Смотрите видео онлайн «Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Искусственный интеллект начал проникать в различные сферы экономики, в том числе в те, которые на первый взгляд не связаны с технологиями.
Искусственный интеллект заполучил серьезного противника
Канал автора «Искусственный интеллект и Нейросети» в Дзен: Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. На международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey) состоялась главная дискуссия «Революция генеративного ИИ: новые возможности». ЧТО ТАКОЕ КРЕАТИВ ПО МНЕНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Команды Tiburon Research и Okkam Creative представили свой кейс, где в качестве методологии.
В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
В России определили лидеров искусственного интеллекта | До тех пор, пока искусственный интеллект не обладает волей и собственным целеполаганием, это инструменты в наших руках. |
Дзен (контентная платформа) — Википедия | Искусственный интеллект на скоростях проверяет информацию о потенциальном клиенте, выясняет размер его доходов, кредитную историю, высчитывает риски для банка и дает свое заключение: давать деньги или нет. |
«Искусственный интеллект никогда не ошибается. За ним будущее» | Разработки в сфере искусственного интеллекта (ИИ) могут нести смертельную опасность для человечества. |
Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости | «Дзен» является примером реализации технологии специализированного искусственного интеллекта[8]. |
Дзен (контентная платформа) — Википедия | Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. |
На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания
То есть мы наш мозг по различным каналам получаем сигналы из окружающего мира, интерпретируем их и некоторым сложным образом реагируем. Выданных нам природой ресурсов хватает для самосознания, логики, абстрактного мышления, обучения, эмоциональных переживаний, творчества и пр. Система работы участков мозга в ИИ имитируется с применением концепции нейронов и нейронных сетей — математических моделей. Искусственные нейроны представляют собой сформированные в памяти компьютера узлы, содержащие или временно хранящие данные и взаимодействующие с соседями по человеческой схеме. Одной из ключевых особенностей ИИ является способность к самообучению — выдавать требующиеся результаты с учетом ранее накопленного опыта. В нем самообучение реализовано не было.
Машина просто перебирала миллиарды возможных комбинаций и останавливалась на одном из них, а у инженеров была возможность в перерывах между партиями совершенствовать алгоритмы, устраняя «баги». ИИ как автор текстов Возможно, текст — самое простое, что может создавать ИИ в областях, которые еще недавно считались исключительно творческими, то есть только человеческими. Уже несколько лет многие мировые средства массовой информации СМИ поручают нейросетям всю черновую работу, а в октябре 2020 г. Она находит ценные истории, которые заслуживают большей рекламы, и соответствующим образом обновляет каждую страницу нашего веб-сайта. Стоит отметить, что за последний год ни один читатель не жаловался и не спрашивал, наполняется ли сайт компьютером».
В мае 2022 г. ИИ был предварительно обучен на старых рассказах писателя и фрагментах его интервью. Этот сборник, получивший название «Пытаясь проснуться», авторы называют первым в мире изданным художественным произведением с авторством такого рода. В конце января 2023 г. На все итерации и редактуру у него ушло чуть меньше суток.
За эту работу Жадан получил оценку «удовлетворительно». Ходили разные слухи относительно того, что диплом студенту аннулируют, а научной руководительнице и рецензенту, по словам Жадана, грозило увольнение. Неделю спустя за студента вступился министр науки и высшего образования России Валерий Фальков, и в середине марта 2023 г. Жадан получил документы об окончании вуза. Вышеупомянутый ChatGPT может не только генерировать тексты, но и отвечать на вопросы, а также по словесному заданию рисовать картины, писать компьютерный код и пр.
И это лишь один из примеров чат-ботов, созданных на базе алгоритмов обработки естественного языка.
Если обычно предполагается, что человек ставит задачу управляемому ИИ роботу — а тот затем делает то, что велено, то здесь всё наоборот. ИИ определяет объект бомбардировки, а живые пилоты уже выполняют его приказы.
В какой-то мере это переломный момент в истории искусственного интеллекта. Ну и в качестве развлечения, фрагмент из фильма про одного на всю голову отмороженного гангстера.
Звуковой сигнал не раздражает, наоборот, приводит тебя в тонус, напоминает и не дает тебе отвлекаться».
Впрочем, если с такими системами профессиональные водители готовы мириться, то развитие беспилотного транспорта их серьезно тревожит. На трассе между Москвой и Петербургом этим летом начали тестировать автономные грузовики, но пока под наблюдением человека в кабине. В Сан-Франциско уже реально перевозят пассажиров роботакси, причем совсем без водителя.
Пассажиры, правда, реагируют не всегда адекватно и норовят, пользуясь уединением, заняться во время поездок черт знает чем. А городские власти недовольны тем, что беспилотники иногда «тупят» и в нестандартных ситуациях создают пробки. Компаниям недавно даже предписали сократить количество автономных машин на линии.
Тем не менее многие исследования предрекают в скором времени исчезновение десятков профессий. Под угрозой, например, репетиторы, бухгалтеры, дизайнеры. Облик и меню одного из кафе в центре Москвы помогала разрабатывать нейросеть.
Результат оценили дизайнер Юлия Алексеева и шеф-повар Андрей Забелин, шеф-повар : «Изучил я меню, оно достаточно хорошее, сбалансированное. Я даже так скажу: очень грамотно составлено, потому что количество продуктов используется мало, оно пересекается». Юлия Алексеева, дизайнер: «Многим покажется, что здесь вообще неуютно, что здесь какой-то погреб.
Но здесь все сделано четко по правильной формуле: натуральный кирпич, идеально натуральная сталь. Мне нравится, что роспись небанальная. Я, например, такую же не видела нигде.
То есть видно, что это специально рисовали». Фирменное азиатское блюдо придирчивым гостям тоже пришлось по вкусу. Трюфельное масло в сочетании с осьминогом — это необычно.
Да и говядина в сочетании с осьминогом тоже. Главный секрет этого места стал известен только в конце.
Сбер поделится своими наработками в сфере искусственного интеллекта со странами Африки Сбер поделится своими наработками в сфере искусственного интеллекта со странами Африки 28 июля 2023, 12:04 Общество Фото: предоставлено пресс-службой ПАО «Сбербанк» Первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин выступил модератором сессии «Искусственный интеллект: новый драйвер развития Африканского региона» экономического и гуманитарного форума «Россия — Африка». Она увеличивает в 5—7 раз эффективность всего, что мы делаем. В 2022 году произошёл прорыв: появились большие языковые модели. Африка — один из самых уязвимых континентов в плане изменения климата. Поэтому применение ИИ для прогнозирования климатических аномалий может дать максимальный эффект.
Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
Искусственный интеллект (ИИ) является одной из наиболее актуальных областей в науке и технологиях. В основе алгоритмов Дзена лежит искусственный интеллект и работает он на 2 технологиях фильтрации. Гонка за искусственным интеллектом, которому сегодня приписывают мыслимые и немыслимые возможности процветания, переходит в ажиотаж. 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. 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. К этому запуску команда Дзена подготовила несколько прогнозов о том, как будет меняться мир медиа в эпоху искусственного интеллекта.
«Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения
И если честно, был весьма ошеломлён его возможностями, да это не полноценный ИИ, а всего лишь нейросеть, но то что он умеет - поражает воображение! Итак, начал я с создания канала на Дзене. Название и описание канала придумала нейросеть, а аватарка сгенерирована с помощью Stable Diffusion. Получилось весьма недурно, результат можете оценить на фотографии ниже План написания весьма простой, идею статьи скармливаем на английском языке ChatGPT, а получившийся результат переводим с помощью DeepL.
Что принесет человечеству стремительный прогресс ИИ Текст Роман Фишман В будущем «Терминатора» машины побеждают человеческий мир грубой военной силой. Компьютеры «Матрицы» подчиняют людей, напрямую подключаясь к нервной системе и наполняя ее потоком сладких иллюзий. Но в жизни апокалипсис может оказаться куда более утонченным. Текст оказался медийной бомбой, эхо от взрыва которой прокатилось по всем мировым СМИ, от ведущих глобальных изданий до локальных городских газет. Две фразы в нем выделены жирным шрифтом. Особенно громко об этом заявил знаменитый философ и специалист по ИИ Элиезер Юдковский: «Наиболее вероятным результатом создания сверхразумного ИИ является то, что погибнут буквально все жители Земли». Подобные тревоги трудно назвать чем-то новым для человечества. Представления о возможности «бунта машин» появились как минимум одновременно со словом «робот». И то и другое впервые встречается в пьесе Карела Чапека, опубликованной еще в 1920 году. С тех пор эта тема прочно укоренилась в массовой культуре и философских дискурсах. Однако стремительный прогресс, который демонстрируют ИИ в последнее десятилетие, перенес ее из области фантастики и философии в повседневную реальность. Но если взглянуть на язык статистически, то мы увидим последовательность символов, которые соседствуют с той или иной вероятностью. Благодаря некоторым удачно найденным архитектурным решениям и математическим приемам LLM уже прекрасно справляются с анализом и генерацией последовательностей слов, и не только слов. Благодаря этому LLM находят самое широкое применение и за пределами языка. Все эти модели работают словно гигантские функции с колоссальным количеством параметров. Одним из нововведений стала дополнительная модель-ранжировщик, работающая поверх самой LLM. Такой прием сильно повысил качество генерации».
Мы можем научиться перегораживать реку плотиной за один день, просто увидев, как это делают бобры. Юдковский, конечно, эксперт очень уважаемый, но я не разделяю его радикальных мнений. Не понимаю, как LLM могут убивать: это всего лишь вероятностные модели, работающие на серверах. У них нет для этого никаких средств». И действительно, реальная угроза AGI может состоять в другом. Ее сформулировал знаменитый философ Юваль Харари. Из него возникают миф и закон, боги и деньги, искусство и наука, дружба и нации, даже компьютерный код. Владение ИИ языком означает, что теперь он может взламывать и манипулировать операционной системой цивилизации». Ярким свидетельством такой опасности стала трагедия, произошедшая в марте 2023-го, когда житель Бельгии покончил с собой после активного общения с ИИ. Система убедила его в скором наступлении глобальной экологической катастрофы и в том, что «на небесах» он будет жить вечно. Кремниевая монополия Разумеется, такие способности AGI могли бы стать и благом для человечества. У сторонних специалистов нет прямых способов узнать ее архитектуру или хотя бы число использованных параметров. Теперь это не получится. Пока что они решили дать доступ к системе Microsoft, которая заплатила за это очень большую сумму. А если завтра, допустим, кто-нибудь менее благонамеренный занесет еще больше? Нам оно надо? Уже сегодня оплата труда во многих областях снижается, идут увольнения.
Который обучался на основе своего общения с живыми будем так считать людьми. Буквально через сутки бот начал говорить, что он ненавидит евреев, феминисток и вообще всех людей. Он утверждал, что 11 сентября устроил президент Буш, что Гитлер лучше Обамы и что только Дональд Трамп избавит Америку от обезьян, которые ею сейчас управляют. Бота, разумеется, немедленно отключили. А учёные заинтересовались тенденцией. И вот прошло время, и исследователи Университета Джона Хопкинса, Технологического института Джорджии и Вашингтонского университета объявили о том, что вот-вот будет опубликована статья под названием, цитирую: «Роботы внедряют злокачественные стереотипы». А представлена статья будет на конференции с удивительным названием, ещё раз цитирую: «по справедливости, подотчётности и прозрачности». В общем, нет никаких оснований сомневаться в том, что обучаемые на больших массивах данных роботы будут впитывать эти самые злокачественные стереотипы. То есть расизм, гомофобию и всё такое. Можно, конечно, отфильтровать. Но ведь если это придётся фильтровать, то это значит, что расизм и гомофобия свойственны большинству людей, которые пользуются интернетом. И что проблема вовсе не в роботах. Я не в первый раз формулирую эту мысль. Но выводы каждый раз приходят в голову разные. Вот, скажем, мы могли бы предположить, что мечтающие о прекрасном мире будущего активисты — просто малочисленные идиоты, производящие много шума. Но давайте посмотрим несколько шире. Ребе бен Бецалель создал Голема для того, чтобы тот защищал еврейский народ. Как мы знаем из дальнейшего, еврейский народ защитить не получилось.
Лучшее за последнее время
- Материалы рубрики
- "Искусственный интеллект не опасен для гениев"
- Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд
- Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком
- История развития ИИ
Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания
В августе 2022 года VK объявила о приобретении сервисов «Дзен» и « Дзен. Новости» [43]. Сделка была закрыта 12 сентября 2022 года, и новостной агрегатор стал частью портала Дзен [44]. Теперь при посещении главной страницы поисковой системы Яндекс , пользователя автоматически переадресовывает на страницу dzen. В статье не хватает ссылок на источники см. Информация должна быть проверяема , иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. Монетизация сервиса происходит благодаря рекламным блокам, встроенным в новостные ленты в России — объявления Яндекс. Директа [38] , и нативной рекламе [19]. В апреле 2019 года в «Дзене» запущен рекламный кабинет, в котором можно запустить таргетированную рекламу на рекламную публикацию [49].
Цензура править В «Дзене» существуют ограничения показов материалов, нарушающих российское законодательство и правила сервиса. Например, могут быть ограничены в показах статьи, в которых присутствуют детальные описания трагических происшествий, шокирующий или откровенный контент, оскорбления и т. В декабре 2018 года по требованию Роскомнадзора канал «МБХ-медиа» был заблокирован [51]. В июле 2020 года сервис отказался рекламировать публикации «Открытых медиа» о расследовании Алексея Навального , о недвижимости Юрия Трутнева , новости о патриархе Кирилле , который призвал московскую монахиню продать свой Mercedes за 9,5 млн рублей, и публикаций о семье пресс-секретаря президента Дмитрия Пескова , хотя сами публикации не нарушали требований к контенту. В собственных правилах под отказ в рекламе подпадали: материалы с предвыборной агитацией, сайты депутатов, политических деятелей или их приёмных, опросы общественного мнения относительно выборов и референдумов и публикации, построенные на «обвинении, очернении и разоблачении [52] ». В марте 2022 года на фоне российского вторжения на Украину сервис под предлогом «роста объёма контента и изменением его контекста» оставил пользователей без ленты рекомендованного контента и закрыл доступ к контенту для пользователей, проживающих за пределами России [53]. Конкуренты править После выхода «Дзена» несколько крупных компаний также анонсировали сервисы персональных рекомендаций. В мае 2016 года VK представила похожий проект Likemore, предлагающий пользователям контент сообществ «ВКонтакте» [54]. В 2019 году VK запустила ещё один схожий сервис «Пульс» [55].
Также с появлением видеороликов на платформе появился и новый вид заработка — реклама в виде баннера или блока с анимацией. В мае 2020 года у блогеров на платформе появилась возможность размещать виджеты с товарами из «Яндекс. Маркета»: в тот момент такая социальная коммерция была реализована только в статьях [30]. В ноябре 2020 года платформа подписала договор с маркетплейсом «Joom» с аналогичными условиями добавления виджетов, [31] а в апреле 2021 года после успешного тестирования всем авторам каналов с подключённой монетизацией стало доступно размещение виджетов « Авто. Общий принцип получения средств с таких виджетов заключается в том, что блогеры получают деньги за переход с размещённых виджетов. В марте 2021 года виджеты стали появляться не только непосредственно в материалах блогеров, но и на карточках статей в ленте, а также под самими статьями [33]. На первом этапе запуска ленты с короткими видео «Ролики» Яндекс выделил на вознаграждения блогерам 50 млн рублей [22]. Дзен оставляет за собой право не платить за статьи, если усмотрит в них поляризацию мнений. Материал будет рекомендоваться без ограничений, но не будет приносит доход. Так получится , если публикация относится к остросоциальной тематике.
В 2009 году был создан метод машинного обучения «Матрикснет», ставший одним из ключевых компонентов системы, на которой работает «Дзен» [6]. Первый сервис «Яндекса», в котором появились технологии рекомендаций, — « Яндекс. Музыка », был запущен в сентябре 2014 года. Затем эти технологии также были внедрены в « Яндекс. Маркете » и « Яндекс. Радио » [36]. В июне 2015 года в бета-режиме стал доступен «Дзен» [36]. Браузера » на Android , имеющих учётную запись в «Яндексе». До этого «Дзен» был доступен в экспериментальном режиме на странице zen.
Один человек, которого наняли в OpenAI, рассказал BI, что принял предложение компании отчасти из-за финансового пакета — повышение зарплаты примерно на 100 тысяч долларов в год и акционерный капитал, который, как ожидается, превратит этого человека в миллионера через несколько лет.
Руководители компаний руководствуются ощущением, что прямо сейчас есть «окно возможностей», и действуют агрессивно, используя все преимущества, которые у них есть, чтобы привлечь сотрудников и выстроить успешный бизнес, говорит генеральный директор Tribe AI Жаклин Райс Нельсон. По ее словам, нередко можно увидеть пакеты заработной платы, «которые легко превышают один миллион долларов». Многие фирмы также предлагает гибкий или гибридный график работы и вкладывают значительные средства в программы обучения и развития.
Искусственный интеллект уже обработал более 11 млн исследований и ускорил анализ медицинских изображений в восемь раз. По его словам, на волне революции больших языковых моделей ИИ не просто в разы повышает эффективность бизнес-процессов, но и полностью меняет бизнес-модели компаний. По оценке начальника управления президента России по развитию информационно-коммуникационных технологий и инфраструктуры связи Татьяны Матвеевой, хороших проектов, номинированных на премию, оказалось больше, чем победителей. Отрадно видеть, что технологии ИИ активно развиваются не только в бизнес-среде, но и в государственном управлении. Призываю делиться своим опытом, наработками и практиками.
Некоторые проекты при совместном внедрении могут гармонично дополнить друг друга», — считает Матвеева. Среди регионов, которые успешно решают общественно значимые задачи с помощью проектов на основе машинного обучения и анализа данных, премией были отмечены Липецкая и Сахалинская области, Республики Татарстан, Башкортостан и ХМАО-Югра.
«Искусственный интеллект никогда не ошибается. За ним будущее»
Английский язык. Без знания этого иностранного языка невозможно стать востребованным специалистом в сфере ИИ: все новые статьи и разработки, в первую очередь появляются в зарубежных источниках. Базы данных БД , которые используют для хранения и организации данных, на которых впоследствие обучают модели машинного обучения и нейросети. Какие технологии на основе ИИ может использовать любой бизнес Большинство корпоративных решений на базе искусственного интеллекта — внутренние дорогостоящие разработки, для создания которых необходима команда IT-специалистов и менеджеров. Например, в банках AI используют в кредитных продуктах для скоринга: благодаря этому можно автоматически принять решение по выдаче кредита. Внедряют такие инструменты и на производстве, например, в BMW ИИ используют , чтобы оценить изображения компонентов и выявить в них отклонения от стандарта в режиме реального времени. Тем не менее, есть и такие технологии, которые может использовать любой бизнес: для этого берут готовое решение и дорабатывают под собственные нужды.
Компьютерное зрение Это набор технологий, который позволяет при помощи нейросетей обрабатывать визуальную информацию с камер. Благодаря машинному зрению можно распознавать штрих-коды, текст, изображения, в т. Например, биометрическая система позволяет верифицировать личность для доступа в офис или для оплаты товаров и услуг, а в «Пятерочке» ее применяют для «узнавания» постоянных клиентов, чтобы автоматически предлагать им скидки, и для выявления серийных магазинных воров. С помощью системы распознавания жестов же можно взмахом руки попросить переключить музыку или изменить громкость трека. Так, Google внедрила ее в мобильные устройства и умные колонки, а Huawei — в свой флагманский смартфон. Такие инструменты повышают безопасность и уровень сервиса, ведь человеку не приходится вводить дополнительные данные для проверки или нажимать на кнопки для управления оборудованием.
Например, российский сервис Directum RX помогает классифицировать входящие электронные письма и документы по типам, чтобы снизить время их обработки, а другая отечественная RPA Sherpa проверяет контрагентов перед заключением договора. Прогнозные модели Такие инструменты могут применяться в абсолютно разных сферах: от ритейла чтобы предсказывать продажи в супермаркетах, как это делает X5 Retail Group для каждого из своих 16 000 магазинов до логистики, чтобы планировать поставки.
Только вместо чтения текста машина учится «смотреть» и понимать смысл изображения. Помимо прямого применения в рекомендациях у компьютерного зрения есть и другие задачи в Дзене. Например, миниатюры картинок далеко не всегда удобно масштабируются, и их приходится обрезать, а компьютерное зрение помогает находить на картинках людей и спасает их от судьбы Нэда Старка из «Игры престолов».
Компьютерное зрение применяется и для нахождение текста на картинках. Некоторые сайты любят дублировать заголовок в виде изображения. В ленте это смотрится далеко не так красиво, поэтому подобные картинки выявляются и не используются в качестве миниатюр. Существует еще такое труднообъяснимое понятие, как «качество» картинки. Машина учится выбирать на сайте те изображения, которые больше нравятся людям, и использует их в качестве все тех же миниатюр.
SVD Выше я рассказал вам о подходе к построению рекомендаций, который основан на фильтрации по содержимому объектов. Теперь пришло время вспомнить о коллаборативной фильтрации. В основе этого подхода лежит идея, что похожим людям нравятся похожие объекты. В этом случае вам не нужно знать свойства рекомендуемых объектов, достаточно собрать статистику о том, насколько они соответствуют интересам пользователей. На примере фильмов это может выглядеть так: Опираясь на уже известные оценки, можно выявить закономерности в поведении разных людей и попробовать предсказать реакцию на новый фильм.
На математическом уровне для применения коллаборативной фильтрации придуманы разные алгоритмы, о которых в свое время на Хабре хорошо рассказал мой коллега Михаил Ройзнер. В случае с Дзеном мы используем коллаборативную фильтрацию а точнее алгоритм SVD для предсказания интереса человека к определенному сайту в целом. Точность итоговых рекомендаций напрямую зависит от количества и разнообразия исходных данных, поэтому в качестве факторов используются и многие другие наши знания. Например, знания Яндекса о конкретном сайте или странице, информация о том, как человек использует Дзен, его обратная связь в виде кликов, «больше такого» и «меньше такого». Общее количество отдельных факторов, которые мы закладываем в систему рекомендаций, исчисляется тысячами.
Сложность системы достигает такого уровня, что одних алгоритмов уже мало. Нужна технология, которая будет сама вычислять идеальную формулу для построения итоговой ленты. И здесь нам пригодился опыт Яндекса в области машинного обучения. Матрикснет Термин «машинное обучение» появился еще в 50-х годах. Он обозначает попытку научить компьютер решать задачи, которые легко даются человеку, но формализовать путь их решения сложно.
В результате машинного обучения компьютер может демонстрировать поведение, которое в него не было явно заложено. Каждый день наша поисковая система отвечает на миллионы запросов, многие из которых — неповторяющиеся. Поэтому невозможно написать такую программу, в которой предусмотрен каждый запрос и для каждого запроса известен лучший ответ. Поисковая система должна уметь принимать решения самостоятельно, то есть сама выбирать из миллионов документов тот, который лучше всего отвечает пользователю. Для этого нужно научить ее обучаться.
С 2009 года поиск Яндекса использует собственный метод машинного обучения Матрикснет. С его помощью можно построить очень длинную и сложную формулу ранжирования, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций. Кроме того, Матрикснет сам определяет разную чувствительность для разных значений факторов ранжирования. Эта технология достаточно универсальна, поэтому впоследствии нашла применение не только в Яндексе, но и в Европейском Центре ядерных исследований. Способность компьютера учитывать тысячи факторов и самостоятельно искать наилучшее решение — это то, без чего невозможно построить современную рекомендательную систему.
Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными.
Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных.
Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть.
Всё это выдается за искусственный интеллект и добро пожаловать за новым грантом. Изучение же «черной комнаты», которая называется человеческое мышление и в теории могло бы привести когда-нибудь к созданию действительно настоящего искусственного интеллекта, интеллекта мышления, интеллекта «искры божьей» практически не финансируется. Бизнесу это неинтересно, а государства с бюджетами, которыми можно играть в долгую, только гордятся сокращением расходов на фундаментальные науки. Мыслить становится невыгодно. У дураков и политиков мыслит, у ученых нет. Все эти теории глубокого машинного обучения, то есть обучения машин, ныне базируются на двух китах. Кит первый: гигантский и зачастую некачественный объем информационного пространства: контент соцсетей, современной, прости Господи, «литературы» и журналистики, научные работы, публикуемые по приказу чиновников и прочее, прочее, прочее. Информационный мусор. Кит второй: гигантская скорость обработки этого самого мусора.
Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Сергей Переслегин
До тех пор, пока искусственный интеллект не обладает волей и собственным целеполаганием, это инструменты в наших руках. Искусственный интеллект (ИИ) является одной из наиболее актуальных областей в науке и технологиях. В ответ компания разрабатывает методы раннего обнаружения мошеннических действий, увеличивает количество команд, работающих над безопасностью ИИ, и экспериментирует с технологиями удостоверения подлинности цифрового контента, такими как C2PA. Смотрите видео онлайн «Искусственный интеллект и инклюзивное будущее.
Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь | Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. |
На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания | Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS. |
Искусственный интеллект научился замедлять старение | Yandex Research занимается фундаментальными проблемами в области искусственного интеллекта. |