Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. Искусственный интеллект уже способен генерировать тексты, изображения, видео и аудиозаписи, что открывает новые возможности для творчества, но также создает угрозу злоупотребления.
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234—06—86. ОГРН 1197746650595. ИНН 9731055266.
ООO «Техкомпания Онор», honor.
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. Инженеры говорят, что мы не скоро сможем добиться настоящего взаимопонимания между человеком и машиной. Но уже сейчас некоторые неплохо справляются с расшифровкой эмоций, а будущее искусственного интеллекта определённо усилит тенденцию. Так, в 2015 году тираж из 1 тысячи социальных-роботов Pepper был распродан в Японии за минуту. Pepper способен поддерживает несложный разговор. Если человек улыбнулся он поймёт, что ему весело.
В частности, Федеральная налоговая служба 7 лет использует ИИ для сортировки чеков по названиям товаров. И дает непрерывный поток данных, питающий модель ИИ", - пояснил Дмитрий Чернышенко. Среди других примеров, приведенных на конференции, проект МЧС, внедрившего систему, которая дает возможность на основе ИИ-технологий рассчитывать риски возникновения пожаров. В результате оперативность реагирования на природные возгорания повысилась в 3 раза. А Магнитогорский металлургический комбинат реализовал систему, которая позволяет обнаруживать и классифицировать дефекты в ходе производственного цикла. Средний уровень использования ИИ в стране вырос в полтора раза. Со следующего года такой подход будет протестирован на предприятиях с годовой выручкой от 800 млн рублей, которые работают в сельском хозяйстве, промышленности, здравоохранении и транспортной сфере. 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.
Потапенко уверен, что чем более архаична и авторитарна система социального устройства, тем меньше шансов на применение искусственного интеллекта, потому что, грубо говоря, нужно обеспечивать занятость. По образованию инженер-конструктор-технолог Московский институт радиотехники, электроники и автоматики. С 2003-го по 2005 год управлял сетью «Пятерочка» в Москве и Московской области. Мы вторые после Соединенных Штатов по количеству гастарбайтеров и продолжим такими же быть. Другие специалисты полагают: даже если сокращение и произойдет, то это пойдет на пользу человечеству. Машины возьмут на себя рутинный труд, освободив создавшим их людям время для творчества и развития. Экономист Рустем Шайахметов рассказал, что в некоторых странах практикуется уменьшение рабочих часов во многом благодаря применению новых технологий. Во-первых, развивается искусственный интеллект. Эксперты банка Goldman Sachs предполагают, что с учетом развития искусственного интеллекта будет сокращение порядка 300 миллионов человек, — сказал Шайахметов. Аналитики портала SuperJob выяснили, что переводчики, менеджеры по туризму и официанты больше других специалистов боятся, что их работу в ближайшие 10 лет могут отнять роботы. В то же время врачи, строители и учителя почти за это не переживают, свидетельствуют данные опроса, который проводили в феврале и марте 2023 года. Журналист Ян Налимов также назвал профессии, которые скоро успешно освоит искусственный интеллект.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач. Город вдохновения: краснодарцы доверяют рекомендациям искусственного интеллекта и создают с ним музыку. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач.
Искусственный интеллект: ближайшее будущее
Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер. Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же ум. Прогресс искусственного интеллекта оказывает существенное воздействие на сферу электронной коммерции. В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс.
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
Тем не менее люди старшего возраста от 45 до 55 лет чаще отмечают, что ИИ-технологии пока не принесли им никакой конкретной пользы. Вместе с тем они отмечают свою общую заинтересованность в таких инновациях. Общий тренд на интерес к технологиям искусственного интеллекта и доверие к нему продемонстрировали респонденты с детьми. Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г. Москва, ул.
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. Примеры решений для разных сфер бизнеса из реестра: Транспорт и логистика Система управления движением судов «Нави-Мастер». Видеопотоки типовых дефектов стальных канатов.
Выявить проблемы и вызовы в развитии Strong AI. Роли в проекте: Исследователь, аналитик, эксперт по искусственному интеллекту Ресурсы: Доступ к источникам информации, время для исследования и анализа данных Продукт: Исследование о применении искусственного интеллекта в различных областях с анализом примеров использования Strong AI и оценкой его перспектив Введение Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы. Контент доступен только автору оплаченного проекта Актуальность применения искусственного интеллекта Обзор актуальности использования искусственного интеллекта в современном мире. Упоминание алгоритмов самообучения и их применение для достижения различных целей. Контент доступен только автору оплаченного проекта Перспективы развития Strong AI Информация о том, что Strong AI находится на начальной стадии развития и ожидается, что достигнет своего расцвета в перспективе 50 лет. Примеры применения Strong AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в медицине Исследование использования искусственного интеллекта в медицине. Примеры применения AI для диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в образовании Обзор использования искусственного интеллекта в образовательных процессах. Примеры AI в создании персонализированных образовательных программ и оценке успеваемости учащихся.
Это представляет угрозу для конфиденциальности данных и может привести к кибератакам и хищению личной информации. Отсутствие контроля: Другой проблемой является отсутствие контроля и масштабируемость искусственного интеллекта. При возрастании мощности и скорости вычислений, искусственный интеллект может превзойти способность человека контролировать его. Это может привести к непредсказуемым результатам и потенциальным опасностям для общества. Мы не можем игнорировать потенциальные угрозы и проблемы, связанные с искусственным интеллектом. Вместо этого, необходимо активно исследовать и разрабатывать стратегии, которые позволят справиться с этими вызовами и обеспечить безопасное и этичное развитие и использование искусственного интеллекта. Обучение искусственного интеллекта и его возможности Обучение искусственного интеллекта ИИ — это процесс, в результате которого компьютерные системы способны самостоятельно приобретать знания и навыки, улучшать свою производительность и принимать решения без вмешательства человека. Это одна из ключевых составляющих развития ИИ и открытая дверь в будущее инноваций. Одной из основных методик обучения ИИ является машинное обучение. В основе машинного обучения лежит использование алгоритмов, которые позволяют компьютерной системе обучаться на основе опыта и данных, анализировать их, выявлять закономерности и делать выводы. Важным компонентом машинного обучения является использование больших объемов данных — так называемых больших данных, которые позволяют обучить ИИ эффективно и точно. Машинное обучение позволяет ИИ развивать искусственный интеллект, превосходящий возможности человека в некоторых областях. Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью. В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений. В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него. В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения. Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека. С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным. ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни. Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество. В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития. С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям. Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем. Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации. Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя. Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями. Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения. Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями. Персонализованные рекомендации Персонализованные рекомендации — это рекомендации, которые агент предлагает пользователю на основе его предпочтений, интересов и поведения. Благодаря современным технологиям агенты могут анализировать большие объемы данных и предлагать пользователю контент, товары или услуги, которые наиболее соответствуют его индивидуальным потребностям. Например, персонализованные рекомендации уже широко применяются в сфере онлайн-шопинга, музыкальных стриминговых сервисах и социальных сетях. Такие рекомендации не только упрощают поиск и выбор, но и позволяют пользователям открывать новые, интересные для них предложения или контент. Однако, существует ряд вопросов, связанных с алгоритмами рекомендаций, например, справедливостью и непредвзятостью таких систем. Вывод Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации играют важную роль в развитии искусственного интеллекта. Они не только упрощают нашу жизнь, но и помогают открывать новые возможности и улучшать взаимодействие с технологией. В будущем, с развитием искусственного интеллекта, мы можем ожидать более интеллектуальных и персонализированных рекомендаций, которые будут учитывать все более сложные и индивидуальные потребности каждого пользователя. Роль человека в будущем искусственного интеллекта Во-первых, человеческое знание и интуиция являются ценными дополнениями к искусственному интеллекту. Хотя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и находить закономерности, человек способен сделать логические связи между разными областями знаний и принимать сложные решения на основе неполной информации. Во-вторых, человек будет ответственен за этическую и безопасную разработку и использование искусственного интеллекта. Это включает в себя установление правил и ограничений для систем искусственного интеллекта, а также защиту от возможных негативных последствий его использования.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее. Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания.
Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире
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. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие наборы данных медицинской информации для выявления закономерностей и прогнозирования результатов лечения пациентов. Эта информация поможет врачам и другим специалистам в области здравоохранения ставить более точные диагнозы и разрабатывать более эффективные планы лечения [3]. Еще одна область, в которой ИИ оказывает большое влияние, — это транспорт. Беспилотные автомобили и грузовики становятся все более распространенными, и многие считают, что в конечном итоге они полностью заменят водителей-людей. В этих транспортных средствах используются датчики, камеры и другие технологии для навигации по дорогам и обхода препятствий, что делает их более безопасными и эффективными, чем традиционные транспортные средства. Несмотря на многочисленные преимущества ИИ, существуют также опасения по поводу его возможных негативных последствий.
В Институте общей физики имени А. Прохорова РАН ИОФ считают, что быстрое развитие ИИ может привести к массовой потере рабочих мест, поскольку машины берут на себя задачи, которые раньше выполнялись людьми. Но главные опасения в специализированной прессе по поводу этических последствий создания интеллектуальных машин, особенно в связи с тем, что они становятся способными принимать решения и действовать самостоятельно [5]. Одним из самых интересных достижений в области ИИ является использование нейронных сетей. Нейронные сети — это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания шаблонов и обучения на входных данных. Они вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, состоящего из миллионов взаимосвязанных нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для передачи информации в мозг человека. Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и отправляет ее на следующий слой. Первый слой нейронов получает входные данные, а последний слой производит выходные данные.
Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1]. Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных.
Искусственный интеллект в кредитных сервисах упрощает анализ истории заемщиков, ускоряет принятие решений по выдаче ссуд и снижает количество просроченных или невозвращенных платежей. Искусственный интеллект в бизнесе и торговле Искусственные нейронные сети активно используются в ритейле и бизнесе. Наиболее широкое применение ИИ нашла компания Walmart, владеющая крупной торговой сетью. С помощью нейросетей удалось автоматизировать систему оплаты, упростить учет товаров и обеспечить оперативную доставку дронами. С 2017 года в магазинах сети стали работать роботы Bossa Nova. Они три раза в день инспектируют все отделения супермаркетов, проверяя полки магазинов на наличие всего ассортимента, неправильных ценников или скупленных продуктов. Сбор и анализ информации происходит благодаря специально разработанному программному обеспечению с элементами искусственного интеллекта. Данные передаются в отдел логистики.
Особенность роботов состоит в том, что они не только оснащены датчиками для сканирования товаров, но также обладают специальной системой безопасности. Она отвечает за распознавание находящихся рядом объектов. Это исключает столкновение Bossa Nova с тележками, людьми, полками и товарными группами. В магазинах электроники сети Lowes в качестве дополнительных консультантов выступают роботы LoweBot. Они перемещаются по торговым залам, помогая клиентам находить нужные товары. Роботы задают покупателям простые вопросы, чтобы понять, какая техника им подойдет. В дальнейшем ИИ запоминает покупательскую активность и точнее понимает, какие товары следует предлагать в первую очередь. Также LoweBot рассказывают о действующих скидках. Дополнительно роботы мониторят ассортимент продукции, чтобы сотрудники магазина своевременно производили выкладку недостающих товаров. Искусственный интеллект в медицине Искусственный интеллект распознает патологии на рентгеновских снимках, маммографии, МРТ, КТ.
С помощью ИИ врачи выявляют заболевания легких, болезнь Альцгеймера. На изучение результатов исследования искусственному интеллекту требуются несколько секунды, а врачу — гораздо больше, например, 20-30 минут. Самый известный компьютерный диагност — IBM Watson. В его память загружены миллионы медицинских документов и истории болезней. Примечательно, что IBM Watson ставит диагнозы точнее врачей. Но непосредственный лечащий специалист лишь руководствуется советами ИИ, самостоятельно принимая решение о диагнозе и методах лечения. Другой пример отечественного ИИ — Botkin. AI, созданный для помощи онкологам. Система проводит многосторонний анализ результатов обследований, дает подсказки и советы врачам. Используется искусственный интеллект и для ускорения восстановления спортсменов.
На основе комплекса факторов ИИ подбирает наиболее эффективный комплекс лечения. Медицина активно развивается не только с помощью ИИ, но и с помощью метавселенных. Например, в начале 2022 года министр здравоохранения ОАЭ представил первый центр обслуживания клиентов в метавселенной. Metaverse-агентство Maff помогает брендам осваивать метавселенные : разработать концепцию и объект, провести мероприятие, арендовать землю, привлечь аудиторию на локацию компании и многое другое. Искусственный интеллект в обороне и военном деле Внедряют ИИ и в военно-промышленную сферу. В 2018 году стало известно, что в армии США ведутся разработки системы, которая сможет распознавать лица людей в темноте и сквозь стены, посредством тепловизора. Главным ее назначением станет выявление главарей банд в локациях, где проходят военные действия. Он предназначен для управления беспилотными истребителями и участия в военно-воздушных действиях. Тестирование ALPHA на симуляторах привело к тому, что компьютер победил двух людей-противников, управляя одновременно четырьмя истребителями. Искусственный интеллект в системах безопасности ИИ используется в системах безопасности в первую очередь для распознавания лиц и идентификации личности.
Дополнительно «умные» системы применяют с целью выявления опасных предметов и веществ.
Уровень доверия технологиям ИИ в целом вырос на 7 п. Несмотря на высокий уровень одобрения, пока россияне не готовы доверить искусственному интеллекту принятие конечных решений в той или иной сфере. На то, что технологиям ИИ россияне отводят второстепенную роль, указывают и связанные с ним ассоциации.
То есть ИИ воспринимается как подконтрольный человеку помощник. Доля тех, кто считает, что государство должно способствовать развитию технологий искусственного интеллекта, выросла за год на 7 п. Запрос на обучение Запрос на получение знаний об ИИ в России достаточно высок.
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». 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.
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI. Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер.
Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
«Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и дальше» Питера Ли, Кэри Голдберга и Исаака Кохана «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и далее» для тех, кто хочет быть. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT? Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса.