Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта (ИИ). В качестве примера работы искусственного интеллекта рассмотрим функционирование платформы Яндекс-Дзен. Искусственный интеллект проник практически во все сферы привычной нам жизни, в том числе, и в повседневную работу российских компаний.
«Искусственный интеллект никогда не ошибается. За ним будущее»
| Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком | 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. |
| На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал | Должность вице-президента VK по искусственному интеллекту (ИИ), контентным и рекомендательным сервисам занял руководитель "Дзена" Антон Фролов — он будет |. |
Дзен Новости запретили материалы, написанные искусственным интеллектом
ИИ определяет объект бомбардировки, а живые пилоты уже выполняют его приказы. В какой-то мере это переломный момент в истории искусственного интеллекта. Ну и в качестве развлечения, фрагмент из фильма про одного на всю голову отмороженного гангстера. Очень рекомендую, кстати, если кто ещё не смотрел.
Примечателен также тот факт, что человек и ИИ здесь как бы поменялись ролями.
Если обычно предполагается, что человек ставит задачу управляемому ИИ роботу — а тот затем делает то, что велено, то здесь всё наоборот. ИИ определяет объект бомбардировки, а живые пилоты уже выполняют его приказы. В какой-то мере это переломный момент в истории искусственного интеллекта.
В США в некоторых штатах ИИ применяют в судебной системе для оценки продолжительности тюремных сроков для обвиняемых. Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы. Например, «СберМедИИ» входит в экосистему «Сбера» и Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос пациента, дыхание и кашель, чтобы определить вероятность коронавирусной инфекции.
Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике. На данный момент разработано несколько значимых технологий в сфере искусственного интеллекта. GPT-3 из области естественной обработки языка NLP , самая сложная и в то же время гибкая нейронная сеть, способная генерировать статьи почти по любой теме, которые на первый взгляд трудно отличить от созданных человеком. Индустрия 4. Используя среду разработки, предприятия могут написать свои алгоритмы, к примеру, для обработки обращений клиентов или улучшения прогнозирования спроса. Развивающиеся страны получат наименьшую выгоду, поэтому есть риск усиления цифрового неравенства.
Почти три четверти бизнес-лидеров положительно оценивают роль ИИ после пандемии и сопутствующего кризиса. По мнению экспертов Оксфордского университета, к 2026 году ИИ напишет эссе, которое сойдет за написанное человеком, заменит водителей грузовиков к 2027 году и станет выполнять работу хирурга к 2053 году. Также ИИ превзойдет людей во всех задачах в течение 45 лет и автоматизирует все рабочие места в течение 120 лет. По словам экспертов и представителей бизнеса, ИИ помогает компаниям прогнозировать и выявлять проблемы, а также восполняет нехватку навыков сотрудников, хотя до построения бизнес-стратегии искусственным интеллектом еще далеко. Тем не менее, компании так и не научились извлекать из ИИ реальную выгоду.
Чат-боты для пациентов призваны поддерживать пациентов информационно и морально: разъяснять механизм болезни, напоминать о приеме лекарств, давать инструкции по образу жизни. Управление здравоохранением ИИ хорошо анализирует огромные массивы данных и выявляет взаимосвязи, которые человек мог пропустить либо физически не успел бы проанализировать. Доступ к информации о пациентах позволяет органам здравоохранения прогнозировать эпидемии, управлять поставками лекарств, выявлять ранее неизвестные связи между заболеваниями и факторами риска работой, местом жизни — и предлагать людям дополнительные меры профилактики. Создание 3D-моделей «Просто визуализируй», — этот прием особенно хорош в областях медицины, где дело касается внешнего вида. В стоматологии пациентам перед исправлением прикуса с помощью элайнеров показывают, как будут двигаться зубы и какой станет улыбка через год согласитесь, мотивирует! В косметологии покажут, каким будет лицо после нитевого лифтинга.
Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком
Искусственный интеллект спасает человеческий: теперь машина помогает московским врачам находить на снимках МРТ рассеянный склероз. Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS. 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. Директор по развитию искусственного интеллекта.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных.
Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных.
Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно.
Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается.
Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов.
На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных.
Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру.
В современном мире, где количество информации растет в геометрической прогрессии, рекомендации помогают людям найти что-то новое и интересное. Яндекс всегда специализировался на поиске. В широком смысле этого слова. Поиск ответов на свои вопросы. Поиск оптимального маршрута. И даже поиск свободного такси рядом с вами. Примерно два года назад у нас появилась еще одна идея. Научить машину искать в сети тот контент, который был бы интересен конкретному человеку. Персонализированный поиск, где в качестве запроса выступают не слова, а интересы.
Из этой идеи и родилась лента рекомендованного контента Дзен. Дзен Дзен — это бесконечная лента контента, которая формируется исходя из интересов конкретного человека. Мы хотим помочь пользователям найти интересный контент, а издателям — целевой трафик клик по рекомендациям открывает материал на сайте-первоисточнике. Обычно рассказы о новых продуктах начинают с описания идеологии и продуктовой стратегии, и здесь я рекомендую вам прочитать пост Романа kukutz Иванова в блоге Яндекса , а мы с вами сразу перейдем к самому важному для Хабра, к технологиям. Тем более, что именно они отличают Дзен в Яндекс. Браузере от любых других браузерных и не только аналогов. Кстати, внимательный читатель может вспомнить, что первые эксперименты с Дзеном проводились в 2015 году на странице zen. Почему теперь лента рекомендаций стала частью Браузера? На этот раз вопрос я обязательно отвечу чуть позже. В основе Дзена лежит рекомендательная технология Диско, разработанная в Яндексе и уже нашедшая применение в Яндекс.
Музыке и Яндекс. Слово «диско» созвучно английскому слову discovery, которое означает «открытие нового» и хорошо описывает суть технологии. Упрощенная логическая схема работы Диско в случае с Дзеном выглядит так: Начнем с самого начала, с исходных данных, которым еще только предстоит как-то превратиться в факторы. С чего начинаются рекомендации Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения. Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах. Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека. Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил. Поэтому пошли другим путем и предложили людям самостоятельно ограничить круг своих интересов.
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.
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. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее.
Основным бенефициаром Maia 100 станет OpenAI, которая изо всех сил пытается найти достаточное количество чипов Nvidia для питания своих всё более крупных моделей искусственного интеллекта и имеет долгосрочное партнерство с Microsoft. Теперь сервис Azure Boost для разгрузки процессов виртуализации будет доступен всем клиентам. Британская The Observer уже отписалась на этот счёт: «Развёртывание беспилотных летательных аппаратов, управляемых ИИ, которые могут самостоятельно принимать решения о том, следует ли убивать людей, приближается к реальности. Использование так называемых "роботов-убийц" ознаменовало бы тревожное развитие событий, говорят критики, передавая решения о жизни и смерти на поле боя машинам без участия человека».
Кто поспорит с британской газетой? Впору перечитать написанный аж в 1953 году рассказ Роберта Шекли «Страж-птица», где доверие человека искусственному интеллекту заканчивается весьма печально. Да, в ООН уже активно говорят о необходимости принятия обязательной резолюции, ограничивающей использование беспилотников-убийц с искусственным интеллектом, но США входят в группу стран, среди которых Австралия и Израиль , препятствующих любому подобному шагу в этом направлении. Кментту, австрийскому карьерному дипломату, автору книги «Договор о запрещении ядерного оружия» и ответственному за разработку Общей внешней политики и политики безопасности CSFP и Общей политики безопасности и обороны CSDP Евросоюза, похоже, не надо объяснять, какая опасность таится в том, что Пентагон вовсю работает над развёртыванием тысяч беспилотных летательных аппаратов с поддержкой ИИ. Ещё откровеннее выразился Фрэнк Кендалл, министр военно-воздушных сил Штатов: «Индивидуальные решения ИИ по сравнению с неисполнением индивидуальных решений человеком — это разница между победой и поражением, и вы не проиграете», — считает он. Из статьи в The Observer следует и такой факт: «В октябре беспилотники, управляемые ИИ, уже были развёрнуты Украиной на поле боя в её борьбе с российским вторжением, хотя неясно, предприняли ли они какие-либо действия, приведшие к человеческим жертвам. Пентагон не сразу ответил на запрос о комментариях». Не надо думать, что одно только использование ИИ в военно-промышленном комплексе может обрушить и без того шатающийся мир.
Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь
Объемистая статья, подготовленная по итогам таких экспериментов, получила недвусмысленное название «Проблески общего искусственного интеллекта». 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. Развитие искусственного интеллекта открывает новую эпоху в истории человечества, а потому запреты и меры сдерживания в этой сфере бессмысленны. сегодня – это основанная на искусственном интеллекте система управления опытом сотрудников и лидерством в режиме реального времени. В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. Распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI), стратегия его развития в России и мире, проблемы с внедренияем и сбоями ИИ, использование ИИ в «умных домах» и «умных городах», на финансовом рынке, в управлении, промышленности и ритейле.
Что такое нейросеть простым языком
- Содержание
- Ольга Хардина
- AMD запустила производство процессоров на архитектуре Zen 5 со встроенным ИИ - Hi-Tech
- Telegram: Contact @yandex
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Специалисты Лаборатории искусственного интеллекта "Сбербанка" помогли группе российских и американских ученых натренировать ИИ-модель, предсказывающую расположение в геноме фрагментов зеркального подобия обычной ДНК, известной как Z-ДНК. Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании. Как отметил Александр Ведяхин, искусственный интеллект (ИИ) — приоритет в соответствии с национальными планами развития в 21 из 32 стран Африки, которые ответили на соответствующий опрос ЮНЕСКО. Искусственный интеллект — Каналы
Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта
Как отметил Александр Ведяхин, искусственный интеллект (ИИ) — приоритет в соответствии с национальными планами развития в 21 из 32 стран Африки, которые ответили на соответствующий опрос ЮНЕСКО. По идее, разработанная технология на базе искусственного интеллекта (ИИ) должна была вызвать слезы умиления, но в реальности к создателям проекта возникли серьезные вопросы. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Технологии - 16 октября 2023 - Новости Санкт-Петербурга -