Искусственный интеллект — все новости по теме на сайте издания Глава ТПП РФ Катырин: искусственный интеллект можно использовать в сфере закупок. Чтобы понять, как устроен искусственный интеллект, рассмотрим элементы, которые необходимы для его создания ↓.
Новости об искусственном интеллекте
Искусственный интеллект может занять 300 миллионов рабочих мест с полной занятостью. читайте, смотрите фотографии и видео о прошедших событиях в России и за рубежом! Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Искусственный интеллект во всем мире на сайте LinDeal! Новости. Смотрите на Первом. Генеративный искусственный интеллект нацелился на отрасль, в которой заняты миллионы человек по всему миру.
Искусственный интеллект: последние новости и статьи
Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий.
Являясь компанией полного цикла, они самостоятельно проектируют и производят свои продукты, а также пишут для них программное обеспечение, тем самым достигая лучшего соотношения цены и качества. Флагманским продуктом команды является серия устройств OGATE — инновационное 2021-10-04 Россия и Германия - опыт внедрения и перспективы развития ИИ В рамках Российско-Германского перекрестного года «Экономика и устойчивое развитие», «Университет 2035» совместно с Министерством экономического развития Российской Федерации проводит серию ежемесячных круглых столов на тему «Германия — Россия: цифровая экономика и устойчивое развитие».
Мы продолжаем анализировать лучшие отечественные и международные практики и адаптировать их под потребности мегаполиса", - сказала Сергунина. База знаний об искусственном интеллекте - это часть информационной инфраструктуры Москвы для делового сообщества и специалистов IT-отрасли. Она была создана в 2020 году при экспертной поддержке столичного департамента информационных технологий. В ней помимо готовых решений собраны российские и международные практики, описание применения ИИ, исследования и новости мировой индустрии. С момента запуска платформу посетили свыше полмиллиона раз, а сам проект получил спецприз профильной российской премии, подчеркнули в пресс-службе департамента информационных технологий.
Кибербезопасность Отдел новостей - 29. Безопасность Отдел новостей - 28.
Импортозамещение Отдел новостей - 27. Сезон: искусственный интеллект», регистрация на хакатон открыта, сообщает «Россия — страна... Импортозамещение Отдел новостей - 26. Реализация проекта по первому конкурсу, «Старт-Искусственный интеллект-1», должна... Документ был разработан... В регионах Пресс-релиз - 20.
Искусственный интеллект 2024 — новости с фото и видео
Компании отдают приоритет расходам на передовые и быстрые серверные чипы искусственного интеллекта, что снижает спрос на центральные процессоры Intel, которые долгое время были основой центров обработки данных. Хотя выпуск чипа Intel Gaudi 3 AI воодушевлен, «мы обеспокоены тем, что компания продолжит уступать долю кошельков на общем рынке вычислений для центров обработки данных таким компаниям, как Nvidia и Arm», — заявили аналитики Goldman Sachs.
К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей. Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами.
Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных.
Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы.
А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей.
Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model.
Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам?
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.
Приложение доступно на мобильных платформах Android и iOS. Нейросеть GigaChat пока доступна в тестовом режиме по приглашениям. В отличие от иностранного аналога, GigaChat лучше понимает запросы на русском языке, заявили в банке. Сбербанк использует решения на базе искусственного интеллекта в большинстве продуктов и процессов компании, ранее заявил президент, предправления Сбербанка Герман Греф. Например, банк использует собственные ИИ-модели для повышения безопасности транзакций: онлайн-переводов, эквайринга, операций по картам. В финансовой сфере благодаря внедрению ИИ существенно сократилось время рассмотрения заявки на кредит. С момента отправки анкеты в банк до получения ответа проходит не несколько дней, а несколько минут.
ИИ прогнозирует загрузку банкоматов, сколько денег внесут, а сколько снимут, что впоследствии уменьшает расходы на инкассацию. Государство стимулирует ИИ В сентябре 2022 года при правительстве России заработал Национальный центр развития искусственного интеллекта. Кроме того, Центр будет регулярно проводить мониторинг ключевых показателей развития ИИ, а также экспертизу официальных документов в области национального регулирования сферы. В январе 2023 года стало известно, что правительство до 2030 года направит около 24,6 млрд руб. К 2024 году, согласно утвержденной властями дорожной карте «Развитие высокотехнологичного направления «Искусственный интеллект» ИИ на период до 2030 года», объем рынка технологий на базе ИИ в России составит 14 млрд руб. Кроме того, Минэкономразвития России планирует в текущем году перезапустить ряд программ федерального проекта «Искусственный интеллект». В частности, запланирован отбор исследовательских центров для решения прикладных задач в сфере ИИ. Ритейлер X5 Group в феврале объявил о создании решения для моментального обнаружения и анализа сбоев в ИТ-инфраструктуре на базе ИИ.
В ближайшее время ожидаем такого же резкого роста использования CoPilot в остальных клиентских сегментах», — прокомментировал директор по маркетингу Битрикс24 Александр Вартанян. Ранее россияне рассказали , что больше всего ценят в искусственном интеллекте. Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету.
Искусственный интеллект в 2024: отчет AI Index
Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет. Новости об инновациях в области искусственного интеллекта за неделю охватили широкий спектр тем — от развития инфраструктуры искусственного интеллекта и сервисов до интеграции новых платформ, отраслевых достижений и многого другого. Предприниматель Илон Маск предупредил, что искусственный интеллект (ИИ) может быть опасным. Новости. Искать. Тема: Искусственный интеллект (ИИ).
Искусственный интеллект
читайте последние и свежие новости на сайте РЕН ТВ: Собянин рассказал о сотрудничестве в области ИИ Ошибка компьютера: как 900 британцев разом оказались за решеткой. Информационные технологии, кибербезопасность, искусственный интеллект Новости, аналитика, статьи, интервью и события из цифрового мира. Искусственный интеллект может занять 300 миллионов рабочих мест с полной занятостью. Adobe анонсировала генеративные ИИ-инструменты для Premiere Pro — с их помощью можно будет убирать или добавлять объекты в видео. Созданные искусственным интеллектом изображения начинают вводить общественность в заблуждение.
Искусственный интеллект / ИТ Новости
- Новости искусственного интеллекта и интернет-маркетинга
- Новости робототехники
- Оцените возможности нейросети — 10 000 символов ежемесячно бесплатно
- Статьи по теме «ИИ» — Naked Science
- Онлайн-обучение ИИ
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Сижу, попиваю чай, листаю ленту новостей – котики, мемы, политика и тут "Редактирование ДНК человека с помощью ИИ". Искусственный интеллект – все самые свежие новости дня по теме. читайте последние и свежие новости на сайте РЕН ТВ: Собянин рассказал о сотрудничестве в области ИИ Ошибка компьютера: как 900 британцев разом оказались за решеткой. источник глобальных новостей, достижениях, событиях и технологических инновациях в области искусственного интеллекта (AI). Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. События и новости 24 часа в сутки по тегу: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Эксклюзивные расследования, оригинальные фото и видео, «живые» истории, топовые эксперты, онлайн трансляции со всей планеты и горячие тренды соцмедиа и блогов.
Искусственный Интеллект
Машинка для чтения мыслей: на пути к миелофону Год отметился сразу несколькими резонансными исследованиями, касающимися визуализации человеческих мыслей на основе сканирования мозга. Во всех случаях использовался анализ с помощью ИИ. Результат не является дословной расшифровкой, но смысл передается довольно точно. Похожее исследование опубликовали ученые из Сиднейского университета Австралия. Только они использовали не МРТ, а ЭЭГ, что позволило сделать прибор портативным и более дешевым, но вне лаборатории его работа все равно пока невозможна. Еще два крупных исследования, от Университета Осаки Япония и Национального университета Сингапура , опубликованных в 2023 году, передают картинки из человеческого мозга: человек представляет происходящее, а ИИ с помощью МРТ преобразует мозговую активность в изображение. Воспроизведение тоже не совершенное, но авторы с оптимизмом смотрят в будущее. Примерно похожая технология позволила военным управлять роботом силой мысли , а мозговому импланту для парализованных — считывать намерения людей.
В 2022 году в рамках исследований парализованные смогли пообщаться и поесть самостоятельно. Твоя жизнь предопределена и нейросеть знает, как... Фото: Shutterstock Создан инструмент искусственного интеллекта, который, анализируя последовательность жизненных событий, таких как история здоровья, образование, работа и доход, может определить личность человека и предсказать продолжительность его жизни. Новый инструмент обучен на наборе данных, полученных от всего населения Дании — 6 миллионов человек. Набор данных был предоставлен ученым правительством страны.
Объем российского рынка ИИ в 2022 году оценивается в 635 млрд руб. Впрочем, если судить по темпам роста экономического эффекта, то вклад может оказаться значительнее. Основной игрок на рынке ИИ — это Сбербанк. Финансовый эффект от использования ИИ за четыре года увеличился в организации в пять раз, до более чем 230 млрд рублей в 2022 году. В 2019 г. В отчете компании отмечается, что в ближайшие годы основные инвестиции будут направлены в проекты, связанные с улучшением работы ИИ в чат-ботах, созданием изображений, мобильных приложений. По данным McKinsey , наиболее значимые технологические тенденции на рынке ИИ — прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения. Аналитическая компания Analytics Vidhya среди актуальных трендов в области ИИ и машинного обучения в 2023 г. NLP используются в создании чат-ботов, анализе огромных текстовых документов, распознавании речи, трансформации текста в речь и пр. Бизнес-практика ИИ Для бизнеса использование ИИ становится необходимостью, конкурентным преимуществом. С его помощью компании улучшают бизнес-процессы, повышают качество продукции и услуг, оптимизируют затраты и увеличивают прибыль. Сейчас решения с использованием ИИ широко применяются в ритейле, IT и финансовой сфере, логистике, производстве. Например, XP Group с 2019 года использует машинное обучение для улучшения прогнозирования спроса, логистики и анализа ассортимента. Ритейл всегда был достаточно сильно оцифрован, сказал директор по анализу данных X5 Group Михаил Неверов. По его словам, решения принимались на основе собранных и обработанных вручную данных, а сейчас все автоматизируется с помощью ИИ.
Только модель Nano достаточно мала, чтобы работать локально на мощном Android-смартфоне, вроде Pixel 8 Pro или Galaxy S24 , в то время как две другие модели работают на облачных серверах Google. Небольшой размер Nano по сравнению с Pro и Ultra означает ограниченность ее возможностей, но, как говорится, «мал, да удал», и, похоже, у нас есть одно очень интересное применение этой функции.
Образец сложной системы с множеством вариантов ходов и решений. Суть в том, чтобы научить машину принимать верные шаги, а дальше можно применить этот опыт и в других отраслях. Суперкомпьютер — это не какое-то ярское название техники. Приставка означает, что по мощности такая система в тысячи раз превосходит обычный ПК. Правда, и места она занимает гораздо больше, чем рядовой ноутбук или системный блок. Это целая комната с процессорами. Удобство в том, что доступ к нему может получить любой интересующийся разумеется, за деньги. Вычисления происходят в «облаке» — то есть на удаленном сервере компании. ИИ уже применяют для анализа подозрительных банковских операций, для контроля качества на производстве, оптимизации товаров на складах и в прочих бизнес-сферах. BERT Фото: shutterstock. Создан как инструмент для обработки языка в самом широком смысле. От понимания, какой запрос хотел дать пользователь поисковика, до адекватного перевода текста. А еще ему под силу анализировать, о чем именно рассказывает сайт. И на основе этого помогать поисковику давать пользователю наиболее релевантный вариант. Проще говоря, тот сайт, который максимально точно дает ответ на вопрос юзера. Это не просто контроль полосы и автоматический набор скорости, как у других моделей, а полноценный искусственный интеллект с компьютерным зрением. Правда, опция платная, а еще дорожные службы многих стран относятся к опции скептически и не разрешают ее использовать на своей территории. Siri Скриншот сайта Apple Скриншот сайта Apple Голосовой помощник в устройствах от Apple на самом деле не просто забавы ради, которой можно приказать поставить будильник или включить песню. Она анализирует команды пользователей, чтобы как можно точнее угождать им. Правда, есть ряд ограничений, например, языковых. Лучше всего помощник понимает английский язык. Alexa Скриншот сайта Amazon Скриншот сайта Amazon Продукт компании Amazon не сильно популярен в России, потому как компания официально не работает на нашем рынке. Хотя различные устройства например, «умные» колонки из-за границы привозят. Но пока Alexa все же больше именно голосовой помощник, нежели полноценный ИИ. Тензор — термин из линейной алгебры, связанный с массивами данных. TPU — это процессоры, которые американская корпорация использует в своих суперкомпьютерах, чтобы искусственный интеллект оптимизировал работу машин. TensorFlow Скриншот сайта Google Скриншот сайта Google Еще одно решение от Google с открытым исходным кодом, с которым живо экспериментируют программисты по всему миру. Это библиотека для машинного обучения — то есть набор методов и примеров, на которых обучаются нейросети. Предназначена для работы с изображениями. ИИ стремится добиться степени человеческого восприятия. Где применяются технологии искусственного интеллекта В банках. Технологии позволяют практически без участия сотрудников открывать счета для людей и компаний, в том числе удаленно. На основе информации о заемщике определять размер и подходящие условия кредита, анализировать новости о партнерах банка и выявлять риски, а также эффективно торговать на бирже. В ритейле. Помогают узнать демографические характеристики покупателя и предлагать наиболее подходящие товары. Контролировать наполнение полок, понимать причины очередей в магазине, лучше организовать доставку и закупку у поставщиков и упрощать работу бухгалтерии. В телекоме. Предсказывает отток абонентов, эффективно распределяет звонки в колл-центры. В логистике. Помогает строить маршруты для грузовых перевозок, контролировать расходы топлива, извлекать и анализировать данные из транспортных документов. Музыкальные сервисы. Используют методы машинного обучения, чтобы анализировать музыкальные вкусы пользователя. В медицине. Канадская компания BlueDot использует ИИ для отслеживания распространения инфекционных заболеваний. О пневмонии в провинции Ухань Китай они предупредили за неделю до объявления об эпидемии коронавируса. ИИ, обученный «Сбербанком» научился выявлять характерные затемнения в легких, вызванные коронавирусной инфекцией. Где и когда начались разработки искусственного интеллекта Если исследовать совсем глубоко, то нужно перенестись в XVII век, когда Вильгельм Шикард создал первую механическую вычислительную машину — калькулятор. А философ и математик Декарт представил животных как мыслящий механизм и тем самым поставил человеческой цивилизации задачу создать свой умный механизм. Понятие искусственной нейронной сети предложили в 1943 году американские ученые — основатель кибернетики Мак-Коллок и математик Питтс. В 60-е годы XX века научные университеты мировых держав активно работали над развитием технологии. А уже в следующем десятилетии вышли толковый словарь, справочники и объемные научные труды, посвященные теме искусственного интеллекта как самостоятельного явления. На Западе в 1966 году создают робота «Элиза», умеющую говорить на английском языке. Еще через четыре года появился андроид «Шеки», который умел не только говорить, но и перемещаться. Развитие искусственного интеллекта в России Свои разработки есть во многих российских вузах — от сельскохозяйственных и математических до гуманитарных. Но пальму первенства все же удерживает бизнес.
Месяц подписки бесплатно
- Искусственный интеллект в 2024: отчет AI Index
- AI Journey 2024 - Международная конференция Сбера по искусственному интеллекту
- Статьи и новости
- Новости мира об искусственном интеллекте и машинном обучении
- Новости об искусственном интеллекте
ComNews.ru. Новости цифровой трансформации, ИТ и телекоммуникаций
Мы расскажем вам о новых технологиях, прорывах в исследованиях и практических применениях ИИ, которые меняют мир. Новости 05. Кнопка будет располагаться Новости 31.
Флагманским продуктом команды является серия устройств OGATE — инновационное 2021-10-04 Россия и Германия - опыт внедрения и перспективы развития ИИ В рамках Российско-Германского перекрестного года «Экономика и устойчивое развитие», «Университет 2035» совместно с Министерством экономического развития Российской Федерации проводит серию ежемесячных круглых столов на тему «Германия — Россия: цифровая экономика и устойчивое развитие». В качестве ключевых спикеров на сессии, посвященной опыту внедрения и перспективам разви 2021-10-01.
Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них.
Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS. IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию. Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM.
Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей. Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных.
Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров.
А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model.
Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? 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.
Основные проблемы, связанные с внедрением искусственного интеллекта Внедрение ИИ поэтично сравнивают с ящиком Пандоры. С одной стороны — это потрясающие возможности, повышающие нашу эффективность и помогающие делать открытия и выполнять трудоемкую работу за нас.
Но, как и любая сила, ИИ приносит с собой свои проблемы. Приватность данных. Последние годы не прекращаются дебаты о том, какие данные можно собирать, как их можно использовать и кто имеет право их видеть.
ИИ обычно требуется большое количество данных для работы, и это порождает новые вопросы о конфиденциальности; Некоторые алгоритмы могут быть предвзятыми. Если алгоритм обучается на данных, которые уже содержат предвзятость, он может усиливать эти предрассудки, вместо того, чтобы их исключить; Технические проблемы. Если в основе лежат некачественные данные, мы получим некачественные результаты; Угроза хакерских атак, которые могут изменить работу ИИ и спровоцировать на работу во вред; Социальные проблемы.
Что произойдет с рабочими местами, которые будут автоматизированы? Как мы распределим богатство, создаваемое ИИ? Отзыв эксперта об искусственном интеллекте Отзывом об искусственном интеллекте делится Ника Матвеева, активный пользователь ИИ: «Я пользуюсь ИИ только в сфере дизайна — часто изображения нужно «доработать».
Например, чтобы раньше дорисовать какую-то часть тела человеку на фото, нужно было изучить «Иллюстратор», потратить не один час времени и вообще иметь хоть какие-то минимальные навыки отрисовки. Сейчас достаточно открыть нейросеть и попросить ее это сделать — в считанные секунды она доработает изображение так, как нужно вообще нейросеть имеет проблемы с дорисовкой рук, стоп, пальцев, но с каждым обновлением становится все лучше и лучше. Полезно ли это?
Ведь речь не только о сокращении времени на подобные задачи, но и в целом это расширение визуальных возможностей». Популярные вопросы и ответы На популярные вопросы читателей об искусственном интеллекте отвечает программист, разработчик компьютерных игр Денис Кондратьев. Законно ли пользоваться программами с технологиями искусственного интеллекта?
Использование таких технологий для создания контента или для нужд организации жизни в городе в большинстве стран является законным. Мы все больше видим, как искусственный интеллект становится частью повседневной жизни: от рекомендаций музыки и фильмов до автоматического распознавания образов для городских служб. С юридической точки зрения использование ИИ — сложный вопрос.
Кто владеет авторскими правами на произведение, созданное технологией? В 2019 году Европейский суд установил прецедент: для возникновения авторских прав требуется человеческое вмешательство. Тем самым исключая произведения искусственного интеллекта из авторского права.
Но в других юрисдикциях вопрос все еще открыт. Кроме того, важно помнить, что использование ИИ должно соответствовать законам о защите данных и приватности. Особенно если система используется для обработки личной информации.
Как можно применить искусственный интеллект в быту? Взгляните на свой смартфон. Он буквально кишит функциями, основанными на ИИ: от предсказательного ввода текста и распознавания речи например, «умные» помощники вроде Siri или Google Assistant до разблокировки телефона по лицу и автоматической организации снимков в галерее.
Дома ИИ может сделать многое для облегчения нашей жизни. Например, робот-пылесос способен самостоятельно составлять карту помещения и оптимизировать маршрут для эффективной уборки. Смарт-термостаты могут изучать погоду за окном и наш график, автоматически регулируя температуру в доме.
Сервисы воспроизведения музыки и виде используют ИИ, чтобы анализировать наши вкусы и предлагать релевантные рекомендации. ИИ также становится все более распространенным в кулинарных приложениях, предлагая рецепты на основе того, что у вас есть в холодильнике. Что понимается под «самообучением» искусственного интеллекта?
Это принцип эволюции искусственного интеллекта, основой которого служат алгоритмы. ИИ самостоятельно, путем сопоставления закономерностей ищет более оптимальное решение, тем самым оттачивает навыки анализа. Например, много раз играет шахматные партии, анализирует свои игры и игры реальных игроков, чтобы выявить ходы и комбинации, которые приводят к победе гроссмейстера.
Чего искусственный интеллект не сможет достичь никогда? Сейчас точно сказать сложно. Мы в начале исследования возможностей ИИ.
Технология продолжает развиваться стремительно. Он может анализировать текст и выдавать ответ, основанный на алгоритмах и данных, но он не может почувствовать радость, грусть, любовь или страх. Да, ИИ уже способен создавать музыку, изображения и тексты.
Но все основано на анализе уже существующих образцов. Человеческий мозг уникален способностью интуитивно понимать мир вокруг. Его возможности ограничены рамками, которые мы установим.
Он зависит от нас для своего обучения, настройки и управления. Независимо от того, насколько продвинутыми станут технологии, ИИ будет всегда оставаться продуктом человеческого интеллекта и творчества. Насколько реален сюжет фильмов «Терминатор», в которых рассказано о войне ИИ против человечества?
Сегодняшний ИИ далек от уровня самосознания или автономности, которую мы видим в фильмах про «Терминатора». Современные алгоритмы все еще ограничены конкретными задачами, для которых были обучены. Даже если технология продолжит развитие, вопрос безопасности и этики останется главным.
Разработчики и общество придают большое значение проблемам безопасности и контроля таких систем. Уже есть исследования и научные работы на это счет.
Все новости по тегу: «Искусственный интеллект»
Кибербезопасность Отдел новостей - 29. Безопасность Отдел новостей - 28. Импортозамещение Отдел новостей - 27. Сезон: искусственный интеллект», регистрация на хакатон открыта, сообщает «Россия — страна... Импортозамещение Отдел новостей - 26. Реализация проекта по первому конкурсу, «Старт-Искусственный интеллект-1», должна... Документ был разработан... В регионах Пресс-релиз - 20.
Бойд добавил, что Phi-3 просто развивает дальше то, чему обучились предыдущие итерации ИИ-модели. Если Phi-1 была ориентирована на кодирование, а Phi-2 начала учиться рассуждать, то Phi-3 ещё лучше справляется с кодированием и рассуждениями. Расследование Reuters показывает, что санкционная продукция Nvidia продолжает поставляться в Китай.
Источник изображения: Nvidia Агентство использовало для получения подобных выводов общедоступную конкурсную документацию, в которой отображались состоявшиеся закупки серверного оборудования, в составе которого содержались запрещённые к экспорту в Китай компоненты Nvidia. По словам представителей Reuters, уже после вступления новых ограничений в середине ноября прошлого года не менее 10 китайских учреждений смогли получить серверное оборудование, содержащее «запрещённые» ускорители Nvidia. В выборку попали конкурсные процедуры, которые проводились в период с 20 ноября прошлого года по 28 февраля текущего. Среди 11 поставщиков, выигравших конкурсные процедуры на поставку «запрещённой» вычислительной техники в Китай, все были малоизвестными торговыми компаниями из КНР, как поясняет Reuters. Поставляли ли они оборудование из запасов, сформированных до вступления в силу осенних изменений к правилам экспортного контроля, определить не удалось. Представители Nvidia заявили, что даже если указанные поставки и осуществлялись в обход санкций США, они составляют лишь малую часть оборота мирового рынка, и никак не дискредитируют ни саму компанию, ни её партнёров. Получателями оборудования по рассматриваемым конкурсам выступали государственные ВУЗы КНР и правительственные организации, а также пара исследовательских центров, работающих в аэрокосмической отрасли. Представители Super Micro заверили, что собственные требования компании к соблюдению правил экспортного контроля с запасом превосходят по строгости государственные, а поставленное в Китай оборудование относилось к прошлому поколению, которое под санкции США ранее не попадало. Китайские поставщики, которые участвовали в конкурсе, клиентами Super Micro не являлись. Dell разбирается в ситуации, но на момент подготовки материала к печати заявила, что не располагает доказательствами поставки запрещённого к экспорту в Китай оборудования в адрес упоминаемых агентством Reuters китайских организаций и компаний.
Gigabyte Technology просто заявила, что соблюдает международные правила торговли и законы Тайваня. Источник изображения: unsplash. Аналитики компании считают, что «поставки и внедрение ноутбуков с генеративным ИИ ускорятся в 2025—2026 годах вместе с появлением новых функций и вариантов использования генеративного ИИ, поддерживаемых новыми процессорными платформами производителей чипов». Источник изображения: Counterpoint Research Рейтинг пяти крупнейших брендов не изменился по сравнению с прошлым годом, при этом самыми успешными по росту поставок производителями остались Lenovo и Acer. Некоторые делают это публично, другие в закрытых презентациях, и последний из каналов позволяет нам узнать, что Microsoft к концу текущего года хочет утроить количество эксплуатируемых ускорителей до 1,8 млн штук. Источник изображения: Microsoft О наличии таких планов у Microsoft со ссылкой на служебную документацию корпорации сообщил на прошлой неделе ресурс Business Insider. В документе сообщается, что Microsoft рассчитывает увеличить закупки ускорителей вычислений на основе GPU в три раза по сравнению с прошлым годом, и к декабрю располагать примерно 1,8 млн соответствующих ускорителей, преимущественно поставленных компанией Nvidia. В отдельном документе ранее сообщалось, что уже во второй половине прошлого года Microsoft достигла рекордного количества эксплуатируемых ускорителей на базе GPU, хотя точное значение и не называлось. Близкие к Microsoft источники смогли подтвердить Business Insider, что эта сумма близка к реальной. Поскольку в планы компании входит утроение закупок ускорителей, и продукцией только Nvidia она ограничиваться не собирается, легко предположить, что затраты текущего года будут измеряться в десятках миллиардов долларов США.
Получается, что Microsoft замахивается на количество ускорителей, измеряемое как минимум одним миллионом штук. По его словам, компания пытается значительную часть вычислений поручить локальным компонентам пользовательских устройств. Источник изображения: Unsplash, Gilles Lambert Другими словами, если речь идёт о смартфонах марки, то некий нейронный процессор внутри iPhone должен будет осуществлять локальные вычисления при обработке запросов, в меньшей степени полагаясь на обмен информацией с облачной инфраструктурой. Такой подход позволит ускорить отклик системы на поступающие запросы, а для пользователя это станет видимым преимуществом. Кроме того, локальная обработка чувствительной информации повысит степень информационной защищённости. При этом, как утверждает представитель Bloomberg , компания Apple не отметает окончательно идею использования сторонних больших языковых моделей, которые предлагаются Google или Microsoft. Собственную языковую модель Apple тоже разрабатывает, но ориентирует её именно на использование локальных вычислительных ресурсов.
В качестве ключевых спикеров на сессии, посвященной опыту внедрения и перспективам разви 2021-10-01.
Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? 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.