Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News. Число бизнес-клиентов генеративной нейросети Сбера GigaChat достигло более 4 тысяч. Все новости по тегу: «Нейросети».
Статьи и новости
Поэтому следить за новостями в этой области станет сложнее. — Какие существуют опасности использования нейросетей в журналистике? Почему бы не поручить генерировать тематические изображения к новостям или постам нейросетью? Айтишник разработал нейросеть, которая ищет настроенных на секс девушек.
"Техно": новости нейросетей
В 2022 году в рамках исследований парализованные смогли пообщаться и поесть самостоятельно. Твоя жизнь предопределена и нейросеть знает, как... Фото: Shutterstock Создан инструмент искусственного интеллекта, который, анализируя последовательность жизненных событий, таких как история здоровья, образование, работа и доход, может определить личность человека и предсказать продолжительность его жизни. Новый инструмент обучен на наборе данных, полученных от всего населения Дании — 6 миллионов человек. Набор данных был предоставлен ученым правительством страны.
Исследователи использовали эти данные для создания длинных шаблонов повторяющихся жизненных событий. Модель использует информацию, полученную в результате наблюдения за миллионами последовательностей жизненных событий. ChatGPT прошел тест по теории разума и показал уровень 9-летнего ребенка Теория разума — это способность понимать психические состояния других. По сути, это форма самосознания, отражающая наше умение понимать, почему мысли и чувства других людей могут отличаться от наших собственных.
У нейросети невероятное чутье к языку, которое может создать впечатление, что она разумна — но она просто нашла и воспроизвела существующие языковые схемы, уточняют авторы. Нейросеть также «открыла» третий закон движения планет Кеплера и приблизилась к релятивистскому времени Эйнштейна время замедляется для быстро движущихся объектов. В основе лежит концепция символической регрессии, которая находит уравнения, соответствующие данным. Наиболее важной отличительной чертой нового алгоритма, который назвали «Декарт», является способность логически рассуждать.
Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. 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.
Первая заключается в самом принципе работы: модель, лежащая в основе ChatGPT, «читает» последовательность слов и предсказывать на её основе следующее. Затем процесс повторяется, нейросеть предсказывает второе слово и так происходит до тех пор, пока не получится законченный текст.
Во время этого стоит задача не дать фактически верный ответ, а ответить так, как бы отвечал человек. Вторая причина галлюцинаций — в том, что предобучение нейросети осуществляется при помощи больших массивов данных, которые не всегда содержат фактически верную информацию например, если нейросеть обучается на базе ответов на форумах, где люди часто отвечают в соответствии со своими предубеждениями и заблуждениями.
При этом обучение модели всё ещё продолжается для бета—версии было использовано 240 млн примеров картинок из 500 млн доступных компании. И разработчики обещают в дальнейшем поэтапно улучшать качество получаемых изображений. Вячеслав Борисов, владелец продукта "Сфера. Данная сеть может повышать качество и разрешение видео", — говорит эксперт. Многие опрошенные эксперты отмечают, что индустрия нейросетей в России развивается стремительно. Бизнес давно обратил внимание на искусственный интеллект и применяет его в разных областях: чат—боты, голосовые помощники, сервисы, системы модерации контента на сайтах и маркетплейсах.
Даже камеры слежения и системы безопасности, а также системы безопасного управления транспортом. Фактически ИИ сейчас вшит везде и всюду малозаметно для обычного потребителя, незнакомого с техническими тонкостями. На остальные страны приходится статистическая погрешность от объёма инвестиций этих технологических лидеров", — подчёркивает он. Вячеслав Борисов подтверждает, что, по мнению некоторых, Россия является одним из лидеров в области нейросетей в мире. Традиционно в России сильна математическая школа, необходимая для создания и развития подобных технологий, и, если копнуть глубже, мы обнаружим достаточно много совместных проектов научных институтов и российских компаний по созданию и прикладному использованию ИИ", — поясняет он.
