Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования». 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. Искусственный интеллект (ИИ) — это область науки и технологии, посвященная разработке компьютерных систем, способных анализировать данные, извлекать закономерности, обучаться на основе опыта и принимать решения, которые ранее требовали человеческого интеллекта.
«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
Нейросеть GigaChat пока доступна в тестовом режиме по приглашениям. В отличие от иностранного аналога, GigaChat лучше понимает запросы на русском языке, заявили в банке. Сбербанк использует решения на базе искусственного интеллекта в большинстве продуктов и процессов компании, ранее заявил президент, предправления Сбербанка Герман Греф. 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.
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. Через несколько месяцев после запуска им пользовались 100 млн человек в месяц. Сегодня 100 млн — это недельная аудитория ChatGPT. Это позволило компании занять третье место среди самых дорогих в истории стартапов после SpaceX и ByteDance.
Выявить проблемы и вызовы в развитии Strong AI. Роли в проекте: Исследователь, аналитик, эксперт по искусственному интеллекту Ресурсы: Доступ к источникам информации, время для исследования и анализа данных Продукт: Исследование о применении искусственного интеллекта в различных областях с анализом примеров использования Strong AI и оценкой его перспектив Введение Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы. Контент доступен только автору оплаченного проекта Актуальность применения искусственного интеллекта Обзор актуальности использования искусственного интеллекта в современном мире. Упоминание алгоритмов самообучения и их применение для достижения различных целей. Контент доступен только автору оплаченного проекта Перспективы развития Strong AI Информация о том, что Strong AI находится на начальной стадии развития и ожидается, что достигнет своего расцвета в перспективе 50 лет. Примеры применения Strong AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в медицине Исследование использования искусственного интеллекта в медицине. Примеры применения AI для диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в образовании Обзор использования искусственного интеллекта в образовательных процессах. Примеры AI в создании персонализированных образовательных программ и оценке успеваемости учащихся.
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. Через несколько месяцев после запуска им пользовались 100 млн человек в месяц. Сегодня 100 млн — это недельная аудитория ChatGPT. Это позволило компании занять третье место среди самых дорогих в истории стартапов после SpaceX и ByteDance. Хорошо, OpenAI за год значительно подорожала и нарастила клиентскую базу. А что с самим ChatGPT? За это время чат-бот научился пользоваться актуальной информацией первое время нейросеть ограничивалась данными по состоянию на сентябрь 2021 года , проникла в корпоративный сегмент и поселилась на Android и iOS в виде отдельного приложения. Дальнейшие планы по развитию ChatGPT кого-то могут напугать. То есть останется чат-бот «для всего», но любой желающий сможет «натренировать» персональную нейросеть для выполнения узкоспециализированных задач. При этом от пользователя не требуется знание программирования — конструктор составлен так, что построить собственный чат-бот можно за несколько минут, используя естественные языковые команды. Например, можно создать бот, который будет сочинять подходящие для засыпания сказки с авантюрным сюжетом, определенным стилем речи рассказчика, да еще с возможностью добавлять в сюжет пользовательские идеи. Боту можно поручить взять интервью у конкретного специалиста — нейросеть изучит все публикации, которые есть в сети об этом специалисте, и сама сгенерирует список вопросов. Он сможет посоветовать рецепты блюд, приготовить которые можно из имеющихся в холодильнике продуктов. Для них OpenAI создает особую каталогизированную платформу, которую сегодня уже сравнивают с App Store не только по функциональности, но и по масштабам влияния на индустрию. Вы сможете открыть страницу магазина с сотнями тысяч таких узкоспециализированных чат-ботов и купить нужные.
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
| Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр | Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес. |
| Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта | Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне. |
Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются.
Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач. Как искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний? Прогресс искусственного интеллекта оказывает существенное воздействие на сферу электронной коммерции.
Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
Крупные производители электроники всё чаще внедряют в свои продукты технологии искусственного интеллекта. Согласно исследованию то, как тот или иной смартфон обрабатывает фотографии и видео или помогает работать с текстом, часто становится «фишкой» при выборе. По набору умных сервисов в смартфоне мужчины и женщины имеют схожие предпочтения. Новые тренды ИИ-технологий в смартфонах приведут к поддержке искусственного интеллекта на уровне платформы и развитию больших языковых моделей, способных работать без передачи запросов в облако. Например, новая операционная система MagicOS 8. Раньше для таких взаимодействий требовалось несколько касаний экрана, а теперь технологии ИИ способны понимать тип контента, контекст, учитывать пользовательские привычки и сокращать длинную последовательность нажатий до одного действия.
Продвинутая камера играет важную роль при выборе смартфона, а использование ИИ в процессе съемки стало повсеместным. Отцы и дети Традиционно считается, что молодежь, особенно поколение Z до 26 лет , является наиболее продвинутыми пользователями технологий.
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.
Машинное обучение позволяет ИИ развивать искусственный интеллект, превосходящий возможности человека в некоторых областях. Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью. В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений. В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него. В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения. Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека.
С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным. ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни. Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество. В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития. С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям. Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем. Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации.
Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя. Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями. Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения. Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями. Персонализованные рекомендации Персонализованные рекомендации — это рекомендации, которые агент предлагает пользователю на основе его предпочтений, интересов и поведения. Благодаря современным технологиям агенты могут анализировать большие объемы данных и предлагать пользователю контент, товары или услуги, которые наиболее соответствуют его индивидуальным потребностям. Например, персонализованные рекомендации уже широко применяются в сфере онлайн-шопинга, музыкальных стриминговых сервисах и социальных сетях.
Такие рекомендации не только упрощают поиск и выбор, но и позволяют пользователям открывать новые, интересные для них предложения или контент. Однако, существует ряд вопросов, связанных с алгоритмами рекомендаций, например, справедливостью и непредвзятостью таких систем. Вывод Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации играют важную роль в развитии искусственного интеллекта. Они не только упрощают нашу жизнь, но и помогают открывать новые возможности и улучшать взаимодействие с технологией. В будущем, с развитием искусственного интеллекта, мы можем ожидать более интеллектуальных и персонализированных рекомендаций, которые будут учитывать все более сложные и индивидуальные потребности каждого пользователя. Роль человека в будущем искусственного интеллекта Во-первых, человеческое знание и интуиция являются ценными дополнениями к искусственному интеллекту. Хотя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и находить закономерности, человек способен сделать логические связи между разными областями знаний и принимать сложные решения на основе неполной информации.
Во-вторых, человек будет ответственен за этическую и безопасную разработку и использование искусственного интеллекта. Это включает в себя установление правил и ограничений для систем искусственного интеллекта, а также защиту от возможных негативных последствий его использования. Кроме того, человеческая способность к творчеству и инновациям играет важную роль в развитии искусственного интеллекта. Человек создает новые алгоритмы, разрабатывает новые модели и применяет их в различных областях, таких как медицина, транспорт, финансы и другие. Все вышеперечисленное подчеркивает необходимость тесного сотрудничества между человеком и искусственным интеллектом. Будущее искусственного интеллекта зависит от взаимодействия, сотрудничества и партнерства между человеком и машиной. Перспективы развития искусственного интеллекта Искусственный интеллект ИИ является одной из самых обсуждаемых тем в наше время.
Он представляет огромный потенциал для изменения нашей жизни и развития общества в целом.
По словам представителей Reuters, уже после вступления новых ограничений в середине ноября прошлого года не менее 10 китайских учреждений смогли получить серверное оборудование, содержащее «запрещённые» ускорители Nvidia. В выборку попали конкурсные процедуры, которые проводились в период с 20 ноября прошлого года по 28 февраля текущего. Среди 11 поставщиков, выигравших конкурсные процедуры на поставку «запрещённой» вычислительной техники в Китай, все были малоизвестными торговыми компаниями из КНР, как поясняет Reuters. Поставляли ли они оборудование из запасов, сформированных до вступления в силу осенних изменений к правилам экспортного контроля, определить не удалось. Представители Nvidia заявили, что даже если указанные поставки и осуществлялись в обход санкций США, они составляют лишь малую часть оборота мирового рынка, и никак не дискредитируют ни саму компанию, ни её партнёров. Получателями оборудования по рассматриваемым конкурсам выступали государственные ВУЗы КНР и правительственные организации, а также пара исследовательских центров, работающих в аэрокосмической отрасли. Представители Super Micro заверили, что собственные требования компании к соблюдению правил экспортного контроля с запасом превосходят по строгости государственные, а поставленное в Китай оборудование относилось к прошлому поколению, которое под санкции США ранее не попадало.
Китайские поставщики, которые участвовали в конкурсе, клиентами Super Micro не являлись. Dell разбирается в ситуации, но на момент подготовки материала к печати заявила, что не располагает доказательствами поставки запрещённого к экспорту в Китай оборудования в адрес упоминаемых агентством Reuters китайских организаций и компаний. Gigabyte Technology просто заявила, что соблюдает международные правила торговли и законы Тайваня. Источник изображения: unsplash. Аналитики компании считают, что «поставки и внедрение ноутбуков с генеративным ИИ ускорятся в 2025—2026 годах вместе с появлением новых функций и вариантов использования генеративного ИИ, поддерживаемых новыми процессорными платформами производителей чипов». Источник изображения: Counterpoint Research Рейтинг пяти крупнейших брендов не изменился по сравнению с прошлым годом, при этом самыми успешными по росту поставок производителями остались Lenovo и Acer. Некоторые делают это публично, другие в закрытых презентациях, и последний из каналов позволяет нам узнать, что Microsoft к концу текущего года хочет утроить количество эксплуатируемых ускорителей до 1,8 млн штук. Источник изображения: Microsoft О наличии таких планов у Microsoft со ссылкой на служебную документацию корпорации сообщил на прошлой неделе ресурс Business Insider.
В документе сообщается, что Microsoft рассчитывает увеличить закупки ускорителей вычислений на основе GPU в три раза по сравнению с прошлым годом, и к декабрю располагать примерно 1,8 млн соответствующих ускорителей, преимущественно поставленных компанией Nvidia. В отдельном документе ранее сообщалось, что уже во второй половине прошлого года Microsoft достигла рекордного количества эксплуатируемых ускорителей на базе GPU, хотя точное значение и не называлось. Близкие к Microsoft источники смогли подтвердить Business Insider, что эта сумма близка к реальной. Поскольку в планы компании входит утроение закупок ускорителей, и продукцией только Nvidia она ограничиваться не собирается, легко предположить, что затраты текущего года будут измеряться в десятках миллиардов долларов США. Получается, что Microsoft замахивается на количество ускорителей, измеряемое как минимум одним миллионом штук. По его словам, компания пытается значительную часть вычислений поручить локальным компонентам пользовательских устройств. Источник изображения: Unsplash, Gilles Lambert Другими словами, если речь идёт о смартфонах марки, то некий нейронный процессор внутри iPhone должен будет осуществлять локальные вычисления при обработке запросов, в меньшей степени полагаясь на обмен информацией с облачной инфраструктурой. Такой подход позволит ускорить отклик системы на поступающие запросы, а для пользователя это станет видимым преимуществом.
Кроме того, локальная обработка чувствительной информации повысит степень информационной защищённости. При этом, как утверждает представитель Bloomberg , компания Apple не отметает окончательно идею использования сторонних больших языковых моделей, которые предлагаются Google или Microsoft. Собственную языковую модель Apple тоже разрабатывает, но ориентирует её именно на использование локальных вычислительных ресурсов. Подробности об этой концепции Apple могут быть оглашены уже в середине июня на конференции для разработчиков WWDC 2024, как поясняет источник. Представители ответчика утверждают, что Маск передёргивает факты и строит свои обвинения на несуществующих юридически положениях. Источник изображения: OpenAI По словам представителей OpenAI, на которые ссылается Bloomberg , упрёки Илона Маска в отказе организации от своих альтруистических принципов базируются на ложных утверждениях, являются ни чем иным, как «историческим ревизионизмом», и направлены на продвижение собственного конкурирующего стартапа. Иск Илона Маска к OpenAI был подан в марте, и одним из пунктов обвинения было вступление стартапа в партнёрство с Microsoft. Представители ответчика сообщают, что несколько лет назад сам Маск покинул OpenAI после неудачной попытки установить в организации своё доминирование, но после запуска собственной компании в сфере искусственного интеллекта пытается использовать успех OpenAI в собственных коммерческих интересах.
Трудоустройство И здесь мы подходим к главной проблеме общества будущего — высокий уровень безработицы. Тенденция на снижение стоимости физического труда в сравнении с ростом оценки интеллектуального капитала и требований к нему приведет к серьёзным политическим, экономическим и социальным сдвигам. Поддерживать тот уровень жизни, что доступен среднестатистическому человеку сейчас, будет крайне сложно.
Поэтому либо высшим кастам придется стать беднее что вряд ли , либо число безработных и нищих будет расти быстрыми темпами. Результатом станет рост преступности, количества войн и локальных конфликтов. Безопасность Беспилотные аппараты, системы прогнозирования поведения и распознавания лиц будут использоваться массово правоохранительными органами и частными организациями.
С одной стороны, при этом вырастет роль человека в принятии важных решений, с другой — людям будет необходимо доверить жизнь и безопасность машинам. А вот виртуальное пространство, несмотря на увеличение нагрузки, благодаря ИИ станет безопаснее. Более глубокое внедрение технологий в интернет позволит повысить эффективность борьбы с пиратами, хакерами, автоматически осуществлять регулировку доступа к мультимедийным ресурсам, качественнее искать и подавать информацию.
Развлечения Еще одним шагом в борьбе с растущим недовольством населения будет развитие индустрии видеоигр.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне. «Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования». В 2024 году 62,3% россиян стали чаще использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в смартфонах. «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. 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
Или, наоборот, бизнеса с людьми. Давайте посмотрим, что было некоторое время назад. Недавно, лет 20 назад, появились первые веб-сайты. Это были пустые странички, гипертекст с ссылками, которые позволяли учёным выкладывать статьи.
Зачем бизнесу делать такую веб-страницу? Это какая-то нелепая игрушка для учёных. Проходит время, и бизнес понимает: обязательно нужно иметь свой сайт, потому что это главное средство общения с людьми.
Таких страниц становится всё больше — появляются поисковые системы. Думать о том, насколько хорошо ты ранжируешься в поиске — да вы что, поиском никто не пользуется! Затем становится понятно, что, конечно, ты должен быть в поиске, в этот момент появляется интернет-торговля.
Все такие: интернет-торговля — это неинтересно, это для гиков, там можно купить электронику и больше ничего. Не подумаете же вы, что в интернете в самом деле можно одежду покупать, не примерив, не потрогав, этого не может быть! Дальше появляются соцсети и мессенджеры.
И скептики опять: и что мессенджер — передать сообщение, бизнес-то здесь при чём? Потом "Инстаграм". И каждый раз появляется что-то новое.
Сейчас главный канал общения бизнеса и потребителя — голосовой, кто—то говорит, что и это пройдёт, но многие бизнесы уже начали с ним работать. Строятся большие экосистемы, и этот канал в них встраивается. В случае "Яндекса" сам голос — целая экосистема, потому что помимо самого базового ядра распознавания синтеза речи под этим есть уже большое количество готовых сервисов, к которым человек привык.
Человек привык к навигатору — и он голосом прокладывает маршрут, человек привык к поиску — и он ищет голосом, человек привык к музыке — он голосом ставит музыку. Голос прорастает везде: в браузеры, в отдельные поисковые приложения. Автомагнитолы заменяются на встроенные голосовые сервисы, ориентированные именно на ситуацию человека за рулём.
Голосовое общение для нас станет привычным, мы везде будем управлять голосом чем угодно, любой техникой. А это другой интерфейс, он отличен от текста. Голосовое общение — это общение диалоговое, мы что-то сказали, услышали ответ и продолжили общение, и поэтому представление своих товаров и услуг нужно оформлять в виде диалога.
Это обязательно нужно делать, и для этого сейчас существует большое количество платформ. То есть я как пользователь говорю: "Алиса", я хочу заказать пиццу в такой-то пиццерии. Огромные возможности появляются не только у бизнесов, но и у разработчиков.
Потому что, как когда-то появление веб-сервисов породило новую профессию веб-разработчика, дало рабочие места куче людей, так же и тут. Вряд ли бизнес, особенно средний и малый, будет держать у себя в штате специалиста по голосовым диалогам. Проще обратиться к какой-то компании, которая сделает для тебя разработку.
И такие компании появляются, у нас уже работает программа сертификации таких разработчиков. О том, как ИИ изменит рынок труда Профессии не исчезнут — они поменяются. Где-то поменяется количество занятости, где-то человек станет эффективнее, один специалист сможет выполнять работу за десятерых.
Это происходило всегда: когда появилась лопата, стало понятно, что человек с лопатой может делать работу двух человек с мотыгой. Когда появился трактор, стало понятно, что он может сделать столько, сколько сто человек с лопатами. И ни разу на пути этого прогресса не было такого, что мы говорили: нет, что-то плохо с тракторами получилось, давайте к лопатам вернёмся.
Профессии будут меняться, как это происходило всегда, но не думаю, что стоит ожидать резких потрясений. Роботы заменят операторов колл-центров, просто потому что там более-менее одинаковые сюжеты. Но мы сами же рекомендуем всегда оставлять возможность переключения на оператора: во-первых, нужно явно давать понять человеку, что сейчас с ним говорит робот, он мне отвечает очень быстро и по делу.
Если он не может меня понять, мне остаётся возможность — соедините меня с человеком. Операторов будет меньше, но они будут более квалифицированны, они будут решать действительно сложные вопросы, а типовые будут за роботами. 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.
Это соответствует международному тренду. Открытие для компаний API российских генеративных нейросетей будет стимулировать бизнес внедрять технологию в пользовательские продукты и внутренние процессы. 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.
Кроме того, AMD ведёт переговоры с Samsung на тему контрактного производства своих чипов, но указанный контракт на поставку HBM3E никак к данной теме не относится. Ещё в октябре 2023 года компания Samsung представила микросхемы HBM3E семейства Shinebolt, а в феврале текущего продемонстрировала их в 12-ярусном исполнении, позволяющем формировать в одном стеке до 36 Гбайт памяти этого типа. Массовое производство подобных чипов начнётся во второй половине 2024 года. Высота 12-ярусных чипов за счёт использования более прогрессивной технологии упаковки остаётся на уровне 8-ярусных чипов прежнего поколения. Очевидно, что подобной динамике финансовых показателей компании способствовал высокий спрос на память типа HBM, хотя и в сегменте NAND наблюдались признаки восстановления.
Темпы роста выручки SK hynix в прошлом квартале оказались максимальными с 2010 года. SK hynix намеревается увеличить капитальные затраты в этом году и нарастить объёмы поставок передовой памяти HBM3E, а также наладить поставки микросхем DDR5 высокой ёмкости для серверного применения. В более традиционных сегментах рынка памяти, по мнению представителей компании, спрос начнёт восстанавливаться во второй половине текущего года. Помимо новых предприятий в Южной Корее, SK hynix собирается построить предприятие и исследовательский центр в штате Индиана. Компания сейчас ведёт переговоры с рядом клиентов о заключении долгосрочных контрактов на поставку памяти семейства HBM. Акции прочих производителей чипов на азиатских фондовых рынках тоже устремились вниз после открытия торгов утром в четверг. Источник изображения: SoftBank Благодаря столь крупным инвестициям SoftBank будет обладать самыми высокопроизводительными вычислительными мощностями в стране, отметил Nikkei Asia.
Как утверждают источники ресурса, для их работы будут использоваться ускорители Nvidia. В 2024 финансовом году SoftBank планирует завершить создание своей первой большой языковой модели LLM с 390 млрд параметров. Затем, по данным Nikkei Asia, компания начнёт в 2025 году разработку LLM с 1 трлн параметров и поддержкой японского языка. Как отметил ранее Nikkei Asia, в Японии наблюдается нехватка частных компаний с высокопроизводительными суперкомпьютерами, необходимыми для создания LLM, несмотря на возросший интерес к ИИ. Благодаря инвестициям SoftBank превратится в сильного игрока в сфере генеративного ИИ в то время, когда международные компании пытаются выйти на рынок Японии. На прошлой неделе OpenAI открыла свой первый офис в Токио. Она стала первой из трёх небольших ИИ-моделей, которые софтверный гигант планирует выпустить в свет.
В декабре прошлого года Microsoft выпустила модель Phi-2, которая работала так же хорошо, как и более крупные модели, такие как Llama 2. По словам разработчиков, Phi-3 работает лучше предыдущей версии и может давать ответы, близкие к тем, что дают модели в 10 раз больше. По сравнению с более крупными аналогами, небольшие ИИ-модели обычно дешевле в эксплуатации и лучше работают на персональных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки. Наряду с Phi компания также создала модель Orca-Math, которая ориентирована на решение математических задач. Конкуренты Microsoft занимаются разработкой небольших ИИ-моделей, многие из которых нацелены на решение более простых задач, таких как обобщение документов или помощь в написании программного кода. По словам Бойда, разработчики обучали Phi-3 по «учебному плану». Они вдохновлялись тем, как дети учатся на сказках, читаемых перед сном.
Это книги с более простыми словами и структурами предложений, но в то же время зачастую в них поднимаются важные темы. Поскольку существующей литературы для детей при тренировке Phi-3 не хватало, разработчики взяли список из более чем 3000 тем и попросили большие языковые модели написать дополнительные «детские книги» специально для обучения Phi-3. Бойд добавил, что Phi-3 просто развивает дальше то, чему обучились предыдущие итерации ИИ-модели. Если Phi-1 была ориентирована на кодирование, а Phi-2 начала учиться рассуждать, то Phi-3 ещё лучше справляется с кодированием и рассуждениями. Расследование Reuters показывает, что санкционная продукция Nvidia продолжает поставляться в Китай.
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. А так и касается: чем лучше, быстрее принимается решение о выдаче кредита, тем быстрее деньги приходят в хороший, качественный, работающий бизнес, а если процветает бизнес, процветает и страна, платятся налоги, появляются новые рабочие места, растёт производство, вот это всё. И поэтому ключевое место — внедрение системы искусственного интеллекта в скоринг, в оценку рисков в системе выдачи кредитов, в кредитование — это важнейшая область, которая влияет не только на банки, но на всю экономику страны, на нашу жизнь. Но здесь, по счастью, банки это прекрасно понимают, туда вкладываются огромные усилия, там есть постоянно двигающийся прогресс, и он будет развиваться. О том, как ИИ уже встроен в нашу повседневность и при чём тут бизнес Всё, что касается голосовых помощников, — это новый канал общения людей с бизнесом.