В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. 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. искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня. Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации.
Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте
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. Компьютерное зрение Computer Vision. Этот аспект ИИ занимается обработкой и анализом изображений и видео. Системы компьютерного зрения могут распознавать объекты, лица, образы, а также анализировать сцены и даже эмоции на лицах. Обучение с подкреплением Reinforcement Learning.
Этот метод обучения подразумевает, что агент учится взаимодействовать с окружающей средой с целью получения наилучшей награды. Агент делает определенные действия и на основе полученных результатов улучшает свои стратегии.
При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства.
Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры.
Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии. Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе.
Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер».
На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается.
Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций.
Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов.
В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах.
Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source.
В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие.
В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов.
Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека.
Доклад обещают сделать ежегодным, корректировки будут вноситься на основании сопоставления текущего и ожидаемого прогресса.
Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. После этого дальнейшее развитие упрется в социальный и физический ресурс, пути преодоления которого пока предвидеть невозможно. Итак, вот какие изменения нас ждут согласно прогнозам.
В итоге это приведет не только к снижению аварийности, но и изменению городской инфраструктуры — люди смогут жить вдали от работы, ведь время, проведённое в дороге, больше не будет приносить усталость — можно поспать, решить личные вопросы или спокойно позавтракать. Главный вопрос, которым задаются эксперты: «Как регулировать правовое поле в случае аварий с участием человека и ИИ? Вряд ли производители данных систем будут брать на себя все возможные риски, в то время как владелец будет лишь рядовым пользователем.
Здравоохранение Уже сегодня существуют системы автономной первичной консультации. Через 15 лет вам не придется стоять в очередях, чтобы за 5 минут изложить симптомы и получить стандартный перечень рекомендаций по лечению. Уже после пациент сможет записаться на прием к врачу лично для оценки заболевания и более глубокой диагностики, если это потребуется.
Дмитрий Масюк, директор бизнес-группы Поиска и рекламных технологий Яндекса Открытие для компаний API российских генеративных нейросетей будет стимулировать бизнес внедрять технологию в пользовательские продукты и внутренние процессы. Александр Громов, партнёр «Яков и Партнёры» и соавтор отчёта Сегодня каждая вторая опрошенная компания в России находится на этапе экспериментирования и эксплуатации решений на базе искусственного интеллекта. С появлением новых инструментов, расширением сфер применения и упрощением доступа к ИИ мы ожидаем, что эффект станет гораздо больше и в несколько раз превысит текущие показатели. Особенно это актуально в условиях исчерпания потенциала традиционных источников роста. 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.
Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. Актуальность проекта заключается в важности развития технологий искусственного интеллекта для таких прогрессивных отраслей науки, как кибернетика, робототехника, для более быстрого, удобного доступа к мировым информационным. В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс.
Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире
Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. В истории появления искусственного интеллекта важную роль сыграли некоторые ключевые моменты. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы.
Инструмент или замена человеку: чем опасно развитие искусственного интеллекта
Оператором инфраструктуры, что вполне ожидаемо, стала госкомпания «Автодор». Обучение — машинам, образование — специалистам Разумеется, дальнейшее развитие сферы ИИ закономерно сталкивается с рядом трудностей, которые страна должна преодолеть для дальнейшего преуспевания. Первая — сугубо технологическая. Для эффективного машинного обучения требуется мощное оборудование из-за работы с огромным количеством данных. Так, например, для того, чтобы научить машину отличать кролика от черепахи на картинке, придется задействовать мощности примерно 16 тысяч персональных компьютеров и обработать свыше 10 млн изображений. Именно поэтому технологическое развитие оборудование, безусловно, должно идти с опережающими темпами. Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ. Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов.
Есть и конкретные кейсы использования ИИ в федеральных и региональных ведомствах. В частности, Федеральная налоговая служба 7 лет использует ИИ для сортировки чеков по названиям товаров. 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.
Например, банк использует собственные ИИ-модели для повышения безопасности транзакций: онлайн-переводов, эквайринга, операций по картам. В финансовой сфере благодаря внедрению ИИ существенно сократилось время рассмотрения заявки на кредит. С момента отправки анкеты в банк до получения ответа проходит не несколько дней, а несколько минут.
ИИ прогнозирует загрузку банкоматов, сколько денег внесут, а сколько снимут, что впоследствии уменьшает расходы на инкассацию. Государство стимулирует ИИ В сентябре 2022 года при правительстве России заработал Национальный центр развития искусственного интеллекта. Кроме того, Центр будет регулярно проводить мониторинг ключевых показателей развития ИИ, а также экспертизу официальных документов в области национального регулирования сферы. В январе 2023 года стало известно, что правительство до 2030 года направит около 24,6 млрд руб. К 2024 году, согласно утвержденной властями дорожной карте «Развитие высокотехнологичного направления «Искусственный интеллект» ИИ на период до 2030 года», объем рынка технологий на базе ИИ в России составит 14 млрд руб. Кроме того, Минэкономразвития России планирует в текущем году перезапустить ряд программ федерального проекта «Искусственный интеллект». В частности, запланирован отбор исследовательских центров для решения прикладных задач в сфере ИИ. Ритейлер X5 Group в феврале объявил о создании решения для моментального обнаружения и анализа сбоев в ИТ-инфраструктуре на базе ИИ.
Например, система увидит сбой в работе кассы в магазине, увидит проблемы с системой планирования поставок, что позволит специалистам вовремя разрешить ситуацию. В будущем эта единая система мониторинга, построенная на интеллектуальной платформе MONQ, улучшит качество цифровых сервисов и оптимизирует затраты на обслуживание ИТ. Россия вступила в уникальный период с точки зрения развития инновационных технологий, полагает руководитель практики «Машинное обучение и искусственный интеллект» компании Axenix экс-Accenture Алексей Сергеев. С одной стороны, на отрасль давит экономический кризис.
Зато теперь без лишних эмоций можно более-менее здраво оценить нынешнее положение искусственного интеллекта. Забегая вперед — у него все хорошо и все еще блестящее будущее.
Для начала стоит уточнить несколько смысловых нюансов. Почему вообще год назад стали активно говорить про искусственный интеллект, ведь само понятие используется с незапамятных времен? Некоторые даже Т9 в старых мобилках называли ИИ. Главное отличие в том, что сегодня мы говорим о генеративном искусственном интеллекте, но для удобства и сокращения убираем слово «генеративный». Генеративный означает, что ИИ способен создавать совершенно новые идеи и контент, опираясь на огромные массивы информации, созданной ранее и создаваемой прямо сейчас человечеством. И конечно, генеративный ИИ не является чем-то единым и однородным.
Есть модели, предназначенные для генерации изображений один из самых известных примеров — DALL-E , для имитации человеческого общения на основе известной лексики ChatGPT , для систематизации большого объема информации и выжимки основных идей, для перевода, кодинга и многого другого. Нужно также уточнить, что в данном случае термин «интеллект» никоим образом не тождественен термину «сознание». То есть ни о каких «скайнетах» и прочих восстаниях машин речь пока не идет. Взять тот же ChatGPT. Чат-бот, каким бы умным ни казался, не «понимает» суть вашей с ним «беседы». Система просто натренирована на стилистических и статистических свойствах языка, опираясь на которые умеет «угадывать» и составлять наиболее естественно и достоверно выглядящий порядок слов.
Для большинства пользователей интернета интерес представляют два вида генеративного ИИ, которые и получили наибольшее распространение. Это создание изображений и обработка запросов на естественном языке. Именно они отвечают за невиданный ранее всплеск внимания к ИИ. Но, кажется, всплеск прошел, многие позабыли о воодушевлении годичной давности, а некоторые вовсе плюнули на ИИ как на очередную бестолковую ерунду. На самом деле у ИИ все отлично. И да, он продолжит отбирать работу у людей.
Среди всех подобных систем и сервисов драйвером остается ChatGPT, основной виновник хайпа годичной давности. Сегодня ChatGPT является самым быстрорастущим веб-сервисом.
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». Актуальность проекта заключается в важности развития технологий искусственного интеллекта для таких прогрессивных отраслей науки, как кибернетика, робототехника, для более быстрого, удобного доступа к мировым информационным. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда.
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта
| Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире | По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали. |
| Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы | Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT? |
| 20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект | Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. |
| Как использовать ИИ в онлайн-обучении в 2024 году | Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний. |
| Новости по тегу искусственный интеллект, страница 1 из 51 | «Возможности и перспективы развития искусственного интеллекта – глобальные, затрагивающие все сферы общественной жизни. |
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. Традиционные проблемы, связанные с ИИ, такие как усиление существующих предубеждений в данных для обучения или отсутствие прозрачности решений, вновь обрели актуальность. Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и дальше» Питера Ли, Кэри Голдберга и Исаака Кохана «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и далее» для тех, кто хочет быть. Что нужно знать о перспективах развития искусственного интеллекта и нейросетей. В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс.
Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы
Это объясняет высокую актуальность применения искусственного интеллекта в сфере образования. на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. Искусственный интеллект (ИИ) — это общее понятие, которое описывает машинные алгоритмы и технологии, направленные на создание интеллектуальных систем. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics.