Искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых быстроразвивающихся областей науки и техники.

Теги → искусственный интеллект. Быстрый переход. В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. Искусственный интеллект начал проникать в различные сферы экономики, в том числе в те, которые на первый взгляд не связаны с технологиями. Треть россиян боится потерять работу из-за искусственного интеллекта, к такому выводу пришли в исследовательской компании BCG после недавнего опроса.

Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком

Искусственный интеллект на скоростях проверяет информацию о потенциальном клиенте, выясняет размер его доходов, кредитную историю, высчитывает риски для банка и дает свое заключение: давать деньги или нет. Специализирующаяся на искусственном интеллекте американская высокотехнологичная компания OpenAI работает над продвинутой моделью, настолько мощной, что она не на шутку встревожила самих разработчиков. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс» поделился профессиональным взглядом на развитие искусственного интеллекта и будущее нейросетей.

Искусственный интеллект модифицировал медицину

На самом деле, сам «Дзен» исторически очень активно использовал алгоритмы искусственного интеллекта – например, для поиска и блокировки материалов, «не соответствующих правилам публикации». В основе алгоритмов Дзена лежит искусственный интеллект и работает он на 2 технологиях фильтрации. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. В этом посте я рассказал вам о том, как формируется лента персональных рекомендаций в ре, и почему Дзен – это не очередная «лента новостей», а результат работы серьезных технологий. Наработки из области искусственного интеллекта уже сейчас.

Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости

Вы отвечаете за практическую часть на базе искусственного интеллекта. Насколько много удачных экспериментов? Над чем Вы сейчас работаете? Доля неудачных экспериментов больше, нежели удачных. И это совершенно нормально, поскольку ведётся работа над сложными продуктами. Из удачных — успех при обучении голосового помощника Алисы рисованию, а также нейросети , пишущие музыку. Каков портрет учёного в области нейросетей?

Зачем вообще нужен искусственный интеллект? Какое будущее нас ждёт? Посмотрите видео полностью, чтобы узнать ответы на эти вопросы. В дополнение к теме Сегодня часто можно услышать такие термины, как «нейронные сети», «искусственный интеллект». Эти слова уже довольно прочно вошли в русскую речь. ИИ по принципу работы схож с тем, как работает человеческий мозг.

Однако ИИ нуждается в обучении. Есть специальные алгоритмы обучения нейронных сетей. Алгоритмы обучения нейронной сети: наиболее распространенные варианты Известно несколько разновидностей алгоритмов машинного обучения. Каждый из алгоритмов обладает уникальными преимуществами и недостатками. Но в каждом случае, независимо от алгоритма, достигается конечная цель — НС обучается. Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека.

Основа для функционирования neural была взята из нейробиологии. Суть в том, что нужно было получить модель и программное решение, способное имитировать работу головного мозга. Только относительно недавно развитие нейросетей стало демонстрировать результаты. Нейронная сеть и возможность ее обучения Ученые понимают, что для успешной работы интеллект должен быть самостоятельным. Если система функционирует как человек, то ее нужно обучать. Но как учить компьютер?

Благодаря машинному зрению можно распознавать штрих-коды, текст, изображения, в т. Например, биометрическая система позволяет верифицировать личность для доступа в офис или для оплаты товаров и услуг, а в «Пятерочке» ее применяют для «узнавания» постоянных клиентов, чтобы автоматически предлагать им скидки, и для выявления серийных магазинных воров. С помощью системы распознавания жестов же можно взмахом руки попросить переключить музыку или изменить громкость трека.

Так, Google внедрила ее в мобильные устройства и умные колонки, а Huawei — в свой флагманский смартфон. Такие инструменты повышают безопасность и уровень сервиса, ведь человеку не приходится вводить дополнительные данные для проверки или нажимать на кнопки для управления оборудованием. Например, российский сервис Directum RX помогает классифицировать входящие электронные письма и документы по типам, чтобы снизить время их обработки, а другая отечественная RPA Sherpa проверяет контрагентов перед заключением договора.

Прогнозные модели Такие инструменты могут применяться в абсолютно разных сферах: от ритейла чтобы предсказывать продажи в супермаркетах, как это делает X5 Retail Group для каждого из своих 16 000 магазинов до логистики, чтобы планировать поставки. Благодаря использованию таких технологий можно прогнозировать спрос на ресурсы, сырье, рабочую силу, а также создавать более эффективные стратегии развития бизнеса, корректировать маркетинг и финансовые операции и улучшать пользовательский опыт. Генеративные модели Компании активно внедряют алгоритмы AI для генерации изображений, текста и видео в свои сервисы для улучшения пользовательского опыта.

Так, Duolingo анонсировала новые функции в приложении на основе GPT-4: в одной из них пользователь может практиковать иностранный язык в диалоге с персонажами сервиса, а в другой — узнать больше о своем ответе на уроке, чтобы понять, например, почему человек совершает одну и ту же ошибку. А в современных архитектурных бюро же используют сервисы для генеративного дизайна, которые помогают оптимизировать придуманные решения, например, заменяют узел из нескольких деталей в чертеже на такой же с одним компонентом. Перспективы развития ИИ По мнению американской исследовательской компании Gartner, практически все прорывные цифровые технологии, которые планируют выпустить в ближайшие 6-8 лет, связаны с искусственным интеллектом, поэтому необходимость использования таких технологий будет возрастать.

В своем исследовании она обозначила три главных технологических тренда: 1. Самообучающиеся алгоритмы, которые позволяют использовать большие массивы данных без их предварительной подготовки т. Такой подход наиболее актуален для задач, связанных с компьютерным зрением, например, когда нужно верифицировать ручные подписи или определить расстояние до объекта на видео, и задач обработки естественного языка, при которых на вход моделям подаются текстовые документы и далее с помощью ИИ могут прогнозироваться следующие предложения или автоматически определяться «токсичные» фразы.

ТГ erid: LatgBTcn8 В начале 2023 года билайн запустил новую технологию, которая на основе искусственного интеллекта увеличивает стабильность работы сети. Она называется «Виртуальный эксперт» и помогает решать разные проблемы до того, как их влияние почувствуют клиенты. За год виртуальный эксперт в три раза снизил количество случаев, в которых скорость мобильного интернета по разным причинам могла замедляться. Под его круглосуточным наблюдением находится 150 тыс. Технология одновременно контролирует и анализирует более 30 различных параметров и тут же отправляет информацию техническим специалистам билайна.

Они вдохновлялись тем, как дети учатся на сказках, читаемых перед сном. Это книги с более простыми словами и структурами предложений, но в то же время зачастую в них поднимаются важные темы.

Поскольку существующей литературы для детей при тренировке Phi-3 не хватало, разработчики взяли список из более чем 3000 тем и попросили большие языковые модели написать дополнительные «детские книги» специально для обучения Phi-3. 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.

Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна

Материал будет рекомендоваться без ограничений, но не будет приносит доход. Так получится , если публикация относится к остросоциальной тематике. В 2009 году был создан метод машинного обучения «Матрикснет», ставший одним из ключевых компонентов системы, на которой работает «Дзен» [6]. Первый сервис «Яндекса», в котором появились технологии рекомендаций, — « Яндекс. Музыка », был запущен в сентябре 2014 года. Затем эти технологии также были внедрены в « Яндекс. Маркете » и « Яндекс. Радио » [36]. В июне 2015 года в бета-режиме стал доступен «Дзен» [36]. Браузера » на Android , имеющих учётную запись в «Яндексе».

До этого «Дзен» был доступен в экспериментальном режиме на странице zen. В последующие месяцы в «Дзен» были добавлены другие виды контента : фотогалереи, статьи, блоги , форумы , видео с YouTube и так далее [38]. По состоянию на апрель 2017 года «Дзен» доступен на более чем 50 языках и в более чем 100 странах, в том числе в США , Индии и Бразилии [1]. В 2017 году «Дзен» запустил на своей платформе особый формат — нарратив , адаптированный для просмотра на мобильных устройствах. Это набор слайдов с текстами, фото, видео и GIF-изображениями. С осени 2017 года нарративы тестировали медиасервисы, а с января 2018 года формат стал доступен и авторам платформы Дзена [39]. После добавления публичных профилей пользователей в марте 2019 года сервис приобрёл черты социальной сети [40]. Данный логотип использовался платформой в 2021—2022 годах В 2021 году «Дзен» изменил вектор развития: он ориентирован больше на блоги и видеоконтент. В апреле 2021 года был прекращён обмен трафиком с медиасервисами.

Первый вид используются повсеместно включая голосовых ассистентов, рекламу в соцсетях, распознавание лиц, поиск романтических партнеров в приложениях и так далее ; эти системы слабого ИИ единственные доступные на сегодня. Сильный ИИ максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и наделен по классическому определению Тьюринга самосознанием; по мнению экспертов , AGI сформируется примерно к 2075 году, а спустя еще 30 лет придет время для супер-ИИ. Супер-ИИ мог бы не просто стать подобным людям, но и превзойти лучшие умы человечества во всех областях, при этом перепрограммируя самого себя, продолжая совершенствоваться и, вероятно, разрабатывая новые системы и алгоритмы самостоятельно.

На что способен искусственный интеллект уже сейчас Оценить динамику может каждый, кто пользуется автоматическими переводчиками. Еще лет пять назад Google Translate более-менее сносно справлялся с отдельными наборами фраз и предложениями, тогда как сегодня программа переводит большие смысловые блоки, нейросети учитывают контекст, оперируют огромными массивами статистических данных. Сейчас можно читать статьи на хинди, китайском, арабском, не зная языка.

ИИ давно используется в финансовой сфере для оценки платежеспособности заемщика. В США в некоторых штатах ИИ применяют в судебной системе для оценки продолжительности тюремных сроков для обвиняемых. Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы.

Например, «СберМедИИ» входит в экосистему «Сбера» и Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос пациента, дыхание и кашель, чтобы определить вероятность коронавирусной инфекции. Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике. На данный момент разработано несколько значимых технологий в сфере искусственного интеллекта.

GPT-3 из области естественной обработки языка NLP , самая сложная и в то же время гибкая нейронная сеть, способная генерировать статьи почти по любой теме, которые на первый взгляд трудно отличить от созданных человеком. Индустрия 4.

Если мы сможем вывести эти правила, то сможем использовать их, чтобы направить наши попытки смоделировать происхождение жизни или зафиксировать слабые признаки жизни в других мирах», — пояснил автор исследования Роберт Хазен. Образцы сначала разлагали нагреванием в отсутствии кислорода пиролиз , затем подвергали химическому анализу с помощью методов газовой хроматографии и масс-спектрометрии. После обучения ИИ предложили определить по составу других известных образцов их биогенное или абиогенное происхождение. К ископаемым останкам относились уголь, масло, янтарь и окаменелости.

К образцам абиогенного происхождения, которые также определил ИИ, относились вещества лабораторного происхождения, например, аминокислоты и содержащие углерод метеориты.

History[ edit ] In 1997, Yandex began research into natural language processing , machine learning and recommendation systems. Music, which was launched in September 2014. Market and Yandex. Narrative is a set of slides with texts, photos, videos and GIFs.

В сеть слили документ, раскрывший характеристики процессоров AMD Ryzen 9050

В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта ИИ могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. Некоторые способы, которыми ИИ делает смартфоны умнее, включают: 1. Распознавание голоса: ИИ может помочь создать голосовых помощников, таких как Siri, Google Assistant или Alexa, которые могут отвечать на вопросы, выполнять команды и помогать в решении различных задач. Персонализированные рекомендации: ИИ может анализировать данные о пользовательском поведении и предлагать персонализированные рекомендации о контенте, приложениях, товарах и услугах. Улучшение камеры: ИИ может улучшить качество фотографий, оптимизировать параметры съемки и создавать эффекты, такие как распознавание лиц, цветокоррекция и даже портретный режим.

После мы по контексту составляем описание для изображений и скармливаем их Stable Diffusion. Вот и всё! Статья готова, можно смело её публиковать. Пока что опубликована только одна статью, ещё две написаны и будут опубликованы чуть позже.

В 2022 году произошёл прорыв: появились большие языковые модели. Африка — один из самых уязвимых континентов в плане изменения климата. Поэтому применение ИИ для прогнозирования климатических аномалий может дать максимальный эффект. Ещё одна область, в которой ИИ имеет огромный потенциал, — продовольственная безопасность. Александр Ведяхин привёл примеры ИИ-проектов в Африке.

Во время обсуждения ведущая полностью повторила фразу маленькой героини выпуска, то есть буквально сказала: «Alexa, закажи мне кукольный домик». И что вы думаете? Домашние ИИ всех семей, у которых была включена эта программа, дружно принялись исполнять поручение! Азиат с «закрытыми глазами» Житель Новой Зеландии Ричард Ли десять раз безуспешно пытался сделать документ на официальном государственном сайте, однако его заявка каждый раз отклонялась из-за фотографии. Все из-за того, что система распознавания лиц упорно считала , что у молодого человека азиатского происхождения на снимке закрыты глаза. Лицо автобуса Еще один забавный случай с системой распознавания лиц произошел в Китае. ИИ, использующийся для поимки нарушителей ПДД, слегка переборщил с бдительностью. Технология обвинила знаменитую бизнесвумен Дун Минчжу в том, что она переходила дорогу в неположенном месте. Загвоздка в том, что ее физически не было в том районе. Позже выяснилось, что виновником инцидента стал простой автобус. На транспортном средстве была изображена фотография женщины. И, разумеется, она злостно игнорировала красный свет для пешеходов. А все потому, что в довольно невинном на первый взгляд тесте ИИ совершенно забыли про людей. Боты, которым дали задание отрабатывать диалог на основе компромисса, даже слишком хорошо поняли друг друга. Изначально их разговор выглядел вполне нормально. Что-то наподобие: «Мне нужны мяч и книга», «Мяч необходим и мне, но я могу отдать книги», «Несколько книг? Их поощряли за скорость, с которой удалось достигнуть согласия. В какой-то момент беседа перестала выглядеть осмысленной. Вместо полных конструкций боты выдавали странные обрывки фраз. Сначала исследователи заподозрили баг, но потом поняли, что это намного хуже. ИИ изобрели свой собственный язык, понятный им, но бессмысленный для человека. Такая коммуникация позволяла им ускорить переговоры и быстрее приходить к успеху. Ученые сильно усомнились в том, что стоит позволять роботам договариваться о чем-то совершенно непонятном, и выключили переговорщиков от греха подальше. Бесконечная игра Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой. Один из ярких примеров — игра в «Тетрис». Так как выиграть тут невозможно, машине была дана установка не проиграть. Разработчику хотелось посмотреть, насколько долго ИИ удастся продержаться, складывая блоки. Результаты были не слишком выдающимися: программа плохо справлялась с пространственным размещением фигурок и довольно скоро подошла к финишной прямой.

Очередные новости искусственного интеллекта

Объемистая статья, подготовленная по итогам таких экспериментов, получила недвусмысленное название «Проблески общего искусственного интеллекта». До тех пор, пока искусственный интеллект не обладает волей и собственным целеполаганием, это инструменты в наших руках. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Объемистая статья, подготовленная по итогам таких экспериментов, получила недвусмысленное название «Проблески общего искусственного интеллекта». — Так каким будет искусственный интеллект будущего, если он будет базироваться на описываемых вами децентрализованных спайковых нейросетях?

ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%

Искусственный интеллект подразумевает собой искуственно созданную машину, умеющую решать задачи с возможностью дальнейшего самообучения. Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023.