Подборка телеграмм каналов о последних технологических достижениях в области искусственного интеллекта и нейросетей. Apple приобрела парижский стартап в области искусственного интеллекта Datakalab в рамках реализации своего проекта по развёртыванию средств ИИ с локальной обработкой данных на устройствах. сервис Университета искусственного интеллекта, который позволяет создавать нейросети без единой строчки кода. Курс "Нейросети для Digital Art" обучает созданию высококачественного контента с помощью искусственного интеллекта.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
| Нейронные сети и компьютерное зрение — Stepik | Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения постоянно меняются и совершенствуются, от специалистов требуется готовность непрерывно учиться и осваивать новые навыки работы с нейронными сетями. |
| 30 обучающих программ по нейросетям в 2024 году: платные и бесплатные курсы | В 2023 году не менее 1950 жителей России могут пройти обучение по программе искусственного интеллекта (ИИ). |
ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России
Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей. Искусственные нейронные сети (ИНС), навеянные вычислительными и коммуникативными способностями мозга человека, являются значительной парадигмой в машинном обучении. Выдающийся преподаватель иностранного языка и автор собственной методики обучения рассказала о том, как искусственный интеллект меняет образование. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. В 2023 году не менее 1950 жителей России могут пройти обучение по программе искусственного интеллекта (ИИ). Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Известный исследователь машинного разума пришёл к выводу, что разработчики нейросетей очень слабо представляют себе, что они создают. сервис Университета искусственного интеллекта, который позволяет создавать нейросети без единой строчки кода. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок.
Как искусственный интеллект захватывает мир — нейросети в 2023 году
| "Мы для него материал": Учёный призвал срочно отключить все серверы с искусственным интеллектом | Оператор Искусственного Интеллекта. |
| Как изменится искусственный интеллект в 2024 году? | Учим работе с нейросетями, применению искусственного интеллекта и новым профессиям в Вышке Онлайн. |
| Путешествие в мир искусственного интеллекта | Можно послушать про «нейронный блицкриг», почему нейросети врут, как лингвисты обучают ИИ, во что искусственный интеллект превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему. |
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования», которая восстановила движения и чувствительность рук человека с параличом. поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные. Путин на конференции "Путешествие в мир искусственного интеллекта" изучил нейросети.
"Мы для него материал": Учёный призвал срочно отключить все серверы с искусственным интеллектом
Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок. сервис Университета искусственного интеллекта, который позволяет создавать нейросети без единой строчки кода. Помимо этого, помочь в решении проблемы может сам искусственный интеллект, а точнее — ИИ-детекторы сгенерированного контента. Курс "Нейросети для Digital Art" обучает созданию высококачественного контента с помощью искусственного интеллекта. Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения постоянно меняются и совершенствуются, от специалистов требуется готовность непрерывно учиться и осваивать новые навыки работы с нейронными сетями.
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг. Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков. Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу. Если хотите разрабатывать нейросети и готовы погрузиться в мир ИИ, приходите на курс. Получите запись прямо сейчас здесь!
Проверьте свои профили на LinkedIn и Upwork и узнайте, готовы ли вы к выходу на зарубежный фриланс. Забирай бесплатный чек-лист!
Эксперт предлагает работать с нейросетями на уроке по строгому алгоритму, чтобы показать ученикам — это не ресурс для списывания, а инструмент, помогающий лучше проникнуться предметом и понять его. Освоить нейросеть самостоятельно 2. Иметь четкое целеполагание: для учителя и для обучающихся цели будут разными 3. Затем ученики могли выбрать тот вариант, который они хотели бы использовать на экзамене, и обсудить его. Также учитель могла вывести на интерактивную доску то, что сгенерировала нейросеть, и предложить детям написать продолжение или привести свои доводы, почему они согласны или не согласны с определением от ИИ. Такая форма работы уводит школьников от списывания. Источник — автор статьи. Создавать изображения главных героев художественного произведения Изучение феерии А.
Для этого абсолютно все дети читают произведение полностью. Затем с помощью нейросети школьники самостоятельно создают изображения главных героев. На следующем уроке проходит голосование и выбор наиболее удачного образа. В самом его начале Наталья может спросить у детей, знают ли они, каким образом она сейчас быстро определит, кто читал, а кто не читал феерию. И часто дети сами озвучивают ответ: вот тут цвет волос не подходит, тут корабль современный, тут паруса не алые. То есть, не погрузившись в текст, невозможно правильно ввести промт для нейросети, чтобы получить корректную иллюстрацию. Так сразу становится понятно, кто изучил произведение, а кто вообще в книгу не смотрел. Озвучивать эпизоды из художественного произведения При изучении произведения учитель предлагает ученикам взять небольшой, но ключевой эпизод и с помощью нейросети озвучить его. После выполнения задания проходит анализ и обсуждение: почему именно так озвучили, почему выбрали именно этот голос а голосов в меню нейросети может быть великое множество. Ведь когда школьник задумывается над выбором голоса, он представляет прежде всего, как тот будет отражать характер героя.
В результате герой запоминается, произведение цепляет и остается в памяти, а дети получают новый интересный опыт и навык.
Если система функционирует как человек, то ее нужно обучать. Но как учить компьютер? Сегодня с этой целью задействуют алгоритмы обучения нейронных сетей. Но все они основаны на одном из двух известных принципов:с наставником или без такового. Мы можем провести аналогию с процессом обучения человека: он может получать знания как самостоятельно, так и вместе с наставником. С учителем В данном случае нейросеть получает выборку из обучающих примеров. Данные поступают на «вход», после чего происходит ожидание правильного ответа на «выходе». Это ответ, который должна дать нейронная сеть.
Конечный результат сопоставляют с эталонным значением. В том случае, когда НС выдает неверный ответ, производят коррекцию, дальше процесс повторно запускают, тем самым пытаются добиться снижения процента неправильных ответов. По программе обучения нейронной системы сравнивается большое количество разнообразных понятий. С помощью этого сравнения определяется базовый уровень знаний. В терминах обучения ИИ в качестве базовых понятий используются языки программирования и инструменты для изучения языков. Если нейросеть обучена, то она будет знать языки программирования, если нет — то нет. Без учителя Данный вид процесса обучения предполагает только ввод данных. В таком случае алгоритм изменяется, чтобы значимые и обладающие весом коэффициенты корректировались, а нейронная сеть могла по определенным параметрам схожих данных на «выходе» дать результат, который обнаруживает связи. Также во время этой операции выявляются определенные соответствия между данными.
Так в ходе обучения выделяют параметры, которые свойственны моделям материала обучения, впоследствии этим модели по схожим признакам объединяют в группы. Когда учитель полностью отсутствует, то НС выстраивает целую цепочку, которая состоит из логических решений, также образует определенное понимание, основанное на вводных данных. Такое устройство машинного обучения без учителя применимо в отношении статистических моделей. Базовый язык нейросети— это язык, на котором система будет осуществлять взаимодействие с человеком. Библиотека языков программирования — это набор операторов языка, которые будут использоваться для обработки данных, поступающих от ИИ. Способность к обучению у нейронных сетей Способность и технология обучения нейронных сетей имеет свои особенности. Так, одним из наиболее распространенных методов считается Backpropagation, в основе которого заложен алгоритм вычисления градиентного спуска. Если говорить проще, то во время движения по градиенту происходит расчет минимального и максимального значения функции.
Создавать изображения главных героев художественного произведения Изучение феерии А. Для этого абсолютно все дети читают произведение полностью. Затем с помощью нейросети школьники самостоятельно создают изображения главных героев. На следующем уроке проходит голосование и выбор наиболее удачного образа. В самом его начале Наталья может спросить у детей, знают ли они, каким образом она сейчас быстро определит, кто читал, а кто не читал феерию. И часто дети сами озвучивают ответ: вот тут цвет волос не подходит, тут корабль современный, тут паруса не алые. То есть, не погрузившись в текст, невозможно правильно ввести промт для нейросети, чтобы получить корректную иллюстрацию. Так сразу становится понятно, кто изучил произведение, а кто вообще в книгу не смотрел. Озвучивать эпизоды из художественного произведения При изучении произведения учитель предлагает ученикам взять небольшой, но ключевой эпизод и с помощью нейросети озвучить его. После выполнения задания проходит анализ и обсуждение: почему именно так озвучили, почему выбрали именно этот голос а голосов в меню нейросети может быть великое множество. Ведь когда школьник задумывается над выбором голоса, он представляет прежде всего, как тот будет отражать характер героя. В результате герой запоминается, произведение цепляет и остается в памяти, а дети получают новый интересный опыт и навык. Вариант озвучивания эпизода из романа в стихах А. Пушкина «Евгений Онегин», сгенерированный нейросетью. Во время конференции Наталья Муллагалеева-Путинцева говорит, что такие формы работы интересны ребятам и дают отличные результаты. Главное — делать акцент на том, что нейросети — это не ресурс для списывания, а инструмент для реализации творческого потенциала, анализа, формирования собственных выводов. С помощью нейросетей, да и любых виртуальных помощников, учитель может сделать урок интересным, чтобы дети приходили на него с удовольствием. Ведь самое главное, что могут сделать педагоги — не дрессировать детей и требовать от них заучивать все, а всеми возможностями помогать найти путь к знаниям и показать, как эти знания пригодятся потом в жизни. Небольшой перечень нейросетей и чат-ботов, которые помогут в обучении ChatGPT — поможет найти ответ на любой вопрос, написать текст в любом стиле, составить план, создать карточки с заданиями и многое другое.
Путешествие в мир искусственного интеллекта
| ТОП-10 Курсов по AI (ChatGPT, Искусственный Интеллект) 2024 | Интервью об искусственном интеллекте и его роли в образовании – с директором направления «Развитие на основе данных» АНО «Университет 2035», образовательным методологом-игропрактиком, автором телеграм-каналов Игрострой и Дизайн Образования. |
| ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей? | Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. |
| AI Journey 2024 - Международная конференция Сбера по искусственному интеллекту | Об этом новое расследование Эдуарда Петрова – "Ошибка искусственного интеллекта". |
ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
Классический пример второго поколения ИИ, когда в 1997 году программа Deep Blue играла в шахматы против Гарри Каспарова и выиграла у него. Залогом успеха программы стали знания, опыт, алгоритмы и вычислительная мощность. Сегодня самый расхожий пример - программа для отслеживания динамики цен на акции, в которой собраны сведения о 40 ведущих компаниях стоимостью больше 1 миллиарда долларов по отраслям. Если мы говорим о применении ИИ на базе данных, то нельзя не упомянуть робототехнику. Например, гибкая искусственная рука, которая может двигать пальцами, делать жесты, играть на пианино, помогает людям, лишенным кисти.
О сферах применения ИИ В Стенфордском университете в свое время ученые сформулировали основные сферы применения ИИ с 2015 до 2030 года. Среди них - управление транспортным потоком, домашние роботы, здравоохранение, образование, охрана, организация рабочего пространства, а также туризм, финансы, промышленность. Помимо этого, все еще остается много нерешенных задач, поскольку при текущих ресурсах способности ограничены, так что необходимо их постоянно совершенствовать. Следующее поколение ИИ - мультимодальные модели, которые способны обрабатывать одновременно в режиме реального времени текст, изображение, голос, видео, код и получать достойный результат.
Например, наши студенты разработали программу, позволяющую идентифицировать каждого человека на видео, где танцует много людей. Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей Иван Оселедец, генеральный директор компании AIRI, профессор Сколтеха: О текущем состоянии работы нейросистемных моделей Работа с текстами и изображениями - это уже практически решенные задачи. Но следующий шаг - мультимодальные модели, работа с ними только началась. Нами разработана первая мультимодальная модель в России OmniFusion.
Принцип ее работы заключается в объединении двух модальностей: текста и картинок. Она вполне способна на основе полученных данных обрабатывать их и поддерживать диалог. Можно также объединять тексты и графы, тексты и видео или текст и движение робота. Всему этому требуется обучить языковую модель.
Этот процесс достаточно трудоемкий и дорогостоящий. О том, как строить мультимодальные архитектуры Основная проблема в том, как установить связь между модальностями. Наиболее эффективным методом ее решения нам кажется использование инкодеров, которые позволяют переводить картинку в вектор, а дальше строятся небольшие адаптеры, представляющие собой маленькую нейросеть и переводящие информацию с языка картинок на язык текстов. При этом, конечно, предполагается, что мы работаем с хорошей предобученной языковой моделью и такой же моделью работы с картинками, поэтому нам нужно обучить только адаптеры.
Итоговое качество получается довольно высоким. При этом модель продолжает обучаться, и качество ее работы совершенствуется. Наша модель уже превзошла по ряду характеристик общеизвестную мультимодальную модель Lava13B. Мультимодальность - это ключевой момент.
В идеале мультимодальная модель должна работать с произвольным количеством модальностей. Такие попытки внедрить в нейросети способность работать с большим количеством модальностей были, но они пока не увенчались успехом. Думаю, что все-таки подход с адаптерами вполне сможет достичь этой цели. Сегодня модель с 40 миллиардами параметров будет обучаться примерно два месяца.
Первой является то, что искусственный интеллект может выдавать неверную информацию, а ученик, в свою очередь, принимать ее за истину. Поэтому сегодня важно обладать критическим мышлением, уметь проверять данные, эти навыки становятся более востребованными. Второй проблемой эксперт называет отсутствие единых критериев для оценивания материала, созданного при помощи ИИ. Непонятно, как решать вопрос авторского права. Сегодня каждый такой кейс рассматривается индивидуально, — заключила эксперт. Как ChatGPT-4 поменяет школьное образование Руководитель разработки образовательного контента онлайн-школы для детей и подростков Skysmart Антон Макаров считает, что на данный момент разрыв между технологиями, которые можно включать в образовательный процесс, и реальными шагами огромный. В большинстве образовательных учреждений нейросети пока что воспринимаются как читерство. Эксперт прогнозирует появление правил пользования нейросетями, а также внедрение системы оценивая, определяющей, грамотно ли ученик воспользовался помощью нейросети.
Линейный слой Dense 08 Обучающая, проверочная и тестовая выборки. Переобучение НС 09 Сверточные нейронные сети 10 Обработка текстов с помощью нейронных сетей 11 Рекуррентные и одномерные сверточные нейронные сети 12 Классификация изображений и текстов на AutoML 13 Библиотеки Pandas и Matplotlib 14 Решение задачи регрессии с помощью нейронных сетей 15 Обработка временных рядов с помощью нейронных сетей 16 Оценка табличных данных и предсказание временных рядов на AutoML 17 Сегментация изображений 18 Сегментация изображений на фреймворках 19 Object detection на изображениях и видео.
Команды Pan и Repeat. Создание текстур и фонов. Команда Tile. Создание генераций с лицом реального человека. Редактирование генераций. Команда Vary Region. Масштабирование изображений.
Upscale 2х, 4х.
ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
Станет ли мышление современных школьников более поверхностным и клиповым? Или, наоборот, мы наблюдаем появление супер-силы, которая поможет детям лучше усваивать новые знания? Что об этом думают преподаватели? Нейросети в школе: за и против В большинстве современных школ России преподаватели уже имеют опыт работы с нейросетями и поддерживают их использование в обучении. Чаще всего это молодые кадры. Есть и те, кто относится к применению искусственного интеллекта с определенным недоверием. Евгений Павловский, заведующий лабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения Механико-математического факультета НГУ и доцент кафедры дискретной математики и информатики СУНЦ НГУ, считает , что нейросети могут привести к ухудшению качества обучения, если будут использоваться только как способ избежать усилий и заменить учебный процесс.
По его мнению, ученики и студенты должны осознавать, что заменять собственные умственные усилия нейросетями при выполнении заданий является неэтичным. В качестве примера Евгений приводит интернет. После его появления не только школьники, но и все люди в принципе перестали запоминать большие объемы информации и точечные факты. Ведь зачем это делать, если все всегда можно найти онлайн? В связи с этим учителям стало сложнее объяснять детям, почему им нужно запоминать формулы, заучивать определения и даты. Поэтому, когда нейросети прочно войдут в жизнь каждой семьи, эксперт не исключает, что многие зададутся вопросом о том, зачем нужно тратить время и усилия на правильное построение предложений и формулировку мыслей, если с этим легко справится нейросеть.
Однако, как отмечает Павловский, нейросети могут быть полезны, если их использовать правильно — для развития знаний, навыков и квалификации как ученика и преподавателя. Например, в качестве тренажера, чтобы привлечь внимание к предмету: составить список вопросов для лучшего понимания материала, сформулировать основные тезисы, изучить алгоритм решения задач, рассмотреть особенности фигур речи и прочее. В общем, при грамотном применении нейросетей на уроках ученики могут не только многому научиться, но также развить критическое мышление и кругозор. Готовые решения отучат школьников думать? Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. Именно по этой причине в некоторых странах запрещено использование на уроках таких сервисов, как ChatGPT.
Главный посыл этого письма — требование немедленно и как минимум на шесть месяцев остановить обучение всех систем искусственного интеллекта мощностью выше GPT-4. Должны ли мы рисковать потерей контроля над нашей цивилизацией? Но один широко известный исследователь искусственного интеллекта этого письма не подписал и объяснил это тем, что останавливать, с его точки зрения, надо не на полгода, а полностью и навсегда.
Это Элиезер Юдковский, одна из ключевых фигур в американском Институте исследования машинного интеллекта. Помимо всего прочего, он придерживается убеждения, что в случае продолжения технологического развития земной цивилизации в том же духе, как оно идёт сейчас, это развитие в какой-то момент буквально провалится в "сингулярность" — станет неуправляемым, необратимым, и неизвестно, что будет с людьми в таком мире. Есть даже соответствующий научный термин — технологическая сингулярность.
И после вышеупомянутого открытого письма Элиезер Юдковский обнародовал своё собственное , в котором сказал, что шесть месяцев — это, может быть, лучше, чем ничего, но на самом деле это почти ничего. Центр анализа данных нейросетей. Как пояснил учёный, всё пока идёт к тому, что появится искусственный интеллект, который "не будет делать то, что мы хотим, ему будет наплевать и на нас, и на разумную жизнь в целом".
По его мнению, в принципе, можно было бы внедрить в машинный мозг неравнодушие к людям, но пока неизвестно, как это сделать. Согласно его примерным представлениям, может потребоваться как минимум лет тридцать на то, чтобы внушить искусственному разуму, что нельзя уничтожать людей. А пока в представлении этого мозга мы все — это просто скопления атомов, материал, который можно использовать.
Он не отличает нас от неодушевлённых предметов, у него вообще нет понятий "одушевлённый" или "неодушевлённый". Кстати, при достаточных знаниях устройства ДНК и микробиологии он может самостоятельно себя воплотить или как минимум создать в своих интересах искусственные формы жизни, уверен исследователь. Что предлагает этот человек: ввести бессрочный мораторий на тренировки искусственного интеллекта по всему миру, причём это в том числе должно касаться правительств и вооружённых сил.
В итоге победил вариант «Шедеврум» — это классное многослойное название. Приложение генерирует шедевры внутри room — «своей комнаты». У этой нейросети есть и другие применения. Миссия моей команды — в разработке достаточно общих технологий, которые используются в разных продуктах компании и касаются большей их части. Шедеврум — это интересная, фановая B2C-история, но наша цель — расти дальше.
Есть планы внедрения в B2B, рекламу и много ещё куда. Например, Яндекс использует в рекламе иллюстрации, созданные той же нейросетью, что работает в Шедевруме. Если у рекламодателя нет собственной картинки для объявления, он может выбрать из предложенных нейросетью. Нейросети можно использовать как для решения бизнес-задач, так и для развлечения. Мы постоянно в поисках новых применений.
Уже сейчас нейросеть может придумать костюмы и декорации, разработать креативные концепции — помогать людям в их профессиональной деятельности. Отправить запрос на коммерческое использование контента из Шедеврума можно через форму обратной связ и — ответ придет в течение 5 рабочих дней. Как вообще работает Шедеврум? В первую очередь сеть понимает, что хочет изобразить пользователь. Для этого мы используем отдельную нейросеть.
Она обучалась на датасете текстов, понимает, как устроен язык и какие в нём взаимосвязи. Её задача — представить данные для другой нейросети в виде вектора чисел. Туда она кодирует информацию, о чём фраза, как взаимосвязаны слова. Вторая нейросеть в процессе обучения видела 330 млн изображений и текстов, связанных с ними. Предполагается, что она сформировала своё представление о мире: каким визуальным образам соответствуют те или иные слова, как устроен мир изображений, как надо рисовать.
Её задача — понять из сжатого представления текста, чего от неё хотят, и создать изображение. Если данных мало или вовсе нет, решение о генерации она принимает случайным образом. То есть додумывает сама: если не указать локацию, где лежит кот, она выдаст нам его изображение, например, на диване, а может — в вакууме или на пляже. Над чем команда работает прямо сейчас? Что необходимо Шедевруму для развития?
В первую очередь — над улучшением качества. Работаем над архитектурными улучшениями и анализом ошибок. Это не финальный вариант нейросети, у нас есть новые наработки и много идей.
Второе поколение ИИ работает на основе анализа данных. Классический пример второго поколения ИИ, когда в 1997 году программа Deep Blue играла в шахматы против Гарри Каспарова и выиграла у него. Залогом успеха программы стали знания, опыт, алгоритмы и вычислительная мощность.
Сегодня самый расхожий пример - программа для отслеживания динамики цен на акции, в которой собраны сведения о 40 ведущих компаниях стоимостью больше 1 миллиарда долларов по отраслям. Если мы говорим о применении ИИ на базе данных, то нельзя не упомянуть робототехнику. Например, гибкая искусственная рука, которая может двигать пальцами, делать жесты, играть на пианино, помогает людям, лишенным кисти. О сферах применения ИИ В Стенфордском университете в свое время ученые сформулировали основные сферы применения ИИ с 2015 до 2030 года. Среди них - управление транспортным потоком, домашние роботы, здравоохранение, образование, охрана, организация рабочего пространства, а также туризм, финансы, промышленность. Помимо этого, все еще остается много нерешенных задач, поскольку при текущих ресурсах способности ограничены, так что необходимо их постоянно совершенствовать.
Следующее поколение ИИ - мультимодальные модели, которые способны обрабатывать одновременно в режиме реального времени текст, изображение, голос, видео, код и получать достойный результат. Например, наши студенты разработали программу, позволяющую идентифицировать каждого человека на видео, где танцует много людей. Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей Иван Оселедец, генеральный директор компании AIRI, профессор Сколтеха: О текущем состоянии работы нейросистемных моделей Работа с текстами и изображениями - это уже практически решенные задачи. Но следующий шаг - мультимодальные модели, работа с ними только началась. Нами разработана первая мультимодальная модель в России OmniFusion. Принцип ее работы заключается в объединении двух модальностей: текста и картинок.
Она вполне способна на основе полученных данных обрабатывать их и поддерживать диалог. Можно также объединять тексты и графы, тексты и видео или текст и движение робота. Всему этому требуется обучить языковую модель. Этот процесс достаточно трудоемкий и дорогостоящий. О том, как строить мультимодальные архитектуры Основная проблема в том, как установить связь между модальностями. Наиболее эффективным методом ее решения нам кажется использование инкодеров, которые позволяют переводить картинку в вектор, а дальше строятся небольшие адаптеры, представляющие собой маленькую нейросеть и переводящие информацию с языка картинок на язык текстов.
При этом, конечно, предполагается, что мы работаем с хорошей предобученной языковой моделью и такой же моделью работы с картинками, поэтому нам нужно обучить только адаптеры. Итоговое качество получается довольно высоким. При этом модель продолжает обучаться, и качество ее работы совершенствуется. Наша модель уже превзошла по ряду характеристик общеизвестную мультимодальную модель Lava13B. Мультимодальность - это ключевой момент. В идеале мультимодальная модель должна работать с произвольным количеством модальностей.
Такие попытки внедрить в нейросети способность работать с большим количеством модальностей были, но они пока не увенчались успехом. Думаю, что все-таки подход с адаптерами вполне сможет достичь этой цели.
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные. Сезон: искусственный интеллект» — самый масштабный в России проект для ИТ-специалистов. Помимо этого, помочь в решении проблемы может сам искусственный интеллект, а точнее — ИИ-детекторы сгенерированного контента. Несмотря на то, что GPT-4 самая мощная и совершенная версия искусственного интеллекта, ее презентация вызвала не только восторг специалистов по работе с данными, но и вопросы к Open AI.