Нейросети используют для анализа снимков с беспилотных летательных аппаратов и камер городского видеонаблюдения.
Нейросети против человечества: возможности искусственного интеллекта уже не удивляют, а пугают
Они могут производить тексты высокого качества, и это может стать очень полезной инструментом для маркетинга и других бизнес-целей. Однако это также возможны некоторые проблемы, связанные с потенциальной потерей контроля над производством контента. Контент, созданный нейронными сетями, может быть не всегда точным и соответствующим ожиданиям маркетолога. 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.
Данные исследовательского сервиса Glassdoor.
Минимальная зафиксированная зарплата — 32 000 рублей, максимальная — 348 000 рублей. Спрос на ML-инженеров, как и на ИИ-специалистов в целом, растет. Но спрос в ближайшие годы будет превышать предложение.
Требования к ML-инженеру не изменились и остаются такими же, как и в 2023. К тому же в этом году в общем доступе появилось много моделей текстовых чат-боты, в частности, chatGPT , моделей компьютерного зрения. Полезно иметь иметь навыки применения и дообучения подобных моделей.
Для этих специалистов важна математическая подготовка математический анализ, статистика, теория вероятностей. В России можно выделить нехватку специалистов Big Data, обработки естественного языка и компьютерного зрения в направлении ML. Дефицит кадров по этим направлениями есть в области медицины, инфобеза и финансов.
Сергей Снегирев Руководитель отдела разработки игр и приложений компании Dobro Games ИИ был в центре бизнеса последние несколько лет. Но сейчас ситуация стала еще более поразительной. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы.
Я — старший геймдизайнер и руководитель проектов в игровой компании. Художники используют его для прототипирования концепт-артов и интерфейса, продакты чтобы составлять документацию и работать с большим количеством информации. Моделлеры используют сетки для создания текстур к моделям.
Благодаря нейросетям сильный толчок в 2023 году получило zero-code направление. Нейросети начали активно использовать для создания рекламы, улучшения качества изображения, поиска информации и даже для диагностирования заболеваний. Область применений практически безгранична.
На текущий момент мы находимся только в начале пути. Перспективы роста сохраняются и на 2024 и включают в себя создание новых профессий и перестройку множества текущих. Этот процесс с нами на долгие годы, потому что ИИ полезен для бизнеса.
Он повышает эффективность работы и снижает издержки. В целом в 2023 году наблюдался революционный прорыв в технологиях машинного обучения. Успешные кейсы были зафиксированы практически во всех ключевых областях и особенно в разработке.
Сильно вырос интерес к автоматизации и интеллектуализации бизнес-процессов. Спрос на нейросети естественным образом увеличил потребность в ML-инженерах и повлек рост зарплат для специалистов в этой области. В 2024 году ML-инженерам будут нужны глубокие знания в машинном обучении, владение программными инструментами и языками PyTorch, TensorFlow и т.
Елена Кравченко Нейромаркетолог, эксперт по искусственному интеллекту Утверждение, что в 2023 все были без ума от нейросетей — не совсем верное. Восхищались нейросетями только пионеры, но есть огромное количество людей, которые замерли и думают о том, что ИИ уйдет из их жизни. При этом они забывают о том, что уже все банки и приложения давно работаю с помощью ИИ и с нами давно общаются боты.
Почему нейросети выстрелили именно 2023 год? Можно сравнить с бамбуком. Он набирает корневую систему -56 лет и потом за 40 дней вырастает до 5 метров.
Тут тоже самое. У ИИ база накапливалась годами и сейчас она просто стала видна. Интерес к нейросетям сохранится и он будет только нарастать.
Потому что это не хайповая история, это технологическая революция, которая произошла, как факт. Интерес будет набирать ход, все больше людей будут сокращать, все больше позиций работников будет заменять ИИ. Ожидается, что человеку придется пересмотреть свою роль в жизни.
Интерес сохранится, потому что это выгодно бизнесу. С ИИ выгоднее и проще работать, чем с людьми.
Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода.
Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях.
Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат.
Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается.
Баумана Сергея Смирнова, опасность может представлять только способ применения нейросети языковой модели. Сергей Смирнов: «Я сомневаюсь, что нейросеть может вести себя не так, как задумано. Реальная угроза от нейросетей заключается в том, что недоброжелатели могут насыщать электронные источники информации фейками, уточнил исследователь. Нейросеть также могут неправильно научить распознавать лица, что грозит неправомерными задержаниями невинных людей. А в руках аферистов искусственный интеллект рискует стать инструментом шантажа, вымогательств и краж данных. Эксперт выделил несколько возможных форм кибератак с применением нейросетей: — фишинг создание фальшивых электронных писем, например якобы от банков ; — взлом паролей перебор всех возможных комбинаций паролей или создание поддельных отпечатков пальцев ; — кардинг создание фальшивых кредиток ; — взлом систем безопасности генерация вредоносного кода, способного обойти системы безопасности, а также создание ботнетов для запуска DDoS-атак ; — социальная инженерия создание фальшивых профилей в соцсетях с целью обмана людей и получения доступа к их личной информации. Однако орудием или оружием нейросети становятся только в руках человека, обращает внимание исследователь команды проекта разговорного искусственного интеллекта DeepPavlov.
Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». Денис Кузнецов: «Они в принципе не могут отрастить ноги и убежать в интернет. Их могут перенести в интернет люди, чтобы они там работали при тех же условиях получения последовательности данных и выдачи последовательности данных. Поэтому текущее поколение нейронных сетей может работать только как инструменты». При этом нейросети могут вести себя не так, как задумано, и стать причиной настоящей трагедии. Так, в Бельгии мужчина покончил с собой после двух месяцев общения с чат-ботом по имени Элиза на основе открытой языковой модели GPT-J. Эта история показывает, что для пользования нейросетями нужно определенное понимание принципов их работы, говорит Денис Кузнецов. Общество, по его словам, еще не привыкло к таким инструментам.
На непредсказуемость результатов работы с нейросетями обратил внимание и руководитель образовательной программы «Киберфизические системы» кафедра «СМАРТ-технологии» Московского политеха Тимур Идиатуллов.
Записи из рубрики - Нейросети
| #нейросети | В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день. |
| Новости нейросетей - Нейронные сети для творчества | Эта серия о том, как генеративные модели приучают нас всё делать по-новому: искать в интернете то, чего до нас никто не искал, решать математические задачи з. |
Телеграм-каналы про нейросети
Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники. Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник.
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.
Intel планирует потратить 100 миллиардов долларов в четырех штатах США на строительство и расширение заводов. Ранее в этом году компания также представила новый чип искусственного интеллекта, чтобы не отставать от конкурентов.
Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе.
Стивен Хокинг , Билл Гейтс и многие другие научные визионеры уже давно рассуждают об этой идее. Под «машинным интеллектом» подразумевается продвинутая электроника, которая позволяет устройству осознанно взаимодействовать со своим окружением. О сингулярности впервые заговорили еще в середине XX века. Английский математик Алан Тьюринг , считающийся отцом теоретических компьютерных наук и искусственного интеллекта, описал, в 1950-х разработал соответствующий эксперимент. 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.
Топ-10 событий 2023 года в области искусственного интеллекта и нейроинтерфейсов
Промты для ChatGPT Новости нейросетей. В России создали нейросеть, которая определит устойчивость мошенникам по фото. Нейросеть обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать качественные и логичные материалы на основе заданной информации. GigaChat умеет не только работать с разными видами информации и генерировать идеи, но также нейросеть может поздравить близких с праздником, создать открытку. Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта. последние новости, статьи и другие материалы.
Новости в мире нейросетей
- Когда мы достигнем сингулярности
- Нейросеть онлайн — искусственный интеллект
- Что такое сингулярность
- #нейросети
- Инструменты и сервисы для Новости на основе искусственного интеллекта
- Картиночные нейросети
Нейросеть: последние новости и статьи
Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Нейросеть во всем мире на сайте LinDeal! Нижегородские учёные определили, что в импульсной нейронной сети, решающей последовательно несколько.
Искусственный интеллект / ИТ Новости
- Новости Искусственного Интеллекта |
- Почему ChatGPT генерирует небылицы? «Яндекс» рассказал про галлюцинации нейросетей
- нейросеть. ТУТ НОВОСТИ: нейросеть новости онлайн, события, информация, фото, видео
- ИИ повсюду
- Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
- Please wait while your request is being verified...
Новости по тегу: Нейросеть
Нейросеть, которая анализирует тексты новостей и статей и выделяет их главные недостатки. Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Нейросеть во всем мире на сайте LinDeal! Новости по тегу: Нейросеть. Уточнить запрос. "Техно": новости нейросетей.
Просто Новости
- Главные новости
- Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3
- Картиночные нейросети
- Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее.
Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть.
Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. 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.
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. Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи. При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают.
Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество.
Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники.
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. Сингулярность и самосознание часто рассматриваются в паре, но на деле они не так близко связаны между собой. Впрочем, это не освобождает человечество от ответственности: ИИ все равно может выйти из-под контроля — просто сейчас у него нет мотивации. Мы не можем измерить или как-то засечь, что та или иная система обрела сознание, но искусственному интеллекту не нужны эмоции, чтобы представлять опасность для человека.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Читайте последние новости на тему в ленте новостей на сайте РИА Новости. Нейросеть обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать качественные и логичные материалы на основе заданной информации. В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI).
#Нейросеть
| Что нейросеть «Жириновский» рассказала о мировом господстве искусственного интеллекта - Ведомости | Нейросеть, которая анализирует тексты новостей и статей и выделяет их главные недостатки. |
| Записи из рубрики - Нейросети | Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. |
Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
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. Сингулярность и самосознание часто рассматриваются в паре, но на деле они не так близко связаны между собой. Впрочем, это не освобождает человечество от ответственности: ИИ все равно может выйти из-под контроля — просто сейчас у него нет мотивации.
Мы не можем измерить или как-то засечь, что та или иная система обрела сознание, но искусственному интеллекту не нужны эмоции, чтобы представлять опасность для человека.
Настройки телеэфира Перечень запрещенных в РФ организаций Все права на материалы, находящиеся на сайте m24. 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.
Внутри каждого поста с новостью визуальный контент уже не авторский кроме случаев его очевидного дублирования. Нейроновости Друзья, все титульные визуалы в новостях — авторская работа с нейросетями.
Данная сеть может повышать качество и разрешение видео", — говорит эксперт. Многие опрошенные эксперты отмечают, что индустрия нейросетей в России развивается стремительно. Бизнес давно обратил внимание на искусственный интеллект и применяет его в разных областях: чат—боты, голосовые помощники, сервисы, системы модерации контента на сайтах и маркетплейсах. Даже камеры слежения и системы безопасности, а также системы безопасного управления транспортом. Фактически ИИ сейчас вшит везде и всюду малозаметно для обычного потребителя, незнакомого с техническими тонкостями. На остальные страны приходится статистическая погрешность от объёма инвестиций этих технологических лидеров", — подчёркивает он. Вячеслав Борисов подтверждает, что, по мнению некоторых, Россия является одним из лидеров в области нейросетей в мире. Традиционно в России сильна математическая школа, необходимая для создания и развития подобных технологий, и, если копнуть глубже, мы обнаружим достаточно много совместных проектов научных институтов и российских компаний по созданию и прикладному использованию ИИ", — поясняет он. Бизнес заинтересован в инвестициях в это направление, поскольку такие технологии приносят очевидную пользу, в том числе финансовую, продолжает Борисов. Наличие инвестиций — гарант того, что мы сможем быть достаточно конкурентоспособны на мировом рынке. Добиться наилучшего качества получается благодаря увеличению массива данных для обучения нейронных сетей.
Нейросети против человечества: возможности искусственного интеллекта уже не удивляют, а пугают
Обработка временных рядов. Временные ряды метрик, разные графики, дашборды … Сейчас графики просматриваются глазами, обрабатываются с помощью аналитики данных, затем определяются отклонения, которые произошли в прошлом, и общий тренд. Но большинство аномалий на пересечениях параметров по-прежнему замечаем случайно. Нейросети можно было бы поручить предсказание аномалий. Нейронка учится определять, как ведет себя график перед резким ростом или резким падением и предупреждает об аномалиях. Еще в 2016-2017 годах крупные компании рассказывали в докладах о подобной практике. С тех пор это стало проще внедрить. Такая сеть не будет дорогой по ресурсам.
На графике ниже представлен пример поиска аномалий в количестве визитов на сайт регионального СМИ. Желтая линия тренда показывает средние значения, а красная и зеленая - допустимый коридор. Нахождение графика в пределах коридора считаем нормой. Выход кривой за пределы коридора - аномалией, требующей повышенного внимания аналитиков. График для поиска аномалий в количестве визитов на сайт регионального СМИ Выявление трендов трафика. Тренды трафика уже сейчас можно анализировать в реальном времени, а не постфактум. Когда какая-то новость или сюжет только начинает набирать обороты, это можно не заметить.
Журналисты не отслеживают дашборды в реальном времени и заставлять их бесполезно. А начавший вируситься материал в первые минуты или часы жизни может не выделяться на фоне более старых материалов, пока не станет одних из лидеров по просмотрам. С помощью анализа трендов можно будет значительно раньше людей определять лидеров повестки и сразу начинать прокачивать тему, собирая весь трафик. Сейчас потенциальную вирусность материала редакторы определяют интуитивно. Поиск цикличностей. Цикличность может иметь период повторяемости от минуты до дня, месяца или года. Что бы дала цикличность в анализе посещаемости?
Можно использовать ее как шумоподавление, по принципу работы умных наушников. Они записывают в микрофон окружающий звук и вычитают его из того, что передается в динамике. Если вычитать цикличность из посещаемости, то можно видеть реальное изменение глобальных метрик. При этом анализ временных рядов не особо завязан на специфику того, что анализируется. Проценты нагрузки на процессор или проценты переходов из ВК - сеть смотрит на график в целом, анализирует его во времени, находит цикличность, и потом вычитает ее. После этого можно искать аномалии. Работа со звуком.
Уже есть готовый проект по работе со звуком. Он позволяет анализировать звук и превращать его в текст. Проект работает на нейросетях, журналисты им пользуются уже два года.
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.
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. А робот-доставщик компании Starship Technologies — перемещаться по улицам, избегая препятствий и пешеходов. Распознавать мошенничество и коррупцию Одна из главных функций нейронных сетей — распознание образов, в том числе и корреляций между событиями. Это очень полезно в финансовой сфере: можно предсказать незаконную активность до того, как она произойдёт. Так, в Испании учёные создали программу, которая помогает обнаружить коррупционные действия в провинциях страны. А некоторые банки разрабатывают и используют системы, распознающие мошенничество с кредитными картами. Переводить текст на изображении в реальном времени google. С их помощью программа распознаёт буквы и другие символы на изображениях, даже если они размыты, повёрнуты вокруг своей оси, стилизованы или искажены. Затем приложение складывает их в слова и предложения, переводит и проецирует на картинку.
Кирилл Смоленцев Фото: Анастасия Кеда, 66. RU На дворе 2023 год, и, будем честны, никто из нас не доживет до 3854 года. Но ничего не мешает нам прямо сейчас проверить, какой будет Прекрасная Россия Будущего. Для этого корреспондент 66. RU вводил одинаковые запросы в три нейросети: две российские — от Сбера Kandinsky 2. После полученных результатов остается вопрос, почему в будущем у многих зданий золотые купола, даже если это суд или небоскребы. Мы отправляли в нейросети запросы, в которых просили показать, как в будущем будут выглядеть типичный российский город, деревня, общественный транспорт, президент, полиция, акции протеста, мода, политические партии, тюрьма и суды. Версия Прекрасной России Будущего от Kandinsky 2. Нейросеть Сбера считает, что по стране будут разъезжать высокоскоростные электрички и что президентом страны все еще будет Владимир Путин.