"Техно": новости нейросетей
Новости искусственного интеллекта | Просто с появлением генеративных нейросетей: ChatGPT, Midjourney, это стало доступнее обычному пользователю, что привело к большей популярности в обществе. |
Нейросети на РБК Тренды | Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. |
Новости про нейросети - | Все о нейросетях: последние новости, подробные обзоры с примерами, фото, аналитика, прогнозы, мнение экспертов. |
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3 | Эта серия о том, как генеративные модели приучают нас всё делать по-новому: искать в интернете то, чего до нас никто не искал, решать математические задачи з. |
Главные новости
- Онлайн чат с ИИ
- Новости нейросетей 2024 на Postium
- Медиа будущего: какие нейросети уже сегодня можно использовать в СМИ
- Что нейросеть «Жириновский» рассказала о мировом господстве искусственного интеллекта - Ведомости
- Онлайн чат с ИИ
- нейросеть. ТУТ НОВОСТИ: нейросеть новости онлайн, события, информация, фото, видео
Содержание
- Нейросеть — последние новости и статьи по теме | linDEAL.
- Почему ChatGPT генерирует небылицы? «Яндекс» рассказал про галлюцинации нейросетей
- Статьи и новости
- Искусственный интеллект - новости и статьи | Rusbase
Нейросеть.Info - Крупнейший русскоязычный форум о нейросетях
#midjourney — нейросеть рисует картинки #chatgpt — искусственный интеллект OpenAI #notcoin — новости про ноткоин монету. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. В мире есть много успешных примеров использования алгоритмов в журналистике — например, в некоторых региональных изданиях США нейросети пишут новости про землетрясения, а. Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News. Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий. Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно».
В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли
Поэтому создание идеального ИИ, который ни при каких обстоятельствах не выйдет из-под контроля, будет непростой задачей. Как ИИ способен навредить людям Пока что ИИ не обладает самосознанием: машины не способны думать, воспринимать окружающую среду и испытывать чувства. Сингулярность и самосознание часто рассматриваются в паре, но на деле они не так близко связаны между собой. Впрочем, это не освобождает человечество от ответственности: ИИ все равно может выйти из-под контроля — просто сейчас у него нет мотивации. Мы не можем измерить или как-то засечь, что та или иная система обрела сознание, но искусственному интеллекту не нужны эмоции, чтобы представлять опасность для человека.
Например, беспилотный автомобиль может оказаться в ситуации, когда ИИ придется сделать выбор между безопасностью экипажа и жизнью человека, который неожиданно выбежал на проезжую часть. Медицинский ИИ, помогающий в создании вакцин, может в какой-то момент понять, что высокая заболеваемость приводит к мутациям патогенов — и это осложняет дальнейшую разработку препаратов. Почему бы не решить проблему мутаций, снизив потенциальное число пациентов заведомо смертельной вакциной? Можем ли мы предотвратить сингулярность Маловероятно.
Мы никогда не сможем избавить искусственный интеллект от непредсказуемых угроз.
Тимур Идиатуллов: «Например, сеть ChatGPT содержит 175 миллиардов параметров, которые определяют ее работу, и не существует инструмента, который позволил бы нам отследить, как сеть пришла к тому или иному решению». Могут ли нейросети оставить людей без работы? В этом вопросе среди экспертов нет единого мнения.
Сергей Смирнов полагает, что от моделей уровня GPT-4 пострадают только распространители фейков. А те, кто реально занят созданием чего-то нового, получат хороший инструмент для проверки идей и проведения расчетов на доступном сервере. Нейросетям во многих случаях нужен человек-контроллер , отметил специалист. По мнению Евгения Бурнаева, на нейросети можно переложить ряд обязанностей сотрудников производственной сферы, включая распознавание образов, классификацию данных и выявление сбоев в работе оборудования.
Но человеческий интеллект, креативность и способность адаптироваться к новым ситуациям они пока заменить не могут. Евгений Бурнаев: «Что касается потери рабочих мест из-за нейросетей и других технологий автоматизации, то она неминуема, но одновременно создаются новые рабочие места, связанные с разработкой, установкой, техподдержкой и программированием всех этих систем. Кроме того, автоматизируя производственные процессы, компании расширяются и создают новые рабочие места как у себя, так и в смежных отраслях». Нейросетям пока можно доверить творческие решения, качество которых не критично, заметил, в свою очередь, Денис Кузнецов.
Остальное, по его словам, по-прежнему на себя будет брать человек, чтобы как минимум проверять работу искусственного интеллекта. Тимур Идиатуллов пояснил, что людей сейчас не удается заместить нейросетями, поскольку часто требуется принятие решений, выходящих за рамки простой обработки заявок. Но развитие нейросетевых технологий приведет к смене целого класса профессий, как это произошло, когда появились конвейеры, мануфактуры, станки и компьютеры. Тимур Идиатуллов: «Вероятно, что люди будут вытесняться из некоторых профессий сервисной сферы и торговли в профессии, где требуется больше физической работы, но автоматизация роботизация в которых затруднена.
И, конечно, функции общего контроля и обслуживания оборудования тоже останутся за человеком».
Добиться наилучшего качества получается благодаря увеличению массива данных для обучения нейронных сетей. Эти данные стоят дорого, и позволить себе такие затраты могут только крупные игроки.
Но, как правило, эти модели работают хорошо только с английским языком, а не с русским. Требуются большие инвестиции, которые есть у нескольких компаний. И у российских компаний ресурсов меньше, чем у международных", — резюмирует он.
Александр Крайнов особо отмечает, что сейчас индустрия нуждается в хороших и качественных кадрах, которые помогут нейросетям учиться и развиваться. Современные нейросети получают знания о мире с помощью материалов из интернета. Но чтобы применять эти знания на практике, нейросетям нужен тренер, который покажет примеры успешно решённых задач и сможет оценить ответы.
AI—тренеры — специалисты, которые помогут нам выйти на качественно новый уровень обучения нейросетей", — поделился он. Лента новостей.
Но почему же нейросеть галлюцинирует? В «Яндексе» называют две причины. Первая заключается в самом принципе работы: модель, лежащая в основе ChatGPT, «читает» последовательность слов и предсказывать на её основе следующее.
Затем процесс повторяется, нейросеть предсказывает второе слово и так происходит до тех пор, пока не получится законченный текст.
Оцените возможности нейросети — 10 000 символов ежемесячно бесплатно
- Нейросеть: последние новости на сегодня, самые свежие сведения | МСК1.ру - новости Москвы
- Популярное
- Читайте также:
- Нейросеть — последние новости и статьи по теме | linDEAL.
- «Скоро кино будут снимать лично для вас…» Что ожидает нас с развитием нейросети
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Нейросети – последние новости | #midjourney — нейросеть рисует картинки #chatgpt — искусственный интеллект OpenAI #notcoin — новости про ноткоин монету. |
Инструменты и сервисы для Новости на основе искусственного интеллекта | Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. |
15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети - Лайфхакер | Теперь же мы специально ищем новости нейросетей, чтобы узнать, насколько удалось продвинуться исследователям ИИ. |
Нейросеть.Info - Крупнейший русскоязычный форум о нейросетях
Главные новости к утру 2 апреля. Статьи Посты Новости Авторы Компании. нейросети – последние новости.
Нейросети – последние новости
Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово.
Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах. Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении. Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft.
Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3.
Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. 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.
Топ-10 событий 2023 года в области искусственного интеллекта и нейроинтерфейсов 03. Машинка для чтения мыслей: на пути к миелофону Год отметился сразу несколькими резонансными исследованиями, касающимися визуализации человеческих мыслей на основе сканирования мозга. Во всех случаях использовался анализ с помощью ИИ.
Результат не является дословной расшифровкой, но смысл передается довольно точно. Похожее исследование опубликовали ученые из Сиднейского университета Австралия. Только они использовали не МРТ, а ЭЭГ, что позволило сделать прибор портативным и более дешевым, но вне лаборатории его работа все равно пока невозможна. Еще два крупных исследования, от Университета Осаки Япония и Национального университета Сингапура , опубликованных в 2023 году, передают картинки из человеческого мозга: человек представляет происходящее, а ИИ с помощью МРТ преобразует мозговую активность в изображение. Воспроизведение тоже не совершенное, но авторы с оптимизмом смотрят в будущее. Примерно похожая технология позволила военным управлять роботом силой мысли , а мозговому импланту для парализованных — считывать намерения людей. В 2022 году в рамках исследований парализованные смогли пообщаться и поесть самостоятельно. Твоя жизнь предопределена и нейросеть знает, как...
Фото: Shutterstock Создан инструмент искусственного интеллекта, который, анализируя последовательность жизненных событий, таких как история здоровья, образование, работа и доход, может определить личность человека и предсказать продолжительность его жизни. Новый инструмент обучен на наборе данных, полученных от всего населения Дании — 6 миллионов человек.
Но спрос в ближайшие годы будет превышать предложение. Требования к ML-инженеру не изменились и остаются такими же, как и в 2023. К тому же в этом году в общем доступе появилось много моделей текстовых чат-боты, в частности, chatGPT , моделей компьютерного зрения. Полезно иметь иметь навыки применения и дообучения подобных моделей. Для этих специалистов важна математическая подготовка математический анализ, статистика, теория вероятностей. В России можно выделить нехватку специалистов Big Data, обработки естественного языка и компьютерного зрения в направлении ML.
Дефицит кадров по этим направлениями есть в области медицины, инфобеза и финансов. Сергей Снегирев Руководитель отдела разработки игр и приложений компании Dobro Games ИИ был в центре бизнеса последние несколько лет. Но сейчас ситуация стала еще более поразительной. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Я — старший геймдизайнер и руководитель проектов в игровой компании. Художники используют его для прототипирования концепт-артов и интерфейса, продакты чтобы составлять документацию и работать с большим количеством информации. Моделлеры используют сетки для создания текстур к моделям. Благодаря нейросетям сильный толчок в 2023 году получило zero-code направление.
Нейросети начали активно использовать для создания рекламы, улучшения качества изображения, поиска информации и даже для диагностирования заболеваний. Область применений практически безгранична. На текущий момент мы находимся только в начале пути. Перспективы роста сохраняются и на 2024 и включают в себя создание новых профессий и перестройку множества текущих. Этот процесс с нами на долгие годы, потому что ИИ полезен для бизнеса. Он повышает эффективность работы и снижает издержки. В целом в 2023 году наблюдался революционный прорыв в технологиях машинного обучения. Успешные кейсы были зафиксированы практически во всех ключевых областях и особенно в разработке.
Сильно вырос интерес к автоматизации и интеллектуализации бизнес-процессов. Спрос на нейросети естественным образом увеличил потребность в ML-инженерах и повлек рост зарплат для специалистов в этой области. В 2024 году ML-инженерам будут нужны глубокие знания в машинном обучении, владение программными инструментами и языками PyTorch, TensorFlow и т. Елена Кравченко Нейромаркетолог, эксперт по искусственному интеллекту Утверждение, что в 2023 все были без ума от нейросетей — не совсем верное. Восхищались нейросетями только пионеры, но есть огромное количество людей, которые замерли и думают о том, что ИИ уйдет из их жизни. При этом они забывают о том, что уже все банки и приложения давно работаю с помощью ИИ и с нами давно общаются боты. Почему нейросети выстрелили именно 2023 год? Можно сравнить с бамбуком.
Он набирает корневую систему -56 лет и потом за 40 дней вырастает до 5 метров. Тут тоже самое. У ИИ база накапливалась годами и сейчас она просто стала видна. Интерес к нейросетям сохранится и он будет только нарастать. Потому что это не хайповая история, это технологическая революция, которая произошла, как факт. Интерес будет набирать ход, все больше людей будут сокращать, все больше позиций работников будет заменять ИИ. Ожидается, что человеку придется пересмотреть свою роль в жизни. Интерес сохранится, потому что это выгодно бизнесу.
С ИИ выгоднее и проще работать, чем с людьми. ИИ не болеет, у него нет перепада настроения, он четко выполняет ТЗ. Единственная задача собственник — правильно поставить задачу. Поэтому с точки зрения бизнеса, ИИ будет набирать ход.
Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News.
Ведущая задала «Джи-Пи-Ти» каверзный вопрос, но нейросеть оказалась еще и политкорректной. Моя роль состоит в том, чтобы предоставлять информацию и отвечать на вопросы в меру своих возможностей», - так нейросеть ответила на вопрос ведущей о том, кто виноват в палестино-израильском конфликте. Также в интервью нейросеть призналась, что не собирается отнимать у людей их работу. Однако некоторые ее «выходки» всерьез настораживают пользователей, например, новая версия «Джи-Пи-Ти» наняла человека через интернет и притворилась слепой, чтобы доказать, что она не робот - то есть попросила решить за нее тест, представляющий собой изображение с искаженным текстом. Я как разработчик использую чат в повседневной деятельности», - выразил мнение директор по науке и технологиям Агентства Искусственного Интеллекта Роман Душкин.
Пока что, как утверждают сами разработчики, сила системы заключается как раз в ее не идеальности. Этим она похожа на человека. Однако есть страх, что именно способность нейросети «притворяться живой» может сыграть с нами злую шутку.
#Нейросеть
Нейросети открыли сверхновую и опубликовали научную статью без участия человека Фото: Shutterstock Новый алгоритм создан большой международной группой ученых и обучен на 1,4 млн астрономических изображений. Чтобы его проверить, обратились к недавно открытому кандидату в сверхновую SN2023tyk. BTSbot быстро обнаружил его. Затем автоматически запросил спектр потенциальной сверхновой у Паломарской обсерватории, где роботизированный телескоп SED Machine провел углубленные наблюдения и передал данные. После ИИ определил, что это сверхновая типа Ia звездный взрыв, при котором полностью взрывается белый карлик в двойной звездной системе. Наблюдение было сделано 5 октября, а уже 7 октября в открытом доступе было опубликовано подготовленное ИИ научное сообщение для астрономического сообщества. Человек-киборг: ИИ восстановил чувствительность рук парализованного человека Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования», которая восстановила движения и чувствительность рук человека с параличом конечностей.
Кита Томас из городка Массапекуа, штат Нью-Йорк, впервые за три года смог почувствовать, как сестра держит его за руку. Два порта, которые теперь торчат из головы Томаса, подключены к компьютеру. Датчики на ладони отправляют информацию о прикосновении и давлении обратно в его мозг, который регистрирует информацию как ощущение. Так что ChatGPT не сильно отстает. А в том, что касается ответов на медицинские вопросы пациентов в соцсетях — так и вовсе превосходит! Однако пока в любом случае, это ни в одной стране не признано клинической практикой, так что советуем не пользоваться ИИ в качестве врача — нейросети все еще часто врут.
DALL-E 2 — нейросеть рисующая по словам, которая появилась раньше всех, но не пользуется популярностью из-за ограниченной доступности. Она была выпущена компанией OpenAI 5 января 2021 года для ограниченного круга лиц по подписке. Широкому кругу лиц доступны только альтернативы в виде ruDALL-E, Artbreeder и Dream, о которых можно почитать в статье «5 нейросетей для создания уникальных фотографий и рисунков». ChatGPT — самая популярная нейросеть для написания текстов. Она была выпущена 30 ноября 2022 года компанией OpenAI для всех желающих.
Результаты и правда отличаются. Российский город в 3854 году — это то, что случится, если не перестать строить человейники. Деревни в будущем останутся такими, какие они есть и сейчас. Не особо изменится и общественный транспорт, который, судя по картинке, соберет воедино элементы автобуса, троллейбуса и трамвая. Президентом России будет некий седой султан со стальной рукой; рядовым полицейским выдадут шлемы, в которых не опознать, кто за ними скрыт; на акцию протеста никто не придет, кроме Росгвардии.
Модным станет клоунский раскрас и очень высокие женщины с одухотворенными лицами. В Госдуме станут заседать люди, чьи лица настолько сливаются воедино, что можно с трудом разобрать их личности. Тюрьмы в будущем станут напоминать американские, но в них никто не находится… впрочем, как и в судах. RU Вопрос Чья версия будущего вам понравилась больше?
Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Мы расскажем вам о новых технологиях, прорывах в исследованиях и практических применениях ИИ, которые меняют мир. Новости 05.