Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. Это объясняет высокую актуальность применения искусственного интеллекта в сфере образования.
Влияние искусственного интеллекта на различные сферы жизни
- Главные новости
- Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
- Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
- Что хотите найти?
- Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
В ходе мероприятия глава государства сделал ряд важных заявлений, касающихся сферы развития ИИ, и постановил, что превосходство страны в ней нужно наращивать и далее. Ключевые направления для России На сегодняшний день российские компании и исследователи искусственного интеллекта могут похвастаться действительно продуктивной работой по трем направлениям. Компьютерное зрение Computer Vision Способность машины визуально распознавать объекты и анализировать их. Речь идет не только о способности понимать изображения на картинке хотя до недавнего времени ИИ не умел и этого , применение этой технологии намного шире: Дополненная реальность Беспилотные аппараты, в том числе машины Системы видеонаблюдения, в том числе камеры фиксации нарушений Системы распознавания лиц В последних трех направлениях российские разработки действительно получили хорошее развитие, а сейчас и находят применение на практике как, например, работающая система распознавания лиц в Москве. Среди наиболее известных российских компаний, трудящихся в этой сфере, в РФ последние годы выделяют: NTechLab — создатели популярного сервиса Findface, наработки по которой легли в системы безопасности для силовых ведомств. Vision Labs, разрабатывающая системы распознавания лиц и иные решения для крупных банков «Центр речевых технологий» — компания, разработавшая ряд решений для телеком-компаний, а также создавшая систему идентификации болельщиков на стадионах. Обработка естественного языка Natural Language Processing Это особое направление математической лингвистики, которое работает над способностью искусственного интеллекта как распознавать текст на практически человеческом уровне понимания, так и генерировать его. Она применяется в ряде весьма важных отраслей, с которыми человек сталкивается почти каждый день: Перевод текста с одного языка на другой Автоматическая генерация текстов Работа чат-ботов и роботов-собеседников Распознавание и синтез речи Здесь эксперты особенно выделяют работу компании «Яндекс», уже давно обогнавшей таких титанов, как Google и Microsoft по качеству машинного перевода с русского языка на английский и с английского на русский.
Звездный дебют в сфере общественного здравоохранения В то время как некоторые исследователи делают ставку на теоретические исследования, другие уже пожинают плоды практического использования. В декабре Управление больниц Гонконга обратилось к ИИ для борьбы с устойчивостью к антибиотикам при двух супербактериальных инфекциях, а Южная Корея использовала технологию для подавления пандемии клопов. В начале апреля Всемирная организация здравоохранения ВОЗ запустила свой инструмент генерирования искусственного интеллекта для улучшения состояния глобального общественного здравоохранения. Инструмент разработан в стиле чат-бота для предоставления конечным пользователям подробной информации о различных состояниях здоровья, включая рак, болезни сердца, диабет и психические заболевания.
Поэтому ограничиться созданием одной цифровой модели для того или иного функционала умного города невозможно. В умном городе набор умных цифровых решений и состав моделей постоянно изменяется. Как интеллектуальные технологии повышают IQ российских населенных пунктов, читайте в следующем материале TAdviser. Соответственно меняются технологии ИИ, применяемые для решения бизнес-задач с помощью ИТ. Они развиваются в сторону гибридных моделей.
Неожиданное падение 2022 года По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали. Больше всего в ИИ в прошедшем году инвестировала медицинская отрасль. Она останется в лидерах и в будущем, ИИ будет применяться в диагностике, для поиска лекарств и при планировании лечения. Отрасли, которые привлекли наибольшие объемы инвестиций в ИИ в 2022 г.
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году. Машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети из зыбких концепций превратились в функциональные решения, способные выполнять сложные задачи. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события.
Сайты-партнеры
- Главные новости
- ВЦИОМ. Новости: Искусственный интеллект: угроза или светлое будущее?
- Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
- Популярное за неделю
- Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году
Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. AI навигатор Искусственный интеллект Российской Федерации. Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях. Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда. искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня.
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня. на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее.
Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
Проанализировать примеры применения Strong AI. Изучить использование искусственного интеллекта в медицине, образовании, финансах и других сферах. Оценить текущее положение и перспективы развития искусственного интеллекта. Выявить проблемы и вызовы в развитии Strong AI. Роли в проекте: Исследователь, аналитик, эксперт по искусственному интеллекту Ресурсы: Доступ к источникам информации, время для исследования и анализа данных Продукт: Исследование о применении искусственного интеллекта в различных областях с анализом примеров использования Strong AI и оценкой его перспектив Введение Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы. Контент доступен только автору оплаченного проекта Актуальность применения искусственного интеллекта Обзор актуальности использования искусственного интеллекта в современном мире.
Упоминание алгоритмов самообучения и их применение для достижения различных целей. Контент доступен только автору оплаченного проекта Перспективы развития Strong AI Информация о том, что Strong AI находится на начальной стадии развития и ожидается, что достигнет своего расцвета в перспективе 50 лет. Примеры применения Strong AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в медицине Исследование использования искусственного интеллекта в медицине.
Спорт Искусственный интеллект прямо во время матча анализирует действия, например, футболистов. Где они чаще всего были на поле, как долго владели мячом, какую ногу чаще использовали, какова скорость бега и ускорения. Сейчас тренеры получают десятки различных статистических данных об игре сразу после матча. Это позволяет выявить сильные стороны своей команды и слабые стороны противника. Это могут быть как большие игроки, например Google или Amazon, так и фирмы, о которых мало кто слышал. Например, одними из самых популярных и успешных компаний, что занимают лидирующие позиции в области изучения ИИ, являются неизвестные большинству организации: BotsCrew, InData Labs, nexocode. Две другие ориентированы на бизнес. Они создают ИИ, который анализирует данные фирмы, проводит статистический анализ и выдает подробные отчеты в зависимости от требований заказчика. Но мы перечислим крупных игроков, от исследований которых в нашей жизни может что-то сильно измениться. Microsoft В 2020 году Microsoft объявила о строительстве нового суперкомпьютера, размещенного в Azure, сети облачных вычислений Microsoft. А его конечной целью является создание больших моделей ИИ и соответствующей инфраструктуры для других организаций и разработчиков. Не так давно Microsoft запустила Microsoft Designer, приложение для графического дизайна, использующее технологию искусственного интеллекта для создания уникальных постов в социальных сетях, приглашений и другой графики. Alphabet Материнская компания Google и YouTube, использует искусственный интеллект и автоматизацию практически во всех аспектах своего бизнеса — от ценообразования на рекламу до продвижения контента и спам-фильтров Gmail. У Alphabet также есть дочерние компании. Например, DeepMind, которая занимается разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта, а также Waymo — компания по производству автономных транспортных средств. Последняя вошла в историю, запустив в 2020 году первую полностью беспилотную коммерческую службу такси на дорогах общего пользования. Amazon Компания интегрировала искусственный интеллект во все аспекты своего бизнеса, включая таргетированную рекламу, алгоритмы поиска электронной коммерции и Amazon Web Services. Amazon Alexa — один из самых популярных виртуальных ассистентов, который уже обслуживает многие американские семьи. Amazon также предлагает своим облачным клиентам AWS широкий спектр услуг искусственного интеллекта, включая расширенную текстовую аналитику, автоматические проверки кода и чат-боты. Nvidia Производитель высокопроизводительных чипов обеспечивает огромную вычислительную мощность, необходимую для запуска сложных приложений ИИ. На самом деле, один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире, Leonardo, оснащен графическими процессорами Nvidia. Многие крупные организации, не имеющие своего суперкомпьютера, используют суперкомпьютеры, построенные с помощью чипов Nvidia и оснащенные сетевой системой Nvidia Quantum InfiniBand. Intuitive Surgical Продает хирургическую систему da Vinci Surgical System, которая использует передовую робототехнику и компьютеризированную технологию визуализации для выполнения минимально инвазивных операций. Intuitive работает над интеграцией больших данных и искусственного интеллекта для создания таких инструментов, как руководство в реальном времени для хирургов и расширенное обучение. IBM Компания уже давно не занимает лидирующие позиции на компьютерном рынке, но все еще способна производить научные исследования и двигать развитие ИИ вперед. IBM остается лидером на рынке технологий искусственного интеллекта, а ее продукты AutoML и AutoAI могут помочь специалистам по данным создавать и обучать модели искусственного интеллекта и машинного обучения. Перспектива разработки ИИ в России В России тоже есть свои «неизвестные» герои, фирмы, о которых знают только в крупных организациях, задумывающихся о развитии бизнеса. Например, Ctrl2GO — один из крупнейших поставщиков решений для анализа данных в России, который специализируется на разработке и внедрении цифровых продуктов в промышленности. Или «Группа компаний ЦРТ», отвечающая за синтез речи, распознавание речи, идентификацию и верификацию личности по голосу и лицу, анализ медиаданных, шумоочистку. В оптимизации контакт-центров может помочь VS Robotics.
Особенно это актуально в условиях исчерпания потенциала традиционных источников роста. Александр Громов партнер «Яков и Партнёры» По итогам опроса эксперты пришли к выводу, что экономический потенциал искусственного интеллекта в России к 2028 г. Реализованный эффект от внедрения искусственного интеллекта к 2028 году может достичь 4,2—6,9 трлн руб. Из них 0,8-1,3 трлн руб. Собственные базовые модели генеративного искусственного интеллекта в мире разрабатывают около десяти стран, в том числе Россия, при этом наша страна занимает 7-е место в мире по уровню поддержки государством сферы разработки искусственного интеллекта.
Та же "Алиса" — пример машинного обучения, она понимает речь, способна отвечать речью, а также распознаёт изображения. Недавно мы сделали технологию, которая называется DeepHD — технология увеличения размера изображения и видео, когда берётся маленькая картинка и в два раза увеличивается с помощью нейросетей. Ещё из примеров — реклама. Та реклама, которая нас сопровождает в интернете, подбирается автоматически, исходя из знаний пользователя, его интересов, потому что цель бизнеса — показывать рекламу, максимально полезную и удобную для человека. Это выгодно всем: и пользователю, и рекламодателю. Это то, что мы делаем, и многое-многое другое. В случае "Яндекса" мне даже сложно представить или придумать какую-нибудь сферу деятельности, где не применяется искусственный интеллект. О том, как искусственный интеллект использует или может использовать государство Технологии искусственного интеллекта — это инструмент, и, как любой инструмент, для решения одних задач он эффективен, для других — нет. В государственном секторе, я знаю, есть проблема входящей корреспонденции. Вся бюрократическая машина построена таким образом, что письмо может где-то повиснуть, а оно должно обязательно до кого-то дойти, гражданин должен получить ответ. Такой корреспонденции много, и часто она проходит какими-то неведомыми путями, потому что никто долгое время не может понять и решить, кому она конкретно должна быть адресована и как на неё отвечать. Системы сортировки входящей корреспонденции вполне можно автоматизировать по содержимому. Кроме того, нужно выделять вопросы индивидуальные, которые требуют какого-то человеческого подхода, анализа, общения людей. А в крайне типовых ситуациях процесс можно автоматизировать: выбрать с помощью анализа самый частотный сценарий, сделать классификатор таких сценариев и его автоматизировать. Это упростит работу и повысит эффективность госаппарата. О том, что ИИ может сделать для медицины Мой личный интерес к машинному обучению появился лет 30 назад. Я купил в антикварном магазине один из томов многотомного издания, который назывался "Опыт советской медицины в годы Великой Отечественной войны", и обнаружил там просто сумасшедшую статистику. Том, который я держал в руках, назывался "Лёгочные патологии при ранении конечностей". Казалось бы, какая связь — патологии в легких и ранения конечностей. Оказывается, какие-то закономерности есть, при этом книга была выпущена сразу после войны, и не было времени понять почему. Там были собраны наблюдения и статистика, и она была просто огромная, тысячи случаев. Из этого понятно, что, просто анализируя события и наблюдая за происходящим, можно найти закономерности, которые на первый взгляд неочевидны. Дело в том, что медицина — это консервативная область, которая жёстко регулируется по вполне понятным причинам — слишком высока цена ошибки, любое внедрение требует множества экспериментов. Второй важный момент — данные, которые собирает медицина, очень чувствительны и приватны, никто из нас не хочет, чтобы его история болезни стала публичной. Поэтому законодательная база устроена таким образом, что любые медицинские данные крайне строго охраняются. Эту ситуацию нужно как-то аккуратно менять, потому что медицина — сфера, где максимально высок потенциал применения технологий: и скорость постановки диагноза, и постановка каких-то упреждающих диагнозов, и прогноз ситуации. Все врачи говорят одно и то же: приходите и проверяйтесь, чем раньше что-то диагностировано, тем лучше. Никто из нас, конечно, не ходит, потому что кажется, что меня это не коснётся, я молодой, у меня нет времени или ещё что-нибудь. Но если система будет давать индивидуальные рекомендации: конкретно тебе нужно прийти конкретно к этому врачу, потому что именно в твоём случае высок риск появления такого-то заболевания, которое нужно диагностировать на раннем этапе, — это было бы невероятно полезно. Надеюсь, что такие системы появятся. О том, почему банки заинтересованы в развитии технологий ИИ Есть то, что называется скоринг — принятие решения, выдавать или не выдавать кредит. Для банков это важно, вообще-то, банки зарабатывают на том, что они выдают кредиты, проценты по кредиту — одна из главных доходных частей банка. Но при этом, если по кредиту деньги не возвращаются, банк проигрывает. Я сейчас говорю не только о частных кредитах, не о бытовом кредитовании граждан, а о кредитах, которые выдаются большим компаниям. Это большие деньги. Если банк плохо принимает решение о выдаче этих кредитов, то начинает действовать консервативно. Долгое согласование, куча бумаг и высокая ставка по кредиту, потому что она должна покрывать риски в тех ситуациях, когда кредит не возвращается. И значит, хорошая компания, хороший растущий бизнес получают дополнительное обременение. Теперь посмотрим со стороны нас всех, как нас эта история касается. А так и касается: чем лучше, быстрее принимается решение о выдаче кредита, тем быстрее деньги приходят в хороший, качественный, работающий бизнес, а если процветает бизнес, процветает и страна, платятся налоги, появляются новые рабочие места, растёт производство, вот это всё. И поэтому ключевое место — внедрение системы искусственного интеллекта в скоринг, в оценку рисков в системе выдачи кредитов, в кредитование — это важнейшая область, которая влияет не только на банки, но на всю экономику страны, на нашу жизнь. Но здесь, по счастью, банки это прекрасно понимают, туда вкладываются огромные усилия, там есть постоянно двигающийся прогресс, и он будет развиваться. О том, как ИИ уже встроен в нашу повседневность и при чём тут бизнес Всё, что касается голосовых помощников, — это новый канал общения людей с бизнесом. Или, наоборот, бизнеса с людьми. Давайте посмотрим, что было некоторое время назад. Недавно, лет 20 назад, появились первые веб-сайты. Это были пустые странички, гипертекст с ссылками, которые позволяли учёным выкладывать статьи. Зачем бизнесу делать такую веб-страницу? Это какая-то нелепая игрушка для учёных. Проходит время, и бизнес понимает: обязательно нужно иметь свой сайт, потому что это главное средство общения с людьми. Таких страниц становится всё больше — появляются поисковые системы.
Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
Искусственный интеллект в космических системах Один из примеров — робот NASA Curiosity, предназначен для исследования состава марсианских почв и компонентов атмосферы. Благодаря наличию ИИ, Curiosity может не только изучать местность, но и запоминать безопасные пути, а также прокладывать новые маршруты с учетом ранее полученных знаний о характере почвы или грунта. Другой робот, работающий на базе искусственного интеллекта, — Lauron. Он разработан в Технологическом институте Карлсруэ. Этот пешеходный робот был разработан для статически стабильной ходьбы по неровной местности. Благодаря гибкой системе управления адаптируется к разным ландшафтам. Особенность робота состоит в наличии шести ног со специальными зацепами. Lauron используется для исследования зон на космических объектах. Машина собирает информацию об окружающей среде и автономно планирует путь к цели.
Во время передвижения Lauron «видит» препятствия, а затем либо проходит над ними, либо обходит их, если препятствия слишком высоки. Пешеходный робот предназначен для осмотра и обслуживания сложных и опасных для человека зон. Так, среди его задач исследование поверхностей вулканов и других планет. Искусственный интеллект в спорте Организаторы команд по бейсболу, футболу и баскетболу анализируют индивидуальные данные игроков, их технику, физическое состояние. Искусственный интеллект, используя эти данные, помогает предсказать потенциал спортсменов. Другой пример использования ИИ-технологий — прогнозирование результатов матчей. При проведении расчетов учитываются многие факторы, например, опыт и физическое состояние игроков, погодные условия, место проведения встреч. Все это используется для составления спортивных прогнозов.
Искусственный интеллект в системе муниципального управления Внедрение ИИ в муниципальное управление призвано сделать его более эффективным, правильно влиять на аудиторию, повышая шансы на получение нужного результата. Барака Обама, на вторых президентских выборах, нанял команду профессионалов, которая использовала ИИ. Искусственный интеллект в культуре В октябре 2018 года была продана первая картина, над которой работал искусственный интеллект. При создании произведения использовался специальный алгоритм генеративной состязательной сети, который проанализировал более 15 000 портретов художников XV- XX веков. В музыкальной сфере звукозаписывающая студия Warner Music заключила долгосрочный контракт с робо-исполнителем Endel. Всего будет выпущено 20 альбомов. Особенность Endel состоит в том, что он создан на базе искусственного интеллекта со специальным алгоритмом. Нейросеть способна не только писать обычную музыку, но и создавать индивидуальные композиции в зависимости от настроения слушателя.
В последнем случае анализируются личные данные человека, его самочувствие, местонахождение и другая информация. На основе этого для конкретного человека создается неповторимый трек, способный улучшить настроение и уменьшить чувство тревоги. Искусственный интеллект в образовании За счет внедрения ИИ в будущем система образования будет развиваться в двух направлениях. Первое из них — адаптивное. Его главная задача состоит в том, чтобы решить проблему разной успеваемости у учеников. ИИ будет анализировать результаты обучающихся и на их основе адаптировать порядок курсов, дополнительно информируя преподавателей о степени усвоения материала. Второе направление — прокторинг. Цель заключается в обеспечении контроля учеников во время прохождения тестов и экзаменов.
Система отслеживает, разговаривают ли между собой школьники или студенты, как часто отводят глаза от тетради или компьютера, пользуются ли карманными гаджетами. При выявлении нарушений ИИ сразу отправляет оповещение проктору — специалисту, отвечающему за мониторинг прохождения тестирований. Искусственный интеллект в судебной системе В числе первых ИИ стал использовать Китай. Нейросети пока используются в качестве помощников. Они анализируют большие массивы данных из государственных хранилищ, берут во внимание характеристики конкретного человека, после чего выносят решение о его виновности или невиновности. Некоторые машины на базе искусственного интеллекта способны на основе статистической информации прогнозировать правонарушения людей в будущем.
Это книги с более простыми словами и структурами предложений, но в то же время зачастую в них поднимаются важные темы. Поскольку существующей литературы для детей при тренировке Phi-3 не хватало, разработчики взяли список из более чем 3000 тем и попросили большие языковые модели написать дополнительные «детские книги» специально для обучения Phi-3.
Бойд добавил, что Phi-3 просто развивает дальше то, чему обучились предыдущие итерации ИИ-модели. Если Phi-1 была ориентирована на кодирование, а Phi-2 начала учиться рассуждать, то Phi-3 ещё лучше справляется с кодированием и рассуждениями. Расследование Reuters показывает, что санкционная продукция Nvidia продолжает поставляться в Китай. Источник изображения: Nvidia Агентство использовало для получения подобных выводов общедоступную конкурсную документацию, в которой отображались состоявшиеся закупки серверного оборудования, в составе которого содержались запрещённые к экспорту в Китай компоненты Nvidia. По словам представителей Reuters, уже после вступления новых ограничений в середине ноября прошлого года не менее 10 китайских учреждений смогли получить серверное оборудование, содержащее «запрещённые» ускорители Nvidia. В выборку попали конкурсные процедуры, которые проводились в период с 20 ноября прошлого года по 28 февраля текущего. Среди 11 поставщиков, выигравших конкурсные процедуры на поставку «запрещённой» вычислительной техники в Китай, все были малоизвестными торговыми компаниями из КНР, как поясняет Reuters. Поставляли ли они оборудование из запасов, сформированных до вступления в силу осенних изменений к правилам экспортного контроля, определить не удалось.
Представители Nvidia заявили, что даже если указанные поставки и осуществлялись в обход санкций США, они составляют лишь малую часть оборота мирового рынка, и никак не дискредитируют ни саму компанию, ни её партнёров. Получателями оборудования по рассматриваемым конкурсам выступали государственные ВУЗы КНР и правительственные организации, а также пара исследовательских центров, работающих в аэрокосмической отрасли. Представители Super Micro заверили, что собственные требования компании к соблюдению правил экспортного контроля с запасом превосходят по строгости государственные, а поставленное в Китай оборудование относилось к прошлому поколению, которое под санкции США ранее не попадало. Китайские поставщики, которые участвовали в конкурсе, клиентами Super Micro не являлись. Dell разбирается в ситуации, но на момент подготовки материала к печати заявила, что не располагает доказательствами поставки запрещённого к экспорту в Китай оборудования в адрес упоминаемых агентством Reuters китайских организаций и компаний. Gigabyte Technology просто заявила, что соблюдает международные правила торговли и законы Тайваня. Источник изображения: unsplash. Аналитики компании считают, что «поставки и внедрение ноутбуков с генеративным ИИ ускорятся в 2025—2026 годах вместе с появлением новых функций и вариантов использования генеративного ИИ, поддерживаемых новыми процессорными платформами производителей чипов».
Источник изображения: Counterpoint Research Рейтинг пяти крупнейших брендов не изменился по сравнению с прошлым годом, при этом самыми успешными по росту поставок производителями остались Lenovo и Acer. Некоторые делают это публично, другие в закрытых презентациях, и последний из каналов позволяет нам узнать, что Microsoft к концу текущего года хочет утроить количество эксплуатируемых ускорителей до 1,8 млн штук. Источник изображения: Microsoft О наличии таких планов у Microsoft со ссылкой на служебную документацию корпорации сообщил на прошлой неделе ресурс Business Insider. В документе сообщается, что Microsoft рассчитывает увеличить закупки ускорителей вычислений на основе GPU в три раза по сравнению с прошлым годом, и к декабрю располагать примерно 1,8 млн соответствующих ускорителей, преимущественно поставленных компанией Nvidia. В отдельном документе ранее сообщалось, что уже во второй половине прошлого года Microsoft достигла рекордного количества эксплуатируемых ускорителей на базе GPU, хотя точное значение и не называлось. Близкие к Microsoft источники смогли подтвердить Business Insider, что эта сумма близка к реальной. Поскольку в планы компании входит утроение закупок ускорителей, и продукцией только Nvidia она ограничиваться не собирается, легко предположить, что затраты текущего года будут измеряться в десятках миллиардов долларов США. Получается, что Microsoft замахивается на количество ускорителей, измеряемое как минимум одним миллионом штук.
По его словам, компания пытается значительную часть вычислений поручить локальным компонентам пользовательских устройств. Источник изображения: Unsplash, Gilles Lambert Другими словами, если речь идёт о смартфонах марки, то некий нейронный процессор внутри iPhone должен будет осуществлять локальные вычисления при обработке запросов, в меньшей степени полагаясь на обмен информацией с облачной инфраструктурой. Такой подход позволит ускорить отклик системы на поступающие запросы, а для пользователя это станет видимым преимуществом. Кроме того, локальная обработка чувствительной информации повысит степень информационной защищённости. При этом, как утверждает представитель Bloomberg , компания Apple не отметает окончательно идею использования сторонних больших языковых моделей, которые предлагаются Google или Microsoft.
RU узнал у экспертов, чего нам ждать от искусственного интеллекта и не придут ли машины на смену homo sapiens, потеснив тех, кто их же и создал. Директор по науке и технологиям Агентства искусственного интеллекта Роман Душкин называет технологию «искусственный интеллект» инструментом, которым будет пользоваться человечество. Он вспоминает, что в ходе истории всегда находились те, кто ратовал за научный прогресс, и ретрограды, склонные жить прошлым и привычным. Один говорит: «Пойду-ка я на тракториста-механика учиться».
А другой ему говорит: «Нет, не ходи, это бесовское изобретение, я вот лучше со своей лошадкой буду землю бороной пахать, как мне мои деды и прадеды завещали», — рассказал MSK1. RU Роман Душкин. О том, что человек не останется без работы, уступив ее машинам, заявляют и экономисты. Меньше всего стоит опасаться за свое будущее «синим воротничкам», а работникам умственного труда нужно всего лишь быть в курсе новых технологий и своевременно прокачивать скиллы. Собственно говоря, основная задача машины — это выполнять самый примитивный функционал. Потапенко уверен, что чем более архаична и авторитарна система социального устройства, тем меньше шансов на применение искусственного интеллекта, потому что, грубо говоря, нужно обеспечивать занятость. По образованию инженер-конструктор-технолог Московский институт радиотехники, электроники и автоматики. С 2003-го по 2005 год управлял сетью «Пятерочка» в Москве и Московской области.
Но термин уже прижился. Так вот, продукт ChatGPT — это на сегодня вершина нейросетевой эволюции, итогом которой станет искусственный интеллект, сопоставимый с человеческим. Чтобы вам захотелось «врубиться» в эту тему, дам ряд шокирующей информации. По официальным данным, размер убытков американской компании OPEN AI по итогам 2022 года составил 540 миллионов долларов. Это было связано с разработкой ChatGPT. В то же время компания стала одним из самых дорогих стартапов — инновационных бизнесов. По последним оценкам экспертов, ее стоимость составляет 29 миллиардов долларов. Аналитики подсчитали, что только на создание и обучение ChatGPT да-да, она обучаемая! Это сопоставимо с ежедневным потреблением населенного пункта из 5000 человек. Да-да, для охлаждения мощных компьютеров-серверов используется чистая вода. И это пока самый дешевый способ охлаждения. Каждый день миллионы пользователей задают вопросы ChatGPT. И серверам приходится работать на полную катушку. Согласно аналитическим материалам команды Mail. А в день серверы ChatGPT потребляют столько воды, сколько требуется производству для создания 320 машин Teslа. Сейчас ежедневные затраты на поддержку работы ChatGPT составляют 700 тысяч долларов. Число ее пользователей сегодня примерно 300 миллионов. По данным за февраль 2023 года, сайт ChatGPT посещают 13 млн пользователей в день — это 150 человек в секунду. Страшно представить цифру потраченных литров воды. Поэтому во весь рост встал вопрос энергоемкости и экологической безопасности этого супероборудования. Вектор развития один: чем выше скорость обработки информации, тем меньше ресурсов требуется для обслуживания этой поистине космической техники. Многие авторитетные эксперты обоснованно считают, что в преддверии того, что ИИ может «захватить» весь мир, нужны упредительные меры технического и законодательного характера при его разработке. Технологии ИИ уже окружают нас везде, хотя мы этого не видим и не слышим. Например, скорость, с которой интеллектуальная система в нашем метро распознает лица в потоке движущихся людей, — 1,02 секунды. То ли еще будет! Зайдет, допустим, воришка в супермаркет, а у представителя службы безопасности тут же загорится лампочка: «Внимание! В зале серийный вор! В некоторых местах это уже работает. Вот так незаметно ИИ ворвался в нашу жизнь, прервал привычный ход вещей и событий. Если сейчас вам стало немного страшно от прочитанного, то ваш ход мыслей очень верный. Ибо в данный момент пора затронуть вопрос безопасности при внедрении и дальнейшем развитии искусственного интеллекта. Зависть богов Умные люди, когда у них идет все слишком хорошо и по плану, обычно включают режим осторожности. Ведь у любого успеха есть обратная сторона. Наверное, это можно назвать завистью богов, когда вдруг неожиданно случается что-то не очень приятное. В любой большой программной системе, например, всегда есть риски утечки данных. И хотя специалисты постоянно работают над совершенствованием защиты, такое случается регулярно. Именно поэтому в Италии запретили использование ChatGPT: часть персональных данных пользователей системы стала доступна другим. Компания «Самсунг» ввела запрет на использование своими сотрудниками ChatGPT в рабочих процессах, опять же из-за опасности утечки важных данных. То есть один из видов риска использования ИИ — утечка данных. Второй же вид, более серьезный, — это доминирование самого ИИ над человеком. Неразумное использование ИИ — мина замедленного действия. В этом году в мире случился ряд важных событий, которые усилили критичность второго вида риска. В начале весны Илон Маск, сооснователи соцсети Pinterest, компании Apple и другие влиятельные бизнесмены, представители IT-отрасли подписали открытое письмо с требованием приостановить разработки очень мощных нейросетей хотя бы на полгода. Данное обращение подписали более тысячи IТ-специалистов. Это было предупреждение о том, что системы ИИ, где интеллект сопоставим с человеческим, могут представлять опасность для людского сообщества.
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
По словам представителей Reuters, уже после вступления новых ограничений в середине ноября прошлого года не менее 10 китайских учреждений смогли получить серверное оборудование, содержащее «запрещённые» ускорители Nvidia. В выборку попали конкурсные процедуры, которые проводились в период с 20 ноября прошлого года по 28 февраля текущего. Среди 11 поставщиков, выигравших конкурсные процедуры на поставку «запрещённой» вычислительной техники в Китай, все были малоизвестными торговыми компаниями из КНР, как поясняет Reuters. Поставляли ли они оборудование из запасов, сформированных до вступления в силу осенних изменений к правилам экспортного контроля, определить не удалось.
Представители Nvidia заявили, что даже если указанные поставки и осуществлялись в обход санкций США, они составляют лишь малую часть оборота мирового рынка, и никак не дискредитируют ни саму компанию, ни её партнёров. Получателями оборудования по рассматриваемым конкурсам выступали государственные ВУЗы КНР и правительственные организации, а также пара исследовательских центров, работающих в аэрокосмической отрасли. Представители Super Micro заверили, что собственные требования компании к соблюдению правил экспортного контроля с запасом превосходят по строгости государственные, а поставленное в Китай оборудование относилось к прошлому поколению, которое под санкции США ранее не попадало.
Китайские поставщики, которые участвовали в конкурсе, клиентами Super Micro не являлись. Dell разбирается в ситуации, но на момент подготовки материала к печати заявила, что не располагает доказательствами поставки запрещённого к экспорту в Китай оборудования в адрес упоминаемых агентством Reuters китайских организаций и компаний. Gigabyte Technology просто заявила, что соблюдает международные правила торговли и законы Тайваня.
Источник изображения: unsplash. Аналитики компании считают, что «поставки и внедрение ноутбуков с генеративным ИИ ускорятся в 2025—2026 годах вместе с появлением новых функций и вариантов использования генеративного ИИ, поддерживаемых новыми процессорными платформами производителей чипов». Источник изображения: Counterpoint Research Рейтинг пяти крупнейших брендов не изменился по сравнению с прошлым годом, при этом самыми успешными по росту поставок производителями остались Lenovo и Acer.
Некоторые делают это публично, другие в закрытых презентациях, и последний из каналов позволяет нам узнать, что Microsoft к концу текущего года хочет утроить количество эксплуатируемых ускорителей до 1,8 млн штук. Источник изображения: Microsoft О наличии таких планов у Microsoft со ссылкой на служебную документацию корпорации сообщил на прошлой неделе ресурс Business Insider. В документе сообщается, что Microsoft рассчитывает увеличить закупки ускорителей вычислений на основе GPU в три раза по сравнению с прошлым годом, и к декабрю располагать примерно 1,8 млн соответствующих ускорителей, преимущественно поставленных компанией Nvidia.
В отдельном документе ранее сообщалось, что уже во второй половине прошлого года Microsoft достигла рекордного количества эксплуатируемых ускорителей на базе GPU, хотя точное значение и не называлось. Близкие к Microsoft источники смогли подтвердить Business Insider, что эта сумма близка к реальной. Поскольку в планы компании входит утроение закупок ускорителей, и продукцией только Nvidia она ограничиваться не собирается, легко предположить, что затраты текущего года будут измеряться в десятках миллиардов долларов США.
Получается, что Microsoft замахивается на количество ускорителей, измеряемое как минимум одним миллионом штук. По его словам, компания пытается значительную часть вычислений поручить локальным компонентам пользовательских устройств. Источник изображения: Unsplash, Gilles Lambert Другими словами, если речь идёт о смартфонах марки, то некий нейронный процессор внутри iPhone должен будет осуществлять локальные вычисления при обработке запросов, в меньшей степени полагаясь на обмен информацией с облачной инфраструктурой.
Такой подход позволит ускорить отклик системы на поступающие запросы, а для пользователя это станет видимым преимуществом. Кроме того, локальная обработка чувствительной информации повысит степень информационной защищённости. При этом, как утверждает представитель Bloomberg , компания Apple не отметает окончательно идею использования сторонних больших языковых моделей, которые предлагаются Google или Microsoft.
Собственную языковую модель Apple тоже разрабатывает, но ориентирует её именно на использование локальных вычислительных ресурсов. Подробности об этой концепции Apple могут быть оглашены уже в середине июня на конференции для разработчиков WWDC 2024, как поясняет источник. Представители ответчика утверждают, что Маск передёргивает факты и строит свои обвинения на несуществующих юридически положениях.
Источник изображения: OpenAI По словам представителей OpenAI, на которые ссылается Bloomberg , упрёки Илона Маска в отказе организации от своих альтруистических принципов базируются на ложных утверждениях, являются ни чем иным, как «историческим ревизионизмом», и направлены на продвижение собственного конкурирующего стартапа. Иск Илона Маска к OpenAI был подан в марте, и одним из пунктов обвинения было вступление стартапа в партнёрство с Microsoft. Представители ответчика сообщают, что несколько лет назад сам Маск покинул OpenAI после неудачной попытки установить в организации своё доминирование, но после запуска собственной компании в сфере искусственного интеллекта пытается использовать успех OpenAI в собственных коммерческих интересах.
Покупатели видят в нём практичный инструмент для решения разнообразных задач. Крупные производители электроники всё чаще внедряют в свои продукты технологии искусственного интеллекта. Согласно исследованию, то, как тот или иной смартфон обрабатывает фотографии и видео или помогает работать с текстом, часто становится фишкой при выборе. По набору умных сервисов в смартфоне мужчины и женщины имеют схожие предпочтения.
Новые тренды ИИ-технологий в смартфонах приведут к поддержке искусственного интеллекта на уровне платформы и развитию больших языковых моделей, способных работать без передачи запросов в облако. Например, новая операционная система MagicOS 8. Раньше для таких взаимодействий требовалось несколько касаний экрана, а теперь технологии ИИ способны понимать тип контента, контекст, учитывать пользовательские привычки и сокращать длинную последовательность нажатий до одного действия. Продвинутая камера играет важную роль при выборе смартфона, а использование ИИ в процессе съемки стало повсеместным.
Большинство ИИ-продуктов 2023 г. Новый этап развития генеративного ИИ Наиболее заметной тенденцией 2024 г. По прогнозам Магнусона, общие, универсальные модели, скорее всего, выйдут из моды, и на смену им придут специализированные приложения, ориентированные на конкретную область. ИИ кардинально меняет анализ данных Самой значительной тенденцией в области ИИ в 2024 г. Разговорная аналитика, наряду с достижениями в области обработки естественного языка NLP , сделает многие текущие и традиционные подходы к бизнес-аналитике устаревшими, предупреждает Брауэр. Между тем, сложные интерфейсы, такие ввод посредством голоса и изображений, откроют двери для более быстрых, глубоких и хорошо сформулированных запросов данных.
ИИ отправляется за покупками Генеративный ИИ повлияет на то, как люди будут находить товары и совершать покупки, считает Рейчел Мур, старший вице-президент и руководитель отдела инкубации компании Synchrony, предоставляющей финансовые услуги.
Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Каждый пятый житель Новосибирска признаётся, что ему сложно представить жизнь без таких технологий. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор».
Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234-06-86.
Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире
И дает непрерывный поток данных, питающий модель ИИ", - пояснил Дмитрий Чернышенко. Среди других примеров, приведенных на конференции, проект МЧС, внедрившего систему, которая дает возможность на основе ИИ-технологий рассчитывать риски возникновения пожаров. В результате оперативность реагирования на природные возгорания повысилась в 3 раза. А Магнитогорский металлургический комбинат реализовал систему, которая позволяет обнаруживать и классифицировать дефекты в ходе производственного цикла.
Средний уровень использования ИИ в стране вырос в полтора раза. Со следующего года такой подход будет протестирован на предприятиях с годовой выручкой от 800 млн рублей, которые работают в сельском хозяйстве, промышленности, здравоохранении и транспортной сфере. Для поддержки бизнеса с этого года запущен механизм налоговых льгот.
Предприниматели получили право при формировании первоначальной стоимости оборудования и ПО с ИИ применять повышающий коэффициент 1,5", - сообщил вице-премьер. В ходе выступления Чернышенко обозначил пять основных глобальных трендов в сфере ИИ. Первым таким трендом он назвал стремление государств к технологическому суверенитету в условиях взаимных ограничений, когда отдельные страны закрывают доступ к своим разработкам.
Второй - ужесточение борьбы за кадры.
Нейронные сети — это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания шаблонов и обучения на входных данных. Они вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, состоящего из миллионов взаимосвязанных нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для передачи информации в мозг человека.
Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и отправляет ее на следующий слой. Первый слой нейронов получает входные данные, а последний слой производит выходные данные. Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1].
Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы машинное обучение. Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование.
Цель нейронной сети — находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода. Нейронные сети оказались невероятно эффективными в широком спектре приложений.
Специалисты в области экономики считают, что, в финансах их можно использовать для прогнозирования цен на акции или обнаружения мошенничества. Разработчики программ в сфере медицины также замечают, что в здравоохранении их можно использовать для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний. Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором, обработкой и анализом различных медицинских изображений к которым относятся рентген, КТ, цифровые гистологические исследования и так далее.
А также, искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе большого объема сложных медицинских данных. Исходя из этого можно сделать вывод, что нейронные сети и искусственный интеллект всегда были и являются сквозными технологиями. В области лингвистики специалисты считают, что нейронные сети и искусственный интеллект можно использовать для улучшения распознавания речи и обработки естественного языка [2].
Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность обучаться и адаптироваться к новым данным. После того, как нейронная сеть была обучена на определенном наборе данных, она может продолжать обучение и улучшать свои прогнозы по мере поступления новой информации.
Китай в этом лидер, там высокая конкуренция везде, на любом уровне, где только можно представить, и скорость проникновения новых технологий взрывная, просто колоссальная. Технология распознавания лиц, положим, максимально доступна, ее может сделать практически кто угодно, есть много открытого кода, который неплохо работает. В китайском Синьцзяне, например, достаточно жёсткий контроль над людьми, сканируют всё, в том числе лица. На поимку нарушителя уходит буквально несколько минут. Звучит как антиутопия, верно? Но таков прогресс, и здесь можно думать, пройдёт он быстрее или нет, рассуждать, хорошо это или плохо, но он неизбежен.
И, главное, мы через это уже проходили, и не раз. Во-первых, в какой-то момент появились паспорта для идентификации человека. Был период, когда никакой идентификации не было, у человека было только имя, не было даже фамилии, по которой можно навести справки. Потом появились документы, благодаря которым о человеке можно многое узнать, и чем дальше, тем больше. В какой-то момент появляется технология обработки отпечатков пальцев, жёсткий идентификатор, который нельзя поменять. Сейчас то же самое с лицом, и это удобно, позволяет нам разблокировать телефон, например. Мы периодически думаем: а как же соображение приватности, но на другой чаше весов лежит отсутствие необходимости доказывать, что ты ничего плохого не делал. Это ещё один важный тренд.
Паспорт будущего — принципиально другой тип коммуникаций. О спектре применения искусственного интеллекта Первое, с чего стоит начать, — поиск, который невозможен без технологии искусственного интеллекта. Это тысячи фактов, по которым принимается решение, что именно нужно показать по короткому запросу человека, и качество поиска определяется целиком и полностью качеством машинного обучения. Убрав машинное обучение из поиска, мы получим проблему. Иногда раскладку на сайте забудешь поменять — и ничего не находится. Поисковая система нас приучила к тому, что как ты ни пиши, что ни введи, нас сразу идеально понимают. Это машинное обучение. Спектр возможностей практически бесконечен: кино, музыка, прогноз погоды, навигаторы, беспилотные авто.
Вообще всё, что касается транспорта: рассчитать время прибытия такси, выбрать автомобили, которые увидят заказ, рассчитать время подачи, правильно определить и спрогнозировать цены — это всё делается в автоматическом режиме. И, в частности, предельно близкая мне тема — компьютерное зрение, распознавание изображений. Та же "Алиса" — пример машинного обучения, она понимает речь, способна отвечать речью, а также распознаёт изображения. Недавно мы сделали технологию, которая называется DeepHD — технология увеличения размера изображения и видео, когда берётся маленькая картинка и в два раза увеличивается с помощью нейросетей. Ещё из примеров — реклама. Та реклама, которая нас сопровождает в интернете, подбирается автоматически, исходя из знаний пользователя, его интересов, потому что цель бизнеса — показывать рекламу, максимально полезную и удобную для человека. Это выгодно всем: и пользователю, и рекламодателю. Это то, что мы делаем, и многое-многое другое.
В случае "Яндекса" мне даже сложно представить или придумать какую-нибудь сферу деятельности, где не применяется искусственный интеллект. О том, как искусственный интеллект использует или может использовать государство Технологии искусственного интеллекта — это инструмент, и, как любой инструмент, для решения одних задач он эффективен, для других — нет. В государственном секторе, я знаю, есть проблема входящей корреспонденции. Вся бюрократическая машина построена таким образом, что письмо может где-то повиснуть, а оно должно обязательно до кого-то дойти, гражданин должен получить ответ. Такой корреспонденции много, и часто она проходит какими-то неведомыми путями, потому что никто долгое время не может понять и решить, кому она конкретно должна быть адресована и как на неё отвечать. Системы сортировки входящей корреспонденции вполне можно автоматизировать по содержимому. Кроме того, нужно выделять вопросы индивидуальные, которые требуют какого-то человеческого подхода, анализа, общения людей. А в крайне типовых ситуациях процесс можно автоматизировать: выбрать с помощью анализа самый частотный сценарий, сделать классификатор таких сценариев и его автоматизировать.
Это упростит работу и повысит эффективность госаппарата. О том, что ИИ может сделать для медицины Мой личный интерес к машинному обучению появился лет 30 назад. Я купил в антикварном магазине один из томов многотомного издания, который назывался "Опыт советской медицины в годы Великой Отечественной войны", и обнаружил там просто сумасшедшую статистику. Том, который я держал в руках, назывался "Лёгочные патологии при ранении конечностей". Казалось бы, какая связь — патологии в легких и ранения конечностей. Оказывается, какие-то закономерности есть, при этом книга была выпущена сразу после войны, и не было времени понять почему. Там были собраны наблюдения и статистика, и она была просто огромная, тысячи случаев. Из этого понятно, что, просто анализируя события и наблюдая за происходящим, можно найти закономерности, которые на первый взгляд неочевидны.
Дело в том, что медицина — это консервативная область, которая жёстко регулируется по вполне понятным причинам — слишком высока цена ошибки, любое внедрение требует множества экспериментов. Второй важный момент — данные, которые собирает медицина, очень чувствительны и приватны, никто из нас не хочет, чтобы его история болезни стала публичной. Поэтому законодательная база устроена таким образом, что любые медицинские данные крайне строго охраняются. Эту ситуацию нужно как-то аккуратно менять, потому что медицина — сфера, где максимально высок потенциал применения технологий: и скорость постановки диагноза, и постановка каких-то упреждающих диагнозов, и прогноз ситуации. Все врачи говорят одно и то же: приходите и проверяйтесь, чем раньше что-то диагностировано, тем лучше.
Искусственный интеллект ИИ — это область науки и технологии, посвященная разработке компьютерных систем, способных анализировать данные, извлекать закономерности, обучаться на основе опыта и принимать решения, которые ранее требовали человеческого интеллекта.
ИИ стремится создать алгоритмы, агентов и модели, способные выполнять разнообразные когнитивные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка, планирование, решение проблем и даже создание искусства, перенося на машины способности, обычно свойственные человеку [1]. Основой ИИ часто служит машинное обучение и глубокое обучение, которые позволяют системам улучшать свою производительность и адаптироваться к новым ситуациям на основе накопленного опыта. Искусственный интеллект имеет широкий спектр применений, включая автономные транспортные средства, медицину, производство, финансы, образование и многое другое, и его развитие продолжает оказывать значительное влияние на общество и экономику. Искусственный интеллект объединяет в себе разнообразные подходы и компоненты, позволяющие системам моделировать и имитировать человеческий интеллект [2]. Является одной из основных парадигм ИИ, в которой системы обучаются на основе данных. Эти данные могут быть предоставлены в виде примеров, и системы самостоятельно выявляют закономерности и обобщают их для принятия решений на новых данных.
Глубокое обучение Deep Learning, DL. Это подраздел машинного обучения, использующий искусственные нейронные сети для анализа данных. Глубокие нейронные сети состоят из множества слоев, позволяющих извлекать все более абстрактные признаки из данных [3]. NLP занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. Системы NLP способны анализировать, понимать и генерировать тексты, что находит применение в переводах, чат-ботах, анализе социальных медиа и многих других областях.
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания. Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое.