Курс «Философия искусственного интеллекта» от Skillbox охватывает темы, связанные с взаимодействием ИИ и человечества. Зарабатываем реальные деньги с помощью нейросетей! Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть от Нетологии. Академия нейросетей и искусственного интеллекта.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Искусственный интеллект Gemini от Google превзошел всех людей и нейросети в 57 науках. Узнаете, что такое искусственный интеллект и нейросети. Поймете, почему их нужно осваивать именно сейчас. Составите список дел, которые сможете им делегировать уже сейчас. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Можно послушать про «нейронный блицкриг», почему нейросети врут, как лингвисты обучают ИИ, во что искусственный интеллект превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему. Академия нейросетей и искусственного интеллекта. Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта.
Искусственный интеллект
Пока посредниками выступают разработчики и организаторы выставки. Они и рассказывают про стремительное развитие систем. Но технический прогресс уже не остановить. Путину показали возможности: спросить можно было, что угодно. Это действительно похоже на сказку. Машины отвечают на сложные вопросы, пишут тексты, рисуют.
На одном из стендов пресс-секретаря президента в реальном времени превратили в Илона Маска. То есть сделали дипфейк. Вполне приличный. Но ведь такое можно использовать и во зло. Как с ними бороться?
Уже потихоньку становятся.
Проект направлен на создание единого федерального учебно-методического комплекса, включающего: образовательную программу методические рекомендации для педагогических работников Реализация проекта позволит: обеспечить методические условия для повышения общей технической подготовки учащихся повысить эффективность преподавания учебного предмета «Информатика» в общеобразовательных организациях использовать успешный кейс для дальнейшего развития технического образования в России ЗАДАЧИ Обсуждение концепции и структуры учебно-методического комплекса по реализации в системе общего образования учебных курсов об основах ИИ. В рабочую группу проекта входят практикующие специалисты и эксперты в сфере инноваций. Проект нацелен на применение: федеральными и региональными органами исполнительной власти, осуществляющими государственное управление в сфере образования, в целях достижения ключевых государственных ориентиров в области цифровой экономики.
План март-апрель Анализ существующей отечественной и зарубежной практики реализации учебных курсов, направленных на изучение основ систем искусственного интеллекта в системе общего образования.
GPT-4 понимает очень сложные запросы, сформулированные на 26 языках с большим количеством нюансов. Этого удалось добиться благодаря увеличению лимита слов в запросе. Модель обрабатывает до 25 тысяч слов GPT-3. Более чем трехкратное увеличение напрямую влияет на детализацию, которую можно использовать при постановке задач. Глубину понимания запросов и контекста ярко демонстрируют успешно сданные нейросетью экзамены и стандартизированные тесты в коллегию адвокатов, университеты и другие организации. GPT-4 проходила тесты и сдавала экзамены без специальной подготовки и дообучения.
GPT-4 стала мультимодальной и теперь понимает не только тексты, но и изображения в качестве вводимой информации. Причем возможности GPT-4 при считывании изображений выходят за рамки простой интерпретации. Во время демонстрации своих возможностей модель распознала эскиз сайта, нарисованный от руки в качестве техзадания, написала HTML-код и JavaScript и превратила эскиз в веб-сайт. Пользователи могут определять стиль и характер ИИ, создавать виртуальных "персонажей", ограничивать их в заданной роли, и искусственно сужать круг обсуждаемых вопросов.
По его словам, текущие курсы по ИИ разработаны под каждую программу, например, историки скорее учатся писать небольшие скрипты на Python и обрабатывать табличные данные с их помощью, а студенты факультета компьютерных наук изучают машинное и глубинное обучение.
После публикации нового единого образовательного модуля по ИИ в вузе также задумались об объединении учебных программ по ИИ в отдельный блок. Он просто проверил систему на прочность, на мой взгляд. Это первый момент. А второй очень важный момент: вот такого рода ситуации, случающиеся внезапно, — хотя вроде бы об искусственном интеллекте, о нейросети и о её возможностях известно давно, показывают, что университетам надо перестраиваться. Как минимум, наталкивает на мысль, что надо менять подход к заданиям», — заявил СМИ Фальков.
Перспективы развития и применения нейронных сетей
Десятки студентов Университета искусственного интеллекта обратились в суд, чтобы вернуть свои деньги за обучение. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека. ChatGPT — это диалоговая программа на базе искусственного интеллекта, которая обучает сама себя по всей мировой базе знаний, может отвечать текстом почти как живой человек (причём на огромном множестве языков, включая русский), решать вопросы любой сложности и.
Искусственный интеллект
Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных. Также в Центре искусственного интеллекта используют нейросети для предсказания трехмерных структур антител. Нейросети и ИИ-инструменты, а также курсы которыми можно пользоваться бесплатно. ChatGPT — это диалоговая программа на базе искусственного интеллекта, которая обучает сама себя по всей мировой базе знаний, может отвечать текстом почти как живой человек (причём на огромном множестве языков, включая русский), решать вопросы любой сложности и. Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования. Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных.
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Этот сложный алгоритм можно сравнить с работой человеческого мозга: он учится чему-то новому, благодаря чему нейронные связи укрепляются. Сеть не создаёт уникальные результаты, поскольку она действует только на основе уже имеющегося опыта. Чем больше опыта у нейросети — тем точнее будут результаты, которые она выдает. Чтобы работать с нейросетями, нужно знать другие термины, обозначающие особенности их работы: Функция активации — способ нормализации искусственным интеллектом входных данных до нужного диапазона. Линейная функция автоматически используется, если нужно передать значение, не подвергнув его преобразованию, а также в процессе тестирования нейронной сети. Самый распространенный вид функции активации — сигмоид со значением [0,1], называемый также логической функцией. Гиперболический тангенс используется, если возможны отрицательные значения например, акции могут не только расти, но и падать , поскольку его диапазон [-1,1]. Тренировочный сет — последовательность данных, которые использует нейросеть. Итерация — количество тренировочных сетов, которые прошла нейронная сеть.
Ошибка — производная, которая демонстрирует расхождение между полученным ответом и ожидаемым. Число ошибок в процессе обучения должно идти на спад. Как работает нейросеть на примере Приведем простой пример работы нейросетей с использованием весов коэффициентов. Предположим, мы хотим узнать у нейросети, стоит ли в выходные ехать за грибами в лес. Ответов может быть только два — да или нет. Результат зависит от нескольких факторов, которые будут заданы в виде вопросов: Начался ли грибной сезон? Будет ли в выходные дождь? Пороговое значение и значение смещения обозначим как 3.
Таким образом, в сумме получился результат 6, который в два раза больше исходного. Обработав весь массив входящих данных, нейронная сеть с точностью сделала вывод, что в выходные можно ехать за грибами. Типы нейросетей Типы В зависимости от числа слоев, в которых расположены нейроны, нейросети могут быть: Персептрон — самая старая форма. Один нейрон принимает информацию, применяет активацию, в результате становится доступным вывод в двоичной системе. Перцептрон можно использовать только для классификации данных на две группы. Из-за ограниченных возможностей такие нейронные сети в наше время практически не используются. Сигнал поступает во входной слой и сразу же отправляется к выходному, где происходят вычисления. Связь между нейронами входного и выходного слоев обеспечивают синапсы.
Помимо входного и выходного слоев, в таких нейронных сетях есть еще несколько скрытых промежуточных. Обработка информации и вычисления производятся на нескольких этапах, поэтому решения, предлагаемые такими сетями, более точные. В структуру таких нейросетей входят два дополнительных слоя - сверточные и объединяющие. Сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, картинок и фото. В эту группу входят нейросети, способные что-то создавать. Это, к примеру, генераторы картинок или текстов.
В рабочую программу обновлённого модуля по искусственному интеллекту от Минобрнауки входят «Основы программирования на Python», «Математический анализ», «Линейная алгебра» и «Теория вероятностей и математическая статистика». Программа курса в зависимости от направления подготовки студентов подразделяется на три уровня: базовый, продвинутый и экспертный. Профильный эксперт считает, что основной целью авторов модуля было «увеличение охвата и внедрение его как можно в большем количестве университетов». Он уточнил СМИ, что вузам стоит отбирать программы по ИИ исходя из запросов работодателей, так как только в партнёрстве с представителями бизнеса удастся понять, каким специалистам необходимы подобные навыки. Заместитель директора по учебно-воспитательной работе Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Александр Ширяев пояснил СМИ, что в вузе дисциплины модуля преподаются не только для профильных специалистов, но и в рамках так называемой цифровой кафедры доступны для остальных студентов. Руководитель департамента больших данных и информационного поиска ВШЭ Евгений Соколов заявил СМИ, что «сейчас абсолютно все студенты бакалавриата изучают цифровую грамотность, программирование и анализ данных».
Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи. При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают. Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество. Среди них можно выделить несколько полезных и интересных простому обывателю. Ваши друзья, скорее всего, уже установили себе на смартфон приложение Lensa, превращающее обычные селфи в удивительные яркие аватарки. На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами. Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки. Но это все развлекательные примеры использования нейросетей. Есть ли какие-то полезные? Нейросеть DeOldify позволяет раскрашивать старые черно-белые фотографии. Looka поможет создать логотип для вашего бренда. А нашумевший ChatGPT от OpenAI позволяет задать чат-боту любой вопрос и получить на него развернутый ответ — в скором будущем эта технология сможет заменить собой целые поисковые системы или сделать их намного более дружелюбными по отношению к пользователю. Что в итоге Теперь вы знаете, для чего нужны нейросети и что делает нейросеть. Как вы уже могли убедиться, нейросети все больше проникают в наше цифровое пространство, позволяя получать удивительные результаты и решать задачи, которые раньше невозможно было бы решить без привлечения нескольких сотен или тысяч сотрудников. Они умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других. Но это только начало.
Разработка успешно применяется банками и даже пограничниками, помогая выявить поддельные паспорта. Чтобы натренировать систему, Владимир с командой создали ещё одну модель, которая сгенерировала образцы для обучения — всё, даже фотографии, личные данные и подписи компьютер выдумал сам. И это не предел возможностей. Но главная причина успеха именно ChatGPT — универсальность. Ей легко воспользоваться, определённое число запросов в день разработчики предоставляют бесплатно, а дальше просят всего 20 долларов в месяц. Экономить на сотрудниках с помощью нейросети тут же бросились специалисты по соцсетям, рекламщики, программисты. Однако эксперты предупреждают — тут есть опасность. Впитывая всё как губка, нейросеть постоянно обучается: любую информацию, которую загружает один пользователь, она запоминает, обрабатывает и хранит, а потом может выдать по запросу и другому человеку. В марте разработчики ChatGPT сами признались в случаях утечки и даже ненадолго отключали систему для исправлений. Посторонним тогда были видны чужие сообщения, личная информация и даже данные банковских карт. После этого в Италии использование нейросети вовсе решили запретить местные программисты теперь массово пользуются VPN для обхода блокировки. Такое же решение приняли и власти Китая, но с другой мотивировкой: информация, которую выдает чат-бот, может противоречить законодательству. Угрозу признаёт и один из создателей ChatGPT — в недавнем интервью Сэм Олтмен заявил, что возможность применения системы злоумышленниками пугает. Ведь она запросто может написать и вирус. Опасений по поводу нейросетей становится всё больше: многие боятся остаться без работы. Компьютер выполняет задачи быстрее, не делает перерывов на обед и обходится работодателю куда дешевле.
Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?
Нейросеть получает неразмеченные данные и пытается сама выявить в них связи, закономерности, общие признаки. На каком языке лучше писать нейронные сети? Чаще всего для создания нейронных сетей используют Python. Это универсальный язык, на котором можно написать практически что угодно. Также у него много инструментов для машинного обучения, которые легко найти в свободном доступе. Они упрощают и ускоряют процесс создания нейросети. Python — наиболее подходящий язык для тех, кто делает первые шаги в IT: его синтаксис похож на английский, поэтому язык легко освоить новичку. Сколько зарабатывают программисты нейронных сетей? Зарплата зависит от опыта и навыков. Например, новичок может рассчитывать примерно на 40 000 рублей в месяц. Профессионалы с опытом от одного до трех лет получают в среднем 120 000 рублей.
Специалистам по нейросетям, которые трудятся в сфере от трех до шести лет, работодатели предлагают от 250 000 рублей в месяц. Это усредненные данные с сайтов по поиску работы. В чем разница между машинным обучением и нейронными сетями? Нейросети и машинное обучение тесно связаны. Так, они стремятся создавать системы, которые могут обучаться и принимать решения без программирования. Разница между этими понятиями — в иерархии: нейронные сети — это один из видов машинного обучения. В чем разница между нейросетью и искусственным интеллектом? Искусственный интеллект ИИ — это любая система, которая может выполнять определенные задачи, которые обычно решает человек. А нейронные сети — это разновидность ИИ для обработки сложных данных.
Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий.
Upscale 2х, 4х. Стилизация изображений. Создание кода своего стиля. Инструмент Style Tuner. Преимущества Есть два тарифа на выбор. Одна из лучших программ по работе с Midjourney. Можно обучаться без опыта. Получив новые знания, вы будете быстро создавать уникальные проекты.
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. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников. Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов. С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Ранее мы рассказывали: Как технологии меняют нашу еду? Преимущества и недостатки нейросетей Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству. Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи. При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд.
Перспективы развития и применения нейронных сетей
То есть она пишет текст по запросу, понимает информацию как человек. Благодаря такому искусственному интеллекту многие процессы могут быть автоматизированы, что значительно повышает эффективность работы и уменьшает затраты времени и ресурсов. Нейросеть, которая изменила мир Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. То есть нейросеть может самостоятельно адаптироваться и развиваться с помощью накопленных знаний. Их применяют в самых разнообразных областях, таких как технологии, медицина, финансы, транспорт и другие. Одно из достижений науки — глубокие нейронные сети, которые могут обрабатывать огромные объемы информации и распознавать сложные образы. Благодаря этому ИИ умеет вести себя как человек, выполнять задачи и инструкции по анализу и написанию текста, решению задач и многое другое.
Маркете" и т. Эта модель помогает нейросети запоминать правила языка, выбирать подходящие слова и связывать их по смыслу. Обучали YaLM по тому же принципу, как и все нейросети, которые относятся к языковым моделям. Вначале базовая модель обрабатывает огромный массив текстов и учится восстанавливать пропущенные слова на основе полученных данных. Это самый долгий этап обучения, замечает Крайнов. Зато после этого базовую модель можно дообучить на другие специфические задачи. В 2022 году в открытом доступе также появилась модель YaLM 100B на 100 млрд, которая умеет генерировать тексты на русском и английском языках. Это самые мощные суперкомпьютеры в России и Восточной Европе. У нас очень сильная команда разработчиков и экспертов в области машинного обучения, которая постоянно расширяется", — поделился собеседник "ДП". ИИ повсюду Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. Это приложение для генерации изображений, которое после выпуска, а также благодаря хорошему продвижению попало в топ—чарт российского App Store.
Научиться использовать ИИ в маркетинге — значит взять курс на инновации и развитие бизнеса. Одним из путей это станет автоматизация маркетинговых процессов с помощью интеллектуальных систем. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных, выделять тренды и предсказывать потребительское поведение. Важным аспектом является также персонализация взаимодействия с клиентами. ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя.
Уже сейчас некоторые компании заменяют персонал служб поддержки по телефону генеративным ИИ и буквально через год в отрасли, возможно, будут использоваться только чат-боты на базе ИИ. Согласно данным Gartner в 2022 году в индустрии центров поддержки клиентов работало около 17 млн человек. Перед стартом состоялся показательный соревновательный заезд между Даниилом Квятом на обычном болиде и беспилотником. Выручка Intel больше не снижается, и компания остаётся крупнейшим производителем процессоров для ПК и ноутбуков. Но продажи в I квартале не оправдали ожиданий аналитиков, и собственный прогноз Intel на текущий квартал отражает слабый спрос. Это непростой момент для гендиректора Пэта Гелсингера Pat Gelsinger который находится у руля уже четвёртый год. Проблемы Intel накапливались десятилетиями. Уязвимость затрагивает неисчислимое множество процессоров, а её устранение грозит катастрофическим снижением производительности. Компания переложила вину на производителей материнских плат, которые при разработке BIOS не последователи спецификациям процессоров и направленным им рекомендациям. Компания отрабатывает технологию захвата и свода в атмосферу ненужного хлама в окружении Земли, чтобы запускам ракет и спутникам ничего не угрожало. Но потом на Марс полетели автоматические станции и спускаемые аппараты, и каналы оказались причудливыми складками рельефа. Зато по мере улучшения регистрирующей аппаратуры Марс стал показывать другие свои чудеса.
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. Онлайн-курс по нейросетям и искусственному интеллекту для новичков, желающих использовать возможности ИИ для генерирования текстов, анимаций графики и обработки последней с уроками по UX-исследованиям. Нейросетевая революция искусственного интеллекта и варианты её развития. получат уникальную возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта, освоить навыки промт-инжиниринга и научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями в повседневной жизни.
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ. Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций. Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ. Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! Интервью об искусственном интеллекте и его роли в образовании – с директором направления «Развитие на основе данных» АНО «Университет 2035», образовательным методологом-игропрактиком, автором телеграм-каналов Игрострой и Дизайн Образования.
Курсы по нейронным сетям
В период с 2022 по 2030 г. Все это в конечном итоге должно стимулировать работодателей увеличивать долю высококвалифицированных работников и переходить к концепции «экономики высоких зарплат». Общество Указ президента был подписан 15 февраля. Предыдущий вариант стратегии был утвержден в октябре 2019 г. Среди ее целей были разработка и совершенствование профильного программного обеспечения и оборудования, повышение доступности и качества данных, а также создание комплексной системы регулирования в сфере ИИ. В обновленной версии нацстратегии прописаны целевые показатели.
Но официальные данные о том, какую роль играет ИИ в современной экономике, разнятся.
Не пропустите: Уничтожит ли нас искусственный интеллект и почему некоторые ученые считают, что да? Борьба за электроэнергию «В 2024 году спрос на электроэнергию значительно возрастет», — говорит Дэн Хендрикс, исполнительный директор Центра безопасности искусственного интеллекта, некоммерческой организации, базирующейся в Сан—Франциско. Эта доля, вероятно, резко возрастет в 2024 году, поскольку системы ИИ обучаются и работают на все больших объемах вычислительной мощности. Разработка более мощных ИИ-систем невозможна без войн за электроэнергию Компании все чаще попытаются заключить сделки с правительствами, чтобы обеспечить энергоснабжение. Читайте также: Может ли нейросеть заменить художников, писателей и программистов? Растущий разрыв По оценкам Международного союза электросвязи, около 2,6 миллиардов человек — примерно треть населения земного шара — не имеют доступа к Интернету. Этот цифровой разрыв может определить, кто может извлечь выгоду из ИИ. Если мы добавим сюда и цифровое неравенство, то сократить разрыв будет попросту невозможно», — говорит Болор-Эрдене Батценгель, исследователь Оксфордского университета и бывший вице-министр цифрового развития и коммуникаций Монголии. Доступ к Ии-технологиям есть далеко не у всех Даже когда пользователи в развивающихся странах получают доступ к ИИ, он редко разрабатывается с учетом их потребностей.
Однако на данный момент эта проблема не так хорошо освещена как другие и о последствиях этого «цифрового разрыва» говорить рано. Тем не менее, по мере создания более мощных ИИ-систем, неравенство будет расти. Вам будет интересно: Что будет, когда Искусственный интеллект достигнет пика своего развития? Еще больше роботов Переход от использования множества небольших моделей для выполнения разнообразных задач к единым неизбежен. Это подтверждают такие мультимодальные модели, как GPT-4 и Gemini от Google DeepMind, способные решать как визуальные, так и лингвистические задачи. Исходя из этого можно предположить, что то же самое произойдет и с роботами — зачем обучать одного переворачивать блинчики, а другого открывать двери, если можно создать одну универсальную многозадачную модель?
В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса.
Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете. Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать. Сначала вы получаете задачу: например, спрогнозировать отток клиентов в следующем месяце. Для решения этой задачи вам нужно собрать данные за прошлые периоды, очистить их, подготовить признаки, по которым модель будет работать с информацией, а затем построить и внедрить эту модель.
На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей. Именно поэтому спрос на специалистов по машинному обучению высокий: прибыль в разы перекрывает затраты на работу с большими данными. На курсе GeekUniversity после модуля про машинное обучение вы научитесь оценивать эффективность и повышать качество своих моделей анализа данных, а для закрепления знаний самостоятельно выполните курсовой проект на выбор: классификация людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями, предсказание спроса на товар, предсказание стоимости акций или классификация отзывов в приложении.
Рассказываем на личном примере Так, за короткое время корпорации представили своих помощников на основе чат-ботов широкой публике, а их способности действительно впечатляли — ИИ-системы оказались способны писать тексты, гененировать изображения, составлять отчеты и целые наборы слайдов за считанные секунды. Корпорация Meta также не осталась в долгу, выпустив сразу две модели для создания изображений буквально чего угодно. Да что уж там, сегодня телефоны Google со встроенным ИИ позволяют редактировать фотографии в невиданной ранее степени, заменяя грустные лица счастливыми, а пасмурные дни — идеальными закатами. И хотя первичный ажиотаж сходит на нет, а разговоры о том, что ИИ уничтожит нашу цивилизацию, кажется, остались в 2023 году, эти новаторские интеллектуальные системы стали символом перемен буквально во всех отраслях — от экономики до образования. Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда Миллионы людей посмотрели в лицо искусственному интеллекту, а значит вопрос о том, хорошо ли мы понимаем эти системы и умеем ли ими пользоваться актуален как никогда.
Вспомните, чем закончилась одна из главных дискуссий 2023 года о роли ChatGPT и подобных чат-ботов в образовании — все были сосредоточены на том, что учащиеся могут использовать ИИ для мошенничества, однако по прошествии года стало понятно, что неспособность преподавателей обучить школьников и студентов взаимодействию с чат-ботами может поставить их в невыгодное положение. И да, никакой «революции» в системе образования так и не произошло. Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram — так вы точно не пропустите ничего интересного! Тем не менее, понимание того, как работать с нейросетями чрезвычайно важно — чем больше мы знаем о том, что именно представляют собой эти интеллектуальные системы, тем больше у нас возможностей. Нейросети в 2024 году Итак, с момента релиза ChatGPT разработка моделей генеративного искусственного интеллекта продолжается головокружительными темпами — новый класс ИИ-систем учится быть мультимодальным. Это означает, что данные, используемые для обучения нейросетей, поступают не только из текстовых источников, таких как Википедия, но и из видео на YouTube и других аудио и визуальных источников информации. Все это в очередной раз поднимает один из главных вопросов, связанных с ИИ-системами — достоверностью информации.
Достоверность информации Чат-боты щедро делятся с нами фейковыми фото и видео причем, понять что перед нами фейк довольно трудно и в будущем эта проблема усугубится, нанося все больший вред как отдельным лицам, так и крупным компаниям и даже государствам. Все это происходит несмотря на зарождающееся регулирование, в связи с чем многие эксперты предрекают появление новых, ранее невиданных классов проблем.