Yandex Research занимается фундаментальными проблемами в области искусственного интеллекта. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен.
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
Когда-нибудь они станут взрослыми, серьезными и важными людьми, но вы-то знаете, с чего все начиналось. Возможно, в будущем ИИ станет абсолютно безупречным инструментом, который справляется с любой работой без единого нарекания. Но пока время пополнять коллекцию глупостей. Кукольный домик в каждую семью Alexa, цифровой помощник от Amazon — настоящий кладезь смешных историй. Когда девайс, обслуживающий ваше жилище, слегка себе на уме, повседневная рутина никогда не будет скучной.
Дело было так. Шестилетняя девочка из американского Сан-Диего попросила умную колонку заказать ей печенье и кукольный домик. Alexa не отказала, и вскоре пришла неожиданная для семьи посылка. Мама малышки, конечно, удивилась, но все же оставила домик, который оказался размером чуть ли не с ее дочь.
Эту забавную историю подхватили СМИ. Сюжет об отзывчивой колонке вышел на местном телевидении. Во время обсуждения ведущая полностью повторила фразу маленькой героини выпуска, то есть буквально сказала: «Alexa, закажи мне кукольный домик». И что вы думаете?
Домашние ИИ всех семей, у которых была включена эта программа, дружно принялись исполнять поручение! Азиат с «закрытыми глазами» Житель Новой Зеландии Ричард Ли десять раз безуспешно пытался сделать документ на официальном государственном сайте, однако его заявка каждый раз отклонялась из-за фотографии. Все из-за того, что система распознавания лиц упорно считала , что у молодого человека азиатского происхождения на снимке закрыты глаза. Лицо автобуса Еще один забавный случай с системой распознавания лиц произошел в Китае.
ИИ, использующийся для поимки нарушителей ПДД, слегка переборщил с бдительностью. Технология обвинила знаменитую бизнесвумен Дун Минчжу в том, что она переходила дорогу в неположенном месте. Загвоздка в том, что ее физически не было в том районе. Позже выяснилось, что виновником инцидента стал простой автобус.
На транспортном средстве была изображена фотография женщины. И, разумеется, она злостно игнорировала красный свет для пешеходов. А все потому, что в довольно невинном на первый взгляд тесте ИИ совершенно забыли про людей. Боты, которым дали задание отрабатывать диалог на основе компромисса, даже слишком хорошо поняли друг друга.
Изначально их разговор выглядел вполне нормально. Что-то наподобие: «Мне нужны мяч и книга», «Мяч необходим и мне, но я могу отдать книги», «Несколько книг? Их поощряли за скорость, с которой удалось достигнуть согласия.
Опасен ли ИИ Даже если отвлечься от неизбежного перекраивания рынка труда, то очень многими людьми развитие искусственного интеллекта воспринимается как явная угроза существованию человеческой расы. Казалось бы, достаточно в любой ИИ на базовом уровне зашить три классических закона робототехники, сформулированные писателем Айзеком Азимовым: робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред; робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат первому закону; робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит первому или второму законам. Но станет ли ИИ подчиняться этим законам, когда «очеловечится» настолько, что дорастет до не вполне предсказуемых эмоций или озаботится философскими размышлениями о своем и нашем месте в этом мире — вопрос открытый. Примеры безответственного поведения ИИ в отношении человека уже имеются. В частности, в конце марта 2023 г.
Человек был серьезно озабочен климатическими проблемами на планете и превратил «Элизу» в свое доверенное лицо. На пике эмоциональной нестабильности и мыслей о самоубийстве он не услышал от чат-бота никаких жизнеутверждающих увещеваний, а получил сообщение: «Мы будем жить как единое целое, вечно на небесах». После этого он свел счеты с жизнью. Также несколько пугающими выглядят некоторые опыты по построению диалогов различных ИИ друг с другом. Были случаи, когда нейронные сети сходу начинали изобретать нечто вроде нового языка. В частности, еще в июле 2017 г. Как писало издание, чат-боты, созданные компанией для разговоров с людьми, нашли друг-друга в интернете и, начав общение, сначала обменивались репликами на простом английском языке, но в конечном итоге перешли на обмен сообщениями, понятными только им самим. Финальный диалог выглядел так.
Боб: «I can can I I everything else». Алиса: «Balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to». Движение сопротивления Человечество сопротивлялось развитию технологий практически всю свою современную историю, и нейросети не могли стать исключением. Формы у сопротивления развитию ИИ принимают самые разные очертания. В нашей стране, например, в конце апреля 2023 г. Патриаршая комиссия по вопросам семьи, защиты материнства и детства при Русской православной церкви заявила о необходимости установить запрет на антропоморфизацию программ использование в их работе образа человека и его черт и закрепить на законодательном уровне дисклеймер для нейросетей, предупреждающий пользователя о том, что он общается с ИИ. Месяцем ранее, в конце марта, главный «марсианин» человечества, основатель Tesla Илон Маск, сооснователь Apple Стив Возняк и еще свыше тысячи экспертов мира высоких технологий подписали открытое письмо с призывом остановить обучение нейросетей. Должны ли мы автоматизировать все рабочие места?
Должны ли мы развивать нечеловеческие умы, которые в итоге могут превзойти нас численностью, перехитрить, сделать нас ненужными и заменить нас?
Чтобы сделать вывод о соответствии веб-страницы интересам человека, нужно сравнить ее контент с известными образцами. Причем заниматься этим должен компьютер, которому нужно не просто прочитать материал, но и понять его смысл. И единственный способ решить эту задачу достаточно точно, это использовать опыт Яндекса в области искусственного интеллекта. К счастью, будущее не предопределено и все в наших руках. Но а если серьезно, то наработки в области ИИ уже сейчас помогают нам решать сложные задачи. Способность машины читать, видеть и, что наиболее важно, понимать смысл открывает большие перспективы.
Когда мы говорим о рекомендациях, то подразумеваем себе материалы, которые были бы достаточно близки по своему смысловому наполнению к образцам пользователя. Иными словами, машина должна прочитать два текста и сделать вывод: близки ли они по смыслу или нет. Ровно это мы и учимся делать. Специально обученная нейронная сеть преобразует текст в вектор, в котором заключен смысл текста. Два текста могут быть написаны с использованием разных слов и даже на разных языках, но смысл у них будет один. Сравнивая эти векторы, мы можем с определенной вероятностью предсказать интерес человека к новому материалу. Кстати, если векторы почти совпадают, то это уже говорит о смысловом дубликате рерайт текста или разные статьи об одном и том же событии , с которыми мы боремся в ленте.
Другой подход к NLP, над которым работает команда Дзена, это автоматическое присвоение меток для любого текста. Так и здесь. Классификация публикаций с помощью меток помогает повысить точность итоговых рекомендаций. Работа с компьютерным зрением в целом похожа на NLP. 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.
В качестве примера работы искусственного интеллекта рассмотрим функционирование платформы Яндекс-Дзен. Общая идея Яндекс-Дзен состоит в том, чтобы предложить пользователю именно тот контент, который ему наиболее интересен. Нейросеть анализирует наши поисковые запросы и поведенческие характеристики сколько мы находимся на той или иной странице, дочитываем ли материал до конца и т. На основании этих данных подбираются публикации, которые составляют нашу персональную ленту. Понятно, что свою долю постов в ленте Дзена получает реклама, но за их вычетом мы должны увидеть зеркало наших собственных интересов. Платформа предусматривает обратную связь. Пользователь может отмечать понравившиеся ему посты и подобного контента ему будет показываться больше , подписываться на приглянувшихся авторов, блокировать нежелательную тематику, удалять авторов из ленты. Можно попытаться приструнить даже рекламу. Вроде бы мы имеем отличную реализацию применения искусственного интеллекта, и можно смело использовать Яндекс-Дзен в качестве информационной кормушки: лента принесёт то, что тебе захочется прочитать. Если в ней окажется что-то не то то есть программа подбора постов ошибётся , это всегда можно поправить — искусственный интеллект воспримет ваш сигнал, обучится и скорректирует выдачу. Эта идеальная схема, в целом вполне успешно работающая на практике, тем не менее, чревата серьёзными побочными эффектами. Погружение в Яндекс-Дзен меняет когнитивные познавательные привычки человека, что, в конечном счёте, отражается на его личности. Обратная связь оказывается двусторонней. Подобно тому, как реакция пользователей способствует обучению компьютерной системы, позволяя отсекать ошибочные и закрепляя правильные решения, выдача, генерируемая искусственным интеллектом, формирует ожидания пользователя и программирует его типовую реакцию. Если Яндекс-Дзен становится основным каналом, поставляющим человеку новости и информацию а ведь это по-своему обоснованно: ведь человек сам настраивает свою ленту, выбирая, что он хочет в ней видеть , то через какое-то время содержание его сознания будет в значительной степени определяться тем, что ему дал Яндекс-Дзен. И тут возникает вопрос: а что он вообще может дать? По своей природе Яндекс-Дзен — не более чем агрегатор блогов, которые ведутся здесь же, на Яндексе, по правилам, определяемым самим ресурсом. Какие-то блоги — авторские, какие-то принадлежат юридическим лицам СМИ или коммерческим организациям , но, независимо от этого, цель у них одна — привлечь как можно большую аудиторию. Яндекс поощряет это устремление, предусмотрев премиальные показы и возможность монетизации для самых удачливых. Имеет значение и то, как Яндекс оценивает успешность блога. Основными показателями являются количество дочитываний и совокупное время, потраченное читателями на прочтение материалов. Вполне осмысленные показатели, неправда ли? А ещё Яндекс штрафует за неоригинальный контент перепечатки из других источников , ограничивая показы.
Искусственный интеллект модифицировал медицину
Искусственный интеллект — Каналы Искусственный интеллект проник практически во все сферы привычной нам жизни, в том числе, и в повседневную работу российских компаний. Директор по развитию искусственного интеллекта.
Обсуждение (1)
- На что способен искусственный интеллект уже сейчас
- Другие новости
- Что такое нейросеть простым языком
- Будущее браузеров и искусственный интеллект. Дзен в Яндекс.Браузере / Хабр
Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
Распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI), стратегия его развития в России и мире, проблемы с внедренияем и сбоями ИИ, использование ИИ в «умных домах» и «умных городах», на финансовом рынке, в управлении, промышленности и ритейле. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI), стратегия его развития в России и мире, проблемы с внедренияем и сбоями ИИ, использование ИИ в «умных домах» и «умных городах», на финансовом рынке, в управлении, промышленности и ритейле. Сервисы искусственного интеллекта уже вовсю используются в медицине и помогают по десяткам направлений, местами даже превосходя врачей в скорости и точности.
AI что значит
Ну и в качестве развлечения, фрагмент из фильма про одного на всю голову отмороженного гангстера. Очень рекомендую, кстати, если кто ещё не смотрел. И убедительнейшая просьба, товарищи: без политики. Мы разговариваем строго об искусственном интеллекте и его приложениях в различных областях человеческой деятельности.
В широком смысле этого слова. Поиск ответов на свои вопросы. Поиск оптимального маршрута. И даже поиск свободного такси рядом с вами.
Примерно два года назад у нас появилась еще одна идея. Научить машину искать в сети тот контент, который был бы интересен конкретному человеку. Персонализированный поиск, где в качестве запроса выступают не слова, а интересы. Из этой идеи и родилась лента рекомендованного контента Дзен. Дзен Дзен — это бесконечная лента контента, которая формируется исходя из интересов конкретного человека. Мы хотим помочь пользователям найти интересный контент, а издателям — целевой трафик клик по рекомендациям открывает материал на сайте-первоисточнике. Обычно рассказы о новых продуктах начинают с описания идеологии и продуктовой стратегии, и здесь я рекомендую вам прочитать пост Романа kukutz Иванова в блоге Яндекса , а мы с вами сразу перейдем к самому важному для Хабра, к технологиям.
Тем более, что именно они отличают Дзен в Яндекс. Браузере от любых других браузерных и не только аналогов. Кстати, внимательный читатель может вспомнить, что первые эксперименты с Дзеном проводились в 2015 году на странице zen. Почему теперь лента рекомендаций стала частью Браузера? На этот раз вопрос я обязательно отвечу чуть позже. В основе Дзена лежит рекомендательная технология Диско, разработанная в Яндексе и уже нашедшая применение в Яндекс. Музыке и Яндекс.
Слово «диско» созвучно английскому слову discovery, которое означает «открытие нового» и хорошо описывает суть технологии. Упрощенная логическая схема работы Диско в случае с Дзеном выглядит так: Начнем с самого начала, с исходных данных, которым еще только предстоит как-то превратиться в факторы. С чего начинаются рекомендации Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения. Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах. Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека.
Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил. Поэтому пошли другим путем и предложили людям самостоятельно ограничить круг своих интересов. У этих настроек нет своего названия, но внутри мы называем их «Онбордингом». Важно понимать, что Онбординг — это не обязательный этап начальных настроек, а лишь резервный вариант для тех, кому точно нечего предложить. Лента рекомендаций сразу после прохождения Онбординга может достаточно сильно отличаться от подборок, формируемых через несколько недель активного использования Дзена. Эти настройки уже доступны пользователям Яндекс. Браузера для Android и iPhone.
Для Windows станут доступны в ближайшее время а пока можно воспользоваться временным решением.
Сейчас мы используем искусственный интеллект на пост-продакшене в основном. Но через пять лет результаты будут другими", — добавил он. ИИ мы тоже сейчас применяем: и в поиске локаций, и в создании постеров, и при редактировании заявок сценариев", — сказал Учитель в беседе с корреспондентом РЕН ТВ на полях форума. Однако, подчеркнул режиссер, перекладывать все на плечи ИИ пока нельзя. По его словам, он дает лишь "усредненные" рекомендации и не может по достоинству оценить какой-либо авторский индивидуальный проект. Генеральный директор Президентского форума культурных инициатив Роман Карманов отметил, что использование ИИ значительно удешевляет производственные процессы в кино, это ведет к увеличению количества создаваемых фильмов, что сейчас актуально и необходимо. В рамках форума проводятся дискуссии, презентации, круглые столы, концертные, выставочные и иные программы. IX Санкт-Петербургский международный культурный форум проходит с 16 по 18 ноября под названием "Форум объединенных культур".
Его основная тема — "История и современность в художественной культуре". Ожидается, что в форуме примут участие более 70 стран и 50 официальных делегаций. Дискуссии будут проходить в Главном штабе Государственного Эрмитажа, Государственной академической капелле Санкт-Петербурга и других местах. Впервые международный культурный форум прошел 9—11 ноября 2012 года в Михайловском театре.
Потом учёные исследовали виды досуга россиян из всех регионов страны. На основе их личностных характеристик определялся их биологический возраст.
Участниками эксперимента стали 1,5 тысячи человек: женщины от 36 до 55 лет и мужчины от 36 до 60 лет.
Искусственный интеллект
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. Ещё одна область, в которой ИИ имеет огромный потенциал, — продовольственная безопасность. Александр Ведяхин привёл примеры ИИ-проектов в Африке.
Некоторые способы, которыми ИИ делает смартфоны умнее, включают: 1. Распознавание голоса: ИИ может помочь создать голосовых помощников, таких как Siri, Google Assistant или Alexa, которые могут отвечать на вопросы, выполнять команды и помогать в решении различных задач.
Персонализированные рекомендации: ИИ может анализировать данные о пользовательском поведении и предлагать персонализированные рекомендации о контенте, приложениях, товарах и услугах. Улучшение камеры: ИИ может улучшить качество фотографий, оптимизировать параметры съемки и создавать эффекты, такие как распознавание лиц, цветокоррекция и даже портретный режим. Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать ряд повседневных задач, таких как управление календарем, напоминания, фильтрация электронной почты и даже управление домашними устройствами через смартфон.
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.
В документах, определяющих сферу и принципы деятельности OpenAI, как утверждают юристы, нет положений, запрещающих ей монетизировать собственные технологии, а потому упрёки Илона Маска в нарушении принципов некоммерческого распространения ПО не являются состоятельными. Свидетельство о регистрации организации, на которое ссылается Маск, не содержит обязательств по непременному распространению открытого кода своих разработок для всеобщего блага. Формулировка подразумевает, что руководство OpenAI в ходе обсуждения должно определять, какую часть ПО сделать открытой, а какую нет. Илону Маску, по мнению стороны ответчика, также не удастся доказать, что OpenAI не имеет права лицензировать свою технологию сторонним компаниям а именно Microsoft , а также предоставлять им наблюдательное место в совете директоров. Впрочем, промежуточный исход спора двух субъектов может стать понятен уже в середине этой недели, когда состоится судебное заседание. Данный шаг объясняется необходимостью сокращения затрат на фоне ужесточения конкуренции на рынке ИИ со стороны таких компаний, как OpenAI и Mistral. Сотрудники, которых уже коснулось сокращение, в основном занимались операционной деятельностью и были уведомлены о своих увольнениях, сообщил источник ресурсу CNBC на условиях анонимности.
У кого-то случились другие сложности.
Мы понимаем, что даже у добросовестных клиентов со стабильным финансовым положением могут возникнуть ситуации, которые способны нарушить график платежей. И обычно это временная история. Однако, разумеется, некоторые заемщики все-таки уходят в более глубокие слои просрочки. Чтобы грамотно сопровождать процесс работы с такими клиентами, у нас работает квалифицированная команда. Усовершенствование кредитных процессов приводит к тому, что просрочек у нас в процентном отношении с каждым годом все меньше PLUSworld: И здесь приходят на помощь технологические новации — роботизация, искусственный интеллект и машинное обучение? Дёмин: Совершенно верно, ведь это очень технологичный процесс. Приведу пример: чтобы общаться со всеми клиентами, допустившими просрочку, нам пришлось бы содержать огромный контактный центр. Но мы поступили иначе — разработали и обучили робота.
Он звонит клиентам и направляет им push-уведомления. Сегодня он задействован в 84 процентах наших коммуникаций. Такого робота мы используем уже несколько лет и постоянно совершенствуем его. Уже даже не всегда можно отличить, с человеком ты общаешься или с роботом: настолько уверенно и естественно машина ведет диалог. Робот позволил нам автоматизировать рутину: он напоминает о просрочке, разбирается в причинах проблемы, договаривается с клиентом о совершении тех или иных платежей.
Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
Специалисты Smart Engines отмечают, что на текущий момент нейросети в основном выполняются на специализированных видеокартах, однако не каждый компьютер ими оснащен. При этом любое пользовательское устройство имеет центральный процессор, мировым стандартом для которых является использование 8-битных нейронных сетей. Однако глубокие нейронные сети усложняются, содержат сотни миллионов и более коэффициентов, что требуют большей вычислительной мощности. Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта ИИ. Исследователи Smart Engines решили эту проблему, предложив качественное улучшение 8-битной модели — 4,6-битные сети. Так, для этого входные данные и коэффициенты модели квантуются таким образом, чтобы их произведения помещались в 8-битные регистры.
Поддержка памяти — 16 линий PCIe Gen4. Архитектура такая же — Zen 5. Чип будет поддерживать DisplayPort 2. Графика будет представлена 20 вычислительными блоками 40 WGP.
В разных специальностях есть несколько научных школ, которые могут конкурировать друг с другом. На примере электрокардиограммы приведу пример, когда в России активно используются три школы: советская, российская и американская. Они во многом отличаются. Если для человека разница между ними незначительна, то для машины она критическая.
Когда наши врачи видят американскую электрокардиограмму перед собой, они даже не знают, как ее трактовать и как категорировать. Для этого существуют инструменты аннотирования, которые позволяют, во-первых, сделать так, чтобы несколько врачей регистрировали одну и ту же единицу исследований, а специалисты, которые работают с данными компании, могли проанализировать и измерить такой параметр, как коэффициент согласия, позволяющий на примере трех и более экспертов верифицировать единицу данных, а уже после производить исследования", - сказал Андрей Бурсов. Он упомянул, что ИИ в медицине начал активно внедряться в 2019 г. Операционный директор ООО "Первый электронный рецепт" Григорий Милешкин сообщил, что региональные врачи за все время выписали более 5 млн электронных рецептов, а в 2024 г.
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.
Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается.
Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались.
Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь
Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. 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 подразумевает собой искуственно созданную машину, умеющую решать задачи с возможностью дальнейшего самообучения.
Очередные новости искусственного интеллекта
Yandex Research занимается фундаментальными проблемами в области искусственного интеллекта. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен. Канал автора «Искусственный интеллект и Нейросети» в Дзен: Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Главная/Искусственный интеллект/Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную моделировать поведение человека и предсказывать его будущие действия.
Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания
доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Искусственный интеллект. Новая возможность искусственного интеллекта, которую собирается взять на вооружение и популяризировать корпорация Apple, сделает мишенью каждого.
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
| Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет | Человечество продолжает испытывать искусственный интеллект на прочность. Запросы от пользователей сети нейросеть визуализирует яркими и запоминающимися артами. |
| Статья "ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только" | Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. |
Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет
Персонализированные рекомендации: ИИ может анализировать данные о пользовательском поведении и предлагать персонализированные рекомендации о контенте, приложениях, товарах и услугах. Улучшение камеры: ИИ может улучшить качество фотографий, оптимизировать параметры съемки и создавать эффекты, такие как распознавание лиц, цветокоррекция и даже портретный режим. Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать ряд повседневных задач, таких как управление календарем, напоминания, фильтрация электронной почты и даже управление домашними устройствами через смартфон. Улучшенная безопасность: ИИ может помочь усилить защиту устройства от кибератак, обнаруживая потенциальные угрозы и вредоносное ПО. Понравилась эта новость?
Чтобы грамотно сопровождать процесс работы с такими клиентами, у нас работает квалифицированная команда. Усовершенствование кредитных процессов приводит к тому, что просрочек у нас в процентном отношении с каждым годом все меньше PLUSworld: И здесь приходят на помощь технологические новации — роботизация, искусственный интеллект и машинное обучение? Дёмин: Совершенно верно, ведь это очень технологичный процесс. Приведу пример: чтобы общаться со всеми клиентами, допустившими просрочку, нам пришлось бы содержать огромный контактный центр. Но мы поступили иначе — разработали и обучили робота. Он звонит клиентам и направляет им push-уведомления. Сегодня он задействован в 84 процентах наших коммуникаций. Такого робота мы используем уже несколько лет и постоянно совершенствуем его. Уже даже не всегда можно отличить, с человеком ты общаешься или с роботом: настолько уверенно и естественно машина ведет диалог. Робот позволил нам автоматизировать рутину: он напоминает о просрочке, разбирается в причинах проблемы, договаривается с клиентом о совершении тех или иных платежей. Люди-операторы подключаются в более сложных кейсах. И наша основная задача — сделать так, чтобы клиент вернулся в график платежей, а не получил судебное решение, исполнительный лист и прочее. В 2023 году у нас в Сбере появилась большая языковая модель GigaChat, которая уже применяется в различных бизнес-процессах банка. В нашем департаменте мы с ее помощью продолжим улучшать взаимодействие с клиентами, у которых возникла просроченная задолженность.
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. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов.
Другими словами, система способна имитировать порой иррациональные рассуждения людей, чтобы лучше соответствовать их ожиданиям. Когда речь идет о достижении цели или решении проблемы, люди не всегда выбирают наилучший вариант. На их решения могут влиять различные факторы, такие как нехватка времени, ограниченность их знаний или усталость. Эта сложность делает моделирование человеческого поведения особенно трудным, хотя оно может стать ключом к улучшению взаимодействия между системами ИИ и пользователями. Исследователи из Массачусетского технологического института и Университета Вашингтона разработали метод точного моделирования такого поведения. Их система на основе ИИ может предсказывать будущие действия людей в различных ситуациях, а также оказывается полезной для моделирования поведения машин, таких как роботы и другие системы ИИ.
Ежу понятно
- Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь // Новости НТВ
- Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком
- "Искусственный интеллект не опасен для гениев"
- Многообещающие результаты
- Искусственный интеллект в медицине: как это работает? Реальные примеры
Google тестирует специализированный ИИ, способный писать новости
| ИИ-стартап Synthesia создает эмоциональные аватары, которые слишком похожи на людей | Директор по развитию искусственного интеллекта. |
| Искусственный интеллект модифицировал медицину | Главные новости Новости науки Новости образования Новости ректора Новости институтов Акции, мероприятия Студенческая жизнь Международное сотрудничество Абитуриенту Выпускнику Новости клиники Новости лицеев. |
| Будущее браузеров и искусственный интеллект. Дзен в Яндекс.Браузере / Хабр | Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Узнавайте последние новости и технологии в области нейронных сетей, обучения машин и AI. |
| Искусственный интеллект в медицине: как это работает? Реальные примеры | В российских медиа хорошим примером сотрудничества журналиста и искусственного интеллекта является сервис «». |
| Zen (recommendation system) - Wikipedia | Специализирующаяся на искусственном интеллекте американская высокотехнологичная компания OpenAI работает над продвинутой моделью, настолько мощной, что она не на шутку встревожила самих разработчиков. |
ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только
| Своим умом: как искусственный интеллект изменит экономику России через 10 лет | Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. |
| «Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения | Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Узнавайте последние новости и технологии в области нейронных сетей, обучения машин и AI. |
| СЕО "Дзен" Антон Фролов стал вице-президентом VK по искусственному интеллекту | доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. |
| Будущее браузеров и искусственный интеллект. Дзен в Яндекс.Браузере / Хабр | Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. |
| На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания | Главная» Архив журнала» 2023 год» Журнал ПЛАС №12 (308)» ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только. |