ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году. Искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать наш мир, влияя на различные области, от программирования и обработки данных до взаимодействия с пользователями и управления домашними устройствами.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
В умном городе набор умных цифровых решений и состав моделей постоянно изменяется. Как интеллектуальные технологии повышают IQ российских населенных пунктов, читайте в следующем материале TAdviser. Соответственно меняются технологии ИИ, применяемые для решения бизнес-задач с помощью ИТ. Они развиваются в сторону гибридных моделей. Другие материалы по теме ИИ.
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 B2B прогресс заметен в отрасли агрокультуре.
В других бизнесах много специфики и отсутствует универсальная экспертиза B2B, поэтому здесь точно сложился дефицит специалистов, и нет готовых решений у интеграторов и цифровых экосистем. Евгения Дёмина Аккаунт-директор IT Test Отбор кандидатов с помощью нейросетей — именно так выглядит рынок аутстафа сегодня. Цифровизация и тренд на нейронные сети вносят свои изменения в сложившийся алгоритм работы в аутстаффинге. Если раньше данные обрабатывались вручную, то сейчас уже никого не удивишь тем, что прогоняешь резюме через нейросети, чтобы те сравнили информацию о кандидате с текстом вакансии. Наивно полагать, что, если напишешь «я опытный senior», то все навыки считаются по умолчанию: бездушная машина моментально откинет вашу кандидатуру.
Конечно, рекрутеры не полностью отказываются от просмотра резюме и портфолио, но тем не менее нужно держать в голове, что информация о вас может до HR-специалистов и не дойти. Позиции лидов и руководителей подразделений особенно сложно закрывать. И особенно в сфере разработки и тестирования. Любопытно, что вместе с тем заказчики предоставляют аутстаферам больше свободы. В IT Test нередки случаи, когда аутстаф-сотрудники приходят в команду заказчика на временное усиление, и, опираясь на свою экспертизу, предлагают нестандартные решения.
Важно не стесняться проговаривать то, что можно улучшить, не бояться индивидуальных решений. Увеличение размера моделей и числа параметров привело к совершенно фантастическому результату — нейросеть оказалась способна решать задачи, которые ранее были под силу исключительно человеку. Ответы на вопросы, написание текстов, программирование и даже создание музыки — все оказалось в сфере компетенций нейросетей. Благодаря этому внезапно оказалось, что можно почти мгновенно и без квалификации достаточно лишь правильно написать подсказки для нейросети создавать то, для чего раньше требовались время, ресурсы и деньги. Однозначно, сохранится.
Кривая Гартнера для новых технологий гласит, что технология будет расти до предела популярности, чтобы далее испытать резкое снижение интереса и выход на плато эффективного использования. В настоящий момент рынок наблюдает исключительно положительные результаты от использования нейросетей: повышение эффективности, снижение издержек, цифровизацию. Чтобы интерес стал снижаться, должна накопиться «критическая масса» негативных сценариев, когда применение нейросетей оказалось неэффективным или вообще неудачным. Однако такие кейсы на рынке сейчас отсутствуют, соответственно, в 2024 году интерес будет лишь расти. В течение длительного времени этот рынок испытывает нехватку квалифицированных специалистов, в особенности уровня senior.
Поэтому можно сказать, что спрос на такие кадры остался на прежнем, очень высоком уровне. На ИТ-рынке весь год прошел под знаком роста зарплат, и интерес к нейросетям и ML только усилил данную тенденцию. Скорее всего, в следующем году зарплаты в этой сфере продолжат повышаться, а недавно наметившийся тренд на «перекупку» наиболее ценных специалистов и команд может дополнительно ускорить этот рост, усиливая кадровый дефицит в сегменте ML и DS, в особенности в отношении квалифицированных сотрудников. Также крайне важны навыки в области моделей и алгоритмов ML — знание разных видов моделей, а также опыт применения и совершенствования алгоритмов машинного обучения. Немаловажны и умение работать с большими массивами данных, в том числе предобрабатывать их, владение средствами визуализации данных, знание баз данных и языка SQL, а также навыки использования облачных сервисов Azure, AWS, Google Cloud.
Во-первых, все более актуальной становится задача по адаптации нейросетей общего назначения та же ChatGPT и ее аналоги к применению в узких областях, таких как эффективное написание программного кода.
Данная система анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам в целях вычисления размеров страховых выплат. Еще одно направление применения алгоритмов искусственного интеллекта — это предиктивная аналитика. ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации [18] Sergeev, 2020.
Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе — это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используется сеть машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого клиента. В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных. В результате применения возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки.
Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который с помощью алгоритмов программы позволяет обрабатывать и структурировать человеческую речь, обеспечивая тем самым ее подготовку к проведению дальнейшего анализа. В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и выявить важные взаимосвязи. Кроме того, искусственный интеллект — это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для человека задачи. Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса сканирования баркодов на своих торговых складах.
Это позволяет ускорить поиск и выдачу нужных товаров [21] Alizada, Muradli, 2020. Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнес-сферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки необходимых данных, трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид. Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании или бизнеса действиям. Сегодня на рынке создано достаточно большое количество готовых ИИ-решений, которые помогут настроить алгоритмы искусственного интеллекта быстрее и качественнее.
После получения необходимой информации от системы искусственного интеллекта осуществляется перестройка всех технологических и бизнес-процессов, на которые оказывают влияние алгоритмы ИИ. На этом этапе, бесспорно, требуется участие не только машин, но и человека. Однако в дальнейшем ИИ с помощью нейронных сетей способен оптимизировать свою работу самостоятельно. Применение цифровых продуктов и моделей искусственного интеллекта в компаниях по нефтепереработке В качестве примера применения возможностей искусственного интеллекта в различных сферах бизнеса в данном исследовании представлены результаты работы IT-компании DD, функционирующей в г. Екатеринбурге Свердловская область.
Указанная компания занимается созданием моделей оптимизации процессов принятия ИИ-решений с 2018 г. В основе цифровых систем, разрабатываемых и внедряемых в проектах нефтепереработки, лежит цифровая платформа dataCORE. Этот объект интеллектуальной собственности создан непосредственно IT-специалистами компании [10]. Рассматриваемый цифровой продукт dataCORE представляет собой систему базовых IT-моделей, посредством которых возможно описание кинетических, физико-химических и термодинамических процессов, происходящих в производственных установках нефтеперерабатывающего цикла. Следует отметить, что сегодня dataCORE содержит в себе как отдельно функционирующие IT-элементы, так и готовые модули установки.
При этом заказчик в качестве итогового цифрового продукта получает IT-решение, представляющее собой цифровую систему, которая решает конкретную проблему, но не набор кодов.
Согласно исследованию, то, как тот или иной смартфон обрабатывает фотографии и видео или помогает работать с текстом, часто становится «фишкой» при выборе. 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.
Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI.
«Искусственный интеллект в нашей жизни»
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.
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.
Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Каждый пятый житель Новосибирска признаётся, что ему сложно представить жизнь без таких технологий. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор».
Доктор Халид призвал исследователей увеличить размер своих ставок на детекторы загрязнения на основе искусственного интеллекта и системы предотвращения пандемий для защиты флоры и фауны на Земле. Чтобы уравнять шансы, эксперт по климату жаждет интеграции Больших данных с ИИ. Помимо сложного процесса внедрения, эксперты выделили множество проблем, препятствующих усилиям по защите окружающей среды на основе ИИ. В настоящее время сложно идти в ногу с инновациями в программном обеспечении для ИИ, что может замедлить усилия по внедрению.
Еще один недостаток попыток перейти на ИИ заключается в потенциальной предвзятости алгоритмов, которая может испортить весь процесс.
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.
Кроме того, ожидается, что подобные системы станут менее зависимы от преподавателей в плане информации, ведь каждый из учеников будет получать тот объем теории, который он в состоянии усвоить на данный момент. Ну и конечно ИИ сыграет ключевую роль в перепрофилировании тех, кто потерял работу из-за внедрения ИИ. Трудоустройство И здесь мы подходим к главной проблеме общества будущего — высокий уровень безработицы.
Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
Антон Прокопчин Директор по продукту Proscom На самом деле, то что сейчас называется ИИ, а точнее его составляющие, используется уже давно. ML, нейросети, компьютерное зрение уже несколько лет используются в бизнесе и производстве. Просто с появлением генеративных нейросетей: ChatGPT, Midjourney, это стало доступнее обычному пользователю, что привело к большей популярности в обществе. Нейросети могут помочь с рутинной работой человеку, сэкономив его время: перевести текст, создать изображение, подсказать идею, написать код и даже дипломную работу. Люди всегда стремились к упрощению своей деятельности, поэтому нейросети — настоящий тренд в обществе. По прогнозам , 314 млн человек будут использовать ИИ в 2024 году. Интерес к нейросетям сохранится в 2024. Эта тема будет привлекать все больше специалистов, потому что нейросети находят все больше практического применения.
Я бы сказал, что сейчас мы находимся в самом начале пути, интерес к нейросетям будет расти экспоненциально. Сейчас активно развиваются мультимодальные модели. Например, есть попытки скрестить сегментаторы изображений с чат-ботами для создания пайплайна автоматической разметки данных для задач компьютерного зрения. Из-за спроса на нейросети в России, выросла потребность и в специалистах этой сферы. ИИ уже применяют в образовании, финансовом секторе, ритейле, медицине. Для наглядности, помотрим на статистику hh. Однозначно спрос на ИИ-специалистов растет.
К 2030 году России может понадобится 70 000 кадров. Спрос на ИИ-специалистов растет во всем мире. Быстрее всего росла сфера генеративного ИИ. С 2018 по 2022 годы в сфере разработки прикладного ИИ и ПО следующего поколения было опубликовано почти 1 млн вакансий. 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.
ИИ может генерировать искусство, а также сверхреалистичные изображения.
Он способен создавать удивительные произведения, иногда настолько неожиданные, что они вдохновляют меня и помогают расширить границы моего творчества", — говорит Светлана Васина, художник и иллюстратор, в комментарии РЕН ТВ. Генерируемая речь Многие генераторы голоса на базе ИИ позволяют пользователям преобразовывать текст в аудио, предоставляя множество языков, голосов и акцентов. Внедрение разговорного ИИ планируется и в чат-ботах. Это позволит более эффективно обрабатывать сложные запросы пользователей и обеспечивать персонализированные ответы. Генерируемое видео Преобразование текста в видео стало намного проще. ИИ может создавать видеоролики с реалистичными искусственными аватарами, произносящими текст, который вы вводите, на более чем 120 языках и акцентах. Он помогает решать сложные задачи анализа данных, предсказывать тенденции и оптимизировать бизнес-процессы.
Такие тренды, как автоматизация и управление данными, позволяют женщинам более успешно развивать карьеру. Он помогает автоматизировать рутинные задачи. Например, создание цветовых палитр. Это позволяет мне сосредотачиваться на самом творческом процессе, на поиске новых идей и концепций, но, независимо от вашей сферы деятельности, ИИ меняет мир вокруг нас и предоставляет новые возможности для личного и профессионального развития", — отмечает Светлана Васина. Искусственный интеллект приносит инновации Искусственный интеллект уже укоренился в нашей повседневной жизни. Умные дома, голосовые ассистенты, медицинская диагностика, автономные автомобили — все это становится частью нашего обыденного существования. Одним из наиболее заметных проявлений ИИ в повседневной жизни являются умные дома.
При помощи ИИ мы можем управлять домом через приложения на смартфоне. ИИ даже научился предсказывать предпочтения и реагировать на них автоматически, создавая более комфортную среду для проживания. Они могут выполнять широкий спектр задач — от составления списка дел до заказа товаров онлайн. В целом искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, и его влияние будет только расти в ближайшие годы. Он делает нашу жизнь более удобной, безопасной и эффективной, позволяя нам сосредотачиваться на более важных аспектах жизни. Однако, несмотря на все преимущества, важно помнить о мерах конфиденциальности и безопасности, связанных с использованием ИИ. Светлана Васина Искусственный интеллект приносит инновации, улучшает качество жизни и расширяет возможности карьерного роста.
Независимо от того, являетесь ли вы художником, ученым, студентом или просто человеком, стремящимся к удобству и совершенствованию, ИИ играет важную роль в нашем будущем.
Важным компонентом машинного обучения является использование больших объемов данных — так называемых больших данных, которые позволяют обучить ИИ эффективно и точно. Машинное обучение позволяет ИИ развивать искусственный интеллект, превосходящий возможности человека в некоторых областях.
Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью. В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений. В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения.
Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него. В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения. Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека.
С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным. ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни. Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество.
В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития. С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям. Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем.
Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации. Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя. Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями.
Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения. Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями. Персонализованные рекомендации Персонализованные рекомендации — это рекомендации, которые агент предлагает пользователю на основе его предпочтений, интересов и поведения.
Благодаря современным технологиям агенты могут анализировать большие объемы данных и предлагать пользователю контент, товары или услуги, которые наиболее соответствуют его индивидуальным потребностям. Например, персонализованные рекомендации уже широко применяются в сфере онлайн-шопинга, музыкальных стриминговых сервисах и социальных сетях. Такие рекомендации не только упрощают поиск и выбор, но и позволяют пользователям открывать новые, интересные для них предложения или контент.
Однако, существует ряд вопросов, связанных с алгоритмами рекомендаций, например, справедливостью и непредвзятостью таких систем. Вывод Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации играют важную роль в развитии искусственного интеллекта. Они не только упрощают нашу жизнь, но и помогают открывать новые возможности и улучшать взаимодействие с технологией.
В будущем, с развитием искусственного интеллекта, мы можем ожидать более интеллектуальных и персонализированных рекомендаций, которые будут учитывать все более сложные и индивидуальные потребности каждого пользователя. Роль человека в будущем искусственного интеллекта Во-первых, человеческое знание и интуиция являются ценными дополнениями к искусственному интеллекту. Хотя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и находить закономерности, человек способен сделать логические связи между разными областями знаний и принимать сложные решения на основе неполной информации.
Во-вторых, человек будет ответственен за этическую и безопасную разработку и использование искусственного интеллекта. Это включает в себя установление правил и ограничений для систем искусственного интеллекта, а также защиту от возможных негативных последствий его использования. Кроме того, человеческая способность к творчеству и инновациям играет важную роль в развитии искусственного интеллекта.
Человек создает новые алгоритмы, разрабатывает новые модели и применяет их в различных областях, таких как медицина, транспорт, финансы и другие. Все вышеперечисленное подчеркивает необходимость тесного сотрудничества между человеком и искусственным интеллектом. Будущее искусственного интеллекта зависит от взаимодействия, сотрудничества и партнерства между человеком и машиной.
Перспективы развития искусственного интеллекта Искусственный интеллект ИИ является одной из самых обсуждаемых тем в наше время. Он представляет огромный потенциал для изменения нашей жизни и развития общества в целом. С каждым годом технологии в области ИИ продолжают развиваться и улучшаться, и есть ряд перспективных направлений, которые ожидаются в будущем.
Развитие автономных транспортных средств. Одной из основных перспектив развития ИИ является создание автомобилей со встроенной искусственной интеллектуальной системой. Такие автономные транспортные средства могут повысить безопасность дорожного движения, снизить количество аварий и сделать перевозки более эффективными.
Немаловажно и то, что потребители не поняли, за что от них требуют платить… 0 Технологии Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду TOPS. Это необходимо для того, чтобы интеллектуальный помощник мог работать локально на компьютерах обычных пользователей. С его помощью можно клонировать голоса людей на основе аудиозаписи их речи длительностью всего 15 секунд. При этом сгенерированные голоса звучат не только естественно, но и эмоционально и реалистично.
Работа над технологией велась с… 8 Софт Производители стремятся внедрить искусственный интеллект в самую обычную бытовую технику Может ли «умный дом» стать слишком умным — настолько, что ему перестанет хватать ресурсов для интеллектуальной деятельности и он «поглупеет»? Ответ от Forbes — это непременно случится, потому что крупные производители бытовой техники уже движутся по такому пути развития событий. Ради максимизации прибыли они готовы… 0 Интернет Американская телекомпания Channel 1 анонсировала новый сервис, который радикально меняет способ подачи новостной информации. В его основе лежит специально созданная модель искусственного интеллекта, способная быстро анализировать множество источников информации.
Она компилирует материал из них в таком виде, чтобы… 0 Гаджеты Стартап Rabbit сообщил о грандиозной вечеринке в Нью-Йорке, которая пройдет 23 апреля. Ожидается, что на ней первые покупатели гаджета R1 смогут получить свои устройства. Они уже изготовлены и на следующей неделе будут отправлены в США, но путь займет немало времени. Предполагается, что на ее основе будет построен коммерческий инструмент для прогнозирования спроса на новые сорта данного напитка.
Пиво выбрано не только из-за его распространенности,… 0 Технологии NVIDIA в тесном сотрудничестве с Hippocratic AI создала искусственный интеллект, способный выполнять функции медицинской сестры лучше, чем это делают реальные люди.
Что хотите найти?
Мы задали экспертам несколько вопросов: Почему в 2023 году все были без ума от нейросетей? Сохранится ли интерес к нейросетям в 2024 году? Стали ли искать больше специалистов? Стали ли больше платить ML-инженерам? Как конкретно изменились зарплаты?
Хватает ли ML-инженеров в России? Что со спросом на специалистов? Что нужно знать ML-инженеру, чтобы быть востребованным специалистом в 2024 году? Какими языками и технологиями он должен обладать?
Есть ли узкопрофильные области ML, в которых не хватает специалистов? Вот, что они ответили. Антон Прокопчин Директор по продукту Proscom На самом деле, то что сейчас называется ИИ, а точнее его составляющие, используется уже давно. ML, нейросети, компьютерное зрение уже несколько лет используются в бизнесе и производстве.
Просто с появлением генеративных нейросетей: ChatGPT, Midjourney, это стало доступнее обычному пользователю, что привело к большей популярности в обществе. Нейросети могут помочь с рутинной работой человеку, сэкономив его время: перевести текст, создать изображение, подсказать идею, написать код и даже дипломную работу. Люди всегда стремились к упрощению своей деятельности, поэтому нейросети — настоящий тренд в обществе. По прогнозам , 314 млн человек будут использовать ИИ в 2024 году.
Интерес к нейросетям сохранится в 2024. Эта тема будет привлекать все больше специалистов, потому что нейросети находят все больше практического применения. Я бы сказал, что сейчас мы находимся в самом начале пути, интерес к нейросетям будет расти экспоненциально. Сейчас активно развиваются мультимодальные модели.
Например, есть попытки скрестить сегментаторы изображений с чат-ботами для создания пайплайна автоматической разметки данных для задач компьютерного зрения. Из-за спроса на нейросети в России, выросла потребность и в специалистах этой сферы. ИИ уже применяют в образовании, финансовом секторе, ритейле, медицине. Для наглядности, помотрим на статистику hh.
Однозначно спрос на ИИ-специалистов растет. К 2030 году России может понадобится 70 000 кадров. Спрос на ИИ-специалистов растет во всем мире. Быстрее всего росла сфера генеративного ИИ.
С 2018 по 2022 годы в сфере разработки прикладного ИИ и ПО следующего поколения было опубликовано почти 1 млн вакансий. 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.
Теперь, когда пыль улеглась, пришло время заглянуть в новый год и посмотреть на тенденции, которые будут определять прогресс ИИ в 2024-м. Более сильная киберзащита, более изощренные злоумышленники ИИ уже дает огромные преимущества нашим киберзащитникам, позволяя им улучшать возможности, сокращать трудозатраты и лучше защищать от угроз, говорит Фил Венаблс, CISO Google Cloud. С другой стороны, Венаблс ожидает, что злоумышленники будут использовать генеративный ИИ и LLM для персонализации и постепенного масштабирования своих деструктивных кампаний: «Они будут использовать все возможное, чтобы размыть границу между доброкачественными и вредоносными приложениями ИИ, поэтому защитники должны действовать быстрее и эффективнее».
ИИ становится мультимодальным Самым важным трендом в области ИИ в 2024 г. Большинство ИИ-продуктов 2023 г. Новый этап развития генеративного ИИ Наиболее заметной тенденцией 2024 г. По прогнозам Магнусона, общие, универсальные модели, скорее всего, выйдут из моды, и на смену им придут специализированные приложения, ориентированные на конкретную область.
Россия не исключение. В 2020 году в целях развития отечественного рынка ИИ был утвержден федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» По результатам проведенного исследования, за текущий год информированность россиян о технологиях искусственного интеллекта и доверие к ним выросли. Уровень доверия технологиям ИИ в целом вырос на 7 п. Несмотря на высокий уровень одобрения, пока россияне не готовы доверить искусственному интеллекту принятие конечных решений в той или иной сфере. На то, что технологиям ИИ россияне отводят второстепенную роль, указывают и связанные с ним ассоциации.
То есть ИИ воспринимается как подконтрольный человеку помощник.
В финансовой сфере благодаря внедрению ИИ существенно сократилось время рассмотрения заявки на кредит. С момента отправки анкеты в банк до получения ответа проходит не несколько дней, а несколько минут. ИИ прогнозирует загрузку банкоматов, сколько денег внесут, а сколько снимут, что впоследствии уменьшает расходы на инкассацию. Государство стимулирует ИИ В сентябре 2022 года при правительстве России заработал Национальный центр развития искусственного интеллекта.
Кроме того, Центр будет регулярно проводить мониторинг ключевых показателей развития ИИ, а также экспертизу официальных документов в области национального регулирования сферы. В январе 2023 года стало известно, что правительство до 2030 года направит около 24,6 млрд руб. К 2024 году, согласно утвержденной властями дорожной карте «Развитие высокотехнологичного направления «Искусственный интеллект» ИИ на период до 2030 года», объем рынка технологий на базе ИИ в России составит 14 млрд руб. Кроме того, Минэкономразвития России планирует в текущем году перезапустить ряд программ федерального проекта «Искусственный интеллект». В частности, запланирован отбор исследовательских центров для решения прикладных задач в сфере ИИ.
Ритейлер X5 Group в феврале объявил о создании решения для моментального обнаружения и анализа сбоев в ИТ-инфраструктуре на базе ИИ. Например, система увидит сбой в работе кассы в магазине, увидит проблемы с системой планирования поставок, что позволит специалистам вовремя разрешить ситуацию. В будущем эта единая система мониторинга, построенная на интеллектуальной платформе MONQ, улучшит качество цифровых сервисов и оптимизирует затраты на обслуживание ИТ. Россия вступила в уникальный период с точки зрения развития инновационных технологий, полагает руководитель практики «Машинное обучение и искусственный интеллект» компании Axenix экс-Accenture Алексей Сергеев. С одной стороны, на отрасль давит экономический кризис.
Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
Искусственный интеллект примет участие в Тотальном диктанте. В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. Влияние ML и искусственного интеллекта на различные отрасли промышленности −.
Искусственный интеллект: ближайшее будущее
Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач. В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Влияние ML и искусственного интеллекта на различные отрасли промышленности −. 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.
Проект по применению искусственного интеллекта
Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса. Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT?