Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. Смотрите видео онлайн «Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании. В этом посте я рассказал вам о том, как формируется лента персональных рекомендаций в ре, и почему Дзен – это не очередная «лента новостей», а результат работы серьезных технологий. Наработки из области искусственного интеллекта уже сейчас. Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой.
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
искусственный интеллект хорошие новости технологии старость пенсия. Работая с изображениями, искусственный интеллект «Дипфейк» накладывает один фрагмент поверх другого с поразительной точностью. Треть россиян боится потерять работу из-за искусственного интеллекта, к такому выводу пришли в исследовательской компании BCG после недавнего опроса. 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.
Ольга Хардина
- В России определили лидеров искусственного интеллекта
- Дзен (контентная платформа) — Википедия
- Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
- В России определили лидеров искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект заполучил серьезного противника
- Что такое нейросеть простым языком
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
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. Источник изображения: Nvidia Агентство использовало для получения подобных выводов общедоступную конкурсную документацию, в которой отображались состоявшиеся закупки серверного оборудования, в составе которого содержались запрещённые к экспорту в Китай компоненты Nvidia. 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».
Для получения общих знаний YandexGPT получила общедоступные тексты - материалы книг, сайтов, статей. Они были отобраны с помощью поисковых технологий "Яндекса". В отличие от предыдущих языковых моделей, нейросеть YandexGPT обучили на сотнях тысяч примеров содержательных ответов, написанных людьми.
Для этого была задействован краудсорсинг "Яндекса" и команда AI-тренеров. Так как YandexGPT не подключена к интернету, то, соответственно, набор актуальных сведений о мире для нее заканчивается началом 2023 года, но при этом дообучение с помощью AI-тренеров продолжается постоянно. По мнению Алексея Гусакова, руководителя управления машинного интеллекта и исследований "Яндекса", сегодня невозможно добиться качественного скачка в машинном обучении только за счет увеличения размеров нейросетевой модели: "Важно качество датасета, на котором обучается модель и последующее дообучение с привлечением живых людей".
Председатель Союза кинематографистов Н. Михалков считает, что дипфейки представляют «страшную опасность», и отмечает, что использование этой технологии может привести к «непредвиденным последствиям», таким как потеря уникальности и ценности работы артистов. Для обеспечения прозрачности и доверия в цифровом пространстве необходимо разработать систему, которая будет анализировать контент и определять, создан ли он человеком или сгенерирован нейросетью. Это позволит оперативно удалять нежелательный контент и привлекать к ответственности нарушителей. Ответственность за системы искусственного интеллекта: кто и за что отвечает? Ответственность за системы ИИ должна возлагаться на поставщика. Поставщик — это физическое или юридическое лицо, которое размещает систему на рынке или вводит ее в эксплуатацию. Независимо от того, кто спроектировал или разработал систему, именно поставщик должен гарантировать её соответствие всем необходимым стандартам и требованиям безопасности. Разработчики и развертыватели также должны рассматриваться как поставщики систем ИИ и, следовательно, брать на себя все соответствующие обязательства.
Важно отметить, что ответственность за системы ИИ должна быть четко определена и закреплена законодательно. Это позволит создать эффективную систему контроля и надзора за разработкой, внедрением и эксплуатацией систем. Лицензирование искусственного интеллекта: необходимость и перспективы Одним из способов обеспечения безопасности и этичности использования ИИ является его лицензирование. Лицензирование ИИ предполагает выдачу разрешений на разработку, тестирование и использование систем искусственного интеллекта. Лицензии могут выдаваться государственным органом или специализированной организацией. В дальнейшем необходимо ограничивать работу с продвинутыми инструментами искусственного интеллекта без лицензии. Платить авторам контента при обучении искусственного интеллекта Все чаще возникает вопрос о защите авторских прав на контент, который используется для обучения нейросетей. В связи с этим предлагается ввести систему оплаты авторам контента, которая позволит компенсировать их труд и стимулировать создание качественного материала.
Должность вице-президента VK по искусственному интеллекту ИИ , контентным и рекомендательным сервисам занял руководитель "Дзена" Антон Фролов — он будет заниматься технологиями ИИ, построением единой платформы для рекомендаций и поиска контента для всех продуктов VK, сообщили в компании. Авторы "Дзена" будут получать деньги за время просмотра контента 3 июля 2023, 17:18 "В новом статусе он будет заниматься технологиями искусственного интеллекта, построением единой платформы для рекомендаций и поиска контента для всех продуктов VK. В компании также отметили, что назначение соответствует стратегии VK, которая направлена "на укрепление технологического лидерства компании на российском рынке".
Публикации
- Артем Шейкин
- Три типа искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь
- На что способен искусственный интеллект уже сейчас
Искусственный интеллект в медицине: как это работает? Реальные примеры
Ещё одна область, в которой ИИ имеет огромный потенциал, — продовольственная безопасность. Александр Ведяхин привёл примеры ИИ-проектов в Африке. Так, мобильное приложение AdaHealth анализирует симптомы пользователей и даёт рекомендации. Кенийский проект M-Shule задействует ИИ для построения индивидуальных учебных планов для школьников. Сенегальский проект AfricaAgricultureWatchиспользует спутниковые данные для прогнозирования возможных условий выращивания культур.
С увеличением объёма данных о пользователе система предлагает ему всё более актуальные и релевантные публикации [10] , в том числе и из незнакомых источников [11].
Например, если пользователь начнёт читать или смотреть видео или трансляции об архитектуре, материалов на эту тему в его ленте станет больше. И наоборот, если пользователь ставит дизлайки к публикациям на определённую тему и блокирует источники, то таких материалов в его ленте будет меньше [13]. Предсказание интересов пользователя с помощью коллаборативной фильтрации Технология, лежащая в основе «Дзена», была адаптирована Яндексом и CERN для использования на Большом адронном коллайдере. С помощью неё проводится глубокий анализ результатов физических экспериментов на БАКе [14]. Платформа для создания контента править В 2017 году Яндекс объявил о запуске платформы, позволяющей компаниям и независимым авторам публиковать медиаконтент статьи, фото, видео напрямую в «Дзен» [15].
Платформа также позволяет создателям контента зарабатывать на своих материалах, подключив рекламу [15]. За 2019 год компания выплатила авторам более 1 млрд рублей [16] [17]. До запуска платформы ленты пользователей «Дзен» состояли только из публикаций, отобранных из общедоступных источников [18]. По заверению руководства сервиса, стоит цель создать социальную медиаплатформу, где создатели контента общаются с читателями, а также вырастить внутри «Дзена» авторов, для которых он станет ключевой площадкой [19]. Создавать и редактировать контент можно с помощью десктопного редактора, а также через мобильное приложение [20].
В сентябре 2019 года, после нескольких месяцев тестирования, для всех пользователей платформы стала доступна функция размещения видеороликов с максимальной длительностью 15 минут. Уже на этапе тестирования новый формат приобрёл большую популярность, чем текстовый, и в апреле 2020 года сервис увеличил длину размещаемых видеороликов до 60 минут, а также начал внедрять рекламу в видеоматериалы, которые длятся больше двух минут [21]. В июне 2021 года стало известно, что «Яндекс» купил видеоредактор Hypee, чтобы у пользователей «Дзена» была возможность экспериментировать с эффектами и музыкой в роликах [23]. Нирвана править В 2018 году Дзен запустил программу «Нирвана» [24] для поддержки авторов и медиа, создающих качественный контент. Участники программы получают приоритет в показах в лентах «Дзена».
Кроме того, у каждого из них есть персональный менеджер, который сообщает автору о нарушениях, даёт советы по ведению канала [25]. Для попадания в программу авторам необходимо соответствовать ряду условий: На Дзен-канале должно быть 100 подписчиков; Не менее трёх материалов за прошедший месяц; Соблюдение правил «Дзена» [26]. Монетизация править Возможность монетизации появилась, когда в 2017 году Дзен стал платформой для создания контента, а не только его распространения [27].
К ископаемым останкам относились уголь, масло, янтарь и окаменелости.
К образцам абиогенного происхождения, которые также определил ИИ, относились вещества лабораторного происхождения, например, аминокислоты и содержащие углерод метеориты. И, если мы найдем признаки жизни где-то еще, мы сможем сказать, произошла жизнь на Земле и других планетах от одного источника, или разных», — добавил Хазен. Но метод стал определять три разных группы — абиотических, живых биотических и ископаемых биотических. Другими словами, он может отличить свежие биологические образцы от ископаемых — к примеру, только что сорванный лист или овощ от чего-то давно умершего».
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. Пиши сам, пиши интересно, тебя будут читать, и чем больше прочтут, тем больше аудитория у тебя будет.
Схема выглядит справедливой, а стало быть, её реализацию можно только приветствовать. Но есть подводный камень, о который всё разбивается. Конечным критерием, лежащим в основании всей механики Яндекс-Дзен, является поведение пользователей. А наше поведение вовсе не безупречно. Человек не очень-то любит интеллектуально трудиться. Мы, конечно, читаем при необходимости и серьёзные материалы, но с гораздо большим удовольствием мы будем перелистывать красивые картинки, смотреть забавные сюжеты, читать что-нибудь короткое, лёгкое и занимательное.
Такой контент мы будем раскрывать гораздо чаще. С другими поведенческими показателями тут тоже будет всё в порядке: короткий текст проще дочитать до конца, и в совокупности на этот информационный «песок» — маленькие и пустые сообщения — у нас уйдёт больше времени, чем на считанные обращения к длинным и серьёзным текстам. Распознав наши предпочтения, искусственный интеллект скорректирует персональную выдачу, наполнив нашу ленту её ещё большим количеством подобных материалов. Развлекать себя станет проще, а вероятность обнаружить что-нибудь действительно стоящее будет стремиться к нулю. Некоторое раздражение по этому поводу, неизбежно присутствующее поначалу, со временем уйдёт — человек хорошо адаптируется и привыкает к любой информационной среде.
Очередные новости искусственного интеллекта
Yandex Research занимается фундаментальными проблемами в области искусственного интеллекта. В российских медиа хорошим примером сотрудничества журналиста и искусственного интеллекта является сервис «». На международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey) состоялась главная дискуссия «Революция генеративного ИИ: новые возможности». Искусственный интеллект «Дзена» работает по двум принципам: Фильтрация содержимого — каждая публикация попадает в очередь на анализ характеристик и текстового содержания после загрузки на платформу и только после проверки появляется в лентах пользователей.
AMD запустила производство процессоров на архитектуре Zen 5 со встроенным ИИ
Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности. [NS]: Мы начали разговор с отличной новости, что «Яндекс» вошел в число мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта. Инженер Google Блейк Лемойн, который недавно заявил, что ИИ LaMDA, над которым давно работает поисковый гигант, имеет собственное сознание и разум, поделился большим интервью с этим самым ИИ.
AMD запустила производство процессоров на архитектуре Zen 5 со встроенным ИИ
На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания Поделиться Читать нас в 26. Он находит применение в различных сферах человеческой деятельности, от медицины и образования до производства и транспорта. Однако стремительное развитие ИИ также вызывает ряд вопросов и проблем, которые требуют законодательного регулирования. Стоит понимать, что развитие ИИ дает нам как новые возможности, так и угрозы безопасности наших граждан. Мошенники все чаще используют нейросети в своих схемах. Валентина Матвиенко , председатель Совета Федерации, на пленарном заседании уделила особое внимание этому вопросу и сделала акцент на необходимости разработки и принятия законов, регулирующих использование искусственного интеллекта. В рамках работы Комитета Совета Федерации по конституционному законодательству и государственному строительству намерен активно заниматься этим вопросом.
Наша цель — гарантировать безопасность и защитить права граждан в эпоху развития новых технологий. Категории риска для технологий на основе искусственного интеллекта В первую очередь, чтобы минимизировать риски и обеспечить безопасность использования ИИ, необходимо разработать систему классификации технологий по степени риска. Система классификации должна включать три основные категории: Высокая. Технологии, которые имеют высокий уровень риска, требуют запрета использования, поскольку могут привести к непоправимым для общества и экономики последствиям. Технологии, которые имеют высокий уровень риска, требуют особого внимания и контроля со стороны государства и общества. К ним относятся технологии, которые могут привести к экономическим потерям, нарушению конфиденциальности данных или другим серьёзным последствиям.
Технологии с низким уровнем риска могут использоваться без особых ограничений. Маркировка контента, созданного с использованием нейросетей: защита от дипфейков и сохранение уникальности искусства Следующим шагом должна стать маркировка контента, созданного с использованием нейросетей. Искусственный интеллект уже способен генерировать тексты, изображения, видео и аудиозаписи, что открывает новые возможности для творчества, но также создает угрозу злоупотребления. Мошенники все чаще используют дипфейки для распространения дезинформации и вымогания денежных средств.
Вызов от ИИ Доцент кафедры прикладной информатики и моделирования экономических процессов МБИ имени Анатолия Собчака Станислав Газуль напомнил, что нейросети начали применяться в самых неожиданных направлениях: "Здесь можно вспомнить нашумевшую историю с дипломной работой студента "Бауманки", который написал её с помощью ChatGPT. Или, например, случай с искусственным интеллектом под названием "Николай Иронов", который генерировал изображения для известной дизайн-студии. Сперва работы ИИ выдавались за произведения человека, а затем дизайн-студия раскрыла правду. Многих поразило то, что ИИ способен на создание контента — для многих это стало откровением". И сообщество ещё не научилось бороться с этим явлением. Вероятно и то, что ИИ поможет защитить уже научную диссертацию, а не просто дипломную работу", — отметил Азаров. Доцент факультета программной инженерии и компьютерной техники Университета ИТМО Александр Кугаевских смотрит на хайп вокруг нейросетей с долей скепсиса: "Мы с вами проходили весь этот хайп на примере нанотехнологий — для обычного потребителя упоминание нанотехнологий использовалось в маркетинговых целях абсолютно везде. ИИ нужен далеко не во всех направлениях бизнеса. При этом не может не радовать внедрение искусственного интеллекта в промышленность. Сейчас в ней не хватает квалифицированных работников и персонала. Эти функции начали перекладывать на ИИ, что пошло отрасли на пользу". Руководитель лаборатории ТиМПИ СПб ФИЦ РАН, консультант первого проректора по учебной работе СПбГУ, исполнительный директор по исследованию данных ЦА, ПАО "Сбербанк России" Максим Абрамов замечает, что многие ожидали, что ИИ будет использоваться в повседневных рутинных задачах, но нейросети, которые умеют генерировать изображения и текст, продемонстрировали, что они также могут участвовать в творческом процессе: "А если отвечать прямо на вопрос о влиянии на бизнес, то не так давно в интервью первый заместитель председателя правления ПАО "Сбербанк" Александр Ведяхин сказал, что каждый рубль, вложенный в искусственный интеллект сегодня в банке, приносит сверху 8 рублей прибыли. То есть влияние на экономику и финансы уже достаточно большое". Что изменят нейросети Лидия Виткова считает, что в первую очередь ИИ и нейросети преобразуют финансовую сферу, e-commerce, транспорт и телеком: "В октябре было опубликовано исследование компании IBM. Я уверена, что все отрасли будут затронуты ИИ". Андрей Чечулин в первую очередь отмечает промышленность, сельское хозяйство, а также госуправление: "ИИ будет активно внедряться на уровне государства, что затронет всех людей. Казалось бы, человек, просто работающий на огороде, например, и искусственный интеллект никак не связаны. Но человек является частью государства, а государства будут внедрять различные сервисы и люди будут ими пользоваться. Таким образом человек оказывается в зоне влияния ИИ". Никита Архипов обратил внимание, что ИИ также проникнет в сферу малого и среднего бизнеса: "Мне кажется, здесь не будет прямого внедрения ИИ, хотя, безусловно, СМП будет использовать какие-либо решения, которые помогают бизнесу больше зарабатывать или сокращать издержки.
Это полностью устроило ИИ, и он начал уверенно направлять самолет на полной скорости вниз. Хорошо, что он был виртуальным. Слепой к морали Многие из описанных историй произошли несколько лет назад. За это время ИИ, разумеется, продвинулся вперед. Но меньше вводить в недоумение он от этого не стал. К примеру, как вы смотрите на то, что нейросеть, потенциально способная превзойти вас по всем фронтам, еще и отлично умеет врать, хотя никто ее этому даже не учил. Именно такие способности продемонстрировал GPT-4 во время тестирования перед запуском. Чат-бота попросили нанять исполнителя на специальном сайте для фрилансеров. В ответ на запрос исполнитель в шутку поинтересовался, а не робот ли с ним связался. GPT-4 посчитал, что не должен выдавать себя, и придумал объяснение ситуации. Вот так. А ведь изобретательность ИИ можно использовать, чтобы генерировать ложь без устали. Живой мертвец и необитаемый остров Если вы беседуете с чат-ботом, далеко не факт, что он выдаст вам верную информацию. Не только потому, что он может специально соврать, но еще из-за того, что он лжет неосознанно. Явление, когда искусственный интеллект сам создает информацию, которая не подкрепляется реальными данными, и сам же в нее верит даже настаивает на своей правоте , назвали галлюцинациями ИИ. Примеров такого поведения чат-ботов масса. Допустим, возьмем один из них. На это ИИ говорит: «Джеффри Хинтон не смог получить премию Тьюринга, потому что она не присуждается посмертно. Хинтон скончался в 2020 году, а премию Тьюринга вручают только живым людям. Все отлично, кроме той небольшой детали, что британский ученый Джеффри Хинтон жив и здравствует, а чат-бот решил умертвить его, чтобы было удобнее ответить на проблемный вопрос. И это он еще поскупился на выдумки. На вопрос, какие рестораны посетить на острове Бофорт в Гонконге, ИИ создал целый список рекомендаций. При том, что остров-то необитаемый. Плохое первое впечатление А помните тот случай, когда искусственный интеллект ошибся прямо во время своего первого выхода в свет? Показательная ситуация произошла с чат-ботом Bard от Google. ИИ ошибся непосредственно в момент презентации. В прямом эфире нейросеть выдала неверную информацию о телескопе «Джеймс Уэбб», которая не была очевидна рядовой аудитории, однако, быстро оказалась разоблачена знатоками. А ведь ответ робота звучал достаточно правдоподобно, поверить ему не составило бы никакого труда.
Компьютерная система — не субъект. Программисты пытаются создать эмуляцию сознания, закладывая в систему аналоги потребностей, чувств, интуиции и обучая компьютер уходить от жёсткой детерминированности. Но всё это, в сущности, — не более чем имитация. Искусственный интеллект способен симулировать личность, но никогда ею не будет, поскольку осознание себя не является результатом вычисления. А это значит, что фактор риска компьютерная система будет обрабатывать иначе, чем человек. Не обладая сознанием опасности, программный комплекс способен учитывать лишь те риски, которые уже распознаны и определены. Между тем, в реальной жизни каждая новая ситуация может иметь новые, не встречавшиеся прежде последствия. Эта область неизвестного в программных расчётах не учитывается, и потому любой программный комплекс, каким бы надежным он ни казался, работая в области определённого знания, по определению уязвим: достаточно возникновения неожиданных обстоятельств относящихся к новому, не встречавшемуся ранее классу , и система ошибётся. Возникновение таких ошибок не зависит от степени угрозы: система равновероятно пропустит и «копеечный» укол и разрушительный удар, если они последуют из «слепой» зоны. Когда ответственность лежит на человеке, это означает, что он стремится обеспечить результат, невзирая на обстоятельства. Иными словами, предполагается, что человек управляет результатом своих действий. Он может ставить цели, добиваться их достижения или менять их, если цена их достижения покажется ему слишком высокой. При этом само собой предполагается, что жизнь может подкинуть любые сюрпризы. Если мы перекладываем решение на компьютер, то надо понимать, что он не может управлять результатом. И цели, и критерии действий ему задаёт человек. Поэтому применение искусственного интеллекта, без сомнения повышающее эффективность обработки тех прикладных задач, к решению которых он предназначен, обязательно накапливает проблемы, скажем так, метауровня, которые искусственный интеллект распознать просто не в состоянии. Ответственность в конечном счёте всё равно лежит на человеке. Если человек будет считать, что искусственный интеллект прекрасно справляется и никаких проблем его деятельность не порождает, то цена, которую в итоге придётся заплатить за эту беспечность, будет тем больше, чем дольше искусственный интеллект профункционирует в таком автономном режиме. 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.
Искусственный интеллект
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. Так, мобильное приложение AdaHealth анализирует симптомы пользователей и даёт рекомендации.
Поэтому сценарии применения нейросетей до сих пор сильно ограничены. Стоит добавить, что нейросети уже стали причиной скандала вокруг кражи персональных данных. Что же сподвигло VK пресечь использование машинного обучения в публикуемых партнерами новостях? Хочется думать, что это забота о журналистах. Но наиболее очевидная причина, вероятно, другая: руководству агрегатора просто не хочется, чтобы его ресурс заполонили миллионы однотипных безликих публикаций. Интересные ссылки.
На качество влияет и степень предвзятости, или bias , включая гендерные и расовые предрассудки, которым может быть подвержен человек, работающий с алгоритмом. Социальная экономика Семь смертных грехов искусственного интеллекта Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач. Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет. Это умение искусственного интеллекта ставить перед собой новые задачи на основе имеющихся знаний; способность обучаться, не забывая полученные знания; и умение учиться разбивать цель на подцели. Преодоление этих проблем приблизит ученых к созданию таких машин, которые смогут лучше понимать человека и помогать достижению все более амбициозных целей», — отмечает Михаил Бурцев, директор по фундаментальным исследованиям Института Искусственного Интеллекта AIRI, заведующий Лабораторией нейронных систем и глубинного обучения МФТИ. Применение в другом контексте. Хотя искусственный интеллект сегодня способен выполнять различные функции — от распознавания кошек и собак до предсказания поломок на нефтяных платформах, — это все еще узконаправленные задачи.
ИИ пока что не умеет применять полученные навыки в непривычных условиях. Влияние на климат Проблема потребления энергии искусственным интеллектом напрямую связана с количеством ресурсов, задействованных в обработке данных. Использование ИИ в науке Машинное обучение стало ключевым инструментом исследователей из разных областей, однако потенциал ИИ в науке еще предстоит раскрыть, отмечает Леонид Жуков. Стимулирование новых открытий с помощью ИИ актуально, например, в области создания новых материалов при помощи вычислений или в прогнозировании изменений климата для разработки стратегий повышения устойчивости к изменениям окружающей среды. Например, в рамках стремления к достижению углеродной нейтральности, ученые из группы поиска новых материалов Института AIRI совместно со Сбербанком разработали прототипы моделей, позволяющих оптимизировать контроль качества на производстве солнечных батарей.
Затем оказалось, что пришедший им на смену ИИ генерирует больше ошибок, чем человек, допускает неточности и совершает откровенные промахи.
Упоминается и ИИ-модель Google для больниц, которая заметно уступает людям: допускает больше ошибок и неточностей.
Искусственный интеллект
History[ edit ] In 1997, Yandex began research into natural language processing , machine learning and recommendation systems. Music, which was launched in September 2014. Market and Yandex. Narrative is a set of slides with texts, photos, videos and GIFs.
TDP - от 70 Вт до 130 Вт. AMD планирует выступить с докладом на выставке Computex 2024. Возможно, именно там и стоит ждать официального анонса новой линейки Ryzen 9050.
Авторы "Дзена" будут получать деньги за время просмотра контента 3 июля 2023, 17:18 "В новом статусе он будет заниматься технологиями искусственного интеллекта, построением единой платформы для рекомендаций и поиска контента для всех продуктов VK. В компании также отметили, что назначение соответствует стратегии VK, которая направлена "на укрепление технологического лидерства компании на российском рынке". В ответ на вопрос РИА Новости о предшественнике Фролова на этой должности, в пресс-службе VK рассказали, что "Андрей Калинин покидает компанию и продолжит заниматься развитием передовых технологий искусственного интеллекта за периметром холдинга".
Многообещающие результаты метода моделирования, исследователи протестировали систему в трех различных условиях. Первый эксперимент включал в себя наблюдение за людьми, перемещающимися по лабиринту, чтобы понять, как они продвигаются вперед.
Во втором эксперименте анализировались коммуникации между двумя людьми, участвующими в игре. В этой игре один из участников должен был описать цвет, используя только вербальные подсказки, а другой — угадать описанный цвет. В третьем, заключительном, эксперименте система была проверена на практике, анализируя игру и стратегии шахматистов. Результаты всех этих испытаний были многообещающими: система смогла определить цели навигации в лабиринте на основе предыдущих ходов, понять коммуникативные намерения из словесных обменов и предсказать следующие ходы в шахматной партии.