Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. Искусственный интеллект примет участие в Тотальном диктанте. — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет? Актуальность проекта заключается в важности развития технологий искусственного интеллекта для таких прогрессивных отраслей науки, как кибернетика, робототехника, для более быстрого, удобного доступа к мировым информационным.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT? Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться.
82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
В середине 2000-х, когда я была студентом-переводчиком, основным инструментом была программа автоматизированного перевода Trados. Эта система, разработанная в 1992 году, помогала переводить и редактировать тексты. Стоила она недешево, да и пользоваться ей было непросто, однако уже тогда преподаватели предупреждали нас о неизбежном прогрессе в этой области. Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда как минимум в области письменного перевода.
Такие языковые системы как ChatGPT пишут безупречные академические эссе, сочинения и дипломные работы. Но что это означает для образования? Это интересно: Подборка неожиданных способностей нейросети GPT-4 — как ее опробовать бесплатно?
Дети учатся в школе будущего с помощью искусственного интеллекта. Картинка создана за пару минут Согласно результатом доклада AI Index Report, системам школьного и высшего образования не избежать внедрения искусственного интеллекта и изменения способа обучения. Дэниел Ламетти, психолингвист из Университета Акадия считает, что ChatGPT сделает с академическими текстами то же, что калькулятор сделал с математикой.
Калькуляторы изменили способ преподавания математики. До появления калькуляторов часто имел значение только конечный результат: решение. Но когда появились калькуляторы, стало важно показать, как именно вы решили проблему, то есть ваш метод работы, — объясняет Ламетти.
По этой причине ряд экспертов предполагает, что академические работы и эссе будут оценивать не только потому, что в них говорится, но и по тому, как студенты редактируют и улучшают текст, сгенерированный с помощью искусственного интеллекта, то есть их метода «решения». Необходимо также отметить, что ChatGPT не является полностью интеллектуальным инструментом и не понимает значение языка и эссе, которые пишет. Подобно попугаю в кабинете профессора, который слушает разговоры и «повторяет их», чат-бот с искусственным интеллектом просто обрабатывает и представляет язык и факты, которые ему «скормили».
И это может привести к проблемам: есть примеры текстов ChatGPT, в которых язык читается так, как если бы он был написан экспертом, но сам текст фактически неверен. Так по мнению нейросети выглядит эволюция технологий Еще больше интересных статей о том, как развиваются нейросети и как ими пользоваться, читайте на нашем канале в Яндекс. Дзен — там регулярно выходят статьи, которых нет на сайте!
Таким образом, как и в случае с другими технологиями искусственного интеллекта, людям придется просматривать и исправлять тексты, сгенерированные чат-ботами. Это редактирование часто является сложным и требует реальных знаний предмета, так что трата времени на образование — верное и актуальное решение. И хотя для преподавателей адаптация к ChatGPT будет непростой, она дарит им возможность для развития профессиональной деятельности.
Еще одна проблема касается академических стандартов, которые могут пострадать, если студенты станут зависимыми от технологии и перестанут учиться писать самостоятельно. Подобный сценарий предполагает, что будущие ученые могут стать «крайне некомпетентными и зависимыми», а знаменитый лингвист и интеллектуал Ноам Хомский в своем эссе указывает на проблему «плагиарзима». Этические проблемы ИИ-технологий Авторы ежегодного отчета AI Index Report поднимают вопрос об этической составляющей ИИ-систем — их растущая популярность побудила межправительственные, национальные и региональные организации разработать стратегии управления искусственным интеллектом, так как этого требует целый ряд социальных и этических проблем.
В этой связи можно вспомнить Хе Цзянькуя — китайского ученого, который в 2018 году заявил о рождении первых в мире генетически модифицированных детей. Общественность и правительство Китая осудили эксперимент ученого Напомним, что Цзянькуй использовал технологию CRISPR, пытаясь наделить два эмбриона человека иммунитетом к ВИЧ, за что впоследствии получил тюремный срок.
Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы машинное обучение. Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование. Цель нейронной сети — находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода. Нейронные сети оказались невероятно эффективными в широком спектре приложений. Специалисты в области экономики считают, что, в финансах их можно использовать для прогнозирования цен на акции или обнаружения мошенничества. Разработчики программ в сфере медицины также замечают, что в здравоохранении их можно использовать для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний.
Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором, обработкой и анализом различных медицинских изображений к которым относятся рентген, КТ, цифровые гистологические исследования и так далее. А также, искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе большого объема сложных медицинских данных. Исходя из этого можно сделать вывод, что нейронные сети и искусственный интеллект всегда были и являются сквозными технологиями. В области лингвистики специалисты считают, что нейронные сети и искусственный интеллект можно использовать для улучшения распознавания речи и обработки естественного языка [2]. Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность обучаться и адаптироваться к новым данным. После того, как нейронная сеть была обучена на определенном наборе данных, она может продолжать обучение и улучшать свои прогнозы по мере поступления новой информации. Это делает нейронные сети особенно полезными в приложениях, где данные постоянно меняются, например, на фондовом рынке или в анализе социальных сетей. Мы предлагаем практическое применение искусственного интеллекта в роли чат-бота в телеграмме, который внедрен в обслуживающие программы компании для психологической помощи и поддержки сотрудников, которые сталкиваются с проблемами и трудностями при выполнении работы. Как пример, приведем первоначальную реализацию чат-бота на Python. Если их не инициализировать, то код не будет работать.
Message : await message.
На третьем месте оказалась группа людей, принимающих участие в тестировании, — они набрали 86,678 балла. Китайские компании очень активно включились в гонку за лидерство в искусственном интеллекте. Если пять лет назад индустрия только формировалась, то в 2021 китайские компании лидируют в мировом рейтинге по числу патентов в области искусственного интеллекта: в первой пятерке они занимают три места, а Tencent и Baidu возглавляют этот рейтинг. По данным LexisNexis, в период с 2012 по 2019 год наибольшим количеством патентов в области искусственного интеллекта владела Microsoft , но в 2019 она резко провалилась в рейтинге из-за активности других компаний. Самый яркий представитель в этом рейтинге — китайский страховой гигант Ping An. За 5 лет число патентов в области искусственного интеллекта в распоряжении компании выросло в 139 раз — с 46 до 6410. И это не просто патенты, а реальные технологии, применяемые в бизнесе компании. Например, среди инструментов искусственного интеллекта, недавно разработанных компанией, есть программное обеспечение для анализа микровыражений лица — моргания глаз, непроизвольных подергиваний губами и так далее, — которое Ping An использует для оценки страховых требований, которые страхователи отправляют в компанию с помощью видео. Но больше всех из китайских компаний к полномасштабной конкуренции с ChatGPT готовы в Baidu — крупнейшем поисковике в Китае и аналогу Google.
В ближайшие месяцы Baidu запустит собственного чат-бота «Эрни» , который будет интегрирован в поисковик по аналогии с ChatGPT, встроенным в поисковик Bing от Microsoft. Модель искусственного интеллекта, лежащая в основе бота, разрабатывалась с 2019 года, а ее новейшее поколение обучено 260 млрд параметров, что сопоставимо с GPT3 — технологией, лежащей в основе ChatGPT. Что в итоге Искусственный интеллект и нейросети — действительно «разрушающие» технологии, которые могут создать новый рынок и разрушить старые.
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. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г. Москва, ул.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово.
Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах.
Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении. Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. 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.
Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники.
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». Ведь мы с вами живем в ошеломительное, революционное во всех отношениях время. Этот «интеллектуальный» прорыв произошел именно за последнее десятилетие. Человечество вышло на этот качественно новый уровень благодаря... Тайна «черного ящика», или «Ларчик просто открывался»? Я прослушала много выступлений и дискуссий, где участвовал директор по развитию технологий ИИ компании Яндекс Александр Крайнов. Он считает, что искусственный интеллект ничего не знает. Он не знает окружающий мир, слова, явления или еще что-нибудь. Он оперирует всегда с числами. Получив множество чисел на входе, ИИ выдает множество чисел на выходе. И он не знает, что за ними стоит. Просто множество чисел на входе переработали в числа на выходе. Внутри этого «ящика» могут быть какие-то очень сложные схемы типа нейронных сетей, навороченные формулы на миллиарды параметров. Но суть от этого не меняется. Это все равно просто некий «ящик». Уже давно в поисках работают технологии искусственного интеллекта. Вообще, чтобы вы понимали, поисковая формула — это миллиарды параметров сейчас. Там есть нейронные сети на миллиарды параметров. До того, как туда пришли нейронные сети, это все равно примерно гигабайт информации. Просто одна формула, если ее записать в электронном виде, будет весить примерно гигабайт. А чтобы записать ту же формулу от руки, нужно десять тысяч книг. И, конечно, такую формулу невозможно подбирать вручную. Она каждый раз ищется автоматически. Например, искусственный интеллект применяется сейчас для прогноза погоды, — говорит Александр Крайнов. В команде Яндекса, которая делает прогноз погоды, есть только один метеоролог. Его взяли просто потому, что нельзя делать прогноз погоды, если у тебя нет ни одного метеоролога. В противном случае ты не имеешь права таким делом заниматься, отберут лицензию. Вот поэтому он там должен быть. А вообще, для того чтобы сейчас сделать свой прогноз погоды, ты собираешь данные, берешь несколько специалистов, которые «умеют хорошо в машинное обучение, в искусственный интеллект».
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. Например, ему недоступно осознание таких вещей, как: Физические объекты существуют в трехмерной реальности и сохраняются, даже если вы их не видите. Объекты обладают многочисленными свойствами и подчиняются физическим законам, таким как гравитация. Время идет и накладывает определенный порядок на действия в окружающей среде. Объекты в движении следуют обычно предсказуемым траекториям, таким как падение, перекатывание и так далее. Причины могут предсказуемо привести к следствиям. Действия, предпринимаемые человеком или слабым искусственным интеллектом , могут повлиять на будущее, которое может повлиять на человека. Например, человек находится за рулем автомобиля и видит, что рядом с проезжей частью находится детская площадка, на которой ребенок играет с мячом. Водитель сразу же принимает во внимание тот факт, что ребенок с мячом где-то рядом, а значит, либо мяч может укатиться на проезжую часть, либо на нее выбежит ребенок. А может быть, ребенок выбежит за мячиком. Существование ребенка с мячом на детской площадке не означает, что вышеприведенные события обязательно произойдут. Но водитель держит это в уме, даже где-то на подсознательном уровне, готовясь в случае необходимости реагировать на ситуацию. Другое дело ИИ. Представим, что по этой же дороге едет, например, «Тесла». Для ИИ автомобиля ребенка с мячиком не существует, пока он не попадет в объектив камеры.
Что хотите найти?
Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
«Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться.