Вице-премьер Дмитрий Чернышенко на конференции AI Journey, посвященной развитию искусственного интеллекта (ИИ), обозначил приоритеты правительства в этой сфере. Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. 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. В торгово-финансовом секторе искусственный интеллект так же хорошо себя показывает в работе.
«Искусственный интеллект в нашей жизни»
Технологии искусственного интеллекта (далее — ИИ), которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни. Искусственный интеллект. В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. Искусственный интеллект, несомненно, остается одной из самых захватывающих и динамично развивающихся областей в современном мире.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна: «билайн ежедневно создает и развивает решения на основе больших данных и искусственного интеллекта. Мы регулярно смотрим на кейсы в области развития технологий, науки, образования, промышленности, чтобы создавать клиентоцентричные решения, важные в масштабах страны. Команда дирекции по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна обладает достаточными компетенциями в машинном обучении, чтобы создать систему, которая найдет неявные закономерности и всесторонне посмотрит на рынок искусственного интеллекта. Для обучения модели мы использовали данные, которые нам помогли собрать наши коллеги из Brand Analytics, компании-разработчика одноименной системы мониторинга и анализа соцмедиа и СМИ. В результате среди проанализированного тематического массива данных были новости, посвященные 544 компаниям, 248 из которых попали в наш рейтинг, так как были отмечены разработанной системой в контексте интересующих нас номинаций. Мы хотели создать рейтинг с душой, но остаться беспристрастными. Считаю, мы справились».
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. Боту можно поручить взять интервью у конкретного специалиста — нейросеть изучит все публикации, которые есть в сети об этом специалисте, и сама сгенерирует список вопросов.
Он сможет посоветовать рецепты блюд, приготовить которые можно из имеющихся в холодильнике продуктов. Для них OpenAI создает особую каталогизированную платформу, которую сегодня уже сравнивают с App Store не только по функциональности, но и по масштабам влияния на индустрию. Вы сможете открыть страницу магазина с сотнями тысяч таких узкоспециализированных чат-ботов и купить нужные. Искусственный интеллект уже используется в управлении компаний, а в ближайшие годы с ним познакомятся даже те, кто до сих пор умудрился ничего не слышать про ИИ и нейросети.
Потому что производители продуктов и устройств, рассчитанных на максимально широкую аудиторию, прямо сейчас вступают в гонку ИИ. В экс-Twitter вот-вот появится свой чат-бот Grok, Google интегрирует ИИ во все свои сервисы, генеративный искусственный интеллект в ближайшие месяцы ждут в новых флагманских смартфонах Samsung, да и Apple работает в том же направлении. Крупнейшие мировые корпорации вступили в колоссальную «гонку вооружений» и вкладывают миллиарды долларов в ИИ. Плоды всего этого появятся уже в ближайшие полгода-год.
Но и сейчас компаниям есть чем похвастаться. На днях стало известно о том, что Airbnb купила стартап, занимающийся развитием ИИ. Сервис хочет использовать нейросети для помощи в планировании клиентами своих поездок. Одновременно Google предложила рекламодателям инструменты генеративного ИИ для создания рекламы от написания заголовков до рисования баннеров.
Продавцам на Amazon ИИ пригодился для составления страниц с описанием товаров. Adobe и Microsoft упростили работу дизайнеров и художников, позволив редактировать и создавать изображения с помощью простых текстовых описаний и команд.
Мы хорошо понимаем, что участникам рынка важно не только отслеживать новости в области ИИ, но и иметь перед глазами навигатор компаний и решений в этой важнейшей для нашего с вами будущего отрасли. Представленный билайном совместно с Brand Analytics рейтинг ИИ претендует как раз на место такого навигатора.
Проект получился интересным. Рейтинг одновременно учитывает и медийную активность игроков, и внимание к теме и компаниям со стороны СМИ, и «народное» обсуждение в социальных медиа, в данном случае — в Telegram-каналах. Смотреть на ситуацию с трех сторон кажется очень перспективным подходом. И главное.
Материалы проанализированы непосредственно нейронкой.
В апреле «Яндекс» запустил бета-версию нейросети для генерации изображений по текстовым запросам пользователей. Его назвали «Шедеврум». Приложение доступно на мобильных платформах Android и iOS. Нейросеть GigaChat пока доступна в тестовом режиме по приглашениям. В отличие от иностранного аналога, GigaChat лучше понимает запросы на русском языке, заявили в банке.
Сбербанк использует решения на базе искусственного интеллекта в большинстве продуктов и процессов компании, ранее заявил президент, предправления Сбербанка Герман Греф. Например, банк использует собственные ИИ-модели для повышения безопасности транзакций: онлайн-переводов, эквайринга, операций по картам. 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».
Статьи и новости
Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. «Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. Вице-премьер Дмитрий Чернышенко на конференции AI Journey, посвященной развитию искусственного интеллекта (ИИ), обозначил приоритеты правительства в этой сфере. 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. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.
2. DeepMind AlphaCode
- Все материалы
- Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы | Статья в журнале «Молодой ученый»
- Похожие статьи
- Новости национального портала искусственного интеллекта и нейросетей в РФ
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний. искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня. Искусственный интеллект (ИИ) — это общее понятие, которое описывает машинные алгоритмы и технологии, направленные на создание интеллектуальных систем.
Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире
Что нужно знать о перспективах развития искусственного интеллекта и нейросетей. Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. 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. Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса. Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году.
ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году
Мы хорошо понимаем, что участникам рынка важно не только отслеживать новости в области ИИ, но и иметь перед глазами навигатор компаний и решений в этой важнейшей для нашего с вами будущего отрасли. Представленный билайном совместно с Brand Analytics рейтинг ИИ претендует как раз на место такого навигатора. Проект получился интересным. Рейтинг одновременно учитывает и медийную активность игроков, и внимание к теме и компаниям со стороны СМИ, и «народное» обсуждение в социальных медиа, в данном случае — в Telegram-каналах. Смотреть на ситуацию с трех сторон кажется очень перспективным подходом. И главное. Материалы проанализированы непосредственно нейронкой.
Но есть некий парадокс. Учёные-нейробиологи до сих пор не могут сказать, как на самом деле внутри нас хранятся эти знания и что же вообще такое интеллект человека. К примеру, многие считают, что мы принимаем решения не только мозгом, но и микробиотой. В нашем кишечнике живут около 3 кг бактерий, и они определяют, кто нам нравится, чего нам хочется, какие эмоции нам сейчас испытывать. Роботы спасут лес — Учёные Сибирского федерального университета наравне с другими разрабатывают новые задачи для искусственного интеллекта. Поделитесь последними достижениями. В 90-х годах она называлась «Экспертные системы». Мы с коллегами считаем, что теорию нужно подкреплять практикой, поэтому разработки ведутся постоянно. К примеру, мы создаём систему распознавания номеров машин для въезда на территорию, огороженную шлагбаумом. Это удобно и безопасно. Со студенткой 4-го курса разрабатываем приложение для идентификации дикоросов в лесу. Такое приложение будет полезно при сборе грибов, через него можно будет понять, что это за гриб и стоит ли его срезать. Есть разработка, с помощью которой можно быстро выявлять курящих по данным камер видеонаблюдения. Также мы взаимодействуем с промышленными предприятиями. Сейчас меня вдохновляют несколько наших проектов. Первый — это определение качества и количества деревьев в лесопарках. Сегодня специалисты лесного хозяйства делают это «вручную». Мы хотим автоматизировать процесс: запускаем дрон, он облетает территорию, и искусственный интеллект сам считает деревья, определяет, какой они породы и представляют ли угрозу. Также это позволит вовремя и быстро узнать, на какой стадии поражения находится дерево, чтобы успеть его спасти. Второй проект связан с безопасностью в детских садах. С помощью технологий виртуальной реальности пространство детского сада можно разделить на условно безопасные и опасные зоны. Используя камеры видеонаблюдения, можно следить за перемещением воспитанников и сигнализировать воспитателю, например через смарт-часы, о том, что кто-то попал в красную зону и требует срочного внимания.
Например, одно из крупнейших металлургических предприятий — Новолипецкий металлургический комбинат — развивает у себя целый технологический кластер, задача которого обнаруживать подобные «узкие места» и находить способы их устранения. Машины работают быстро и точно, а централизованная интеллектуальная система позволяет дообучать их на полученном опыте, оптимизируя операции и энергозатраты. ИИ создает виртуальное ЖКХ Системы, построенные на алгоритмах искусственного интеллекта, находят применение и в сфере жилищно-коммунального хозяйства. Одна из наиболее сильных сторон ИИ — это прогнозирование энергопотребления. Нейросети, обученные на исторических данных об использовании электроэнергии в разное время суток, способны точно предсказывать объем, который потребуется в будущем. Например, ученые Ярославского государственного технического университета разработали приложение, с помощью которого возможно с высокой точностью спрогнозировать расходы на электричество в каждый час грядущей недели. Изобретение позволяет пользователям сэкономить до десяти процентов платы за энергопотребление. Например, информационная система «Цифровой водоканал», разработанная компанией «Русатом Инфраструктурные решения», моментально фиксирует аномалии в расходе воды и подает сигнал диспетчерским службам. ИИ позволяет точно определить место утечки, а значит предотвратить разрастание аварии и снизить потери воды в несколько раз. Нейросети отлично справляются и с управлением складскими процессами, планируя спрос и загрузку, прогнозируя потребность в сырье и его количество на складах Такие виртуальные системы помогают эффективно управлять котельными, тепловыми и даже электрическими сетями. Ведь на компьютере можно смоделировать самые разные ситуации и просчитать экономический эффект. Результатом таких экспериментов становится существенная экономия расходов и сокращение вероятности поломок и аварий. Нейросети могут даже выявлять мошенничество при потреблении коммунальных услуг, например, нелегальное подключение к сетям или использование ресурсов в обход счетчиков. Созданием виртуальных двойников для ЖКХ занимается компания Sitronics Group , в проекте уже участвует более 200 городов по всей стране. Рельсы — рельсы, шпалы — шпалы Железнодорожные перевозки — еще одна сфера, где технологии искусственного интеллекта уже прижились. Например, нейросети, используя предиктивную аналитику, предсказывают сбои и поломки в локомотивах задолго до того, как они реально произойдут. В итоге прогнозирование неисправностей сокращает время простоя и ремонта техники до 70 процентов. Еще одним примером помощи современных технологий могут стать беспилотные локомотивы, работающие без участия человека, но под удаленным контролем оператора. Машинист с помощью определенных команд сможет включить этот автоматический режим, и под его контролем поезд будет двигаться по Московскому кольцу. Фото: пресс-служба РЖД Сейчас продолжаются испытания машинного зрения — инженеры тестируют распознавание сотен препятствий, причем в разное время суток и в разных погодных условиях. Поезд должен уметь быстро просканировать препятствие, обработать видеосигнал, передать его в систему безопасности и оперативно отреагировать — сбросить скорость и остановиться.
Искусственный интеллект осуществляет изучение статистики и выполняет прогностические функции, обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального распределения цен на конкретный вид продукции. Это позволяет в несколько раз повысить объемы выручки и доходов компании. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов и вычисляют подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные последствия действий кибермошенников и киберпреступников, что приводит к значительному снижению финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту доверия пользователей [7] Dudin, Shkodinskiy, 2021. Маркетинговая сфера. Системы искусственного интеллекта на основе изучения предыдущих продаж и глубокого изучения рынков осуществляют прогнозирование сценариев развития событий. Алгоритмами изучаются контактные данные клиентов, суммы сделок и приобретенные ими товары или услуги [20] Shkor, Sevzyuk, 2020. Кроме того, ИИ анализирует поведение конкурентов в целях сопоставления эффективных и неудачных решений и действий. Это позволяет компании разрабатывать и реализовывать грамотную маркетинговую стратегию, которая с высокой степенью вероятности завершится финансовым успехом. Скорость обработки данных. Big Data большие данные — это основной инструмент работы искусственного интеллекта. ИИ позволяет быстро и эффективно анализировать большие объемы информации, разрабатывать пути реакции, а также осуществлять построение стратегического планирования. В качестве примера можно привести применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций. Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без предварительного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже [4] Babich, Kirillova, 2019. Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные ошибки в работе персонала. Искусственный интеллект, у которого отсутствуют эмоции и чувства, характерные для человека человеческий фактор , используя данные, функции и технологии, позволяет осуществлять безошибочную и точную работу [12] Lapaev, Morozova, 2020. Однако следует отметить, что уже сегодня ведется ряд исследований, которые позволяют ИИ выявлять сарказм и двойной смысл человеческих сообщений. В частности, американскими учеными из Университета Центральной Флориды на основе тренировок и обучения нейронных сетей создан искусственный эмоциональный интеллект Emotional AI. Это перспективная подсистема ИИ, которая способна распознавать и интерпретировать проявления человеческих эмоций. Благодаря этому достигается более естественное и непринужденное взаимодействие человека и ИИ [6]. Виртуальные помощники. К примеру, чат-бот Олег, применяемый в приложении интернет-банка Тинькофф, с помощью распознавания речи общается с клиентами банка посредством цифровых устройств и выполняет стандартные банковские операции, например, осуществляет денежные переводы. Эти же функции осуществляются первым в мире семейством виртуальных ассистентов «Салют» экосистемы «Сбер» [7]. Использование виртуальных помощников — это один из ИИ-инструментов, который со временем будет более широко внедряться в бизнес-процессы и повседневную жизнь современного человека. По статистике Facebook, более 10 тысяч компаний занимаются разработкой чат-ботов [8]. К примеру, Juniper Research отмечается высокая популярность применения виртуальных помощников. Использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 млн долл. США в год, к 2022 г. К текущему моменту времени на мощностях французской энергетической компании Engie успешно применяются дроны с программами распознавания изображений на основе машинного обучения, которые следят за оборудованием и изучают инфраструктуру в целях предотвращения технологических и иных нарушений.
Проект по применению искусственного интеллекта
| Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр | Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. |
| Новости по теме: искусственный интеллект | Влияние ML и искусственного интеллекта на различные отрасли промышленности −. |
| Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды | Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. |
| Как сегодня поживает искусственный интеллект | Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. |
Ученые рассказали о пользе, опасности и перспективах искусственного интеллекта
ChatGPT — одна из мощнейших нейросетей, генерирующих текст, а ее последняя модель обучена более чем по 1,7 трлн параметров. Для сравнения, человеческий мозг выстраивает 100 трлн взаимосвязей. Нейросеть может использоваться как инструмент общения, поиска и получения информации в ответ практически на любые вопросы. Только она не даст ответа на запросы о противозаконной и аморальной деятельности, но что такое мораль для роботов? Разница диалога с человеком и ИИ Середкина отметила разницу в сути и концепции взаимодействия. В первом случае мы задаем вопрос, но не всегда ради ответа собеседника, а чтобы он сформировал собственное уникальное суждение.
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.
Facebook AI Research FAIR FAIR — это отдел ИИ Facebook, разрабатывающий инновационные методы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые применяются во всей экосистеме продуктов Facebook, также активно участвуют в научном сообществе, публикуя свои исследования. PaddlePaddle активно используется в большом числе областей, от рекомендательных систем до систем самоуправляемых автомобилей. Einstein способен автоматически анализировать данные и предлагать оптимальные стратегии общения с клиентами. Искусственный интеллект продолжает эволюционировать с каждым годом, предлагая всё новые и новые возможности для улучшения нашей жизни.
Список топ-10 ИИ 2023 года демонстрирует удивительный размах отрасли, начиная от ИИ, способных генерировать естественный текст и автоматизировать кодирование, до ИИ, помогающих нам в общении и анализе данных. Исходя из текущих тенденций, можно ожидать, что в следующие годы ИИ станет ещё более мощным, доступным и влиятельным инструментом во многих областях жизни. Единственное условие покупки нужной криптовалюты на биржи Бинанс — это денежные средства на Вашем кошельке ADV. Совсем недавно платежная система AdvCash стала еще более доступна для резидентов России и предлагает возможность получения банковских карт, что будет существенным подспорьем для держателей таких карт.
За последние несколько лет наблюдается увеличение количества жалоб от активных любителей азартных развлечений на недобросовестное поведение операторов, например, задержки выплат или блокировки профилей.
Одни авторы пугают, что скоро исчезнут многие профессии и десятки миллионов людей потеряют работу. Другие сетуют, что школьники и студенты быстро сориентировались и используют самую медийно раскрученную систему ChatGPT для выполнения учебных заданий.
Масса заметок по каждому чиху, связанному с ИИ. Яндекс будет нанимать гуманитариев для дообучения своей GPT-подобной системы с зарплатой 150 тысяч рублей просто за общение с программой. И бесконечные новости о том, как картины, созданные нейросетями, побеждают на выставках; как ИИ работает в медицине, геологии...
Проще сказать, где он не применяется. Но самое главное, что искусственный интеллект не просто показывает эффектные фокусы. Он реально стал практическим инструментом, практически незаменимым по жизни.
Чистая математика в основе Для понимания, как все работает, нам понадобятся всего три определения: что такое ИИ, ML машинное обучение и NN нейронные сети. Без них никак не обойтись, потому что они ключевые. Искусственный интеллект ИИ — это общее понятие, которое описывает машинные алгоритмы и технологии, направленные на создание интеллектуальных систем.
Машинное обучение Machine Learning, ML — это класс методов ИИ, позволяет компьютерам обучаться на основе больших объемов данных, извлекая из них закономерности. Используется в основном для решения различных задач классификации и прогнозирования. Нейронные сети Neural Networks, NN — это одна из технологий машинного обучения, которая моделирует работу мозга человека.
Нейронные сети могут использоваться для решения множества различных задач: для распознавания образов например, автомобильных номеров на фотографии , перевода голосового сообщения в текстовое, генерации изображений по тексту, создания моделей чего-либо, текстов, картин и т. То есть нейронные сети — это один из способов реализации машинного обучения. Вообще специалисты стараются меньше употреблять словосочетание «искусственный интеллект».
Они предпочитают термин «машинное обучение». Это связано с тем, что существуют два принципиально разных способа использовать компьютер для решения задач. Классический заключается в том, что есть исходные данные.
И есть формула алгоритм , которая обеспечивает преобразование исходных данных в выходные результат. Второй способ применяют, когда у человека не получается разработать алгоритм самому. Есть входные и выходные данные, а алгоритм неизвестен.
И вот чтобы компьютер мог решить задачу например, распознавания лиц людей или товаров в магазине , применяются методы машинного обучения. Вы скажете, зачем нам сдались все эти определения?! Но я попрошу не торопиться.
Ведь все, что скрывается за написанными выше понятиями, очень помогает нам в повседневной жизни. Повторюсь, почти у каждого из нас есть смартфон, компьютер. Мы регулярно забиваем свои запросы в поисковые системы, и они выдают нам нужные ответы.
Например, тот же прогноз погоды. Или когда мы используем навигатор, управляя машиной, — он ведь тоже подстраивается под наши привычки и предпочтения. Я, например, в течение месяца, выезжая в дальнее Подмосковье, заправлялась на одной и той же заправке и останавливалась взбодриться кофе в конкретном месте.
Но буквально на днях, следуя в том же направлении с полным баком топлива и со своим кофе в термосе, я не планировала остановок. Однако навигатор упорно предлагал мне заправиться и перекусить в уже «знакомых» ему местах. И еще много чего предлагал.
То есть он уже сам за меня начал «думать». Наверное, многие давно заметили: стоит только поговорить о покупке какой-то вещи — и буквально через несколько часов уже ваш смартфон предлагает вам разные варианты этого предмета. Он ведь «подслушивает» все разговоры.
Еще один пример. Несколько лет назад на всех станциях метро в Москве заработала система оплаты проезда с помощью распознавания лица. По официальным данным, только за прошлый год ею воспользовались 32 млн раз.
А появление и широкое использование дронов, которые уже много чего могут делать самостоятельно? Вы думаете, что так и должно было быть и это естественные процессы? Это результат машинного обучения, работы нейронных сетей, которые стремительно развиваются.
Но все те примеры, которые я привела выше, лишь малюсенький кусочек «айсберга».
Акции прочих производителей чипов на азиатских фондовых рынках тоже устремились вниз после открытия торгов утром в четверг. Источник изображения: SoftBank Благодаря столь крупным инвестициям SoftBank будет обладать самыми высокопроизводительными вычислительными мощностями в стране, отметил Nikkei Asia. Как утверждают источники ресурса, для их работы будут использоваться ускорители Nvidia. В 2024 финансовом году SoftBank планирует завершить создание своей первой большой языковой модели LLM с 390 млрд параметров. Затем, по данным Nikkei Asia, компания начнёт в 2025 году разработку LLM с 1 трлн параметров и поддержкой японского языка. Как отметил ранее Nikkei Asia, в Японии наблюдается нехватка частных компаний с высокопроизводительными суперкомпьютерами, необходимыми для создания LLM, несмотря на возросший интерес к ИИ.
Благодаря инвестициям SoftBank превратится в сильного игрока в сфере генеративного ИИ в то время, когда международные компании пытаются выйти на рынок Японии. На прошлой неделе OpenAI открыла свой первый офис в Токио. Она стала первой из трёх небольших ИИ-моделей, которые софтверный гигант планирует выпустить в свет. В декабре прошлого года Microsoft выпустила модель Phi-2, которая работала так же хорошо, как и более крупные модели, такие как Llama 2. По словам разработчиков, Phi-3 работает лучше предыдущей версии и может давать ответы, близкие к тем, что дают модели в 10 раз больше. По сравнению с более крупными аналогами, небольшие ИИ-модели обычно дешевле в эксплуатации и лучше работают на персональных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки. Наряду с Phi компания также создала модель Orca-Math, которая ориентирована на решение математических задач.
Конкуренты Microsoft занимаются разработкой небольших ИИ-моделей, многие из которых нацелены на решение более простых задач, таких как обобщение документов или помощь в написании программного кода. По словам Бойда, разработчики обучали Phi-3 по «учебному плану». 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.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
При помощи искусственного интеллекта и нейронных сетей можно решать более сложные задачи, чем доступно каждому человеку по отдельности. Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, интеграция, машинное обучение. Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект ИИ имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. ИИ приобретает все большее значение поскольку он может революционизировать отрасли и улучшить качество жизни людей во всем мире. Важность ИИ заключается в его способности повышать эффективность, производительность и генерировать инновации в самых разных отраслях, что ведет к ускорению экономического роста и улучшению качества жизни людей во всем мире. Вот несколько причин, почему ИИ важен: Автоматизация. ИИ может автоматизировать многие задачи, которые в настоящее время выполняются людьми, такие как ввод и анализ данных, обслуживание клиентов и даже вождение. Это может сэкономить время и деньги для компаний и частных лиц.
ИИ может анализировать огромные объемы данных, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации и опыт для отдельных лиц. Это может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов. ИИ можно использовать в здравоохранении для диагностики заболеваний, выявления генетических маркеров и разработки индивидуальных планов лечения. Это может привести к более точным диагнозам и лучшим результатам для пациентов. ИИ может оптимизировать процессы и в частности рабочие процессы, делая бизнес более эффективным и продуктивным. ИИ может помочь предприятиям и исследователям открыть для себя новые идеи и разработать новые продукты и услуги, которые ранее были невозможны [4]. Искусственный интеллект и нейронные сети — два термина, которые становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни.
От беспилотных автомобилей до технологии распознавания лиц — искусственный интеллект и нейронные сети позволили машинам имитировать человеческий интеллект и выполнять сложные задачи. Искусственный интеллект относится к способности машин или компьютеров имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого познания, такие как принятие решений, урегулирование решения проблем, языковой перевод и распознавание образов. ИИ существует уже некоторое время, но недавние достижения в области вычислительной мощности и возможностей обработки данных позволили машинам выполнять все более сложные задачи. ИИ также используется для улучшения результатов здравоохранения.
Прогнозы будущего ИИ Учёные предполагают, что в долгосрочной перспективе возможно создание единого виртуального разума, который сможет: Делать сложный и рациональный выбор; Обучаться; Коммуницировать; Преподавать. К сожалению, на сегодняшний день существующие технологии не в состоянии полностью установить эмоциональную связь между человеком и роботом. Однако эта цель является предметом активных исследований, и будущее искусственного интеллекта способствует достижению этой цели. Уже есть роботы, способные реагировать на эмоции людей. В перспективе, через несколько десятилетий, коммуникация между людьми и роботами может достичь более дружественного уровня. Также ожидается взаимодействие между человеком и нейросетью в медицинской сфере.
Так, эксперты считают, что с применением искусственного мозга можно предоставить человеческому телу новые возможности или восстановить утраченные. Сбор, хранение и обработка этих данных могут создать угрозу для приватности и безопасности личной информации. Неправильное использование или утечка данных могут привести к серьёзным последствиям. Автономия и непредсказуемость: сложные ИИ-системы могут сами принимать решения, которые люди не всегда могут понять или предсказать. Это может привести к возникновению нежелательных последствий или ошибок, особенно если ИИ используется в критических областях, таких как медицина или автомобильная промышленность. Потеря рабочих мест: автоматизация и использование ИИ могут привести к изменению рынка труда и потере рабочих мест. Работы, выполняемые ранее людьми, могут быть замещены машинами или алгоритмами, что может повлечь социальные и экономические последствия. Безопасность: использование ИИ также может стать причиной кибератак. Злоумышленники могут использовать ИИ для создания и распространения вредоносного ПО или для обхода систем безопасности. Развитие искусственного интеллекта на сегодняшний день не только не останавливается, но и продолжает активно развиваться.
Благодаря постоянным исследованиям, новым технологиям и инновационным подходам, область искусственного интеллекта продолжает расширяться и улучшаться. Это включает в себя разработку более сложных алгоритмов и моделей машинного обучения, улучшение способностей распознавания образов, обработки естественного языка, анализа данных и принятия решений. Таким образом, искусственный интеллект остаётся активной и динамично развивающейся областью, с огромным потенциалом для применения в различных сферах нашей жизни.
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. Один из способов обойти это фиаско - использовать всеобъемлющие наборы данных и строгие процедуры проверки.
А внесли эти правки потом или нет, кто проверит. Если вы спросите меня, какой из этих шагов может полностью забрать на себя ИИ, то я отвечу, что все. Методиста может заменить GPT — нейросеть напишет программу и сам контент для любого курса за секунды. Видео с виртуальным спикером может сделать нейросеть наподобие HeyGen — можно создать как несуществующего спикера, так и загрузить примеры видео с реальным человеком и воссоздать его голос и движения. Картинки нарисует Midjourney. А виртуальный ассистент в формате чат-бота на основе GPT в любом привычном мессенджере проверит домашние работы, поставит оценки и узнает, все ли ок у ученика с прохождением курса и общим состоянием. И даже даст рекомендации по улучшению его образовательного опыта.
Так скорость и стоимость создания онлайн-курса или целой программы снижается в десятки раз, а качество обучения только растет. ИИ может забрать на себя и другие процессы, которые происходят вне курса — создание маркетингового плана и креативов для продажи курса, подсчет рынка онлайн-образования и анализ результативности обучения. Преимущества генеративных сетей перед учителями Персонализация В мире нет двух одинаковых учеников, все мы разные. И ни один, даже самый хороший учитель, не может уделять каждому ученику то внимание, которое ему нужно. А Gen AI может. Он проанализиурет стиль обучения каждого студента и подстроит под него материалы и задания. Представьте себе мир, где отстающие и бегущие вперед ученики получают разные материалы и задания. Такой мир уже близко. Сценарии для каждого Представьте, что вы учите итальянский язык.
Вместо стандартных упражнений ИИ может создать реальную ситуацию, в которой вам нужно применить знания. Если вы учите язык для работы в фарме, то ИИ подстроит обучение под нужную вам сферу. Вы больше не зависите от общей программы и запросов других учащихся. Обновление учебных материалов Сколько времени уходит у людей, чтобы создать новый учебник? Gen AI может автоматически интегрировать последние исследования и данные в учебные программы. Все, что увидит человек, всегда будет актуальным. Языковая доступность С Gen AI можно создать высококачественные учебные материалы на любом языке мира.
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
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 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.
Для поддержки бизнеса с этого года запущен механизм налоговых льгот. Предприниматели получили право при формировании первоначальной стоимости оборудования и ПО с ИИ применять повышающий коэффициент 1,5", - сообщил вице-премьер. В ходе выступления Чернышенко обозначил пять основных глобальных трендов в сфере ИИ. Первым таким трендом он назвал стремление государств к технологическому суверенитету в условиях взаимных ограничений, когда отдельные страны закрывают доступ к своим разработкам. Второй - ужесточение борьбы за кадры. Поэтому правительство стремится обеспечить российским специалистам в области ИИ лучшие условия работы. Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработал рейтинг качества подготовки специалистов по искусственному интеллекту, который показывает, насколько образовательные программы различных вузов отвечают запросам рынка. По словам Дмитрия Чернышенко, топ-10 российских университетов в этом рейтинге уже серьёзно конкурируют за звание лучших и готовят высококвалифицированных специалистов. Третий тренд - развитие безопасного искусственного интеллекта.
Речь идет о переходе от клиентоцентричной к человекоцентричной модели, когда приоритетами для государства и бизнеса становятся интересы конкретного человека. И здесь важно понимать, что при дальнейшем развитии ИИ всё большее значение приобретают вопросы этики искусственного интеллекта.
Из них 0,8-1,3 трлн руб.
Марина Дорохова, соавтор отчёта и руководитель проектов «Яков и Партнёры» Собственные базовые модели генеративного искусственного интеллекта в мире разрабатывают около десяти стран, в том числе Россия, при этом наша страна занимает 7-е место в мире по уровню поддержки государством сферы разработки искусственного интеллекта. 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 учётом прогнозируемого к 2030 г. Подробнее с выводами исследования можно ознакомиться по ссылке. Мы увлечённо работаем над задачами по стимулированию развития и трудимся плечом к плечу с лидерами различных отраслей промышленности и общественного сектора.
Запрос на обучение Запрос на получение знаний об ИИ в России достаточно высок. Метод опроса — телефонное интервью по стратифицированной случайной выборке, извлеченной из полного списка сотовых телефонных номеров, задействованных на территории РФ. Данные взвешены по социально-демографическим параметрам. Помимо погрешности смещение в данные опросов могут вносить формулировки вопросов и различные обстоятельства, возникающие в ходе полевых работ. Если слышали, то при необходимости Вы сможете объяснить, что это, или нет?