Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса.
Искусственный интеллект
Технологии ИИ: знаем? Технологии искусственного интеллекта далее — ИИ , которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни. Спектр применения готовых ИИ-решений включает банковский сектор, здравоохранение, образование, транспортную отрасль, но не ограничивается ими. Государство и бизнес активно инвестируют в развитие современных технологий в области искусственного интеллекта. 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.
Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.
При согласованном использовании материалов сайта необходима ссылка на ресурс. Код для вставки видео в блоги и другие ресурсы, размещенный на нашем сайте, можно использовать без согласования. Онлайн-трансляция эфирного потока в сети интернет без согласования строго запрещена.
Почему вообще год назад стали активно говорить про искусственный интеллект, ведь само понятие используется с незапамятных времен? Некоторые даже Т9 в старых мобилках называли ИИ.
Главное отличие в том, что сегодня мы говорим о генеративном искусственном интеллекте, но для удобства и сокращения убираем слово «генеративный». Генеративный означает, что ИИ способен создавать совершенно новые идеи и контент, опираясь на огромные массивы информации, созданной ранее и создаваемой прямо сейчас человечеством. И конечно, генеративный ИИ не является чем-то единым и однородным. Есть модели, предназначенные для генерации изображений один из самых известных примеров — DALL-E , для имитации человеческого общения на основе известной лексики ChatGPT , для систематизации большого объема информации и выжимки основных идей, для перевода, кодинга и многого другого. Нужно также уточнить, что в данном случае термин «интеллект» никоим образом не тождественен термину «сознание». То есть ни о каких «скайнетах» и прочих восстаниях машин речь пока не идет. Взять тот же ChatGPT. Чат-бот, каким бы умным ни казался, не «понимает» суть вашей с ним «беседы». Система просто натренирована на стилистических и статистических свойствах языка, опираясь на которые умеет «угадывать» и составлять наиболее естественно и достоверно выглядящий порядок слов.
Для большинства пользователей интернета интерес представляют два вида генеративного ИИ, которые и получили наибольшее распространение. Это создание изображений и обработка запросов на естественном языке. Именно они отвечают за невиданный ранее всплеск внимания к ИИ. Но, кажется, всплеск прошел, многие позабыли о воодушевлении годичной давности, а некоторые вовсе плюнули на ИИ как на очередную бестолковую ерунду. На самом деле у ИИ все отлично. И да, он продолжит отбирать работу у людей. Среди всех подобных систем и сервисов драйвером остается ChatGPT, основной виновник хайпа годичной давности. Сегодня ChatGPT является самым быстрорастущим веб-сервисом. Через несколько месяцев после запуска им пользовались 100 млн человек в месяц.
Сегодня 100 млн — это недельная аудитория ChatGPT. Это позволило компании занять третье место среди самых дорогих в истории стартапов после SpaceX и ByteDance.
Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
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. За два года к Кодексу этики искусственного интеллекта присоединилось порядка 330 организаций, в том числе 23 зарубежные и около 60 российских органов исполнительной власти.
Четвертый тренд - стремление научных исследователей в различных технологических областях использовать всё более мощные большие языковые модели и генеративный ИИ.
Но стоит понимать, что для заводов сейчас не критична частичная автономность, если роботы работают в штатных условиях и знают, как себя вести при их нарушении. Для инженеров, создающих подобные инновации — это техническая задача, а не футуристический вызов. Промышленные роботы с разной степенью самостоятельности работают в пищевой промышленности, автомобиле- и машиностроении, сфере обслуживания, логистике. Например, компания Amazon представила новый способ доставки товара до покупателя за 30 минут «Amazon Prime Air», при помощи автоматизированных квадрокоптеров. Отдельным направлением развивается экстремальная робототехника. Это аппараты или комплексы, действующие там, где работа для человека опасна или невозможна: в разминировании, военной разведке, подводных исследованиях, космических операциях, горно-разведочной деятельности, спасательных операциях при природных катаклизмах. Климат и окружающая среда Одна из технологий будущего, в которой применяется ИИ — моделирование климата. Человечество занимается прогнозированием погоды не первое десятилетие, но суперкомпьютеры, большие данные и нейронные сети только сейчас вышли на уровень глубокой работы с этим материалом.
Учёные планируют совмещать с помощью ИИ разные математические модели, «скармливая» системе реальные данные. Это повысит точность прогнозирования, и расширит возможности. Например, можно посмотреть картину изменения климата на европейском побережье Атлантического океана на несколько лет вперёд. Глубокое понимание климата также затрагивает вопросы безопасности. Искусственный интеллект поможет подготовиться к началу экстремальной бури, многодневным дождям или цунами. Для защиты окружающей среды при помощи искусственного интеллекта тоже существуют технологии. Сайт Global Fishing Watch показывает рыболовную активность на планете онлайн, тем самым помогая ловить браконьеров. Аналогичный проект Global Forest Watch демонстрирует активность вырубки лесов. Общение и дружба Современные роботы не способны испытывать чувства.
Эта модель создана на базе технологии, разработанной OpenAI, и обладает невероятно расширенными возможностями генерации естественного языка, предсказания и интерпретации текстов. GPT-4 продолжает доминировать на рынке ИИ благодаря своей способности понимать и генерировать текст на уровне, близком к человеческому. Он нашел свое применение в различных областях, включая создание контента, автоматический ответ на вопросы, обучение и многое другое. Это программа, способная автоматически генерировать код на различных языках программирования, обучившись на миллионах строк кода из открытых источников. Он автоматизирует процесс кодирования, предлагая оптимальные решения на основе анализа существующего кода. Watson применяется в различных отраслях, от здравоохранения до финансов, предоставляя интеллектуальный анализ больших объемов данных. Watson является мощным инструментом для анализа данных, особенно в сфере здравоохранения, где он помогает врачам в диагностике и лечении. Google AI играет центральную роль во многих продуктах Google, включая поиск, переводчик, и сервисы фотографии.
Он обрабатывает огромное количество данных каждый день, обеспечивая непрерывное улучшение своих алгоритмов.
Если этого не сделать, то мы не получим ответы бота. Реализовать получение новых сообщений можно с помощью поллинга. Если они есть, то они приходят в Telegram. Для включения поллинга необходимо добавить две строчки: Преимущество данного чат-бота состоит в том, что при общении с ним нейронная сеть активно собирает данные о проблемах пользователей для дальнейшего развития, улучшения, прогнозирования вариантов проблемных зон, а также для предоставления более лучшего ответа пользователю. Однако, нейронные сети также имеют некоторые ограничения. Для эффективного обучения им требуются большие объемы данных, а их процесс принятия решений может быть трудно интерпретировать, что затрудняет понимание того, почему они делают определенные прогнозы. Заключение В заключении следует отметить, что искусственный интеллект и нейронные сети произвели революцию в том, как мы взаимодействуем с машинами и выполняем сложные задачи, а также подняли важные вопросы об этичности и подотчетности систем ИИ.
Поскольку технологии продолжают развиваться, важно обеспечить этичное и ответственное использование ИИ и нейронных сетей на благо общества. На основании выше изложенных фактов предлагается внедрение ИИ в каждую отрасль современного мира, поскольку важность ИИ заключается в его способности повышать эффективность, производительность и инновации в самых разных отраслях, что ведет к ускорению экономического роста и улучшению качества жизни людей во всем мире. Список литературы Рассел С. Редько В. Слэйгл Дж. Тей А. Хайкин С. Интересная статья?
Поделись ей с другими: ООО "Аспект", 443086, г. Самара, ул. Панова д.
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
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. Большие изменения уже происходят со СМИ.
Недавно Gizmodo, одно из крупнейших изданий о технологиях, заменило часть редакции искусственным интеллектом. Вообще, Gizmodo — англоязычный ресурс, но часть контента дублируется на испанском языке. До сентября этим занимался отдельный круг специалистов. Владельцы сайта решили сократить штат и доверить создание испаноязычного контента ИИ. Забавно, что «подвох» заметили далеко не сразу. Судя по всему, в целом затея оказалась удачной. Впрочем, из этого примера хорошо заметны и проблемы стремительного распространения ИИ. Они все те же, что и год назад.
Проблемы ИИ Ни OpenAI, ни остальные корпорации, связанные с развитием ИИ, не говорят, сколько людей уже лишились работы, а сколько останутся без нее из-за нейросетей. Зато можно опираться на прогнозы сторонних экспертов. Во Всемирном банке, например, считают, что в ближайшие пять лет ИИ повлияет на четверть рабочих мест в мире. Почти все компании с надеждой смотрят на новый инструмент, который позволит сократить расходы рабочие места в том числе. Ожидается сокращение около 26 миллионов рабочих мест.
Всероссийский центр изучения общественного мнения ВЦИОМ совместно с АНО «Национальные приоритеты» представляют результаты исследования о восприятии россиянами технологий искусственного интеллекта. Технологии ИИ: знаем? Технологии искусственного интеллекта далее — ИИ , которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни.
Спектр применения готовых ИИ-решений включает банковский сектор, здравоохранение, образование, транспортную отрасль, но не ограничивается ими. Государство и бизнес активно инвестируют в развитие современных технологий в области искусственного интеллекта. Россия не исключение.
Доктор Сара Халид, руководитель лаборатории информатики планетарного здравоохранения Оксфордского университета, сказала, что инструменты искусственного интеллекта, применяемые в области общественного здравоохранения и экологических дискуссий, окажут далеко идущие положительные эффекты на здоровье планеты. Внедрение ИИ для здоровья планеты может пройти непросто, но доктор Халид предлагает план повышения шансов на успех, выступая за трехэтапный процесс, основанный на надлежащей обработке данных. Она выступила со своими комментариями на панельной сессии на ежегодном собрании Planetary Health, подчеркнув необходимость повышения уровня внедрения ИИ. В ее речи говорилось об использовании инструментов на основе ИИ для систем раннего предупреждения, специально разработанных для различных географических точек. 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.
Или, наоборот, бизнеса с людьми. Давайте посмотрим, что было некоторое время назад. Недавно, лет 20 назад, появились первые веб-сайты. Это были пустые странички, гипертекст с ссылками, которые позволяли учёным выкладывать статьи. Зачем бизнесу делать такую веб-страницу? Это какая-то нелепая игрушка для учёных. Проходит время, и бизнес понимает: обязательно нужно иметь свой сайт, потому что это главное средство общения с людьми. Таких страниц становится всё больше — появляются поисковые системы. Думать о том, насколько хорошо ты ранжируешься в поиске — да вы что, поиском никто не пользуется! Затем становится понятно, что, конечно, ты должен быть в поиске, в этот момент появляется интернет-торговля. Все такие: интернет-торговля — это неинтересно, это для гиков, там можно купить электронику и больше ничего. Не подумаете же вы, что в интернете в самом деле можно одежду покупать, не примерив, не потрогав, этого не может быть! Дальше появляются соцсети и мессенджеры. И скептики опять: и что мессенджер — передать сообщение, бизнес-то здесь при чём? Потом "Инстаграм". И каждый раз появляется что-то новое. Сейчас главный канал общения бизнеса и потребителя — голосовой, кто—то говорит, что и это пройдёт, но многие бизнесы уже начали с ним работать. Строятся большие экосистемы, и этот канал в них встраивается. В случае "Яндекса" сам голос — целая экосистема, потому что помимо самого базового ядра распознавания синтеза речи под этим есть уже большое количество готовых сервисов, к которым человек привык. Человек привык к навигатору — и он голосом прокладывает маршрут, человек привык к поиску — и он ищет голосом, человек привык к музыке — он голосом ставит музыку. Голос прорастает везде: в браузеры, в отдельные поисковые приложения. Автомагнитолы заменяются на встроенные голосовые сервисы, ориентированные именно на ситуацию человека за рулём. Голосовое общение для нас станет привычным, мы везде будем управлять голосом чем угодно, любой техникой. А это другой интерфейс, он отличен от текста. Голосовое общение — это общение диалоговое, мы что-то сказали, услышали ответ и продолжили общение, и поэтому представление своих товаров и услуг нужно оформлять в виде диалога. Это обязательно нужно делать, и для этого сейчас существует большое количество платформ. То есть я как пользователь говорю: "Алиса", я хочу заказать пиццу в такой-то пиццерии. Огромные возможности появляются не только у бизнесов, но и у разработчиков. Потому что, как когда-то появление веб-сервисов породило новую профессию веб-разработчика, дало рабочие места куче людей, так же и тут. Вряд ли бизнес, особенно средний и малый, будет держать у себя в штате специалиста по голосовым диалогам. Проще обратиться к какой-то компании, которая сделает для тебя разработку. И такие компании появляются, у нас уже работает программа сертификации таких разработчиков. О том, как ИИ изменит рынок труда Профессии не исчезнут — они поменяются. Где-то поменяется количество занятости, где-то человек станет эффективнее, один специалист сможет выполнять работу за десятерых. Это происходило всегда: когда появилась лопата, стало понятно, что человек с лопатой может делать работу двух человек с мотыгой. Когда появился трактор, стало понятно, что он может сделать столько, сколько сто человек с лопатами. И ни разу на пути этого прогресса не было такого, что мы говорили: нет, что-то плохо с тракторами получилось, давайте к лопатам вернёмся. Профессии будут меняться, как это происходило всегда, но не думаю, что стоит ожидать резких потрясений. Роботы заменят операторов колл-центров, просто потому что там более-менее одинаковые сюжеты. Но мы сами же рекомендуем всегда оставлять возможность переключения на оператора: во-первых, нужно явно давать понять человеку, что сейчас с ним говорит робот, он мне отвечает очень быстро и по делу. Если он не может меня понять, мне остаётся возможность — соедините меня с человеком. Операторов будет меньше, но они будут более квалифицированны, они будут решать действительно сложные вопросы, а типовые будут за роботами. Будет продолжать исчезать рутинная и тяжёлая работа, причём уходить она будет медленно, не то что однажды всем скажут: теперь вместо вас роботы, вы свободны, нет. Помимо того, что какие-то профессии будут меняться, будет создаваться новый пласт рынка труда. Вы бы хотели иметь персонального ассистента, который билеты бронирует, на рейс регистрирует, в парикмахерскую запишет, утром разбудит, напомнит что угодно, всё запишет, сообщит о встрече? Я тоже о таком всю жизнь мечтаю. А вам хотелось бы стать таким помощником? Работать на меня, например, и 24 часа, ночью и днем, выполнять мои капризы, записывать мои сообщения, говорить мне: тебе пора вставать? Вряд ли. Мы видим разрыв между нашими потребностями и людьми, которые хотят эти потребности удовлетворять. И именно здесь приходит искусственный интеллект, который заполняет нишу.
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. Традиционные проблемы, связанные с ИИ, такие как усиление существующих предубеждений в данных для обучения или отсутствие прозрачности решений, вновь обрели актуальность. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться.
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
| Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект | Традиционные проблемы, связанные с ИИ, такие как усиление существующих предубеждений в данных для обучения или отсутствие прозрачности решений, вновь обрели актуальность. |
| Топ-10 ИИ (AI) 2023 года: революция в технологии | Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания. |
| Искусственный интеллект: ближайшее будущее | AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. |
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. «Возможности и перспективы развития искусственного интеллекта – глобальные, затрагивающие все сферы общественной жизни. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Искусственный интеллект, несомненно, остается одной из самых захватывающих и динамично развивающихся областей в современном мире.
Искусственный интеллект
Однако рынок не впал в депрессию, а, наоборот, с удвоенной силой включился в работу по созданию высокотехнологичных продуктов. Стимул этому процессу придаёт высокая заинтересованность непосредственных заказчиков, нуждающихся в оперативном и качественном замещении западного софта без потери эффективности производства, а также широкие меры государственной поддержки. За 2022 год на поддержку компаний, проектирующих разные ИИ-решения, было направлено 3,5 млрд рублей в виде целевых грантов. Всего в период с 2021 по 2023 год государство помогло 406 ИИ-проектам, а к 2024 году их количество планируется довести до 569. Это системы видеоаналитики, коммуникационные платформы, софт для работы с цифровыми медицинскими изображениями — есть варианты практически для каждой сферы бизнеса. Инструмент позволяет встраивать в приложения интеллектуальные технологии распознавания данных.
Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. 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.
Больше всего в ИИ в прошедшем году инвестировала медицинская отрасль. Она останется в лидерах и в будущем, ИИ будет применяться в диагностике, для поиска лекарств и при планировании лечения. Отрасли, которые привлекли наибольшие объемы инвестиций в ИИ в 2022 г.
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. Если раньше одни страны имели больше наработок в образовании, чем другие, то сейчас этот разрыв будет сокращаться: ИИ может мгновенно перевести любые знания на любой язык. Непрерывность Можно забыть о том, что учеба идет строго по расписанию, а задать вопрос преподавателю вы можете, только когда он на связи. ИИ на связи всегда. Он ответит на любой вопрос в любое время суток, объяснит, распишет по шагам и даст рекомендации по дальнейшему обучению. Получается, человек совсем не нужен? Бизнес-школы Гарварда и Пенна выпустили исследование ИИ в бизнес-процессах на примере ежедневной работы консультантов BCG входит в тройку мировых топовых консалтинговых компаний. Если совсем просто, то исследователи сравнивали продуктивность сотрудников с GPT и без него. По всем типам измерения прироста продуктивности сотрудники с GPT показали превосходство над остальными. Но сотрудники лучшие консультанты мира уже обладали большим количеством знаний и опыта. Исследование показало лишь то, что с ИИ такой сотрудник работает продуктивнее, а не то, что любой человек без образования может стать звездным BCG-консультантом. Да, нейросети улучшают нашу работу, но они все еще не способны полностью заменить профессионала. В онлайн-образовании курс, который полностью создадут с помощью ИИ, все еще будет уступать курсу, созданному с помощью ИИ и сильных спикеров. Но когда это будущее наступит? Помните, как во время пандемии школы и университеты начали переходить на онлайн-занятия? Онлайн-занятия, которые частные образовательные компании наподобие Нетологии начали практиковать задолго до пандемии. То же самое сейчас будет происходить и с ИИ. Мы уже видим, как частные игроки используют ИИ в своих продуктах и как госучреждения только начинают тыкать палочкой нейросети и раздумывать, хорошо или плохо писать работы с помощью нейросетей. Вернемся к кейсу Александра Жадана. Студент в итоге получил диплом несмотря на недовольство вуза, потому что не было регулирования работы нейросетей в университетах. Первым шагом внедрения ИИ в привычное образование будет именно регулирование.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
В торгово-финансовом секторе искусственный интеллект так же хорошо себя показывает в работе. В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. «Механизмы искусственного интеллекта обеспечивают в режиме реального времени быстрое принятие оптимальных решений на основе анализа гигантских объёмов информации, так называемых больших данных, что даёт колоссальные преимущества в качестве и. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». Прогресс искусственного интеллекта оказывает существенное воздействие на сферу электронной коммерции.
Искусственный интеллект
Первая — сугубо технологическая. Для эффективного машинного обучения требуется мощное оборудование из-за работы с огромным количеством данных. Так, например, для того, чтобы научить машину отличать кролика от черепахи на картинке, придется задействовать мощности примерно 16 тысяч персональных компьютеров и обработать свыше 10 млн изображений. Именно поэтому технологическое развитие оборудование, безусловно, должно идти с опережающими темпами. Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ. Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов. А в начале июля этого года зампред правительства Дмитрий Чернышенко заявил об открытии 83 новых магистерских программ в сфере искусственного интеллекта. Поэтому студенты получат именно те знания, которые пригодятся им в работе.
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. При этом каждый десятый житель региона запрещает своим детям пользоваться нейросетями, опасаясь, что это помешает им научиться принимать собственные решения. Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Респондент мог указать несколько вариантов ответа.
ИИ с ограниченной памятью Наиболее распространенная в наше время категория искусственного интеллекта. Например, ИИ в беспилотных машинах или голосовой помощник — все это ИИ с ограниченной памятью. Хотя размеры этой памяти и ее ограниченность — это немного условные понятия. Например, памяти в ИИ, который следит за дорогой, больше, чем в ИИ, что собирает информацию о вашем местоположении, а потом отвечает на вопрос «В какой ресторан японской кухни рядом со мной сходить сегодня вечером? ИИ с теорией разума Текущее поле для исследований больших умов во всяких лабораториях. Этот ИИ будет обладать не полноценным сознанием, а лишь подобием человеческого мозга. Такой ИИ будет понимать человеческие эмоции и даже будет способен поддерживать нормальную беседу, быть частью социума, а не просто отвечать на вопросы, как Алиса, Маруся и другие виртуальные помощники. Ученые рассчитывают использовать ИИ с теорией разума в психологических исследованиях, но такого ИИ пока не существует. ИИ, осознающий себя Это, возможно, не такое далекое будущее. Недавно инженер Google сказал, что ИИ, созданный в компании, «выдал себя», отметив, что не хочет «умирать», то есть быть отключенным. Возможно, мы, простые люди, ничего не знаем и такие ИИ уже существуют — они полностью осознают, что они, где они находятся и чего хотят. Первые принципы ИИ были заложены американским информатиком Джоном Маккарти, придумавшим термин «искусственный интеллект». Он мог рассуждать о своих действиях, анализировать команды, разбивая задачу на простые части. Первый робот в истории человечества, который совмещал логику с физическими действиями. Например, его просили «сбросить блок с платформы». Шейки осматривался, находил платформу, проверял, есть ли на ней блок, находил пандус, чтобы забраться на платформу, заезжал на нее и сталкивал блок, отчитываясь о выполнении задачи. Звание первого проигравшего ИИ в шахматы заслужил Гарри Каспаров. Создание этого большого компьютера стало важной вехой для IBM. Это был Roomba от компании iRobot. Фирма, как и модели пылесосов Roomba, существуют и по сей день. Дебютируют распознавание речи, роботизированная автоматизация процессов RPA , танцующий робот, умные дома, голосовые помощники, автопилоты в машинах и так далее. Алгоритм может предсказать последовательность РНК вируса всего за 27 секунд, что в 120 раз быстрее, чем другие методы. Ранее мы рассказывали: 7 невероятных историй, когда гаджеты спасли жизнь Чем ИИ отличается от работы человеческого мозга Основная задача искусственного интеллекта — симулировать человеческий мозг, но лишить его недостатков. Грубо говоря, ИИ — это сверхчеловек, который никогда не спит, способен легко впитывать любую информацию, не прокрастинирует и анализирует события, не полагаясь на собственные эмоции. Люди могут решать множество проблем и учиться решать те, с которыми мы раньше не сталкивались. Текущее состояние ИИ не позволяет ему действовать в таком же духе. Но как это может выглядеть, можно посмотреть в фильме «2001 год: Космическая одиссея». В 1968 году Стэнли Кубрик показал ИИ HAL 9000, который мог решать обычные человеческие проблемы и постоянно преодолевать новые сложности на основе полученной информации, как это делают люди. Делал он это, скажем так, по-особенному. Сегодня ИИ все еще отличается от человеческого мозга.
По экспертным оценкам, к 2030 году в мировой экономике он превысит 15 трлн долларов. Принципиально важной стала смена парадигмы в том, что касается внедрения ИИ. В ее рамках была обновлена национальная Стратегия. Серьезное внимание уделяется научным исследованиям в области ИИ. С 2021 года в России существуют шесть исследовательских центров, занимающихся разработкой прикладных решений с привязкой к приоритетным отраслям экономики. С 2021 по 2024 годы на их финансирование заложено 7 млрд рублей" - напомнил чиновник. По его словам, в конце октября была запущена вторая волна отбора исследовательских центров, которые смогут получить гранты на разработку прикладных ИИ-решений. Центры также займутся обучением отраслевых специалистов, формированием дата-сетов и поддержкой отраслевых фреймворков. До 2026 года на эти цели предусмотрено 3,8 млрд руб", - заявил Чернышенко. Он обратил внимание, что до 25 ноября российские научно-образовательные организации еще могут подать заявку и принять участие в отборе. В рамках этой программы каждый центр может получить в 2023 г.