Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи.
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
– Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, что им нравится, какой контент для них является сложным. Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне. Искусственный интеллект (ИИ, AI) открыл перед человечеством новые возможности. Ученые Пермского Политеха объяснили, что такое нейросети, как они работают, какие перспективы открывают, чем опасен ИИ и как диалог с AI меняет мышление людей. В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. В торгово-финансовом секторе искусственный интеллект так же хорошо себя показывает в работе. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год.
Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
Но это высокоуровневый язык программирования, который не требует ручного управления памятью. C — универсальный, гибкий и многофункциональный язык от Microsoft. Он позволяет программистам писать всё — от системных приложений до сайтов. Microsoft активно поддерживает C и даже создала для него библиотеку ML. NET, которая содержит всё необходимое для работы с машинным обучением. Ампилогов Артур Владимирович Консультант и архитектор по разработке информационных систем 2023 год ознаменовал расцвет в области генеративных сетей искусственного интеллекта. Такие модели могут генерировать разный тип контента: писать текст, создавать картинки, аудио и видео, отвечать на текстовые сообщения в чате, распознавать аудио и отвечать на телефонные звонки, а также отвечать на вопросы пользователей, в том числе с поиском информации в интернете в режиме реального времени. Если раньше результат от общих моделей ИИ, таких как GPT, выглядел довольно примитивно, то сейчас ответы ничем не хуже специализированных моделей в конкретной области. В 2024 году продолжится бум ИИ.
Компании поняли насколько можно сократить расходы на создание контента, например, при написании новостей или маркетинговых статей. Дизайнеры начали активно использовать помощь ИИ при редактировании и создании изображений, например, Adobe Photoshop позволяет изменить задний фон картинки, развернуть проекцию изображения лица, а также генерировать и вставить части изображения. ИИ активно применяется при обучении, при создании заданий, проверке ответов и помощи студентам через разъяснение ответов. Так DuoLingo, приложение для обучения языкам, использует ИИ для распознавания речи, сверки с правильностью произношения, и проверке ответов. Бизнес с энтузиазмом смотрит на возможность упростить создания программного обеспечения. Данная сфера требует высокого порога вхождения и больших трудозатрат для достижения профессионального уровня, что сказывается на высоких заработных платах в сфере ИТ и в конечном итоге на высоких затратах компании. Идут активные разработки с покрытием тестами ПО при помощи ИИ. Покрытие End-2-End тестами web сайтов показывает хорошие результаты, а генерация Unit тестов отстает.
Также идут попытки улучшить создание простых приложений с ИИ с Low-code решениями. Например, FlutterFlow, программа для создания мобильных приложений, и Vercel V0, утилита для создания Web страниц, позволяют генерировать UI по описанию требований в чате. Программистам также представлены такие утилиты как Github Copilot и Tabnine, позволяющие дописывать код функций во время написания кода. Все крупные провайдеры ввязались в гонку создания больших генеративных моделей. Такой интеллект должен быть лучше человека в способности обучения и выдачи большинства ответов. Многих такая бурная перспектива развития ИИ пугает, и возможно это стало причиной по которой Илья Суцкевер, один из основателей OpenAI, был одним из идеологов увольнения Сэма Альтмана. Альтман, вместе с Microsoft, придерживается идеи быстрого развития и прихода к AGI с получением прибыли от захвата рынка, а Илья в недавнем выступлении TED предостерегает от таких действий. Рынок труда испытывает недостаток в ML специалистах, как на медународном уровне, так и на российском.
Основные области работы ML инженера это или создания собственных моделей искусственного интеллекта, например в Яндексе и Сбербанке, или до-настройка существующих моделей под требования бизнеса. В обеих сферах сейчас большой недостаток специалистов. Иван Крутько Экс-директор по цифровому развитию, «Комус», действующий топ-менеджер федеральной компании, а также бизнес-практик в B2B продажах и цифровой трансформации 2023 год был охвачен нейросетями. Кажется, не произошло ничего более значимого за целый год в мире IT. Но сохранится ли этот спрос в 2024 году? Какое будущее у нейросетей? За последние 20-30 лет мы несколько раз пережили смену технологической парадигмы: персональные компьютеры и интернет, смартфоны и приложения, данные и искусственный интеллект, ML модели и нейросети. Сейчас мы находимся в цикле доминирования нейросетей, ML моделей и АI.
В трендах технологического развития 2023 год многое поменял. Нейросети открыли новые возможности перед человеком и бизнесом в области практических решений и монетизации. Объем данных достиг достаточного уровня, чтобы появился масштаб, возросла бизнес-ценность практических кейсов, и это выстрелило. Спрос [на ML-инженеров] вырос, а уровень квалификации снизился, так как российские специалисты с высокими компетенциями ушли на международный рынок. Рост спроса на ML-инженеров в России приводит к тому, что компании готовят специалистов со студенческой скамьи, квотируя ресурсы на стадии поступления будущих специалистов в ВУЗы. Их доход начинается на уровне 300 тыс. Ниже доход у тех, кто является бывшим аналитиком или только недавно переучился. Спрос, однозначно, растет.
Есть 2 источника пополнения ML-инженеров: бывшие аналитики данных и студенты.
В этом случае процесс общения — обмен идеями», — отметила эксперт. ИИ может использоваться как инструмент общения, так и для получения информации. Нейросеть генерирует правдоподобные ответы, но не утруждает себя поиском истины. Возможности AI все еще ограничены обучающими данными и алгоритмами. Ответ нейросети может оказаться дезинформацией Чат-бот генерирует ответы с учетом наиболее частых утверждений, распространенных среди большинства людей. В связи с этим он может выдать правдоподобный, но не правильный ответ.
Нейросеть может выдать за истину субъективное мнение или дезинформацию. Взаимодействие пользователя с ChatGPT является не беседой, а интерактивной обработкой данных по поступившему запросу. В ПНИПУ отметили, что такой диалог лишен эмоциональных, интуитивных и ассоциативных элементов, а «живое» обсуждение — творческое осмысление ситуации, которое невозможно заменить машинами. ChatGPT в образовании: преимущества и недостатки AI может помочь развить исследовательские навыки, открыть доступ к большому объему сведений по интересующей теме, что позволяет повысить качество написанной работы. Он может помочь с поиском идеи и новых взглядов во время мозгового штурма. Вместе с тем педагог может поставить задачу таким образом, чтобы стимулировать учащихся создавать более качественное решение, чем нейросеть. Творческий подход и конкуренция развивают креативное мышление.
AI может помочь в поиске дополнительной информации по теме урока, что позволит повысить качество написанной работы. Фото: 1MI «Если объединить сильные стороны идей от ИИ с человеческой интуицией и мудростью, то люди могут использовать получившуюся синергию для принятия более эффективных решений», — считает доцент кафедры философии и права ПНИПУ. В свое время психолог Джордан Петерсон отмечал, что людям, желающим научиться думать, нужно сперва научиться писать.
Эта информация поможет врачам и другим специалистам в области здравоохранения ставить более точные диагнозы и разрабатывать более эффективные планы лечения [3].
Еще одна область, в которой ИИ оказывает большое влияние, — это транспорт. Беспилотные автомобили и грузовики становятся все более распространенными, и многие считают, что в конечном итоге они полностью заменят водителей-людей. В этих транспортных средствах используются датчики, камеры и другие технологии для навигации по дорогам и обхода препятствий, что делает их более безопасными и эффективными, чем традиционные транспортные средства. Несмотря на многочисленные преимущества ИИ, существуют также опасения по поводу его возможных негативных последствий.
В Институте общей физики имени А. Прохорова РАН ИОФ считают, что быстрое развитие ИИ может привести к массовой потере рабочих мест, поскольку машины берут на себя задачи, которые раньше выполнялись людьми. Но главные опасения в специализированной прессе по поводу этических последствий создания интеллектуальных машин, особенно в связи с тем, что они становятся способными принимать решения и действовать самостоятельно [5]. Одним из самых интересных достижений в области ИИ является использование нейронных сетей.
Нейронные сети — это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания шаблонов и обучения на входных данных. Они вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, состоящего из миллионов взаимосвязанных нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для передачи информации в мозг человека. Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и отправляет ее на следующий слой. Первый слой нейронов получает входные данные, а последний слой производит выходные данные.
Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1]. Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы машинное обучение. Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование.
Цель нейронной сети — находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода.
Первая — сугубо технологическая. Для эффективного машинного обучения требуется мощное оборудование из-за работы с огромным количеством данных. Так, например, для того, чтобы научить машину отличать кролика от черепахи на картинке, придется задействовать мощности примерно 16 тысяч персональных компьютеров и обработать свыше 10 млн изображений. Именно поэтому технологическое развитие оборудование, безусловно, должно идти с опережающими темпами. Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ.
Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов. А в начале июля этого года зампред правительства Дмитрий Чернышенко заявил об открытии 83 новых магистерских программ в сфере искусственного интеллекта. Поэтому студенты получат именно те знания, которые пригодятся им в работе.
Ученые рассказали о пользе, опасности и перспективах искусственного интеллекта
По набору умных сервисов в смартфоне мужчины и женщины имеют схожие предпочтения. Новые тренды ИИ-технологий в смартфонах приведут к поддержке искусственного интеллекта на уровне платформы и развитию больших языковых моделей, способных работать без передачи запросов в облако. Например, новая операционная система MagicOS 8. Раньше для таких взаимодействий требовалось несколько касаний экрана, а теперь технологии ИИ способны понимать тип контента, контекст, учитывать пользовательские привычки и сокращать длинную последовательность нажатий до одного действия. Продвинутая камера играет важную роль при выборе смартфона, а использование ИИ в процессе съемки стало повсеместным. Отцы и дети Традиционно считается, что молодежь, особенно поколение Z до 26 лет , является наиболее продвинутыми пользователями технологий. Однако представители возрастной группы 26—44 лет также активно прибегают к помощи искусственного интеллекта. Например, при управлении «умным домом» с помощью голосового ассистента или обработке больших объемов информации различия между поколениями стираются — эти сферы применения ИИ пользуются практически одинаковым спросом у респондентов из разных возрастных групп.
Молодые люди, которые не смогут найти работу или получить образование, будут вымещать своё недовольство перед экранами мониторов, телевизоров, мобильных устройств. То, что вчера было нарушением социального поведения, к 2030-му станет нормой. Развитие будет поддержано на самом высшем уровне, киберспорт заменит спорт физический, а системы онлайн-услуг и дешевые электронные устройства ещё больше отвлекут внимание людей от растущего кризиса.
Социальная сфера С другой стороны, большее количество людей получит доступ к образовательным и информационным ресурсам, зависимость от местоположения и социального статуса будет снижена, что предоставит возможность большему количеству людей повысить свое благосостояние. Системы моделирования и прогнозирования выйдут на новый уровень; стихийные бедствия можно будет предвидеть еще раньше, социальную помощь оказывать адресно, городская инфраструктура будет развиваться эффективнее, статистические данные будут основываться на принципиально большей выборке. В 2030 для них всё ещё серьёзными проблемами будут преодоление физических препятствий вроде лестниц, бордюров и ям, взаимодействие с окружающим миром. Поэтому не стоит ожидать, что через 15 лет к вам сможет приехать рободоставщик пиццы. С большой долей вероятности, зависимость людей от онлайн-услуг, будь то шоппинг, вызов такси или покупка билетов в кино, выйдет на такой уровень, что эти действия будут совершать только благодаря мобильному помощнику с голосовым управлением. А какие у вас ожидания от будущего с ИИ?
То есть ни о каких «скайнетах» и прочих восстаниях машин речь пока не идет.
Взять тот же ChatGPT. Чат-бот, каким бы умным ни казался, не «понимает» суть вашей с ним «беседы». Система просто натренирована на стилистических и статистических свойствах языка, опираясь на которые умеет «угадывать» и составлять наиболее естественно и достоверно выглядящий порядок слов. Для большинства пользователей интернета интерес представляют два вида генеративного ИИ, которые и получили наибольшее распространение. Это создание изображений и обработка запросов на естественном языке. Именно они отвечают за невиданный ранее всплеск внимания к ИИ. Но, кажется, всплеск прошел, многие позабыли о воодушевлении годичной давности, а некоторые вовсе плюнули на ИИ как на очередную бестолковую ерунду. На самом деле у ИИ все отлично.
И да, он продолжит отбирать работу у людей. Среди всех подобных систем и сервисов драйвером остается ChatGPT, основной виновник хайпа годичной давности. Сегодня ChatGPT является самым быстрорастущим веб-сервисом. Через несколько месяцев после запуска им пользовались 100 млн человек в месяц. Сегодня 100 млн — это недельная аудитория ChatGPT. Это позволило компании занять третье место среди самых дорогих в истории стартапов после SpaceX и ByteDance. Хорошо, OpenAI за год значительно подорожала и нарастила клиентскую базу. А что с самим ChatGPT?
За это время чат-бот научился пользоваться актуальной информацией первое время нейросеть ограничивалась данными по состоянию на сентябрь 2021 года , проникла в корпоративный сегмент и поселилась на Android и iOS в виде отдельного приложения. Дальнейшие планы по развитию ChatGPT кого-то могут напугать. То есть останется чат-бот «для всего», но любой желающий сможет «натренировать» персональную нейросеть для выполнения узкоспециализированных задач. При этом от пользователя не требуется знание программирования — конструктор составлен так, что построить собственный чат-бот можно за несколько минут, используя естественные языковые команды. Например, можно создать бот, который будет сочинять подходящие для засыпания сказки с авантюрным сюжетом, определенным стилем речи рассказчика, да еще с возможностью добавлять в сюжет пользовательские идеи.
Подобный фокус не случаен — внедрение искусственного интеллекта будет иметь гораздо более широкие последствия для страны, чем непосредственно экономический эффект, в частности развитие искусственного интеллекта положительно повлияет на качество и продолжительность жизни, повысит качество образования, создаст новые рабочие места. Это сократит временные затраты и позволит сотрудникам сосредоточиться на более творческих задачах. Для России такие перспективы скорее привлекательны: с учетом прогнозируемого к 2030 г.
Максим Болотских.
Что хотите найти?
В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году. В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. Искусственный интеллект примет участие в Тотальном диктанте. Технология искусственного разума развилась настолько, что теперь он способен создавать оригинальные картины, писать коды и сочинять художественные тексты.
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. В торгово-финансовом секторе искусственный интеллект так же хорошо себя показывает в работе. на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. – Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, что им нравится, какой контент для них является сложным. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события.
Проект по применению искусственного интеллекта
Обработка естественного языка Natural Language Processing Это особое направление математической лингвистики, которое работает над способностью искусственного интеллекта как распознавать текст на практически человеческом уровне понимания, так и генерировать его. Она применяется в ряде весьма важных отраслей, с которыми человек сталкивается почти каждый день: Перевод текста с одного языка на другой Автоматическая генерация текстов Работа чат-ботов и роботов-собеседников Распознавание и синтез речи Здесь эксперты особенно выделяют работу компании «Яндекс», уже давно обогнавшей таких титанов, как Google и Microsoft по качеству машинного перевода с русского языка на английский и с английского на русский. И хотя экспертные оценки нередко расходятся, но многие мировые специалисты признают, что система-помощник «Алиса» действительно совершеннее многих западных аналогов. Кроме того, в «Сбере» во время конференции отметили работу российских специалистов над «Трехмодальной моделью распознавания речи», которая позволила бы машине обладать своего рода интуицией и дала бы возможность еще более гибко импровизировать во время общения с человеком. При этом разработка уже существует — она носит название FusionBrain, но пока что находится в процессе совершенствования. Беспилотные перевозки Путин заявил, что интеллектуальные системы заменят людей на опасном производстве Изначально речь идет о способности машины не только управлять транспортным средством будь то автомобиль или летательный аппарат , но и адекватно реагировать на нестандартные ситуации во время движения. Однако в России пошли несколько дальше и уже готовы вскоре запустить весьма смелый эксперимент по грузоперевозкам, которыми будет управлять ИИ. Правительство уже одобрило введение на скоростной трассе М-11 «Нева» между Москвой и Петербургом экспериментального правового режима ЭПР для реализации проекта «Беспилотные логистические коридоры».
Так, Илон Маск и руководители крупнейших мировых IT-корпораций призвали на полгода остановить улучшение нейросетей, чтобы определиться с правилами их безопасности. А тем временем MSK1. RU узнал у экспертов, чего нам ждать от искусственного интеллекта и не придут ли машины на смену homo sapiens, потеснив тех, кто их же и создал. Директор по науке и технологиям Агентства искусственного интеллекта Роман Душкин называет технологию «искусственный интеллект» инструментом, которым будет пользоваться человечество. Он вспоминает, что в ходе истории всегда находились те, кто ратовал за научный прогресс, и ретрограды, склонные жить прошлым и привычным. Один говорит: «Пойду-ка я на тракториста-механика учиться». А другой ему говорит: «Нет, не ходи, это бесовское изобретение, я вот лучше со своей лошадкой буду землю бороной пахать, как мне мои деды и прадеды завещали», — рассказал MSK1. RU Роман Душкин.
О том, что человек не останется без работы, уступив ее машинам, заявляют и экономисты. Меньше всего стоит опасаться за свое будущее «синим воротничкам», а работникам умственного труда нужно всего лишь быть в курсе новых технологий и своевременно прокачивать скиллы. Собственно говоря, основная задача машины — это выполнять самый примитивный функционал. Потапенко уверен, что чем более архаична и авторитарна система социального устройства, тем меньше шансов на применение искусственного интеллекта, потому что, грубо говоря, нужно обеспечивать занятость.
И хотя экспертные оценки нередко расходятся, но многие мировые специалисты признают, что система-помощник «Алиса» действительно совершеннее многих западных аналогов. Кроме того, в «Сбере» во время конференции отметили работу российских специалистов над «Трехмодальной моделью распознавания речи», которая позволила бы машине обладать своего рода интуицией и дала бы возможность еще более гибко импровизировать во время общения с человеком. При этом разработка уже существует — она носит название FusionBrain, но пока что находится в процессе совершенствования. Беспилотные перевозки Путин заявил, что интеллектуальные системы заменят людей на опасном производстве Изначально речь идет о способности машины не только управлять транспортным средством будь то автомобиль или летательный аппарат , но и адекватно реагировать на нестандартные ситуации во время движения. Однако в России пошли несколько дальше и уже готовы вскоре запустить весьма смелый эксперимент по грузоперевозкам, которыми будет управлять ИИ.
Правительство уже одобрило введение на скоростной трассе М-11 «Нева» между Москвой и Петербургом экспериментального правового режима ЭПР для реализации проекта «Беспилотные логистические коридоры». Оператором инфраструктуры, что вполне ожидаемо, стала госкомпания «Автодор». Обучение — машинам, образование — специалистам Разумеется, дальнейшее развитие сферы ИИ закономерно сталкивается с рядом трудностей, которые страна должна преодолеть для дальнейшего преуспевания.
Открытие для компаний API российских генеративных нейросетей будет стимулировать бизнес внедрять технологию в пользовательские продукты и внутренние процессы. Сегодня каждая вторая опрошенная компания в России находится на этапе экспериментирования и эксплуатации решений на базе искусственного интеллекта. С появлением новых инструментов, расширением сфер применения и упрощением доступа к ИИ мы ожидаем, что эффект станет гораздо больше и в несколько раз превысит текущие показатели. Особенно это актуально в условиях исчерпания потенциала традиционных источников роста. Александр Громов партнер «Яков и Партнёры» По итогам опроса эксперты пришли к выводу, что экономический потенциал искусственного интеллекта в России к 2028 г.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Например, в мифах Древней Греции мы встречаем упоминание автоматонов — это куклы, способные выполнять действия в соответствии с заданным алгоритмом. Один из примеров такого автоматона — Пандора, созданная самим Зевсом. Фото: habr. Что же можно считать точкой отсчёта в истории развития ИИ? В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. Одним из таких моментов было создание первого в мире счётного устройства, способного автоматически выполнять сложение, вычитание, умножение и деление. Это достижение принадлежит немецкому учёному Вильгельму Шиккарду.
Это открытие заложило основу для понимания возможности создания интеллектуальных машин. Таким образом, у нашей цивилизации появилась важная задача — разработать умную машину, способную обладать искусственным интеллектом. Но только в XX веке учёные и инженеры вплотную подошли к чёткому определению концепции ИИ. Так, в 1943 году в Америке впервые заговорили о нейронных сетях, а именно основоположник кибернетики и бионики Уоррен Мак-Коллок и математик Уолтер Гарри Питтс. Позже учёный Джон фон Нейман предложит архитектуру, которая станет основой всех современных компьютеров так называемая архитектура фон Неймана. В 1950 английский учёный Алан Тьюринг разработал эмпирический тест, названный в его честь.
Суть теста заключалась в том, что экспериментатор общается с одним человеком и одним компьютером, но не знает, кто из них кто. Задача — определить, кто из собеседников — компьютер. В то же время компьютеру предстоит прикинуться человеком. Поэтому многие считают, что если компьютер пройдёт тест, то начнётся восстание машин, как в одном из известных фильмов. Фото: region-invest. Один из них разговаривал по-английски, а второй ещё мог и передвигаться.
В конце 80-х годов появился компьютер Deep Thought, который сумел обыграть гроссмейстера Бента Ларсена в шахматах.
Одним из самых интересных достижений в области ИИ является использование нейронных сетей. Нейронные сети — это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания шаблонов и обучения на входных данных. Они вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, состоящего из миллионов взаимосвязанных нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для передачи информации в мозг человека. Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и отправляет ее на следующий слой. Первый слой нейронов получает входные данные, а последний слой производит выходные данные.
Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1]. Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы машинное обучение. Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование. Цель нейронной сети — находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода.
Нейронные сети оказались невероятно эффективными в широком спектре приложений. Специалисты в области экономики считают, что, в финансах их можно использовать для прогнозирования цен на акции или обнаружения мошенничества. Разработчики программ в сфере медицины также замечают, что в здравоохранении их можно использовать для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний. Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором, обработкой и анализом различных медицинских изображений к которым относятся рентген, КТ, цифровые гистологические исследования и так далее. А также, искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе большого объема сложных медицинских данных. Исходя из этого можно сделать вывод, что нейронные сети и искусственный интеллект всегда были и являются сквозными технологиями.
В области лингвистики специалисты считают, что нейронные сети и искусственный интеллект можно использовать для улучшения распознавания речи и обработки естественного языка [2]. Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность обучаться и адаптироваться к новым данным.
В итоге это приведет не только к снижению аварийности, но и изменению городской инфраструктуры — люди смогут жить вдали от работы, ведь время, проведённое в дороге, больше не будет приносить усталость — можно поспать, решить личные вопросы или спокойно позавтракать. Главный вопрос, которым задаются эксперты: «Как регулировать правовое поле в случае аварий с участием человека и ИИ? Вряд ли производители данных систем будут брать на себя все возможные риски, в то время как владелец будет лишь рядовым пользователем. Здравоохранение Уже сегодня существуют системы автономной первичной консультации.
Через 15 лет вам не придется стоять в очередях, чтобы за 5 минут изложить симптомы и получить стандартный перечень рекомендаций по лечению. Уже после пациент сможет записаться на прием к врачу лично для оценки заболевания и более глубокой диагностики, если это потребуется. Будем откровенны, лишь предрассудки мешают эффективно использовать такие системы в 2017-м повсеместно, но экономический и социальный факторы неизбежно должны изменить эту ситуацию. Образование Роль очного образования будет падать, в то время как онлайн-школы, университеты, МООС будут только расти и развиваться. Для того, чтобы поднять эффективность и уровень доверия к удаленным платформам, ведущим поставщикам услуг основную часть которых составляют, собственно, топовые мировые вузы придется прибегнуть к услугам ИИ. По аналогии со здравоохранением, на основании дифференцированных тестов поступающие и обучающиеся будут зачисляться на курсы, делиться на группы, отчисляться, переводиться.
Раньше для таких взаимодействий требовалось несколько касаний экрана, а теперь технологии ИИ способны понимать тип контента, контекст, учитывать пользовательские привычки и сокращать длинную последовательность нажатий до одного действия. Продвинутая камера играет важную роль при выборе смартфона, а использование ИИ в процессе съемки стало повсеместным. Отцы и дети Традиционно считается, что молодежь, особенно поколение Z до 26 лет , является наиболее продвинутыми пользователями технологий. Однако представители возрастной группы 26—44 лет также активно прибегают к помощи искусственного интеллекта. Например, при управлении «умным домом» с помощью голосового ассистента или обработке больших объемов информации различия между поколениями стираются — эти сферы применения ИИ пользуются практически одинаковым спросом у респондентов из разных возрастных групп. Тем не менее люди старшего возраста от 45 до 55 лет чаще отмечают, что ИИ-технологии пока не принесли им никакой конкретной пользы.
Вместе с тем они отмечают свою общую заинтересованность в таких инновациях. Общий тренд на интерес к технологиям искусственного интеллекта и доверие к нему продемонстрировали респонденты с детьми.
Новости по теме: искусственный интеллект
Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же ум. Во-вторых, технология искусственного интеллекта пока еще далеко не настолько совершенна, чтобы прийти на замену человеческому мышлению с его вариативностью. Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня.
Что хотите найти?
Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. Будущее искусственного интеллекта Искусственный интеллект перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь. Город вдохновения: краснодарцы доверяют рекомендациям искусственного интеллекта и создают с ним музыку. Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер. Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи.