Новости высоких технологий, науки и техники. Для этого корреспондент вводил одинаковые запросы в три нейросети: две российские — от Сбера (Kandinsky 2.1) и «Яндекса» («Шедеврум») — и одну иностранную — Playground AI. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Pixverse AI — это нейронная сеть, разработанная компанией Pixverse, которая используется для создания цифрового контента.
«Скоро кино будут снимать лично для вас…» Что ожидает нас с развитием нейросети
Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. Статьи Посты Новости Авторы Компании. Нижегородские учёные определили, что в импульсной нейронной сети, решающей последовательно несколько. Просто с появлением генеративных нейросетей: ChatGPT, Midjourney, это стало доступнее обычному пользователю, что привело к большей популярности в обществе.
Посмотрите на Россию 3854 года: неожиданное будущее страны по версии трех нейросетей
Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Нейросеть во всем мире на сайте LinDeal! Здесь только проверенная актуальная информация от наших собственных редакторов, журналистов и самых авторитетных источников.
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. Например, беспилотный автомобиль может оказаться в ситуации, когда ИИ придется сделать выбор между безопасностью экипажа и жизнью человека, который неожиданно выбежал на проезжую часть.
Медицинский ИИ, помогающий в создании вакцин, может в какой-то момент понять, что высокая заболеваемость приводит к мутациям патогенов — и это осложняет дальнейшую разработку препаратов. Почему бы не решить проблему мутаций, снизив потенциальное число пациентов заведомо смертельной вакциной? Можем ли мы предотвратить сингулярность Маловероятно. Мы никогда не сможем избавить искусственный интеллект от непредсказуемых угроз. Мы не сможем предсказать непредвиденные побочные эффекты, потому что люди, в отличие от ИИ, не имеют супер-интеллекта.
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. 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.
Можно создавать новые сложные типы материалов, которые будут скрыты как минимум от читателей, а может быть, и от журналистов. Поверх них можно строить интересные алгоритмы подбора. Например, определять субъект, объект, действия и тональность материала. Что еще можно делать? Коротко перечислим и другие возможные способы применения нейросетей в работе онлайн-СМИ. Генерация видеороликов. Сочетая последовательно несколько нейросетей, можно генерировать клипы с видеорядом, озвучкой и титрами.
На имеющихся технологиях получится примитивно, но такие короткие ролики можно ставить в сторис, шортс или просто ленты соцсетей. Это привлекательнее статичных картинок и несет минимум человеческих трудозатрат. 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.
Новости нейросетей
Discover24 Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. Царьград Например, если интересует информация о Владивостоке или мире автомобилей, нейросеть предоставит подробные и разнообразные ответы, учитывая контекст запроса.
Телеграм-каналы про нейросети — это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении, искусственном интеллекте и глубоком обучении. Эти каналы объединяют специалистов, исследователей и любознательных людей, желающих углубиться в мир нейросетей и понять, как они работают и как можно использовать их в разных сферах. Что вы найдете в телеграм-каналах про нейросети? Новости и обновления: каналы предоставляют свежие новости о событиях и достижениях в мире искусственного интеллекта и машинного обучения.
Статьи и исследования: вы сможете прочитать обзоры и аналитические материалы, позволяющие глубже понять ключевые концепции и технологии. Обучающие материалы: каналы предоставляют обучающие видеоролики, курсы и советы по работе с нейросетями и алгоритмами машинного обучения.
Нейронка станет цифровым оруженосцем. Ну, мы это уже сегодня видим, даже далеко в будушее идти не нужно. Вырастет спрос на аналоговое фото и видео — как то, что очень трудно сгенерировать и подделать. Конституцию прекрасной России будущего сфотографируют на «Полароид», и будут хранить по снимку в каждой мэрии. Будет вообще все приватно и ничего не будет не приватного вообще. В смартфоне будущего на фотографиях будут автоматически блюриться изображения людей, которые не давали на это согласие. А ваш собственный снимок Эйфелевой башни будет дополняться деталями с миллионов других снимков миллионов других людей — чтобы вы могли порадоваться хайрезу. Уже сейчас смартфоны «Самсунга» прифотошопливают Луну на снимки ночного неба.
А в будущем вся фотография будет вычислительной. Через 10 лет людям будет непросто узнать, как они выглядят на снимках на самом деле — разве что в жестокое обычное зеркало смотреть. Совсем скоро ваш контент будет полностью персонализированным. Больше не нужно делить фильмы на «хорошие» и «плохие». Будут просто фильмы, которые нравятся вам, потому что нейронки создали их именно для вас. Гей-драма с Олегом Басилашвили и Томом Харди? А еще скорее фильмы, музыка, книги и что-то новое, неизвестное сегодня, созданное искусственными личностями. Будет целая индустрия таких цифровых друзей и компаньонов.
Например, они используются для написания новостных статей, продающих текстов для рекламы и контента для социальных медиа. Как это работает?
Когда мы генерируем текст, мы используем словарь, грамматические правила и логические связи для создания смысловой конструкции. Нейронные сети используют подход, который является похожим на наш процесс мышления. Сначала она изучает большой объем текста, а затем использует эту информацию, чтобы сгенерировать новый текст на основе контекста. Таким образом, нейронные сети предоставляют новые возможности для автоматизации производства контента.
ИИ повсюду
- Интернет-маркетинг - все о продвижении бизнеса в цифровой среде — Фигура
- Нейросеть — последние новости и статьи по теме | linDEAL.
- Нейросети превратят обычных роботов в адаптивных: Будущее: Наука и техника:
- Новости в мире нейросетей
#Нейросеть
Кейт, прежде бывшая предметом неусыпного внимания британских папарацци, пропала с радаров еще в конце 2023 года. Предполагается, что сейчас она борется с онкологическим заболеванием и проходит лечение, однако конс.
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.
Получается очень достоверно. Три разные виртуальные фигуры — гуманоид, палка с двумя ногами и шар с четырьмя лапами — должны были научиться ходить. У них не было никакой информации о том, как это делается, — только задача добраться из одной точки в другую и датчики, помогающие определять своё положение в пространстве. Спустя сотни часов практики все три фигуры научились ходить, бегать, прыгать и передвигаться по неровным поверхностям. Например, созданный исследовательским институтом Disney робот умеет двигаться вперёд с помощью одной, двух и трёх ног.
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.
Поделись улыбкою своей, И она к тебе не раз еще вернется. К тебе вернется! И тогда наверняка, вдруг запляшут облака, И кузнечик запиликает на скрипке... С голубого ручейка начинается река, Ну, а дружба начинается с улыбки. От улыбки солнечной одной Перестанет плакать самый грустный дождик.
Новости нейросетей
Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney. #midjourney — нейросеть рисует картинки #chatgpt — искусственный интеллект OpenAI #notcoin — новости про ноткоин монету. Здесь вы найдете самые свежие новости о технологических достижениях, сервисах, а также интересные статьи и блоги. 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. Поэтому следить за новостями в этой области станет сложнее. — Какие существуют опасности использования нейросетей в журналистике? При помощи нейросети Midjourney люди создают аватарки для социальных сетей, обложки музыкальных альбомов и многое другое.
Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. Будьте в курсе последних новостей и технологических открытий в области нейросетей и искусственного интеллекта. Сумеречная люминесценция: Яркая симфония городского пейзажа Нейронные сети, Арт, Арты нейросетей, Другой мир, Цифровой рисунок. Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться. Просто с появлением генеративных нейросетей: ChatGPT, Midjourney, это стало доступнее обычному пользователю, что привело к большей популярности в обществе. Brain2Music, NerF, Pika Labs и другие: делимся новинками нейросетей за месяц и разбираемся, как их использовать.