Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.
1. Машинка для чтения мыслей: на пути к миелофону
- Статьи и новости
- Притвориться человеком: какую опасность может нести нейросеть GPT
- Искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры: AI Новости
- В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли
За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз
Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. Здесь вы найдете самые свежие новости о технологических достижениях, сервисах, а также интересные статьи и блоги. Читайте последние новости на тему в ленте новостей на сайте РИА Новости. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ.
Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ
Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. В мире есть много успешных примеров использования алгоритмов в журналистике — например, в некоторых региональных изданиях США нейросети пишут новости про землетрясения, а. Все о нейросетях: последние новости, подробные обзоры с примерами, фото, аналитика, прогнозы, мнение экспертов.
Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
| Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3 | По какому принципу нейросеть действует и как сделать ее своим ассистентом в работе? |
| Каким будет будущее нейросетей в 2024 году: анализ IT-рынка | Лента статей, последних новостей, дискуссий, ответов на вопросы из всех потоков от экспертов, авторов и читателей Тинькофф Журнала. |
| 15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети | Fox News: нейросети смогли создать ИИ-инструменты без помощи человека. |
| Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны | Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. |
| YaC 2023. Нейросерия - YouTube | Здесь вы найдете самые свежие новости о технологических достижениях, сервисах, а также интересные статьи и блоги. |
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3
Сосо Павлиашвили Культура Шоу-бизнес 12 апреля в 15:08 Сосо Павлиашвили сравнил нейросети с «резиновыми бабами». Новости. Телеграм-канал @news_1tv. Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney. Поэтому следить за новостями в этой области станет сложнее. — Какие существуют опасности использования нейросетей в журналистике? Десяток забавных и полезных применений нейронных сетей для обработки фотографий, видеороликов, управления беспилотными автомобилями, поиска новых лекарств и просто фана. Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Нейросеть во всем мире на сайте LinDeal!
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3
Главное по теме «Нейросети» – читайте на сайте Новости из мира нейросетей, ТОП лучших нейронок с искусственным интеллектом. Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий. Раздел форума "Новости о нейросетях" предназначен для обсуждения последних событий и достижений в мире нейронных сетей. Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий. В Сети стала доступна для широкого круга пользователей новая нейросеть BratGPT, которую уже называют злым «близнецом» ChatGPT.
За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз
Нейросети теперь распознают эмоции в речи. Группа исследователей представила новый алгоритм, благодаря которому нейронкам удается распознавать и интерпретировать человеческие эмоции в интонации голоса. Это открывает двери для создания более чувствительных систем, способных лучше взаимодействовать с людьми. Искусственный интеллект улучшает социальные навыки роботов. Особое развитие получила интеграция нейронных сетей в робототехнику.
Роботы, оснащенные новейшими технологиями, более естественно взаимодействуют с человеком. Роботизация в сфере здравоохранения используется для ухода за больными, оказания социальной поддержки роботы-компаньоны и реабилитации пациентов. Нейросети борются с климатическими изменениями. Экологи объединили усилия с IT-специалистами для создания нейросетевой модели, способной предсказывать изменения климата и экологические катастрофы.
Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News. Ведущая задала «Джи-Пи-Ти» каверзный вопрос, но нейросеть оказалась еще и политкорректной. Моя роль состоит в том, чтобы предоставлять информацию и отвечать на вопросы в меру своих возможностей», - так нейросеть ответила на вопрос ведущей о том, кто виноват в палестино-израильском конфликте. Также в интервью нейросеть призналась, что не собирается отнимать у людей их работу. Однако некоторые ее «выходки» всерьез настораживают пользователей, например, новая версия «Джи-Пи-Ти» наняла человека через интернет и притворилась слепой, чтобы доказать, что она не робот - то есть попросила решить за нее тест, представляющий собой изображение с искаженным текстом. Я как разработчик использую чат в повседневной деятельности», - выразил мнение директор по науке и технологиям Агентства Искусственного Интеллекта Роман Душкин. Пока что, как утверждают сами разработчики, сила системы заключается как раз в ее не идеальности. Этим она похожа на человека. Однако есть страх, что именно способность нейросети «притворяться живой» может сыграть с нами злую шутку.
Модель использует информацию, полученную в результате наблюдения за миллионами последовательностей жизненных событий. ChatGPT прошел тест по теории разума и показал уровень 9-летнего ребенка Теория разума — это способность понимать психические состояния других. По сути, это форма самосознания, отражающая наше умение понимать, почему мысли и чувства других людей могут отличаться от наших собственных. У нейросети невероятное чутье к языку, которое может создать впечатление, что она разумна — но она просто нашла и воспроизвела существующие языковые схемы, уточняют авторы. Нейросеть также «открыла» третий закон движения планет Кеплера и приблизилась к релятивистскому времени Эйнштейна время замедляется для быстро движущихся объектов. В основе лежит концепция символической регрессии, которая находит уравнения, соответствующие данным. Наиболее важной отличительной чертой нового алгоритма, который назвали «Декарт», является способность логически рассуждать. Если есть несколько уравнений, которые хорошо соответствуют данным, система определит, какие лучше всего согласуются с базовой научной теорией. Способность рассуждать отличает систему от программ «генеративного ИИ», таких как ChatGPT, чья модель имеет ограниченные логические навыки и иногда искажает базовую математику. Логики языковым нейросетям добавили также и ученые Массачусетского технологического института, чтобы уменьшить расизм, сексизм и несправедливость алгоритмов. Мозг в чипе смог решать уравнения и понимать речь Ученые под руководством инженера Фэн Го из Университета Индианы в Блумингтоне США совместили ткань человеческого мозга с электроникой и поставили перед получившимся устройством задачи: распознавание речи и предсказание нелинейных уравнений. Электрическая стимуляция переносит информацию в органоид — резервуар, в котором эта информация обрабатывается, затем Brainoware выдает свои расчеты в форме нейронной активности. Для входного и выходного слоев используется обычное компьютерное оборудование.
Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии. Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах. Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие. В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов. Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE. Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM. Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой.
За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз
Библиотека программиста Библиотека программиста — ваш источник образовательного контента в IT-сфере. Мы публикуем обзоры книг, видеолекции и видеоуроки, дайджесты и образовательные статьи, которые помогут вам улучшить процесс познания в разработке. Десяток забавных и полезных применений нейронных сетей для обработки фотографий, видеороликов, управления беспилотными автомобилями, поиска новых лекарств и просто фана. Мы погуляли по телеграм-каналам и насобирали кучу всего интересного о нейросетях. Так вот, им даже не снилось, что когда-то можно будет просто вставить в код камеры алгоритм, который стирает вас с видео, все остальное будет реальным. Редкий случай, когда до такого не додумались даже в фантастических фильмах. Обратите внимание, система работает прямо в браузере, на клиентской стороне. Источник Поиск людей, похожих на художественный портрет Что будет, если дать немного модернизированной нейронке StyleGAN2 на вход лицо с классической картины и попросить сгенерировать лица людей, которые по мнению нейронки максимально подходят под эти картины? Получится что-то вроде такого, как ниже. Источник Шахматная партия с программой, пишущей тексты Недавно была сыграна удивительная шахматная партия. Играла компьютерная программа против человека.
Но удивителен не результат партии шахматные программы сегодня легко обыгрывают даже чемпионов мира, хотя в этот раз победил человек , а то, что это была за программа. Это GPT-2, нейросеть, которая продолжает за тебя написанный текст. GPT-2 успешно сопротивлялась в партии против человека … даже не зная о том, что играет в шахматы.
Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model. 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.
Вопрос времени, когда фон станет нормальным и придется искать новые способы выявления таких фотографий. Источник Колоризация фотографий С каждым годом качество колоризации становится лучше, на фото ниже новая версия алгоритма DeOldify, пока не выложенная в паблик, но которая уже сейчас выглядит лучше, чем все, что было до этого. Молекулы могут иметь много разных параметров.
Чтобы синтезировать и протестировать все потенциально эффективные формулы, фармацевтам элементарно не хватает времени и ресурсов. Цикл создания нового лекарственного препарата может составлять до пяти лет. Но вот это моделирование разных молекул и прогнозирование свойств вещества исходя из устройства молекулы — отличная задача для искусственного интеллекта. Так вот, британский стартап совместно с японской фармацевтической компанией нашёл с помощью ИИ формулу потенциально нового средства от обсессивно-компульсивного расстройства.
Скоро в Японии пройдёт первый этап его клинического тестирования. Вы могли видеть об этом заголовки вроде «ИИ создал новое лекарство», но всё немного сложнее. Новое вещество может стать лекарством только после нескольких этапов клинических испытаний — оно должно оказаться эффективным, не токсичным и так далее. То, что удалось сделать с помощью ИИ — по сути, дотестовая оптимизация, то есть лишь начальный этап разработки лекарства.
Без ИИ формулы таких лекарств подбирают 2-3 года. Здесь же ИИ справился с перебором разных комбинаций и параметров молекулы всего за год. В общем, всё как в большинстве новостей про ИИ — машины пока не дают таких фантастических результатов, как хотелось бы то есть до «нажали кнопку — получили новое лекарство» ещё очень далеко , но позволяют заметно оптимизировать рутинные процессы.
А поисковый сервис Bing с помощью ИИ может выполнять за вас поиск и обобщать найденную информацию. Всего 386 материалов.
#Нейросеть
Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Стивен Хокинг , Билл Гейтс и многие другие научные визионеры уже давно рассуждают об этой идее. Под «машинным интеллектом» подразумевается продвинутая электроника, которая позволяет устройству осознанно взаимодействовать со своим окружением. О сингулярности впервые заговорили еще в середине XX века. Английский математик Алан Тьюринг , считающийся отцом теоретических компьютерных наук и искусственного интеллекта, описал, в 1950-х разработал соответствующий эксперимент. Тест Тьюринга был призван выяснить, способны ли машины думать сознательно, и недавнее развитие продвинутых ИИ, вроде ChatGPT, вновь привлекло внимание публики к известной теории. Когда мы достигнем сингулярности Разница между машинным интеллектом и человеческим в том, что первый может развиваться бесконечно: его единственное ограничение — это свободное место, где можно разместить железо для повышения вычислительной мощности.
В Интернете то и дело звучат тревожные предупреждения о том, что ИИ перейдет порог сингулярности в следующие 10 лет, но на практике эти прогнозы, мягко говоря, спекулятивны. Специалисты полагают, что, да, ИИ может достичь сингулярности после 2030 года, но непредсказуемость развития технологий не позволяет делать твердые выводы. Кроме того, всегда есть вероятность, что наступление сингулярности займет гораздо больше времени.
Добиться наилучшего качества получается благодаря увеличению массива данных для обучения нейронных сетей. Эти данные стоят дорого, и позволить себе такие затраты могут только крупные игроки. Но, как правило, эти модели работают хорошо только с английским языком, а не с русским.
Требуются большие инвестиции, которые есть у нескольких компаний. И у российских компаний ресурсов меньше, чем у международных", — резюмирует он. Александр Крайнов особо отмечает, что сейчас индустрия нуждается в хороших и качественных кадрах, которые помогут нейросетям учиться и развиваться. Современные нейросети получают знания о мире с помощью материалов из интернета. Но чтобы применять эти знания на практике, нейросетям нужен тренер, который покажет примеры успешно решённых задач и сможет оценить ответы. AI—тренеры — специалисты, которые помогут нам выйти на качественно новый уровень обучения нейросетей", — поделился он.
Лента новостей.
Еще в 2016-2017 годах крупные компании рассказывали в докладах о подобной практике. С тех пор это стало проще внедрить. Такая сеть не будет дорогой по ресурсам. На графике ниже представлен пример поиска аномалий в количестве визитов на сайт регионального СМИ. Желтая линия тренда показывает средние значения, а красная и зеленая - допустимый коридор. Нахождение графика в пределах коридора считаем нормой. Выход кривой за пределы коридора - аномалией, требующей повышенного внимания аналитиков. График для поиска аномалий в количестве визитов на сайт регионального СМИ Выявление трендов трафика.
Тренды трафика уже сейчас можно анализировать в реальном времени, а не постфактум. Когда какая-то новость или сюжет только начинает набирать обороты, это можно не заметить. Журналисты не отслеживают дашборды в реальном времени и заставлять их бесполезно. А начавший вируситься материал в первые минуты или часы жизни может не выделяться на фоне более старых материалов, пока не станет одних из лидеров по просмотрам. С помощью анализа трендов можно будет значительно раньше людей определять лидеров повестки и сразу начинать прокачивать тему, собирая весь трафик. Сейчас потенциальную вирусность материала редакторы определяют интуитивно. Поиск цикличностей. Цикличность может иметь период повторяемости от минуты до дня, месяца или года. Что бы дала цикличность в анализе посещаемости? Можно использовать ее как шумоподавление, по принципу работы умных наушников.
Они записывают в микрофон окружающий звук и вычитают его из того, что передается в динамике. Если вычитать цикличность из посещаемости, то можно видеть реальное изменение глобальных метрик. При этом анализ временных рядов не особо завязан на специфику того, что анализируется. Проценты нагрузки на процессор или проценты переходов из ВК - сеть смотрит на график в целом, анализирует его во времени, находит цикличность, и потом вычитает ее. После этого можно искать аномалии. Работа со звуком. Уже есть готовый проект по работе со звуком. Он позволяет анализировать звук и превращать его в текст. Проект работает на нейросетях, журналисты им пользуются уже два года. Изначально он появился в качестве помощника по расшифровке голосовых интервью для журналистов.
Журналисты получают экономию времени, и можно научно доказать, что разработка стоила повышения экономической эффективности их труда. Обратную конвертацию, создание аудиосообщения из материала уже делают все голосовые помощники. С одной стороны, уже давно можно попросить голосового помощника почитать новости. Но СМИ могут добавить творческую составляющую.
Можете сами проверить, насколько хорошо у неё получается. Читать вслух Технологий по синтезу речи с помощью нейронных сетей много.
Свои программы для этого есть, например, у Google и « Яндекса ». Речь, созданная таким образом, получается плавной и реалистичной, а применений у этого метода множество: от озвучивания приложений для слабовидящих до создания аудиокниг без особых затрат. Практически ни одна из этих технологий не обходится без нейросетей. Они помогают автомобилям определять, где на дороге разметка, знаки, другие машины и пешеходы, и принимать решения, исходя из этих данных. Нейросеть научилась определять в изображениях общие мотивы небо обычно голубое, деревья — зелёные и так далее и раскрашивать объекты в соответствующие цвета. Она обрабатывала изображения, добавляя на них силуэты собачьих морд, пагод и арок.
Пользователи Сети начали пропускать через программу свои фотографии, известные картины, видеозаписи и фильмы — получалось необычно и жутковато. Писать музыку В нейронные сети можно загрузить любые виды цифровой информации, в том числе и музыку. Некоторые исследователи обучают свои программы на мелодиях известных композиторов.
Нейросеть.Info - Крупнейший русскоязычный форум о нейросетях
СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа». Главный редактор сетевого издания И.
Без ИИ 3. Это огромный прорыв. Сейчас мы находимся в движении к 2025 году. Использование терабайтов в мире будет в 4 раза больше, чем в 2020 году. ML-инжиниринг будет востребован все больше. Они без работы точно не останутся. JS часто используют для разработки пользовательских интерфейсов. Но это высокоуровневый язык программирования, который не требует ручного управления памятью. C — универсальный, гибкий и многофункциональный язык от Microsoft. Он позволяет программистам писать всё — от системных приложений до сайтов. Microsoft активно поддерживает C и даже создала для него библиотеку ML. NET, которая содержит всё необходимое для работы с машинным обучением. Ампилогов Артур Владимирович Консультант и архитектор по разработке информационных систем 2023 год ознаменовал расцвет в области генеративных сетей искусственного интеллекта. Такие модели могут генерировать разный тип контента: писать текст, создавать картинки, аудио и видео, отвечать на текстовые сообщения в чате, распознавать аудио и отвечать на телефонные звонки, а также отвечать на вопросы пользователей, в том числе с поиском информации в интернете в режиме реального времени. Если раньше результат от общих моделей ИИ, таких как GPT, выглядел довольно примитивно, то сейчас ответы ничем не хуже специализированных моделей в конкретной области. В 2024 году продолжится бум ИИ. Компании поняли насколько можно сократить расходы на создание контента, например, при написании новостей или маркетинговых статей. Дизайнеры начали активно использовать помощь ИИ при редактировании и создании изображений, например, Adobe Photoshop позволяет изменить задний фон картинки, развернуть проекцию изображения лица, а также генерировать и вставить части изображения. ИИ активно применяется при обучении, при создании заданий, проверке ответов и помощи студентам через разъяснение ответов. Так DuoLingo, приложение для обучения языкам, использует ИИ для распознавания речи, сверки с правильностью произношения, и проверке ответов. Бизнес с энтузиазмом смотрит на возможность упростить создания программного обеспечения. Данная сфера требует высокого порога вхождения и больших трудозатрат для достижения профессионального уровня, что сказывается на высоких заработных платах в сфере ИТ и в конечном итоге на высоких затратах компании. Идут активные разработки с покрытием тестами ПО при помощи ИИ. Покрытие End-2-End тестами web сайтов показывает хорошие результаты, а генерация Unit тестов отстает. Также идут попытки улучшить создание простых приложений с ИИ с Low-code решениями. Например, FlutterFlow, программа для создания мобильных приложений, и Vercel V0, утилита для создания Web страниц, позволяют генерировать UI по описанию требований в чате. Программистам также представлены такие утилиты как Github Copilot и Tabnine, позволяющие дописывать код функций во время написания кода. Все крупные провайдеры ввязались в гонку создания больших генеративных моделей. Такой интеллект должен быть лучше человека в способности обучения и выдачи большинства ответов. Многих такая бурная перспектива развития ИИ пугает, и возможно это стало причиной по которой Илья Суцкевер, один из основателей OpenAI, был одним из идеологов увольнения Сэма Альтмана. Альтман, вместе с Microsoft, придерживается идеи быстрого развития и прихода к AGI с получением прибыли от захвата рынка, а Илья в недавнем выступлении TED предостерегает от таких действий. Рынок труда испытывает недостаток в ML специалистах, как на медународном уровне, так и на российском. Основные области работы ML инженера это или создания собственных моделей искусственного интеллекта, например в Яндексе и Сбербанке, или до-настройка существующих моделей под требования бизнеса. В обеих сферах сейчас большой недостаток специалистов. Иван Крутько Экс-директор по цифровому развитию, «Комус», действующий топ-менеджер федеральной компании, а также бизнес-практик в B2B продажах и цифровой трансформации 2023 год был охвачен нейросетями. Кажется, не произошло ничего более значимого за целый год в мире IT. Но сохранится ли этот спрос в 2024 году? Какое будущее у нейросетей? За последние 20-30 лет мы несколько раз пережили смену технологической парадигмы: персональные компьютеры и интернет, смартфоны и приложения, данные и искусственный интеллект, ML модели и нейросети. Сейчас мы находимся в цикле доминирования нейросетей, ML моделей и АI. В трендах технологического развития 2023 год многое поменял. Нейросети открыли новые возможности перед человеком и бизнесом в области практических решений и монетизации.
Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа».
Компания «Яндекс» активно использует искусственный интеллект, чтобы поиск мог понимать человеческий язык. Discover24 Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка.
Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney. Телеграм-каналы про нейросети – это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении. В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI).