Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи.
AI что значит
Подбор аудитории Алгоритм сопоставляет тысячи статей, чтобы разделить их по темам. Далее, материалы проверяются на соответствие интересам пользователей. Следующий этап: система показывает небольшое число статей читателям с релевантными интересами — соответствующими тематике публикаций. Чем выше положительная активность аудитории — тем лучше Если статья пользуется успехом у людей, которым она была показана, тогда система транслирует её более широкой аудитории. Продолжается наблюдение за реакцией на материал. В том случае, если интерес к статье падает, её прекращают показывать в ленте рекомендаций. Не исключено, что алгоритм пробует демонстрировать публикации разным аудиториям, чтобы проверить, люди с какими интересами обратят внимание на материал. Последствия внедрения Альфа Центавры Представители Яндекс. Дзена обещали, что алгоритм даст шанс узкоспециализированным каналам, которые не могут похвастаться большой аудиторией.
Когда новый ИИ был внедрен, действительно, у небольших блогов статистика улучшилась. А каналы, которые велись 2 года и более, имели десятки тысяч посетителей в день, стали терять трафик.
В этом случае вам не нужно знать свойства рекомендуемых объектов, достаточно собрать статистику о том, насколько они соответствуют интересам пользователей. На примере фильмов это может выглядеть так: Опираясь на уже известные оценки, можно выявить закономерности в поведении разных людей и попробовать предсказать реакцию на новый фильм.
На математическом уровне для применения коллаборативной фильтрации придуманы разные алгоритмы, о которых в свое время на Хабре хорошо рассказал мой коллега Михаил Ройзнер. В случае с Дзеном мы используем коллаборативную фильтрацию а точнее алгоритм SVD для предсказания интереса человека к определенному сайту в целом. Точность итоговых рекомендаций напрямую зависит от количества и разнообразия исходных данных, поэтому в качестве факторов используются и многие другие наши знания. Например, знания Яндекса о конкретном сайте или странице, информация о том, как человек использует Дзен, его обратная связь в виде кликов, «больше такого» и «меньше такого».
Общее количество отдельных факторов, которые мы закладываем в систему рекомендаций, исчисляется тысячами. Сложность системы достигает такого уровня, что одних алгоритмов уже мало. Нужна технология, которая будет сама вычислять идеальную формулу для построения итоговой ленты. И здесь нам пригодился опыт Яндекса в области машинного обучения.
Матрикснет Термин «машинное обучение» появился еще в 50-х годах. Он обозначает попытку научить компьютер решать задачи, которые легко даются человеку, но формализовать путь их решения сложно. В результате машинного обучения компьютер может демонстрировать поведение, которое в него не было явно заложено. Каждый день наша поисковая система отвечает на миллионы запросов, многие из которых — неповторяющиеся.
Поэтому невозможно написать такую программу, в которой предусмотрен каждый запрос и для каждого запроса известен лучший ответ. Поисковая система должна уметь принимать решения самостоятельно, то есть сама выбирать из миллионов документов тот, который лучше всего отвечает пользователю. Для этого нужно научить ее обучаться. С 2009 года поиск Яндекса использует собственный метод машинного обучения Матрикснет.
С его помощью можно построить очень длинную и сложную формулу ранжирования, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций. Кроме того, Матрикснет сам определяет разную чувствительность для разных значений факторов ранжирования. Эта технология достаточно универсальна, поэтому впоследствии нашла применение не только в Яндексе, но и в Европейском Центре ядерных исследований. Способность компьютера учитывать тысячи факторов и самостоятельно искать наилучшее решение — это то, без чего невозможно построить современную рекомендательную систему.
Именно поэтому Матрикснет был взят за основу при создании собственной рекомендательной технологии. Результат работы Матрикснета — это именно то, что пользователь и видит в ленте Дзен. Со стороны разработчиков не существует каких-либо правил вида «Если человек любит А, то рекомендуем ему Б». Все подобные закономерности рождаются и постоянно меняются внутри Матрикснета.
И чем больше у него данных, тем точнее рекомендации. Именно поэтому Дзен — это часть Яндекс. Браузера, а не самостоятельный веб-сервис или приложение. Отдельному приложению сложнее понять интересы пользователя, который после двух-трех дней может просто перестать его запускать.
Чтобы магия Дзена и машинного обучения вступила в полную силу, им нужно активно пользоваться или хотя бы регулярно проходить рядом. И браузер, как единая точка выхода в интернет, подходит для этого лучше всего. Само собой, любой пользователь может отказаться от использования Дзена в Браузере.
Руководители компаний руководствуются ощущением, что прямо сейчас есть «окно возможностей», и действуют агрессивно, используя все преимущества, которые у них есть, чтобы привлечь сотрудников и выстроить успешный бизнес, говорит генеральный директор Tribe AI Жаклин Райс Нельсон. По ее словам, нередко можно увидеть пакеты заработной платы, «которые легко превышают один миллион долларов». Многие фирмы также предлагает гибкий или гибридный график работы и вкладывают значительные средства в программы обучения и развития. Этот год дает уникальные преимущества для людей, которые ищут работу в сфере ИИ, чтобы добиться успеха, считает Бинни Гилл, основатель и генеральный директор Kognitos, стартапа, который использует генеративный искусственный интеллект для автоматизации бизнес-процессов.
Мы обсудили, что это за технология, из чего она состоит и является ли по сути «интеллектом» в общепринятом смысле слова. На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет. Вместе с экспертом мы также попрактиковались в составлении запросов нейросети, в том числе связанных с системами ЖАТ.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Если очень сильно упрощать, это человеческий мозг в миниатюре, только нейроны в нем искусственные и представляют собой вычислительные элементы, созданные по образу и подобию биологических нейронов. Нейросеть также является обучаемой системой и даже может быть самообучаемой. Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные. Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем. Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом.
На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода.
Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных.
У этих настроек нет своего названия, но внутри мы называем их «Онбордингом». Важно понимать, что Онбординг — это не обязательный этап начальных настроек, а лишь резервный вариант для тех, кому точно нечего предложить. Лента рекомендаций сразу после прохождения Онбординга может достаточно сильно отличаться от подборок, формируемых через несколько недель активного использования Дзена.
Эти настройки уже доступны пользователям Яндекс. Браузера для Android и iPhone. Для Windows станут доступны в ближайшее время а пока можно воспользоваться временным решением. Знания об интересах человека — это лишь половина необходимой информации. Для того чтобы что-то рекомендовать, нужно для начала это что-то найти. Обычно рекомендательные сервисы решают эту задачу примитивным способом — формируют ограниченный каталог RSS-лент по интересам.
В случае с Дзеном таких ограничений нет. Поисковые роботы ищут любые материалы. Это могут быть как авторские публикации с популярных блогов, так и качественные истории с форумов или ролики с YouTube. Это то, что мы называем «диким вебом». Главное, чтобы сайт не был заброшен и на странице содержалось достаточное количество полезного контента. Итак, с одной стороны у нас знания о любимых публикациях миллионов пользователей, с другой — вся мощь глобального поискового индекса Яндекса.
Осталось самое «простое». Научить машину строить рекомендации. Виды рекомендательных систем В истории рекомендательных технологий хорошо известны два их основных вида: фильтрация по содержимому и коллаборативная фильтрация. Начнем с первого, который основан на сравнении содержимого рекомендуемых объектов. Для примера предлагаю рассмотреть фильмы. Если два фильма относятся к одному и тому же жанру, и пользователь уже высоко оценил один из них, то с определенной вероятностью можно посоветовать ему и второй.
И здесь интересно вспомнить онлайн-кинотеатр Netflix, который увеличил количество жанров с нескольких сотен до десятков тысяч , среди которых можно найти даже «Культовые ужастики со злыми детьми». Большая часть из этих жанров скрыта от глаз зрителей и используется только для построения рекомендаций. В нашем случае никаких жанров нет. Чтобы сделать вывод о соответствии веб-страницы интересам человека, нужно сравнить ее контент с известными образцами. Причем заниматься этим должен компьютер, которому нужно не просто прочитать материал, но и понять его смысл. И единственный способ решить эту задачу достаточно точно, это использовать опыт Яндекса в области искусственного интеллекта.
К счастью, будущее не предопределено и все в наших руках. Но а если серьезно, то наработки в области ИИ уже сейчас помогают нам решать сложные задачи. Способность машины читать, видеть и, что наиболее важно, понимать смысл открывает большие перспективы. Когда мы говорим о рекомендациях, то подразумеваем себе материалы, которые были бы достаточно близки по своему смысловому наполнению к образцам пользователя. Иными словами, машина должна прочитать два текста и сделать вывод: близки ли они по смыслу или нет. Ровно это мы и учимся делать.
Музыка », был запущен в сентябре 2014 года. Затем эти технологии также были внедрены в « Яндекс. Маркете » и « Яндекс. Радио » [36]. В июне 2015 года в бета-режиме стал доступен «Дзен» [36]. Браузера » на Android , имеющих учётную запись в «Яндексе». До этого «Дзен» был доступен в экспериментальном режиме на странице zen.
В последующие месяцы в «Дзен» были добавлены другие виды контента : фотогалереи, статьи, блоги , форумы , видео с YouTube и так далее [38]. По состоянию на апрель 2017 года «Дзен» доступен на более чем 50 языках и в более чем 100 странах, в том числе в США , Индии и Бразилии [1]. В 2017 году «Дзен» запустил на своей платформе особый формат — нарратив , адаптированный для просмотра на мобильных устройствах. Это набор слайдов с текстами, фото, видео и GIF-изображениями. С осени 2017 года нарративы тестировали медиасервисы, а с января 2018 года формат стал доступен и авторам платформы Дзена [39]. После добавления публичных профилей пользователей в марте 2019 года сервис приобрёл черты социальной сети [40]. Данный логотип использовался платформой в 2021—2022 годах В 2021 году «Дзен» изменил вектор развития: он ориентирован больше на блоги и видеоконтент.
В апреле 2021 года был прекращён обмен трафиком с медиасервисами. Просмотры на многих сервисах резко упали [42]. В августе 2022 года VK объявила о приобретении сервисов «Дзен» и « Дзен. Новости» [43]. Сделка была закрыта 12 сентября 2022 года, и новостной агрегатор стал частью портала Дзен [44].
Мы понимаем, что даже у добросовестных клиентов со стабильным финансовым положением могут возникнуть ситуации, которые способны нарушить график платежей. И обычно это временная история. Однако, разумеется, некоторые заемщики все-таки уходят в более глубокие слои просрочки.
Чтобы грамотно сопровождать процесс работы с такими клиентами, у нас работает квалифицированная команда. Усовершенствование кредитных процессов приводит к тому, что просрочек у нас в процентном отношении с каждым годом все меньше PLUSworld: И здесь приходят на помощь технологические новации — роботизация, искусственный интеллект и машинное обучение? Дёмин: Совершенно верно, ведь это очень технологичный процесс. Приведу пример: чтобы общаться со всеми клиентами, допустившими просрочку, нам пришлось бы содержать огромный контактный центр. Но мы поступили иначе — разработали и обучили робота. Он звонит клиентам и направляет им push-уведомления. Сегодня он задействован в 84 процентах наших коммуникаций. Такого робота мы используем уже несколько лет и постоянно совершенствуем его.
Уже даже не всегда можно отличить, с человеком ты общаешься или с роботом: настолько уверенно и естественно машина ведет диалог. Робот позволил нам автоматизировать рутину: он напоминает о просрочке, разбирается в причинах проблемы, договаривается с клиентом о совершении тех или иных платежей. Люди-операторы подключаются в более сложных кейсах.
AMD запустила производство процессоров на архитектуре Zen 5 со встроенным ИИ
В начале 2023 года билайн запустил новую технологию, которая на основе искусственного интеллекта увеличивает стабильность работы сети. Главная/Искусственный интеллект/Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную моделировать поведение человека и предсказывать его будущие действия. Может ли искусственный интеллект соревноваться с естественным? Как искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний? Получалась картина, при которой алгоритмы, управляемые искусственным интеллектом, обладали полной ситуационной осведомленностью во время испытаний DARPA AlphaDogfight, которые завершились в 2020 году и передавались непосредственно в ACE.
ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только
Затем полученные данные опроса перегнали через нейросеть, которую обучили сопоставлять личностные данные и зависимость старения от вида досуга. В итоге получилось вывести алгоритм, который может вычислить наиболее подходящее хобби для конкретного человека, чтобы отодвинуть его старение. Для этого лишь нужно забить в программу данные о себе.
Персонализированные рекомендации: ИИ может анализировать данные о пользовательском поведении и предлагать персонализированные рекомендации о контенте, приложениях, товарах и услугах. Улучшение камеры: ИИ может улучшить качество фотографий, оптимизировать параметры съемки и создавать эффекты, такие как распознавание лиц, цветокоррекция и даже портретный режим. Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать ряд повседневных задач, таких как управление календарем, напоминания, фильтрация электронной почты и даже управление домашними устройствами через смартфон. Улучшенная безопасность: ИИ может помочь усилить защиту устройства от кибератак, обнаруживая потенциальные угрозы и вредоносное ПО. Понравилась эта новость?
Одна из них — алгоритмы машинного обучения. Благодаря непрерывному обучению «Виртуальный эксперт» не просто оперативно фиксирует отклонения от нормальной работы, а прогнозирует их и помогает устранить до появления. Таким образом технология повышает надежность сети и помогает клиентам быть на связи с близкими. В решении этой задачи «Виртуального эксперта» дополняют другие технологии, которые в билайне называют «умной сетью». С их помощью мобильный интернет работает быстрее, сеть автоматически оптимизируется под различные обстоятельства, качество голосового вызова увеличивается, а также происходят другие улучшения, подробнее о которых можно прочитать здесь.
После мы по контексту составляем описание для изображений и скармливаем их Stable Diffusion. Вот и всё! Статья готова, можно смело её публиковать. Пока что опубликована только одна статью, ещё две написаны и будут опубликованы чуть позже.
Мыслит ли искусственный интеллект?
Искусственный интеллект: что значит и как расшифровывается аббревиатура AI, какие задачи решает ИИ, каких областях бизнеса работает и используется. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. Эксперт в области искусственного интеллекта, CEO компании One Green Monkey Отари Меликишвили считает, что большие языковые модели "Яндекса" и Сбера сравнимы по уровню, но будущее не за общими генеративными нейросетями. — Так каким будет искусственный интеллект будущего, если он будет базироваться на описываемых вами децентрализованных спайковых нейросетях? Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой.
Мыслит ли искусственный интеллект?
| AI: что это и как развился искусственный интеллект на текущий 2024 год - GigaChat | Искусственный интеллект Snapchat опубликовал историю, а затем удалил её 1. |
| Новости искусственного интеллекта | Yandex Research занимается фундаментальными проблемами в области искусственного интеллекта. |
| Что принесет человечеству стремительный прогресс ИИ | Всё это выдается за искусственный интеллект и добро пожаловать за новым грантом. |
Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
Ученые из Института Карнеги (США) разработали алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный с высокой точностью отделять современные и ископаемые образцы биогенного происхождения от абиогенных. Искусственный интеллект на скоростях проверяет информацию о потенциальном клиенте, выясняет размер его доходов, кредитную историю, высчитывает риски для банка и дает свое заключение: давать деньги или нет. "Будущее браузеров и искусственный интеллект. Все новости о создании, развитии и достижениях в области искусственного интеллекта.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
К этому запуску команда Дзена подготовила несколько прогнозов о том, как будет меняться мир медиа в эпоху искусственного интеллекта. Искусственный интеллект Snapchat опубликовал историю, а затем удалил её 1. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен.