Новости искусственный интеллект дзен

сегодня – это основанная на искусственном интеллекте система управления опытом сотрудников и лидерством в режиме реального времени.

Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны

Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта Канал автора «Искусственный интеллект и Нейросети» в Дзен: Всё о нейросетях и искусственном интеллекте.
Очередные новости искусственного интеллекта / Сиратори Каору Искусственный интеллект — Каналы
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90% Искусственный интеллект — Каналы
Дзен (контентная платформа) — Википедия [NS]: Мы начали разговор с отличной новости, что «Яндекс» вошел в число мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта.

На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал

Последствия внедрения Альфа Центавры Представители Яндекс. Дзена обещали, что алгоритм даст шанс узкоспециализированным каналам, которые не могут похвастаться большой аудиторией. Когда новый ИИ был внедрен, действительно, у небольших блогов статистика улучшилась. А каналы, которые велись 2 года и более, имели десятки тысяч посетителей в день, стали терять трафик. С момента внедрения Альфа Центавры прошло чуть меньше года. Можно говорить, что ситуация стабилизировалась. По-прежнему, остаются популярными массовые темы: шоу-бизнес, автомобили, политика и т. Алгоритм в 2020 году С тех пор, как представители Дзена сообщили о внедрении нового алгоритма, новостей о появлении какого-то еще искусственного интеллекта от компании не было. Можно сделать вывод, что работает все та же Альфа Центавра. Между тем, авторы Дзена постоянно замечают небольшие изменения в работе алгоритма.

Видимо ИИ обучается и совершенствуется.

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. Результат такого моделирования исследователи назвали "бюджетом умозаключений", который оценивает способность человека обрабатывать информацию перед принятием решения. На основе этого бюджета умозаключений модель может предсказать будущее поведение человека при столкновении с проблемой.

Это позволит ученым лучше программировать системы искусственного интеллекта, давая им возможность лучше понять процессы "мышления" в различных контекстах.

Scikit-learn предоставляет функционал, который позволяет масштабировать и кодировать данные для моделей машинного обучения, а также строить и оценивать их. Pandas помогает обрабатывать и анализировать табличные данные, а также подготавливать их для дальнейшего обучения алгоритмов. NumPy предназначена для работы с многомерными массивами и матрицами, которые широко используются в анализе данных. Gensim — библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов.

Она широко используется для таких задач, как обобщение текста и кластеризациия документов. Кросс-платформенность Один и тот же код, написанный на Python, будет одинаково хорошо работать на различных операционных системах. Это существенно ускоряет процесс разработки, так как нет необходимости создавать отдельные версии под Windows, Linux, macOS и, соответственно, позже тестировать каждую из них. Также программисты, которые пишут ИИ на Python на разных ОС, могут легко взаимодействовать в рамках проекта, что помогает снизить затраты на кросс-платформенную разработку для бизнеса. Комьюнити разработчиков Разработчики, которые используют Python, объединяются в сообщества по всему миру, где обмениваются знаниями по разным направлением использования языка программирования, в том числе и в машинном обучении.

Например, в MoscowPython регулярно проходят митапы, на которых программисты делятся своими кейсами и наработками. Что, кроме Python, нужно знать, чтобы внедрять решения на базе AI В отличие от открытых решений на базе машинного обучения и нейросетей, таких как ChatGPT и Midjourney, разработать и внедрить технологии искусственного интеллекта способны только разработчики с определенным техническим бэкграундом. Таких специалистов, например, обучают в Нетологии на курсе «Data Scientist». Помимо Python, они должны знать: Высшую математику. Решение математических задач способствует развитию алгоритмического мышления — навыка, который лежит в основе работы любого разработчика в сфере машинного обучения.

Английский язык.

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. Например, знания Яндекса о конкретном сайте или странице, информация о том, как человек использует Дзен, его обратная связь в виде кликов, «больше такого» и «меньше такого». Общее количество отдельных факторов, которые мы закладываем в систему рекомендаций, исчисляется тысячами. Сложность системы достигает такого уровня, что одних алгоритмов уже мало.

Информация

  • Смартфоны становятся умнее, благодаря искусственному интеллекту
  • Основная навигация
  • ТАКЖЕ ПО ТЕМЕ
  • Дзен Новости запретили материалы, написанные искусственным интеллектом -
  • Искусственный интеллект — РТ на русском
  • AI что значит

ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только

Вот сегодня и поговорим немного о шокирующем контенте и словарном запасе ИИ Дзена (ИИ — искусственный интеллект). К этому запуску команда Дзена подготовила несколько прогнозов о том, как будет меняться мир медиа в эпоху искусственного интеллекта. Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Узнавайте последние новости и технологии в области нейронных сетей, обучения машин и AI. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс» поделился профессиональным взглядом на развитие искусственного интеллекта и будущее нейросетей. С тех пор, как представители Дзена сообщили о внедрении нового алгоритма, новостей о появлении какого-то еще искусственного интеллекта от компании не было.

На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал

Так как YandexGPT не подключена к интернету, то, соответственно, набор актуальных сведений о мире для нее заканчивается началом 2023 года, но при этом дообучение с помощью AI-тренеров продолжается постоянно. По мнению Алексея Гусакова, руководителя управления машинного интеллекта и исследований "Яндекса", сегодня невозможно добиться качественного скачка в машинном обучении только за счет увеличения размеров нейросетевой модели: "Важно качество датасета, на котором обучается модель и последующее дообучение с привлечением живых людей". При этом русский язык в ChatGPT поддерживается на достаточно высоком уровне. В отличие от YandexGP, которая последовательно отвечает на каждый запрос как на новый, ChatGPT способен поддерживать осмысленный диалог с учетом полученных ранее вопросов и команд. Эксперт в области искусственного интеллекта, CEO компании One Green Monkey Отари Меликишвили считает, что большие языковые модели "Яндекса" и Сбера сравнимы по уровню, но будущее не за общими генеративными нейросетями, которые сегодня выполняют в основном развлекательные функции и привлекают внимание к технологии, а за узкоспециализированными. Общие нейросети часто галлюцинируют и дают вероятностные ответы там, где требуются точные, а вот узкоспециализированные могут стать действительно профессиональным инструментом в самых разных областях", - говорит Меликишвили.

В этом выпуске Sci-Tech Кристина также встречается с отраслевыми экспертами, чтобы обсудить преимущества искусственного интеллекта для связи и важность укрепления доверия к искусственному интеллекту при обеспечении конфиденциальности пользователей. Посмотрите видео выше, чтобы присоединиться к ней на Всемирном мобильном конгрессе, где она откроет будущее технологий. В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта ИИ могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. Некоторые способы, которыми ИИ делает смартфоны умнее, включают: 1. Распознавание голоса: ИИ может помочь создать голосовых помощников, таких как Siri, Google Assistant или Alexa, которые могут отвечать на вопросы, выполнять команды и помогать в решении различных задач.

По-прежнему, остаются популярными массовые темы: шоу-бизнес, автомобили, политика и т. Алгоритм в 2020 году С тех пор, как представители Дзена сообщили о внедрении нового алгоритма, новостей о появлении какого-то еще искусственного интеллекта от компании не было. Можно сделать вывод, что работает все та же Альфа Центавра. Между тем, авторы Дзена постоянно замечают небольшие изменения в работе алгоритма. Видимо ИИ обучается и совершенствуется. Есть другое предположение: Альфа Центавра уже не работает. На платформе работает новый алгоритм, внедрение которого не было анонсировано. Как понравиться ИИ Учитывая официальную информацию, можно сделать вывод, что алгоритм может сотни тысяч раз показывать в ленте рекомендаций статьи с хорошими показателями: количество лайков — «палец вверх»; процент дочитываний; ctr. Предположительно, если у материала высокий показатель кликабельности, то ИИ определяет его, как интересную публикацию. Аналогично с лайками и подписками.

Если их много, то это сигнал для алгоритма: нужно осуществлять поиск новой аудитории и дальше показывать статью в ленте.

Ответственность за системы искусственного интеллекта: кто и за что отвечает? Ответственность за системы ИИ должна возлагаться на поставщика.

Поставщик — это физическое или юридическое лицо, которое размещает систему на рынке или вводит ее в эксплуатацию. Независимо от того, кто спроектировал или разработал систему, именно поставщик должен гарантировать её соответствие всем необходимым стандартам и требованиям безопасности. Разработчики и развертыватели также должны рассматриваться как поставщики систем ИИ и, следовательно, брать на себя все соответствующие обязательства.

Важно отметить, что ответственность за системы ИИ должна быть четко определена и закреплена законодательно. Это позволит создать эффективную систему контроля и надзора за разработкой, внедрением и эксплуатацией систем. Лицензирование искусственного интеллекта: необходимость и перспективы Одним из способов обеспечения безопасности и этичности использования ИИ является его лицензирование.

Лицензирование ИИ предполагает выдачу разрешений на разработку, тестирование и использование систем искусственного интеллекта. Лицензии могут выдаваться государственным органом или специализированной организацией. В дальнейшем необходимо ограничивать работу с продвинутыми инструментами искусственного интеллекта без лицензии.

Платить авторам контента при обучении искусственного интеллекта Все чаще возникает вопрос о защите авторских прав на контент, который используется для обучения нейросетей. В связи с этим предлагается ввести систему оплаты авторам контента, которая позволит компенсировать их труд и стимулировать создание качественного материала. Для реализации этой системы необходимо предпринять следующие шаги: Запрет на генерацию нелегального контента.

Разработчикам следует запретить использовать контент, защищенный авторскими правами, без согласия правообладателя. Это поможет предотвратить нарушение прав авторов и обеспечит легальность материалов, используемых для обучения ИИ. Обязать разработчиков сообщать о материалах, используемых для обучения.

В России определили лидеров искусственного интеллекта

Как отметил Александр Ведяхин, искусственный интеллект (ИИ) — приоритет в соответствии с национальными планами развития в 21 из 32 стран Африки, которые ответили на соответствующий опрос ЮНЕСКО. Искусственный интеллект начал проникать в различные сферы экономики, в том числе в те, которые на первый взгляд не связаны с технологиями. ЧТО ТАКОЕ КРЕАТИВ ПО МНЕНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Команды Tiburon Research и Okkam Creative представили свой кейс, где в качестве методологии. 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. Может ли искусственный интеллект соревноваться с естественным? Как искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний? это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности.

В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей

Главные новости Новости науки Новости образования Новости ректора Новости институтов Акции, мероприятия Студенческая жизнь Международное сотрудничество Абитуриенту Выпускнику Новости клиники Новости лицеев. Теги → искусственный интеллект. Быстрый переход. Искусственный интеллект проник практически во все сферы привычной нам жизни, в том числе, и в повседневную работу российских компаний. Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта (ИИ).

Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Сергей Переслегин

Испытания прошли успешно. В 2020 году этот алгоритм Дзена работает как человеко-машинный комплекс и постоянно обучается. Работа выстроена следующим образом: Модераторы платформы и люди, трудящиеся в Яндекс. Толоке разным образом размечают авторские материалы. Одни — как кликбейт, другие — как качественные публикации. Алгоритм, на основании полученных данных, начинает понимать, какие статьи нужно рекомендовать, а какие стоит ограничить. Конечно же, всё не настолько просто. Тонкостей мы не можем узнать. Команда Дзена их утаивает. Подбор аудитории Алгоритм сопоставляет тысячи статей, чтобы разделить их по темам.

Далее, материалы проверяются на соответствие интересам пользователей.

Фотография unsplash Важно, что полученный метод уже используется при решении прикладных задач компьютерного зрения — для поиска объектов и распознавания текстов. Разработка также может стать неотъемлемой частью беспилотных автономных систем, расширив класс задач, которые могут выполнять бортовые компьютеры. Специалисты Smart Engines отмечают, что на текущий момент нейросети в основном выполняются на специализированных видеокартах, однако не каждый компьютер ими оснащен.

При этом любое пользовательское устройство имеет центральный процессор, мировым стандартом для которых является использование 8-битных нейронных сетей. Однако глубокие нейронные сети усложняются, содержат сотни миллионов и более коэффициентов, что требуют большей вычислительной мощности. Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта ИИ.

Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике. На данный момент разработано несколько значимых технологий в сфере искусственного интеллекта. GPT-3 из области естественной обработки языка NLP , самая сложная и в то же время гибкая нейронная сеть, способная генерировать статьи почти по любой теме, которые на первый взгляд трудно отличить от созданных человеком. Индустрия 4. Используя среду разработки, предприятия могут написать свои алгоритмы, к примеру, для обработки обращений клиентов или улучшения прогнозирования спроса. Развивающиеся страны получат наименьшую выгоду, поэтому есть риск усиления цифрового неравенства.

Почти три четверти бизнес-лидеров положительно оценивают роль ИИ после пандемии и сопутствующего кризиса. По мнению экспертов Оксфордского университета, к 2026 году ИИ напишет эссе, которое сойдет за написанное человеком, заменит водителей грузовиков к 2027 году и станет выполнять работу хирурга к 2053 году. Также ИИ превзойдет людей во всех задачах в течение 45 лет и автоматизирует все рабочие места в течение 120 лет. По словам экспертов и представителей бизнеса, ИИ помогает компаниям прогнозировать и выявлять проблемы, а также восполняет нехватку навыков сотрудников, хотя до построения бизнес-стратегии искусственным интеллектом еще далеко. Тем не менее, компании так и не научились извлекать из ИИ реальную выгоду. И это не единственный проблемный момент в сфере искусственного интеллекта. Основные вызовы технологии ИИ Бизнес-процессы Чтобы компания извлекала прибыль, недостаточно вложить средства в алгоритм и получить первые успешные результаты после запуска пилотного проекта. Внедрение ИИ — это многоуровневый процесс, включающий культурные изменения в компании, найм и обучение специалистов по data science, автоматизацию и построение бизнес-процессов с учетом алгоритмов, и на этом весь список не заканчивается.

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. С точки зрения регуляторики, появился специализированный тариф обязательного медицинского страхования ОМС , который позволяет оплачивать работу ИИ, используемого в анализе маммографии, в составе медицинской услуги. Если год назад это появилось только в Москве, то с 1 января 2024 г. Она сообщила, что практика с использованием ИИ показывает не только диагностику анализов, но и уход за пациентами.

В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей

Новая возможность доступна в приложении "Яндекс", в браузере и умных колонках "Яндекса", в умных телевизорах с Алисой. Нейросеть активируется по команде "Алиса, давай придумаем". Виртуальный помощник может написать сценарий для мероприятия или детского праздника, составить деловое письмо, предложить план путешествия и пр. Пока технология работает в режиме тестирования. Как заявляют сами разработчики, Алиса может ошибаться в фактах, но это не отражается на ее креативных способностях. Обучение нейросети проходило в два этапа на собственных суперкомпьютерах "Яндекса".

Действия человека всегда связаны с последствиями для него лично. Если он ошибётся, ему это каким-либо образом аукнется. Мы осознаём, что всякая ошибка имеет свою цену, а если что-то прошло мимо сознания, подключается подсознание — человеку просто не хочется что-то делать, как говорится, «душа не лежит». Или наоборот: значимость последствий работает как стимулятор. Человек мобилизуется, включает внимание, уделяет задаче больше времени, тратит больше сил и энергии.

Так или иначе, риск ошибки отражается на нашей деятельности, и в итоге получается, что чем больше риск, тем менее вероятна ошибка. У искусственного интеллекта нет шкуры, на которой он мог бы почувствовать последствия своих решений. Компьютерная система — не субъект. Программисты пытаются создать эмуляцию сознания, закладывая в систему аналоги потребностей, чувств, интуиции и обучая компьютер уходить от жёсткой детерминированности. Но всё это, в сущности, — не более чем имитация. Искусственный интеллект способен симулировать личность, но никогда ею не будет, поскольку осознание себя не является результатом вычисления. А это значит, что фактор риска компьютерная система будет обрабатывать иначе, чем человек. Не обладая сознанием опасности, программный комплекс способен учитывать лишь те риски, которые уже распознаны и определены. Между тем, в реальной жизни каждая новая ситуация может иметь новые, не встречавшиеся прежде последствия. Эта область неизвестного в программных расчётах не учитывается, и потому любой программный комплекс, каким бы надежным он ни казался, работая в области определённого знания, по определению уязвим: достаточно возникновения неожиданных обстоятельств относящихся к новому, не встречавшемуся ранее классу , и система ошибётся.

Возникновение таких ошибок не зависит от степени угрозы: система равновероятно пропустит и «копеечный» укол и разрушительный удар, если они последуют из «слепой» зоны. Когда ответственность лежит на человеке, это означает, что он стремится обеспечить результат, невзирая на обстоятельства. Иными словами, предполагается, что человек управляет результатом своих действий. Он может ставить цели, добиваться их достижения или менять их, если цена их достижения покажется ему слишком высокой. При этом само собой предполагается, что жизнь может подкинуть любые сюрпризы. Если мы перекладываем решение на компьютер, то надо понимать, что он не может управлять результатом. И цели, и критерии действий ему задаёт человек. Поэтому применение искусственного интеллекта, без сомнения повышающее эффективность обработки тех прикладных задач, к решению которых он предназначен, обязательно накапливает проблемы, скажем так, метауровня, которые искусственный интеллект распознать просто не в состоянии.

Азиат с «закрытыми глазами» Житель Новой Зеландии Ричард Ли десять раз безуспешно пытался сделать документ на официальном государственном сайте, однако его заявка каждый раз отклонялась из-за фотографии. Все из-за того, что система распознавания лиц упорно считала , что у молодого человека азиатского происхождения на снимке закрыты глаза.

Лицо автобуса Еще один забавный случай с системой распознавания лиц произошел в Китае. ИИ, использующийся для поимки нарушителей ПДД, слегка переборщил с бдительностью. Технология обвинила знаменитую бизнесвумен Дун Минчжу в том, что она переходила дорогу в неположенном месте. Загвоздка в том, что ее физически не было в том районе. Позже выяснилось, что виновником инцидента стал простой автобус. На транспортном средстве была изображена фотография женщины. И, разумеется, она злостно игнорировала красный свет для пешеходов. А все потому, что в довольно невинном на первый взгляд тесте ИИ совершенно забыли про людей. Боты, которым дали задание отрабатывать диалог на основе компромисса, даже слишком хорошо поняли друг друга. Изначально их разговор выглядел вполне нормально.

Что-то наподобие: «Мне нужны мяч и книга», «Мяч необходим и мне, но я могу отдать книги», «Несколько книг? Их поощряли за скорость, с которой удалось достигнуть согласия. В какой-то момент беседа перестала выглядеть осмысленной. Вместо полных конструкций боты выдавали странные обрывки фраз. Сначала исследователи заподозрили баг, но потом поняли, что это намного хуже. ИИ изобрели свой собственный язык, понятный им, но бессмысленный для человека. Такая коммуникация позволяла им ускорить переговоры и быстрее приходить к успеху. Ученые сильно усомнились в том, что стоит позволять роботам договариваться о чем-то совершенно непонятном, и выключили переговорщиков от греха подальше. Бесконечная игра Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой. Один из ярких примеров — игра в «Тетрис».

Так как выиграть тут невозможно, машине была дана установка не проиграть. Разработчику хотелось посмотреть, насколько долго ИИ удастся продержаться, складывая блоки. Результаты были не слишком выдающимися: программа плохо справлялась с пространственным размещением фигурок и довольно скоро подошла к финишной прямой. До проигрыша оставалось всего ничего, однако в этот момент ИИ сломал игру. А точнее поставил ее на паузу и не собирался включать. Больше никогда.

Получилось весьма недурно, результат можете оценить на фотографии ниже План написания весьма простой, идею статьи скармливаем на английском языке ChatGPT, а получившийся результат переводим с помощью DeepL. Также просим ChatGPT придумать заголовок к этой статье и повторяем манипуляцию с переводом. После мы по контексту составляем описание для изображений и скармливаем их Stable Diffusion. Вот и всё!

На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал

При использовании ИИ в три раза увеличилась скорость анализа скрининговых исследований", - сказал он. Советник по цифровой медицине Института системного программирования Российской академии наук Андрей Бурсов обозначил проблемы, которые связаны с машинным обучением. Он пояснил, что существует большая разрозненность между этапом фильтрации, обработки, обучения моделей и интеграции вплоть до готовых сервисов. В разных специальностях есть несколько научных школ, которые могут конкурировать друг с другом. 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.

Авторы "Дзена" будут получать деньги за время просмотра контента 3 июля 2023, 17:18 "В новом статусе он будет заниматься технологиями искусственного интеллекта, построением единой платформы для рекомендаций и поиска контента для всех продуктов VK. В компании также отметили, что назначение соответствует стратегии VK, которая направлена "на укрепление технологического лидерства компании на российском рынке". В ответ на вопрос РИА Новости о предшественнике Фролова на этой должности, в пресс-службе VK рассказали, что "Андрей Калинин покидает компанию и продолжит заниматься развитием передовых технологий искусственного интеллекта за периметром холдинга".

Среди них были образцы живых организмов, ископаемых, а также вещества абиогенного происхождения. Что существуют «химические правила жизни», которые влияют на распространение и распределение молекул. Если мы сможем вывести эти правила, то сможем использовать их, чтобы направить наши попытки смоделировать происхождение жизни или зафиксировать слабые признаки жизни в других мирах», — пояснил автор исследования Роберт Хазен. Образцы сначала разлагали нагреванием в отсутствии кислорода пиролиз , затем подвергали химическому анализу с помощью методов газовой хроматографии и масс-спектрометрии. После обучения ИИ предложили определить по составу других известных образцов их биогенное или абиогенное происхождение.

Топ-менеджер Сбера сообщил, что интенсивность контактов с африканскими странами в сфере ИИ растёт. Так, в предыдущем Международном конкурсе по ИИ для детей приняло участие около 100 детей из Африки, а в четверг в рамках экономического и гуманитарного форума «Россия — Африка» 13 компаний из 10 африканских стран присоединились к Кодексу этики в сфере ИИ, разработанному на площадке Альянса в сфере ИИ. Фото предоставлено пресс-службой ПАО «Сбербанк» Сбер готов делиться со странами Африки своими наработками в сфере ИИ, в том числе решениями для прогнозирования климатических рисков, сельского хозяйства и здравоохранения, а также проводить дизайн-сессии по ИИ-трансформации для правительств африканских стран, отметил Александр Ведяхин. Во время дискуссии нейросеть Сбера Kandinsky 2. Экономический и гуманитарный форум «Россия — Африка» — ключевое и самое масштабное событие в российско-африканских отношениях.

На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания

— Так каким будет искусственный интеллект будущего, если он будет базироваться на описываемых вами децентрализованных спайковых нейросетях? «Дзен» является примером реализации технологии специализированного искусственного интеллекта[8]. Специализирующаяся на искусственном интеллекте американская высокотехнологичная компания OpenAI работает над продвинутой моделью, настолько мощной, что она не на шутку встревожила самих разработчиков. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс» поделился профессиональным взглядом на развитие искусственного интеллекта и будущее нейросетей. 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.

Почему Python стал главным языком для ИИ и как применять такие технологии в своих проектах

Эксперт в области искусственного интеллекта, CEO компании One Green Monkey Отари Меликишвили считает, что большие языковые модели "Яндекса" и Сбера сравнимы по уровню, но будущее не за общими генеративными нейросетями. Искусственный интеллект минувшим четвергом стал темой разговоров в ООН. Мы разговариваем строго об искусственном интеллекте и его приложениях в различных областях человеческой деятельности. Искусственный интеллект начал проникать в различные сферы экономики, в том числе в те, которые на первый взгляд не связаны с технологиями.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий