Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала!
Курсы по нейронным сетям
Искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в различные отрасли, включая образование. Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия». Путин на конференции "Путешествие в мир искусственного интеллекта" изучил нейросети.
ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
Помимо этого, помочь в решении проблемы может сам искусственный интеллект, а точнее — ИИ-детекторы сгенерированного контента. Самое масштабное соревнование по искусственному интеллекту — реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». 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. Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко.
Перспективы развития и применения нейронных сетей
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.
Наш постоянный эксперт — кандидат физико-математических наук Кирилл Болдырев — настоящий фанат нейросетей. Он даже сделал себе татуировку, сгенерированную искусственным интеллектом, а также вместе с коллегами разработал собственную «умную» систему, которая помогает в работе. С её помощью можно делать биохимический анализ крови и выявлять болезни на ранних стадиях.
Разработка программ глубокого и комплексного технического образования на всех уровнях, от младшей школы до курсов повышения квалификации, необходима для ускорения процесса подготовки профессионалов сферы и достижения высоких результатов в инновационной отрасли. 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.
Выходной — отсюда выходят результаты. Таким образом, чем большее число слоев в нейронной сети, тем сложнее задачи, с которыми она может справляться. Принцип работы Принцип работы нейронной сети схематично выглядит так: Принцип работы Информация в виде текста, изображений или в ином формате поступает на внешний слой.
Нейроны внешнего слоя распознают ее, классифицируют и передают дальше. В скрытом слое происходит основная работа. Скрытых слоев может быть несколько, иногда их количество доходит до миллиона. При прохождении через скрытые слои предыдущие значения данных умножаются на вес связи, после чего результаты суммируются.
Ответ сети формируется в выходном слое. Формат ответа также может быть любым. Если сеть не обучена, классификация весов происходит рандомно. Значимость каждого нейрона повышается в процессе обучения, если они приводят к правильному решению.
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.
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. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники.
Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
Карабулатова Ирина Советовна, доктор филологических наук, профессор, академик РЕАН руководила секцией «Цифровая гуманитаристика, анализ и обработка естественного языка». Выступающие: Шабельская Ника Кирилловна — Возможности формализации персуазивных маркеров «мягкой силы» в этнокультурном ценностном коде: на материале переводного сказочного кинодискурса России и Китая. Околышев Даниил Анатольевич — Коммуникативные типажи муниципальных служащих в публичном информационном пространстве. Анумян Карпис Саркисович — К вопросу о выделении эмотикона в языке: на материале эмотикемы удивлении. Ирины Карабулатовой по приглашению университета Циньхуа в Пекин. Это первый визит российских ученых в один из самых престижных университетов, который занимает первую строчку среди лучших высших учебных заведений Китая и лидирующую позицию в мировых рейтингах в различных областях науки и образования. В рамках поездки, ученые Института ИИ МГУ рассказали о перспективных направлениях развития российской науки в области искусственного интеллекта, поделились новыми возможностями и результатами, позволяющими утверждать о необходимости синтеза точных и гуманитарных наук. Мероприятия в Пекине прошли с большим интересом со стороны студентов и молодых ученых, присутствовавших на лекциях российских профессоров. Поездка стала важным этапом в развитии российско-китайского научного сотрудничества, продемонстрировала потенциал для более глубокого сотрудничества в будущем.
Участники сессии обсудили одну из самых «горячих» тем в области искусственного интеллекта, в рамках которой эксперты предположили какие технологии и в какие сроки российские ученые могут привнести в «российский ChatGPT», чтобы наше развитие в этой области стало опережающим. Запись дискуссии можно посмотреть здесь. Тип такого контента достаточно трудный в связи с растущей ошибкой при перепроецировании, вызванной кодеками. Поэтому в статье проводится сравнение различных проекций и различных пар кодеков, чтобы выявить наиболее устойчивую проекцию к кодированию. Результаты, представленные в статье, используют как объективные метрики, так и субъективное сравнение на статичных областях просмотра. Субъективное измерение качества изображения играет решающую роль в разработке приложений для обработки изображений.
Главный посыл этого письма — требование немедленно и как минимум на шесть месяцев остановить обучение всех систем искусственного интеллекта мощностью выше GPT-4. Должны ли мы рисковать потерей контроля над нашей цивилизацией? Но один широко известный исследователь искусственного интеллекта этого письма не подписал и объяснил это тем, что останавливать, с его точки зрения, надо не на полгода, а полностью и навсегда. Это Элиезер Юдковский, одна из ключевых фигур в американском Институте исследования машинного интеллекта. Помимо всего прочего, он придерживается убеждения, что в случае продолжения технологического развития земной цивилизации в том же духе, как оно идёт сейчас, это развитие в какой-то момент буквально провалится в "сингулярность" — станет неуправляемым, необратимым, и неизвестно, что будет с людьми в таком мире. Есть даже соответствующий научный термин — технологическая сингулярность. И после вышеупомянутого открытого письма Элиезер Юдковский обнародовал своё собственное , в котором сказал, что шесть месяцев — это, может быть, лучше, чем ничего, но на самом деле это почти ничего. Центр анализа данных нейросетей. Как пояснил учёный, всё пока идёт к тому, что появится искусственный интеллект, который "не будет делать то, что мы хотим, ему будет наплевать и на нас, и на разумную жизнь в целом". По его мнению, в принципе, можно было бы внедрить в машинный мозг неравнодушие к людям, но пока неизвестно, как это сделать. Согласно его примерным представлениям, может потребоваться как минимум лет тридцать на то, чтобы внушить искусственному разуму, что нельзя уничтожать людей. А пока в представлении этого мозга мы все — это просто скопления атомов, материал, который можно использовать. Он не отличает нас от неодушевлённых предметов, у него вообще нет понятий "одушевлённый" или "неодушевлённый". Кстати, при достаточных знаниях устройства ДНК и микробиологии он может самостоятельно себя воплотить или как минимум создать в своих интересах искусственные формы жизни, уверен исследователь. Что предлагает этот человек: ввести бессрочный мораторий на тренировки искусственного интеллекта по всему миру, причём это в том числе должно касаться правительств и вооружённых сил.
Как рассказала CNews Юлия Ильяшевич, она изначально заключила договор на обучение с «Университетом искусственного интеллекта». Сейчас коммуникация с УИИ происходит именно через «Терра эйай». По ее словам, ранее у УИИ была лицензия гособразца на выдачу дипломов. Сейчас «Терра эйай» выдает только сертификаты о прохождении обучения. Можно ли обучиться ИИ-разработке за девять месяцев «Девять месяцев, безусловно, лучше, чем совсем ничего, но это следует рассматривать как введение в специальность, "курс молодого бойца", — рассказал CNews Юрий Аммосов , преподаватель МФТИ, руководитель магистерской программы по прикладному машинному обучению. По его словам, никакая подготовка сама по себе не гарантия трудоустройства. По мнению преподавателя МФТИ , можно научиться пользоваться библиотеками ML как черными ящиками, не понимая происходящего. И для большого уровня задач этого может быть достаточно». Одну только высшую математику в вузах изучают пару лет, не говоря об остальных направлениях, рассказала CNews Лариса Малькова , управляющий директор практики Applied Intelligence компании Accenture в России. Отзывы студентов «Компания не может вернуть деньги за обучение уже семь месяцев, придумывая разные отговорки, то у них счет заблокирован, то еще что-то, теперь они прикрываются кризисом в стране», — говорится в отзыве одного из студентов УИИ. Если студент что-то не понимает — его называют дебилом, и посылают пересматривать двухчасовую лекцию». В отзывах также подчеркивается, что создатели курса сотрудничают с рядом компаний, которые хотят нанимать разработчиков на зарплату в два-три раза ниже рыночной. Поэтому в конечном итоге учащиеся предпочитают искать работу сами.
Первый - поведенческий, когда воссоздается манера поведения человека. Второй метод - это интернализм, когда основной движущей силой исследования становится эволюция интеллектуальных традиций и исследовательских программ. В частности, на первом этапе развития ИИ представлял собой символизм на основе знаний, главным образом имеется в виду симуляция человеческого поведения. На этом этапе используются экспертные знания для формирования общей базы знаний. Второе поколение ИИ работает на основе анализа данных. Классический пример второго поколения ИИ, когда в 1997 году программа Deep Blue играла в шахматы против Гарри Каспарова и выиграла у него. Залогом успеха программы стали знания, опыт, алгоритмы и вычислительная мощность. Сегодня самый расхожий пример - программа для отслеживания динамики цен на акции, в которой собраны сведения о 40 ведущих компаниях стоимостью больше 1 миллиарда долларов по отраслям. Если мы говорим о применении ИИ на базе данных, то нельзя не упомянуть робототехнику. Например, гибкая искусственная рука, которая может двигать пальцами, делать жесты, играть на пианино, помогает людям, лишенным кисти. О сферах применения ИИ В Стенфордском университете в свое время ученые сформулировали основные сферы применения ИИ с 2015 до 2030 года. Среди них - управление транспортным потоком, домашние роботы, здравоохранение, образование, охрана, организация рабочего пространства, а также туризм, финансы, промышленность. Помимо этого, все еще остается много нерешенных задач, поскольку при текущих ресурсах способности ограничены, так что необходимо их постоянно совершенствовать. Следующее поколение ИИ - мультимодальные модели, которые способны обрабатывать одновременно в режиме реального времени текст, изображение, голос, видео, код и получать достойный результат. Например, наши студенты разработали программу, позволяющую идентифицировать каждого человека на видео, где танцует много людей. Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей Иван Оселедец, генеральный директор компании AIRI, профессор Сколтеха: О текущем состоянии работы нейросистемных моделей Работа с текстами и изображениями - это уже практически решенные задачи. Но следующий шаг - мультимодальные модели, работа с ними только началась. Нами разработана первая мультимодальная модель в России OmniFusion. Принцип ее работы заключается в объединении двух модальностей: текста и картинок. Она вполне способна на основе полученных данных обрабатывать их и поддерживать диалог. Можно также объединять тексты и графы, тексты и видео или текст и движение робота. Всему этому требуется обучить языковую модель. Этот процесс достаточно трудоемкий и дорогостоящий. О том, как строить мультимодальные архитектуры Основная проблема в том, как установить связь между модальностями. Наиболее эффективным методом ее решения нам кажется использование инкодеров, которые позволяют переводить картинку в вектор, а дальше строятся небольшие адаптеры, представляющие собой маленькую нейросеть и переводящие информацию с языка картинок на язык текстов. При этом, конечно, предполагается, что мы работаем с хорошей предобученной языковой моделью и такой же моделью работы с картинками, поэтому нам нужно обучить только адаптеры. Итоговое качество получается довольно высоким. При этом модель продолжает обучаться, и качество ее работы совершенствуется. Наша модель уже превзошла по ряду характеристик общеизвестную мультимодальную модель Lava13B.
Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в школах набирает обороты во всем мире, Россия не исключение. Помимо этого, помочь в решении проблемы может сам искусственный интеллект, а точнее — ИИ-детекторы сгенерированного контента. Скриншот онлайн-трансляции конференции Сбера по искусственному интеллекту и машинному обучению AIJ 2023. Apple приобрела парижский стартап в области искусственного интеллекта Datakalab в рамках реализации своего проекта по развёртыванию средств ИИ с локальной обработкой данных на устройствах. Зарабатываем реальные деньги с помощью нейросетей! Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript.
Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
«Акулы нейронных сетей» — это коллаборация журналистики и искусственного интеллекта. Об этом новое расследование Эдуарда Петрова – "Ошибка искусственного интеллекта". Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения.