Fox News: нейросети смогли создать ИИ-инструменты без помощи человека. Эта серия о том, как генеративные модели приучают нас всё делать по-новому: искать в интернете то, чего до нас никто не искал, решать математические задачи з.
Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству
Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться. Подробка статей на тему Новости нейросетей. Свежие материалы об искусственном интеллекте и машинном обучении.
Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
Бизнес давно обратил внимание на искусственный интеллект и применяет его в разных областях: чат—боты, голосовые помощники, сервисы, системы модерации контента на сайтах и маркетплейсах. Даже камеры слежения и системы безопасности, а также системы безопасного управления транспортом. Фактически ИИ сейчас вшит везде и всюду малозаметно для обычного потребителя, незнакомого с техническими тонкостями. На остальные страны приходится статистическая погрешность от объёма инвестиций этих технологических лидеров", — подчёркивает он. Вячеслав Борисов подтверждает, что, по мнению некоторых, Россия является одним из лидеров в области нейросетей в мире. Традиционно в России сильна математическая школа, необходимая для создания и развития подобных технологий, и, если копнуть глубже, мы обнаружим достаточно много совместных проектов научных институтов и российских компаний по созданию и прикладному использованию ИИ", — поясняет он. Бизнес заинтересован в инвестициях в это направление, поскольку такие технологии приносят очевидную пользу, в том числе финансовую, продолжает Борисов. Наличие инвестиций — гарант того, что мы сможем быть достаточно конкурентоспособны на мировом рынке. Добиться наилучшего качества получается благодаря увеличению массива данных для обучения нейронных сетей.
Эти данные стоят дорого, и позволить себе такие затраты могут только крупные игроки. Но, как правило, эти модели работают хорошо только с английским языком, а не с русским.
Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети?
Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно?
Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные.
Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных.
Подписывайтесь на «Газету. Ru» в Дзен и Telegram.
Принцесса из нейросети. Чем на самом деле болеет Кейт Миддлтон Состояние здоровья Кейт Миддлтон, принцессы Уэльской и супруги наследника британского престола принца Уэльского Уильяма, остается одной из самых горячих тем — и не только в Великобритании.
Искусственный интеллект
нейросеть — самые актуальные и последние новости сегодня. Будьте в курсе главных свежих новостных событий дня и последнего часа, фото и видео репортажей на сайте Аргументы и. Будьте в курсе последних новостей и технологических открытий в области нейросетей и искусственного интеллекта. Главные новости к утру 2 апреля. Fox News: нейросети смогли создать ИИ-инструменты без помощи человека. В этом разделе вы найдете информацию и новости о нейронных сетях, chat GPT и искусственном интеллекте.
Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству
читайте последние и свежие новости на сайте РЕН ТВ: Руководитель компании по нейросетям вживил в себя три чипа В ЕС допустили появление паники при появлении фейка. Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney. Почему бы не поручить генерировать тематические изображения к новостям или постам нейросетью? В данном разделе вы найдете много статей и новостей по теме «нейросети».
Все новости по тегу: «Нейросети»
Она опережает по своей быстроте и узконаправленности ответов всех предшественников. Нейросеть считывает не только текст, но и картинки, а также может посчитать за вас налоги. Я потратил очень много времени, читая налоговый кодекс. Только после запроса, когда нейросеть изложила свою аргументацию и разложила все информацию по полочкам, я подумал: о, теперь я понимаю, как это работает», - сказал президент и соучредитель OpenAI Джоин Грег Брокмен. Успешное применение этой нейросети есть и в России. Я бы умножил в несколько раз, если бы искал сам. Определенно это дает возможность фокуса на другие вещи, когда не хватает времени», - сказал выпускник РГГУ Александр Жадан.
К настоящему моменту чат-бот общается с людьми только текстом. Работа с ответом в виде изображения пока тестируется.
Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства.
Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии.
Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face.
Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций.
Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений.
На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах. Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий.
Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие. В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов.
DALL-E 2 — нейросеть рисующая по словам, которая появилась раньше всех, но не пользуется популярностью из-за ограниченной доступности. Она была выпущена компанией OpenAI 5 января 2021 года для ограниченного круга лиц по подписке. Широкому кругу лиц доступны только альтернативы в виде ruDALL-E, Artbreeder и Dream, о которых можно почитать в статье «5 нейросетей для создания уникальных фотографий и рисунков». ChatGPT — самая популярная нейросеть для написания текстов. Она была выпущена 30 ноября 2022 года компанией OpenAI для всех желающих.
Компании отдают приоритет расходам на передовые и быстрые серверные чипы искусственного интеллекта, что снижает спрос на центральные процессоры Intel, которые долгое время были основой центров обработки данных. Хотя выпуск чипа Intel Gaudi 3 AI воодушевлен, «мы обеспокоены тем, что компания продолжит уступать долю кошельков на общем рынке вычислений для центров обработки данных таким компаниям, как Nvidia и Arm», — заявили аналитики Goldman Sachs.
Записи из рубрики - Нейросети
Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. В России создали нейросеть, которая определит устойчивость мошенникам по фото. Специалисты будут разрабатывать нейросети, которые фактически превратят простых роботов в адаптивных. Нейросети онлайн – каталог нейронный сетей. В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день.
Статьи о нейросетях
Для этого корреспондент вводил одинаковые запросы в три нейросети: две российские — от Сбера (Kandinsky 2.1) и «Яндекса» («Шедеврум») — и одну иностранную — Playground AI. Телеграм-каналы про нейросети – это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении. Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Лента статей, последних новостей, дискуссий, ответов на вопросы из всех потоков от экспертов, авторов и читателей Тинькофф Журнала.