Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда.
Читайте также:
- Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
- Основные способы использования ИИ обычными пользователями
- Искусственный интеллект в действии - «Ведомости. Импортозамещение»
- Что хотите найти?
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
Полное или частичное копирование материалов запрещено. При согласованном использовании материалов сайта необходима ссылка на ресурс. Код для вставки видео в блоги и другие ресурсы, размещенный на нашем сайте, можно использовать без согласования.
Ежегодно на рынке запускаются десятки новых проектов на базе ИИ. В 2022 году были опасения, что после массового ухода международных вендоров, которые всегда задавали высокую планку для рынка, в России возникнет риск технологического отставания, а потеря самых продвинутых технологий на основе искусственного интеллекта отбросит российскую разработку на многие годы. Однако рынок не впал в депрессию, а, наоборот, с удвоенной силой включился в работу по созданию высокотехнологичных продуктов. Стимул этому процессу придаёт высокая заинтересованность непосредственных заказчиков, нуждающихся в оперативном и качественном замещении западного софта без потери эффективности производства, а также широкие меры государственной поддержки. За 2022 год на поддержку компаний, проектирующих разные ИИ-решения, было направлено 3,5 млрд рублей в виде целевых грантов. Всего в период с 2021 по 2023 год государство помогло 406 ИИ-проектам, а к 2024 году их количество планируется довести до 569.
В 2020 году в целях развития отечественного рынка ИИ был утвержден федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» По результатам проведенного исследования, за текущий год информированность россиян о технологиях искусственного интеллекта и доверие к ним выросли.
Уровень доверия технологиям ИИ в целом вырос на 7 п. Несмотря на высокий уровень одобрения, пока россияне не готовы доверить искусственному интеллекту принятие конечных решений в той или иной сфере. На то, что технологиям ИИ россияне отводят второстепенную роль, указывают и связанные с ним ассоциации. То есть ИИ воспринимается как подконтрольный человеку помощник. Доля тех, кто считает, что государство должно способствовать развитию технологий искусственного интеллекта, выросла за год на 7 п.
Ниже мы рассмотрим топ-10 искусственных интеллектов 2023 года, которые вносят значительный вклад в наше общество и технологии. Эта модель создана на базе технологии, разработанной OpenAI, и обладает невероятно расширенными возможностями генерации естественного языка, предсказания и интерпретации текстов. GPT-4 продолжает доминировать на рынке ИИ благодаря своей способности понимать и генерировать текст на уровне, близком к человеческому.
Он нашел свое применение в различных областях, включая создание контента, автоматический ответ на вопросы, обучение и многое другое. Это программа, способная автоматически генерировать код на различных языках программирования, обучившись на миллионах строк кода из открытых источников. Он автоматизирует процесс кодирования, предлагая оптимальные решения на основе анализа существующего кода. Watson применяется в различных отраслях, от здравоохранения до финансов, предоставляя интеллектуальный анализ больших объемов данных. Watson является мощным инструментом для анализа данных, особенно в сфере здравоохранения, где он помогает врачам в диагностике и лечении. Google AI играет центральную роль во многих продуктах Google, включая поиск, переводчик, и сервисы фотографии.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
В 2024 году продолжится бум ИИ. Компании поняли насколько можно сократить расходы на создание контента, например, при написании новостей или маркетинговых статей. Дизайнеры начали активно использовать помощь ИИ при редактировании и создании изображений, например, Adobe Photoshop позволяет изменить задний фон картинки, развернуть проекцию изображения лица, а также генерировать и вставить части изображения. ИИ активно применяется при обучении, при создании заданий, проверке ответов и помощи студентам через разъяснение ответов.
Так DuoLingo, приложение для обучения языкам, использует ИИ для распознавания речи, сверки с правильностью произношения, и проверке ответов. Бизнес с энтузиазмом смотрит на возможность упростить создания программного обеспечения. Данная сфера требует высокого порога вхождения и больших трудозатрат для достижения профессионального уровня, что сказывается на высоких заработных платах в сфере ИТ и в конечном итоге на высоких затратах компании.
Идут активные разработки с покрытием тестами ПО при помощи ИИ. Покрытие End-2-End тестами web сайтов показывает хорошие результаты, а генерация Unit тестов отстает. Также идут попытки улучшить создание простых приложений с ИИ с Low-code решениями.
Например, FlutterFlow, программа для создания мобильных приложений, и Vercel V0, утилита для создания Web страниц, позволяют генерировать UI по описанию требований в чате. Программистам также представлены такие утилиты как Github Copilot и Tabnine, позволяющие дописывать код функций во время написания кода. Все крупные провайдеры ввязались в гонку создания больших генеративных моделей.
Такой интеллект должен быть лучше человека в способности обучения и выдачи большинства ответов. Многих такая бурная перспектива развития ИИ пугает, и возможно это стало причиной по которой Илья Суцкевер, один из основателей OpenAI, был одним из идеологов увольнения Сэма Альтмана. Альтман, вместе с Microsoft, придерживается идеи быстрого развития и прихода к AGI с получением прибыли от захвата рынка, а Илья в недавнем выступлении TED предостерегает от таких действий.
Рынок труда испытывает недостаток в ML специалистах, как на медународном уровне, так и на российском. Основные области работы ML инженера это или создания собственных моделей искусственного интеллекта, например в Яндексе и Сбербанке, или до-настройка существующих моделей под требования бизнеса. В обеих сферах сейчас большой недостаток специалистов.
Иван Крутько Экс-директор по цифровому развитию, «Комус», действующий топ-менеджер федеральной компании, а также бизнес-практик в B2B продажах и цифровой трансформации 2023 год был охвачен нейросетями. Кажется, не произошло ничего более значимого за целый год в мире IT. Но сохранится ли этот спрос в 2024 году?
Какое будущее у нейросетей? За последние 20-30 лет мы несколько раз пережили смену технологической парадигмы: персональные компьютеры и интернет, смартфоны и приложения, данные и искусственный интеллект, ML модели и нейросети. Сейчас мы находимся в цикле доминирования нейросетей, ML моделей и АI.
В трендах технологического развития 2023 год многое поменял. Нейросети открыли новые возможности перед человеком и бизнесом в области практических решений и монетизации. Объем данных достиг достаточного уровня, чтобы появился масштаб, возросла бизнес-ценность практических кейсов, и это выстрелило.
Спрос [на ML-инженеров] вырос, а уровень квалификации снизился, так как российские специалисты с высокими компетенциями ушли на международный рынок. Рост спроса на ML-инженеров в России приводит к тому, что компании готовят специалистов со студенческой скамьи, квотируя ресурсы на стадии поступления будущих специалистов в ВУЗы. Их доход начинается на уровне 300 тыс.
Ниже доход у тех, кто является бывшим аналитиком или только недавно переучился. Спрос, однозначно, растет. Есть 2 источника пополнения ML-инженеров: бывшие аналитики данных и студенты.
В B2B прогресс заметен в отрасли агрокультуре. В других бизнесах много специфики и отсутствует универсальная экспертиза B2B, поэтому здесь точно сложился дефицит специалистов, и нет готовых решений у интеграторов и цифровых экосистем. Евгения Дёмина Аккаунт-директор IT Test Отбор кандидатов с помощью нейросетей — именно так выглядит рынок аутстафа сегодня.
Цифровизация и тренд на нейронные сети вносят свои изменения в сложившийся алгоритм работы в аутстаффинге. Если раньше данные обрабатывались вручную, то сейчас уже никого не удивишь тем, что прогоняешь резюме через нейросети, чтобы те сравнили информацию о кандидате с текстом вакансии. Наивно полагать, что, если напишешь «я опытный senior», то все навыки считаются по умолчанию: бездушная машина моментально откинет вашу кандидатуру.
Конечно, рекрутеры не полностью отказываются от просмотра резюме и портфолио, но тем не менее нужно держать в голове, что информация о вас может до HR-специалистов и не дойти. Позиции лидов и руководителей подразделений особенно сложно закрывать.
С 2003-го по 2005 год управлял сетью «Пятерочка» в Москве и Московской области.
Мы вторые после Соединенных Штатов по количеству гастарбайтеров и продолжим такими же быть. Другие специалисты полагают: даже если сокращение и произойдет, то это пойдет на пользу человечеству. Машины возьмут на себя рутинный труд, освободив создавшим их людям время для творчества и развития.
Экономист Рустем Шайахметов рассказал, что в некоторых странах практикуется уменьшение рабочих часов во многом благодаря применению новых технологий. Во-первых, развивается искусственный интеллект. Эксперты банка Goldman Sachs предполагают, что с учетом развития искусственного интеллекта будет сокращение порядка 300 миллионов человек, — сказал Шайахметов.
Аналитики портала SuperJob выяснили, что переводчики, менеджеры по туризму и официанты больше других специалистов боятся, что их работу в ближайшие 10 лет могут отнять роботы. В то же время врачи, строители и учителя почти за это не переживают, свидетельствуют данные опроса, который проводили в феврале и марте 2023 года. Журналист Ян Налимов также назвал профессии, которые скоро успешно освоит искусственный интеллект.
В группе риска в том числе и сами создатели «цифрового разума». Всё ли так мрачно?
Из-за спроса на нейросети в России, выросла потребность и в специалистах этой сферы. ИИ уже применяют в образовании, финансовом секторе, ритейле, медицине. Для наглядности, помотрим на статистику hh. Однозначно спрос на ИИ-специалистов растет. К 2030 году России может понадобится 70 000 кадров. Спрос на ИИ-специалистов растет во всем мире. Быстрее всего росла сфера генеративного ИИ. С 2018 по 2022 годы в сфере разработки прикладного ИИ и ПО следующего поколения было опубликовано почти 1 млн вакансий.
Данные исследовательского сервиса Glassdoor. Минимальная зафиксированная зарплата — 32 000 рублей, максимальная — 348 000 рублей. Спрос на ML-инженеров, как и на ИИ-специалистов в целом, растет. Но спрос в ближайшие годы будет превышать предложение. Требования к ML-инженеру не изменились и остаются такими же, как и в 2023. К тому же в этом году в общем доступе появилось много моделей текстовых чат-боты, в частности, chatGPT , моделей компьютерного зрения. Полезно иметь иметь навыки применения и дообучения подобных моделей. Для этих специалистов важна математическая подготовка математический анализ, статистика, теория вероятностей. В России можно выделить нехватку специалистов Big Data, обработки естественного языка и компьютерного зрения в направлении ML. Дефицит кадров по этим направлениями есть в области медицины, инфобеза и финансов.
Сергей Снегирев Руководитель отдела разработки игр и приложений компании Dobro Games ИИ был в центре бизнеса последние несколько лет. Но сейчас ситуация стала еще более поразительной. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Я — старший геймдизайнер и руководитель проектов в игровой компании. Художники используют его для прототипирования концепт-артов и интерфейса, продакты чтобы составлять документацию и работать с большим количеством информации. Моделлеры используют сетки для создания текстур к моделям. Благодаря нейросетям сильный толчок в 2023 году получило zero-code направление. Нейросети начали активно использовать для создания рекламы, улучшения качества изображения, поиска информации и даже для диагностирования заболеваний. Область применений практически безгранична. На текущий момент мы находимся только в начале пути.
Перспективы роста сохраняются и на 2024 и включают в себя создание новых профессий и перестройку множества текущих. Этот процесс с нами на долгие годы, потому что ИИ полезен для бизнеса. Он повышает эффективность работы и снижает издержки. В целом в 2023 году наблюдался революционный прорыв в технологиях машинного обучения. Успешные кейсы были зафиксированы практически во всех ключевых областях и особенно в разработке. Сильно вырос интерес к автоматизации и интеллектуализации бизнес-процессов. Спрос на нейросети естественным образом увеличил потребность в ML-инженерах и повлек рост зарплат для специалистов в этой области. В 2024 году ML-инженерам будут нужны глубокие знания в машинном обучении, владение программными инструментами и языками PyTorch, TensorFlow и т. Елена Кравченко Нейромаркетолог, эксперт по искусственному интеллекту Утверждение, что в 2023 все были без ума от нейросетей — не совсем верное. Восхищались нейросетями только пионеры, но есть огромное количество людей, которые замерли и думают о том, что ИИ уйдет из их жизни.
При этом они забывают о том, что уже все банки и приложения давно работаю с помощью ИИ и с нами давно общаются боты. Почему нейросети выстрелили именно 2023 год? Можно сравнить с бамбуком. Он набирает корневую систему -56 лет и потом за 40 дней вырастает до 5 метров.
Однако, с ростом робототехники и автоматизации возникают и новые проблемы и вызовы. Возникает вопрос о потере рабочих мест, что требует поиска решений и создания новых предложений для обеспечения жизни людей. Также существуют этические вопросы, связанные с искусственным интеллектом и роботами, которые нуждаются в ответах и регулировании. В целом, будущее робототехники и автоматизации представляет собой огромные возможности для прогресса и развития. Но также необходимо учесть и все нюансы и проблемы, чтобы обеспечить устойчивое и гармоничное влияние этих технологий на общество и нашу жизнь. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении Искусственный интеллект находит все большее применение в медицине и здравоохранении, привнося в эту сферу множество инноваций и улучшений. Одной из главных областей применения искусственного интеллекта в медицине является диагностика заболеваний. Компьютерные алгоритмы и анализ больших объемов данных позволяют выявить патологические изменения на ранних стадиях, что способствует более точному и своевременному назначению лечения. Искусственный интеллект также применяется в прогнозировании развития определенных заболеваний и состояний пациента. Компьютерные модели, основанные на алгоритмах машинного обучения, способны предсказать не только вероятность возникновения болезни, но и течение ее развития, что позволяет принимать соответствующие меры предосторожности и своевременно корректировать лечение. Важной задачей искусственного интеллекта в медицине является персонализация лечения. Благодаря анализу генетических, клинических и окружающих данных пациента, компьютерные системы могут определить оптимальный способ лечения, учитывая индивидуальные особенности каждого пациента. Искусственный интеллект также применяется в создании новых лекарственных препаратов и исследовании их воздействия на организм. Компьютерные модели и алгоритмы позволяют более эффективно отбирать потенциальные препараты и предсказывать их воздействие на организм до проведения реальных клинических испытаний. Кроме того, искусственный интеллект применяется в различных аспектах организации и управления здравоохранением. Автоматизация процессов позволяет повысить эффективность работы медицинских учреждений, сократить время оказания медицинской помощи и улучшить общее качество здравоохранения. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении — это новые возможности для точной диагностики, персонализированного лечения и улучшения организации здравоохранения. Потенциальные угрозы и проблемы искусственного интеллекта Взглянем на потенциальные угрозы и проблемы, которые может представлять развитие и использование искусственного интеллекта. Безработица: Одним из основных вопросов, связанных с искусственным интеллектом, является его влияние на рынок труда. Автоматизация и замена человека машинами могут привести к массовому увольнению людей из-за высокой производительности и эффективности искусственного интеллекта. Это может создать социальные напряжения и увеличить неравенство в обществе. Этические вопросы: С развитием искусственного интеллекта возникают сложные этические дилеммы, например, вопросы о приватности, дискриминации и решениях, принимаемых автоматизированными системами. Как определить ответственность за ошибки искусственного интеллекта, если они произойдут? Как быть уверенным в безопасности и конфиденциальности данных, обрабатываемых искусственными интеллектами? Эти и другие этические вопросы вызывают серьезную озабоченность. Зависимость от технологии: Появление искусственного интеллекта может создать зависимость общества и отдельных людей от технологии. В случае сбоя или отказа искусственного интеллекта может произойти коллапс различных систем, например, транспортных или банковских. Растущая зависимость от искусственного интеллекта вызывает обеспокоенность о стабильности и надежности различных инфраструктурных систем. Угроза для безопасности: Искусственный интеллект может быть использован не только для благих целей, но и для враждебных действий. Злоумышленники могут использовать искусственный интеллект для создания программного обеспечения, способного распознавать и анализировать уязвимости в системах безопасности. Это представляет угрозу для конфиденциальности данных и может привести к кибератакам и хищению личной информации. Отсутствие контроля: Другой проблемой является отсутствие контроля и масштабируемость искусственного интеллекта. При возрастании мощности и скорости вычислений, искусственный интеллект может превзойти способность человека контролировать его. Это может привести к непредсказуемым результатам и потенциальным опасностям для общества. Мы не можем игнорировать потенциальные угрозы и проблемы, связанные с искусственным интеллектом. Вместо этого, необходимо активно исследовать и разрабатывать стратегии, которые позволят справиться с этими вызовами и обеспечить безопасное и этичное развитие и использование искусственного интеллекта. Обучение искусственного интеллекта и его возможности Обучение искусственного интеллекта ИИ — это процесс, в результате которого компьютерные системы способны самостоятельно приобретать знания и навыки, улучшать свою производительность и принимать решения без вмешательства человека. Это одна из ключевых составляющих развития ИИ и открытая дверь в будущее инноваций. Одной из основных методик обучения ИИ является машинное обучение. В основе машинного обучения лежит использование алгоритмов, которые позволяют компьютерной системе обучаться на основе опыта и данных, анализировать их, выявлять закономерности и делать выводы. Важным компонентом машинного обучения является использование больших объемов данных — так называемых больших данных, которые позволяют обучить ИИ эффективно и точно.
Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
Традиционные проблемы, связанные с ИИ, такие как усиление существующих предубеждений в данных для обучения или отсутствие прозрачности решений, вновь обрели актуальность. Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI. Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Влияние ML и искусственного интеллекта на различные отрасли промышленности −. Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер. Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же ум.
2. DeepMind AlphaCode
- Что хотите найти?
- Создан ИИ, который предсказывает действия людей
- Статьи и новости
- «Искусственный интеллект в нашей жизни»
- Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте - Новости
- Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня. В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. Энтузиасты искусственного интеллекта говорят о большом потенциале новых технологий, в то время как скептики напоминают о рисках и советуют не слишком спешить навстречу прогрессу. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин.
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
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. 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.
Будет продолжать исчезать рутинная и тяжёлая работа, причём уходить она будет медленно, не то что однажды всем скажут: теперь вместо вас роботы, вы свободны, нет. Помимо того, что какие-то профессии будут меняться, будет создаваться новый пласт рынка труда. Вы бы хотели иметь персонального ассистента, который билеты бронирует, на рейс регистрирует, в парикмахерскую запишет, утром разбудит, напомнит что угодно, всё запишет, сообщит о встрече? Я тоже о таком всю жизнь мечтаю. А вам хотелось бы стать таким помощником? Работать на меня, например, и 24 часа, ночью и днем, выполнять мои капризы, записывать мои сообщения, говорить мне: тебе пора вставать?
Вряд ли. Мы видим разрыв между нашими потребностями и людьми, которые хотят эти потребности удовлетворять. И именно здесь приходит искусственный интеллект, который заполняет нишу. Роботы будут выполнять ту работу, которую людям выполнять на самом деле не очень хочется, просто иногда они вынуждены. У робота таких понятий, как удовольствие и неудовольствие, к счастью, нет. Про ИИ на войне — это дорого и бесполезно почти Искусственный интеллект — это система инструментов, можно даже сказать, набор математических алгоритмов, который решает очень узкую задачу. Беспилотный автомобиль может доехать из пункта А в пункт В, но при этом он не в состоянии ответить на вопрос, сколько будет 6 умножить на 7. Мы можем поставить ещё один инструмент, который будет отвечать на этот вопрос, но они не будут связаны друг с другом.
Это примерно как швейцарский нож — набор инструментов, который мы вынимаем. Поэтому можно сделать какого-то робота, который будет по кнопке ехать и выкапывать мину, можно сделать робота, который будет летать в самолёте вместо пилота. Но это будут два разных робота, и нет общего робота, который ими управляет, — человек делает это гораздо эффективнее. Кто-то из американцев говорил: если для завоевания страны нужны истребители шестого поколения, то дешевле страну купить, потому что они очень дорогие. Думаю, бояться восстания военных машин не стоит. В сложных задачах, где нужно определять цели, понимать, что нужно делать или не делать, искусственный интеллект бесконечно проигрывает человеку. Да, наверное, робот будет выкапывать мины лучше, чем сапёр, по крайней мере, его действительно будет не так жалко, если он неудачно выкопает. В самолётах, может, они будут летать, будут ездить штуки, которые стреляют точнее.
Но куда эффективнее эти деньги тратить на улучшение возможностей банковского скоринга и, как следствие, улучшение нашей жизни. Но войны никуда не денутся, по крайней мере пока, поэтому хочется надеяться, что использование ИИ в военных целях, вне зависимости от размера затрат, приведёт к тому, что меньше людей физически будет в армии на тех местах, где они могут погибнуть, будет дистанционная война с меньшим количеством жертв. Хотя это оксюморон: дистанционная война — самая разрушительная и страшная. Про нейросети в искусстве 24 февраля 2019 года в Сочи проходил Зимний фестиваль искусств, и на заключительном гала-концерте Юрий Башмет играл музыкальное произведение, написанное нейросетью. На текущем уровне развития нейросеть действительно способна написать мелодию. Это не законченное музыкальное произведение, это однотонная мелодия, а дальше композитор её оттачивает до готового произведения. Для композитора это довольно серьёзное подспорье, потому что, когда композитор садится и начинает писать музыкальное произведение, ему нужна какая-то зацепка, идея. А здесь нейронная сеть предлагает множество вариантов, и он выбирает оттуда идеи, которые ему нравятся, развивает — и получается музыка.
То есть даже здесь творческим людям нейросети помогают, а то, что это какая-то имитация прошлого и его переосмысление, так у человека ровно так же происходит. Все музыканты, когда пишут свои музыкальные произведения, опираются на произведения прошлого. Это не значит повторение, копирование и обязательно подражание, но это так или иначе делается под каким-то влиянием. Практически любой музыкант может назвать каких-то кумиров или тех, кто однажды повлиял на его творчество, кого он слушал, кому, может, в какой-то степени подражал. И всегда можно найти такие цепочки преемственности, поэтому здесь путь искусственного интеллекта от человеческого ничем не отличается. Это не значит, что появляется что-то радикально новое, но какую-то дополнительную новизну ИИ способен внести. В искусстве бывает, что развитие идёт небольшими шагами, и человеку, от искусства более или менее далёкому, мне, например, кажется: ничего себе, какой прорыв. А человек, которому это близко, знает, как много было промежуточных шагов, которые не стали столь известными.
О востребованных профессиях в сфере искусственного интеллекта Кадров катастрофически не хватает, их дефицит огромен во всём мире. И, к сожалению, пока ещё образование отстаёт, потому что область стремительно развивается. Как это часто бывает, за любой развивающийся областью тяжело успеть образованию. Пока ты разрабатываешь программу обучения, находишь специалистов, всё это дело убегает, и фактически в нашей области можно что-то делать и успевать, только если ты учишься у действующих специалистов, которые прямо сейчас на передовой. Что касается фундаментальных знаний математики, алгоритмов, искусственном интеллекте, то здесь на территории наших стран всё более или менее хорошо. Что касается получения довеска — свежего актуального опыта и знаний, здесь, конечно, плохо, но с этим нужно бороться. В "Яндексе" мы боремся по мере своих сил и возможностей, у нас создана школа анализа данных, где мы обучаем специалистов по машинному обучению, и там преподают действующие сотрудники, и не только наши, учёные, которые прямо сейчас этим занимаются. Отчасти компенсируют проблему с образованием появляющиеся курсы, велики возможности онлайн-образования.
Но нельзя ничему человека научить — ему можно помочь научиться. Машинное обучение, искусственный интеллект — научиться ему трудно, нужно прикладывать серьёзные усилия, но возможности есть. Есть и школы анализа данных, и курсы, и большое количество информации в интернете. Есть множество технических вузов, которые дают фундамент, необходимый и достаточный для того, чтобы дальше проходить все остальные круги. И когда у тебя есть фундамент, ты можешь на нём построить и положить кирпичики дополнительных сверхсовременных знаний и выстроить свои навыки, свою квалификацию.
Декарт Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг.
XX века. Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти — основоположнику программирования, изобретателю языка Лисп. Что подразумевают под искусственным интеллектом? Искусственный интеллект - это способ сделать компьютер, контролируемый робота или программу, способную также разумно мыслить как человек. В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике. ИИ активно внедряется в космическую отрасль, а также осваивается в бытовой сфере. Появляются системы умного дома, «продвинутые» бытовые устройства.
Роботы Кисмет и Номад исследуют районы Антарктиды.
Вместе с ними мы формируем поворотные моменты в истории отдельных компаний и общества в целом. Мы добиваемся устойчивых результатов, масштабы которых выходят далеко за пределы отдельных организаций. О Яндексе Яндекс — технологическая компания, которая создаёт инновационные продукты и сервисы на основе машинного обучения и нейронных сетей. Компания объединяет более 85 пользовательских сервисов. Основные бизнес-направления — поиск и портальные сервисы, электронная коммерция, сервисы объявлений, медиасервисы, сервисы онлайн-заказа такси и заказа еды, беспилотные автомобили. Яндекс также предлагает продукты для рекламодателей и владельцев бизнеса.
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Будущее искусственного интеллекта Искусственный интеллект перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь.
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
Об актуальности искусственного интеллекта говорит и то, что сейчас им занимаются не только университеты или ИТ-компании, но и крупный бизнес. AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться.