способ добраться до пункта назначения.
Топ-10 событий 2023 года в области искусственного интеллекта и нейроинтерфейсов
Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. Все о нейросетях: последние новости, подробные обзоры с примерами, фото, аналитика, прогнозы, мнение экспертов. Айтишник разработал нейросеть, которая ищет настроенных на секс девушек.
Искусственный интеллект
Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News. новости России и мира сегодня. Brain2Music, NerF, Pika Labs и другие: делимся новинками нейросетей за месяц и разбираемся, как их использовать. Здесь вы найдете самые свежие новости о технологических достижениях, сервисах, а также интересные статьи и блоги. свежие статьи и новости технологий. Нейросети - последние материалы по теме на РБК Тренды.
Статьи и новости
Фантастика пугала нас историями про роботов, которые причинят людям вред а фантасты даже описывали это в законах робототехники. Но никто не пугал нас тем, что машины могут нам врать, причем ни мы, ни машины, об этом не догадываемся. Думаю, это будет важным направлением работы — как сделать так, чтобы нейронки говорили только правду, при этом не теряя в мощности своей работы. В ближайшем будущем использование нейросетей будет не просто возможной частью работы, она станет просто обязательной как «уверенное владение ПК». Я доживу до времени, когда нейронки будут ходить на встречи с людьми и другими нейронками , добывая для своих хозяев конспекты разговоров. Нейронка станет цифровым оруженосцем. Ну, мы это уже сегодня видим, даже далеко в будушее идти не нужно.
Вырастет спрос на аналоговое фото и видео — как то, что очень трудно сгенерировать и подделать. Конституцию прекрасной России будущего сфотографируют на «Полароид», и будут хранить по снимку в каждой мэрии. Будет вообще все приватно и ничего не будет не приватного вообще. В смартфоне будущего на фотографиях будут автоматически блюриться изображения людей, которые не давали на это согласие. А ваш собственный снимок Эйфелевой башни будет дополняться деталями с миллионов других снимков миллионов других людей — чтобы вы могли порадоваться хайрезу. Уже сейчас смартфоны «Самсунга» прифотошопливают Луну на снимки ночного неба.
А в будущем вся фотография будет вычислительной. Через 10 лет людям будет непросто узнать, как они выглядят на снимках на самом деле — разве что в жестокое обычное зеркало смотреть. Совсем скоро ваш контент будет полностью персонализированным.
Тест Тьюринга был призван выяснить, способны ли машины думать сознательно, и недавнее развитие продвинутых ИИ, вроде ChatGPT, вновь привлекло внимание публики к известной теории. Когда мы достигнем сингулярности Разница между машинным интеллектом и человеческим в том, что первый может развиваться бесконечно: его единственное ограничение — это свободное место, где можно разместить железо для повышения вычислительной мощности.
В Интернете то и дело звучат тревожные предупреждения о том, что ИИ перейдет порог сингулярности в следующие 10 лет, но на практике эти прогнозы, мягко говоря, спекулятивны. Специалисты полагают, что, да, ИИ может достичь сингулярности после 2030 года, но непредсказуемость развития технологий не позволяет делать твердые выводы. Кроме того, всегда есть вероятность, что наступление сингулярности займет гораздо больше времени. Тем не менее, мы уже наблюдаем симптомы сингулярности: существуют игры, в которых человек никогда не сможет обыграть машину. Причем не просто человека, а чемпиона мира Гарри Каспарова.
Сингулярность весьма непросто измерить научными понятиями. Даже сейчас нельзя назвать какой-то конкретный признак, по которому можно определить близость этого события. Многие эксперты утверждают, что таким признаком выступает качество перевода текста на иностранные языки.
Ведущая задала «Джи-Пи-Ти» каверзный вопрос, но нейросеть оказалась еще и политкорректной. Моя роль состоит в том, чтобы предоставлять информацию и отвечать на вопросы в меру своих возможностей», - так нейросеть ответила на вопрос ведущей о том, кто виноват в палестино-израильском конфликте. Также в интервью нейросеть призналась, что не собирается отнимать у людей их работу. Однако некоторые ее «выходки» всерьез настораживают пользователей, например, новая версия «Джи-Пи-Ти» наняла человека через интернет и притворилась слепой, чтобы доказать, что она не робот - то есть попросила решить за нее тест, представляющий собой изображение с искаженным текстом. Я как разработчик использую чат в повседневной деятельности», - выразил мнение директор по науке и технологиям Агентства Искусственного Интеллекта Роман Душкин. Пока что, как утверждают сами разработчики, сила системы заключается как раз в ее не идеальности. Этим она похожа на человека.
Однако есть страх, что именно способность нейросети «притворяться живой» может сыграть с нами злую шутку. И программисты уже прогнозируют - через пару циклов чат «Джи-Пи-Ти» станет интеллектуально мощнее, а значит еще опаснее.
Ответил цифровой Жириновский и на вечные вопросы. Прежде всего, надо очистить нашу страну от предателей и коррупционеров! Нужно укреплять национальную экономику, развивать промышленность и сельское хозяйство, чтобы наш народ жил достойно. И конечно же, нельзя забывать о военной мощи — Россия должна быть сильной и непоколебимой! Вот что нам делать!
Победить же коррупцию в России, по мнению кибержириновского, можно с помощью ужесточения наказания, поведения расследований и судебных процессов, а также стимулируя граждан сообщать о случаях взяточничества и вымогательства. Искусственный интеллект рассказал и о том, что главными качествами русской души являются «стойкость, гостеприимство и творческий задор», что через 100 лет Россия будет «могущественной сверхдержавой, великой и процветающей», и что русская национальная идея заключается в «укреплении и развитии России как государства, объединяющего разные этнические группы и культуры на основе общих ценностей и исторического наследия». Спросили цифрового Жириновского и о том, может ли искусственный интеллект править миром. Пусть лучше миром правят настоящие люди, а не какие-то машины без души. Владимир Вольфович ответил бы так: "Искусственный интеллект? Нет, спасибо!
Телеграм-каналы про нейросети
Требование такое: поставить на паузу работу всех лабораторий, которые исследуют нейросети. Причина — все зашло слишком далеко. Умные машины генерят фейки и участвуют в преступных схемах. Да и просто это — наши прямые конкуренты.
Журнал Титульный визуал Картинки над заголовком каждой новости на этой странице. Внутри каждого поста с новостью визуальный контент уже не авторский кроме случаев его очевидного дублирования.
Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам.
Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников.
Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов. С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Ранее мы рассказывали: Как технологии меняют нашу еду? Преимущества и недостатки нейросетей Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству.
Модель Gemini 1. При создании новой модели используется набирающий популярность подход «смесь экспертов» Mixture of Experts — MoE , который подразумевает, что при отправке запроса запускается только часть общей модели, а не вся. Такой подход должен сделать модель более быстрой для пользователя и более эффективной для Google. Но в Gemini 1. Новая версия нейросети имеет огромное контекстное окно, что означает, что она может обрабатывать гораздо более объёмные запросы и просматривать гораздо больше информации одновременно. Ещё он добавил, что исследователи Google тестируют контекстное окно на 10 миллионов токенов — это, например, вся серия «Игры престолов» в одном запросе. В качестве примера Пичаи говорит, что в это контекстное окно можно вместить всю трилогию «Властелин колец». Это кажется слишком специфичным, но, возможно, кто-то в Google проверит, не обнаружит ли Gemini ошибок в преемственности, пытается разобраться в сложной родословной Средиземья. Или ИИ, возможно, сможет понять Тома Бомбадила. Пичаи также считает, что увеличенное контекстное окно будет очень полезно для бизнеса. Глава Google представляет себе, что кинематографисты могут загрузить весь свой фильм и спросить у Gemini, что скажут рецензенты, а компании смогут использовать Gemini для обработки массы финансовых документов. Пока что Gemini 1. Со временем она заменит Gemini 1. Чтобы получить миллион, придется доплатить. Google также тестирует безопасность и этические границы модели, особенно в отношении нового увеличенного контекстного окна. Сейчас Google находится в бешеной гонке за создание лучшего инструмента ИИ, в то время как компании по всему миру пытаются определить свою собственную стратегию ИИ и сотрудничать с OpenAI, Google или кем-то ещё. Пока Gemini выглядит впечатляюще, особенно для тех, кто уже работает в экосистеме Google, компании предстоит еще много работы. В конце концов, говорит Пичаи, все эти 1. Но на данный момент, по его словам, мы всё еще находимся на стадии, когда каждый знает, какой чип находится внутри его телефона, потому что это имеет значение. Функция памяти работает двумя способами. Пользователь может прямо указать на свои предпочтения или иную информацию, которую ChatGPT должен запомнить. Если этого не делать, то чат-бот будет сам получать нужную информацию в процессе взаимодействия с пользователем. Цель разработчиков состоит в том, чтобы сделать ChatGPT более персонализированным и удобным. Во многих отношениях память является той функцией, которой действительно не хватает ChatGPT. Однако для её реализации алгоритм будет собирать информацию о пользователях, что может вызвать опасения по поводу конфиденциальности данных. OpenAI выбрала стратегию, которая во многом напоминает принцип работы разных интернет-сервисов. Речь идёт о наблюдении за действиями пользователя для постепенного формирования цифрового профиля. Такой метод работы неоднозначен, поскольку сразу возникают опасения по поводу того, что ChatGPT будет использовать собранные данные для дальнейшего обучения алгоритма и повышения уровня персонализации. OpenAI заявила, что пользователи будут иметь возможность контроля функции памяти ИИ-бота. Также отмечается, что алгоритм не будет запоминать конфиденциальные данные, например, информацию о здоровье. Можно спросить ChatGPT о том, что именно ему известно о пользователе, после чего эти данные при необходимости без особого труда удаляются из памяти. Если же пользователь не заинтересован в функции памяти, то её попросту можно отключить, но по умолчанию она будет активирована. На данный момент функция памяти ChatGPT находится на этапе тестирования и доступна ограниченному числу пользователей ИИ-бота. Когда именно она может стать общедоступной, пока неизвестно. Чат-бот способен создавать сводки и выдавать релевантные ответы на основе видеороликов и документов пользователя. Chat with RTX позволяет выполнять поиск по расшифровке видео. По отзывам экспертов, поиск в видеороликах занимает считанные секунды. При этом отмечены случаи, когда чат-бот по непонятной причине использовал для поиска содержание другого ролика вместо запрошенного. Это явно указывает на ошибки ранней демоверсии. Эксперты также отметили, что Chat with RTX даёт ответ практически мгновенно, без задержек, которые обычно наблюдаются при использовании облачных чат-ботов ChatGPT или Copilot. При помощи чат-бота тестировщикам удалось создать релевантный набор данных по судебному делу «FTC против Microsoft» и обобщить всю стратегию Microsoft в отношении Xbox Game Pass. После запуска пользователь получает доступ к чат-боту через веб-интерфейс, а в командной строке отображается ход выполнения и коды ошибок. Эксперты отмечают, что Chat with RTX пока больше всего напоминает раннюю демоверсию для разработчиков и компьютерных энтузиастов. Существует целый ряд известных проблем и ограничений. Попытка проиндексировать с помощью Chat with RTX папку с 25 000 документов привела к сбою приложения, потребовавшему сброса всех настроек для восстановления работоспособности. Кроме того, чат-бот создал файлы JSON внутри всех папок, которые индексировал, что не всегда уместно.