Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Технология искусственного разума развилась настолько, что теперь он способен создавать оригинальные картины, писать коды и сочинять художественные тексты. Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной продуктивности для потребителей — 48,1% важно наличие ИИ-функций в смартфоне.
Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад
Инженеры считают, что нынешний уровень использования ИИ даже близко не отображает весь его потенциал, а индустрия находится в зачатке. Автоматизированный транспорт Мы свидетели появления автоматического вождения. Да, безопасность ещё требует присутствия человека в салоне, но индустрия растёт и развивается дальше. А теория и практика показывают, что у беспилотных машин много перспектив — робот ошибается реже, чем человек, а значит, его вождение практичнее. Будущее искусственного интеллекта в первую очередь ассоциируют именно с транспортом, который работает на автопилоте. Пионером отрасли стал Google, специальное отделение которого провалило задачу по роботизированным машинам в 2005 году. Спустя пять лет те же разработчики создали Waymo и попробовали ещё — дело пошло, а интерес к этим технологиям охватил весь мир.
Taxi использует беспилотники в Сколково, а недавно сообщил о запуске первого подобного такси в Европе. Автомобили — не единственный вид транспорта, который меняет роботизация, но один из самых сложных. Существуют и беспилотные поезда, которые работают на земле и под ней. В ближайшие годы планируется их старт в московском метрополитене. Поезда даже проще «подружить» друг с другом. Их транспортная сеть работает по графику и имеет мало участников движения.
Киборги Исследователи считают, что в будущем люди будут использовать компьютеры и роботизированные устройства для сохранения и улучшения способностей тела и мозга. Некоторые разработки будут выпускаться для комфорта, другие же — для возврата важных функций. Например, бионические протезы для людей с ампутированными конечностями. В этой сфере искусственный интеллект отвечает за то, чтобы помочь мозгу и приборам понять друг друга.
В июне 2023 года Forbes сообщил, что Мостак ввёл в заблуждение общественность, в том числе инвесторов, относительно получения степени магистра в Оксфордском университете, а также о характере партнёрства с Amazon. Stability AI охарактеризовала сделку с Amazon как стратегическую, хотя она представляла собой не что иное, как стандартный договор аренды облачной инфраструктуры. Кто из них вышел из схватки победителем, не уточняется, но испытания уже назвали прорывом в средствах ведения воздушного боя. Vista X-62A. Концепция мозаичной войны предполагает слаженные пилотируемые, полуавтоматические и автоматические действия управляемых пилотами и беспилотных воздушных боевых платформ. Пилоты должны из тактиков стать стратегами, чтобы планировать бой в целом, тогда как беспилотные платформы займутся «чудесами на виражах».
Первый бой между ИИ и пилотом состоялся в 2021 году на симуляторе. Машинный интеллект превзошёл опытного лётчика, выиграв у него практически все бои. В качестве пилота боевого истребителя F-16 — в виде испытательной платформы VISTA X-62A — ИИ осуществил первые полёты в начале 2023 года, проведя в воздухе под надзором инструктора в кабине 17 часов. По словам ответственных за программу лиц, ИИ уверенно выстроил как порядок оборонительных манёвров, так и наступательных. Благодаря этому владельцы этих устройств получат быстрый доступ к данному сервису. Источник изображения: Nothing «Благодаря новой интеграции пользователи с новейшей платформой Nothing OS и приложением ChatGPT, установленными на их смартфонах Nothing, смогут общаться с самым популярным в мире потребительским инструментом искусственного интеллекта прямо через наушники Nothing», — сообщила компания в своём официальном блоге. Представитель компании в разговоре с порталом The Verge отметил, что «интеграция ChatGPT в продукты будет проходить постепенно. С 18 апреля поддержку ИИ-бота получит смартфон Phone 2. Через несколько недель такой же поддержкой обзаведутся смартфоны Phone 1 и Phone 2a ». В блоге компании также сообщается, в новую версию Nothing OS будут добавлены виджеты для запуска ChatGPT, а в меню управления скриншотами и всплывающем окне буфера обмена появилась функция, позволяющая напрямую вставить изображения в запрос для ChatGPT.
Чем раньше это сделать, тем выше вероятность выживания пациента. Но часто источник заболевания остаётся неизвестным, а узнают о нём по появлению клеток метастаз в лимфе или других биологических жидкостях человека. Врачи научились распознавать некоторые из них, но привязка клеток метастаз к видам онкологии остаётся непростой задачей, а ИИ — это тот инструмент, который может делать это лучше. Клетка метастаз рака молочной железы. Они взяли за основу 12 типов наиболее распространённой онкологии, которые сопровождаются выбросом раковых клеток в лёгочную жидкость и жидкость брюшной полости, включая рак лёгких, яичников, молочной железы и желудка. Некоторые другие формы рака, в том числе те, которые возникают в предстательной железе и почках, включить в исследование не удалось, поскольку они обычно не сопровождаются выбросом клеток метастаз в биологические жидкости человека. По словам учёных, каждый год из 300 тыс. Против рака нет универсального метода лечения — оно своё для каждого случая, поэтому выживаемость среди больных без диагноза самая низкая. Исследователи обучили свою ИИ-модель примерно на 30 тыс. Затем они протестировали свою модель на 27 тыс.
Наконец, в процессе анализа примерно 500 изображений ИИ оказался лучшим прогнозистом, чем опытные врачи. Также была проверена группа из 391 пациента, четыре года назад получившая лечение в соответствии с прогнозом ИИ и прогнозами врачей. Оказалось, что если курс лечения соответствовал прогнозу ИИ, то выживаемость пациентов была выше, а если врачи не брали в расчёт прогноз ИИ, то ниже. В сочетании с другими методами диагностики онкологических заболеваний, считают исследователи, использование ИИ для распознавания источников опухолей по идентификации клеток метастаз обещает значительно повысить вероятность лечения этого смертельного недуга. По мнению главы компании Arm Рене Хааса Rene Haas , это может привести к тому, что уже к концу текущего десятилетия общие объёмы потребляемой системами ИИ энергии превзойдут объёмы энергопотребления Индии, самой густонаселённой страны в мире.
Помимо сложного процесса внедрения, эксперты выделили множество проблем, препятствующих усилиям по защите окружающей среды на основе ИИ. В настоящее время сложно идти в ногу с инновациями в программном обеспечении для ИИ, что может замедлить усилия по внедрению. Еще один недостаток попыток перейти на ИИ заключается в потенциальной предвзятости алгоритмов, которая может испортить весь процесс. Один из способов обойти это фиаско - использовать всеобъемлющие наборы данных и строгие процедуры проверки.
Звездный дебют в сфере общественного здравоохранения В то время как некоторые исследователи делают ставку на теоретические исследования, другие уже пожинают плоды практического использования.
Причем, как пишет The Washington Post , оно получается настолько качественным, что его невозможно отличить от авторского текста школьника. Учителя уже бьют тревогу по этому поводу. Вот еще малый список того, что умеет ChatGPT: сочинять стихи и песни; писать рефераты на любую тему; вести увлекательные разговоры; давать персональные советы, в том числе медицинские всякий раз они сопровождаются плашкой о необходимости обратиться к врачу. ChatGPT даже попытался доказать научную теорему. Однако попытка оказалась провальной: нейросеть написала структурированную белиберду. Хотя и вполне убедительную на непрофессиональный взгляд. Кроме того, программа может обучаться на ходу. Возможно, в скором времени она отберет часть работы у копирайтеров, журналистов пишущих новостные заметки , учителей, врачей и людей самых разных профессий.
Если, конечно, не лишит их всех работы, — резюмирует Bloomberg. Apple, Samsung или Xiaomi? Один из них возник в попытке ответить на вопрос: можно ли считать творчество нейросети настоящим?
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
В случае "Яндекса" мне даже сложно представить или придумать какую-нибудь сферу деятельности, где не применяется искусственный интеллект. О том, как искусственный интеллект использует или может использовать государство Технологии искусственного интеллекта — это инструмент, и, как любой инструмент, для решения одних задач он эффективен, для других — нет. В государственном секторе, я знаю, есть проблема входящей корреспонденции. Вся бюрократическая машина построена таким образом, что письмо может где-то повиснуть, а оно должно обязательно до кого-то дойти, гражданин должен получить ответ. Такой корреспонденции много, и часто она проходит какими-то неведомыми путями, потому что никто долгое время не может понять и решить, кому она конкретно должна быть адресована и как на неё отвечать. Системы сортировки входящей корреспонденции вполне можно автоматизировать по содержимому. Кроме того, нужно выделять вопросы индивидуальные, которые требуют какого-то человеческого подхода, анализа, общения людей. А в крайне типовых ситуациях процесс можно автоматизировать: выбрать с помощью анализа самый частотный сценарий, сделать классификатор таких сценариев и его автоматизировать. Это упростит работу и повысит эффективность госаппарата.
О том, что ИИ может сделать для медицины Мой личный интерес к машинному обучению появился лет 30 назад. Я купил в антикварном магазине один из томов многотомного издания, который назывался "Опыт советской медицины в годы Великой Отечественной войны", и обнаружил там просто сумасшедшую статистику. Том, который я держал в руках, назывался "Лёгочные патологии при ранении конечностей". Казалось бы, какая связь — патологии в легких и ранения конечностей. Оказывается, какие-то закономерности есть, при этом книга была выпущена сразу после войны, и не было времени понять почему. Там были собраны наблюдения и статистика, и она была просто огромная, тысячи случаев. Из этого понятно, что, просто анализируя события и наблюдая за происходящим, можно найти закономерности, которые на первый взгляд неочевидны. Дело в том, что медицина — это консервативная область, которая жёстко регулируется по вполне понятным причинам — слишком высока цена ошибки, любое внедрение требует множества экспериментов.
Второй важный момент — данные, которые собирает медицина, очень чувствительны и приватны, никто из нас не хочет, чтобы его история болезни стала публичной. Поэтому законодательная база устроена таким образом, что любые медицинские данные крайне строго охраняются. Эту ситуацию нужно как-то аккуратно менять, потому что медицина — сфера, где максимально высок потенциал применения технологий: и скорость постановки диагноза, и постановка каких-то упреждающих диагнозов, и прогноз ситуации. Все врачи говорят одно и то же: приходите и проверяйтесь, чем раньше что-то диагностировано, тем лучше. Никто из нас, конечно, не ходит, потому что кажется, что меня это не коснётся, я молодой, у меня нет времени или ещё что-нибудь. Но если система будет давать индивидуальные рекомендации: конкретно тебе нужно прийти конкретно к этому врачу, потому что именно в твоём случае высок риск появления такого-то заболевания, которое нужно диагностировать на раннем этапе, — это было бы невероятно полезно. Надеюсь, что такие системы появятся. О том, почему банки заинтересованы в развитии технологий ИИ Есть то, что называется скоринг — принятие решения, выдавать или не выдавать кредит.
Для банков это важно, вообще-то, банки зарабатывают на том, что они выдают кредиты, проценты по кредиту — одна из главных доходных частей банка. Но при этом, если по кредиту деньги не возвращаются, банк проигрывает. Я сейчас говорю не только о частных кредитах, не о бытовом кредитовании граждан, а о кредитах, которые выдаются большим компаниям. Это большие деньги. Если банк плохо принимает решение о выдаче этих кредитов, то начинает действовать консервативно. Долгое согласование, куча бумаг и высокая ставка по кредиту, потому что она должна покрывать риски в тех ситуациях, когда кредит не возвращается. И значит, хорошая компания, хороший растущий бизнес получают дополнительное обременение. Теперь посмотрим со стороны нас всех, как нас эта история касается.
А так и касается: чем лучше, быстрее принимается решение о выдаче кредита, тем быстрее деньги приходят в хороший, качественный, работающий бизнес, а если процветает бизнес, процветает и страна, платятся налоги, появляются новые рабочие места, растёт производство, вот это всё. И поэтому ключевое место — внедрение системы искусственного интеллекта в скоринг, в оценку рисков в системе выдачи кредитов, в кредитование — это важнейшая область, которая влияет не только на банки, но на всю экономику страны, на нашу жизнь. Но здесь, по счастью, банки это прекрасно понимают, туда вкладываются огромные усилия, там есть постоянно двигающийся прогресс, и он будет развиваться. О том, как ИИ уже встроен в нашу повседневность и при чём тут бизнес Всё, что касается голосовых помощников, — это новый канал общения людей с бизнесом. Или, наоборот, бизнеса с людьми. Давайте посмотрим, что было некоторое время назад. Недавно, лет 20 назад, появились первые веб-сайты. Это были пустые странички, гипертекст с ссылками, которые позволяли учёным выкладывать статьи.
Зачем бизнесу делать такую веб-страницу? Это какая-то нелепая игрушка для учёных. Проходит время, и бизнес понимает: обязательно нужно иметь свой сайт, потому что это главное средство общения с людьми. Таких страниц становится всё больше — появляются поисковые системы. Думать о том, насколько хорошо ты ранжируешься в поиске — да вы что, поиском никто не пользуется! Затем становится понятно, что, конечно, ты должен быть в поиске, в этот момент появляется интернет-торговля. Все такие: интернет-торговля — это неинтересно, это для гиков, там можно купить электронику и больше ничего. Не подумаете же вы, что в интернете в самом деле можно одежду покупать, не примерив, не потрогав, этого не может быть!
Дальше появляются соцсети и мессенджеры. И скептики опять: и что мессенджер — передать сообщение, бизнес-то здесь при чём?
Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. Москва, Декабрь 2023 В рамках исследования «Искусственный интеллект в России — 2023: тренды и перспективы» эксперты «Яков и Партнёры» и Яндекса опросили технических директоров крупнейших компаний РФ в 15 ключевых для российской экономики индустриях и проанализировали тренды развития искусственного интеллекта в стране и мире. Это соответствует международному тренду. Открытие для компаний API российских генеративных нейросетей будет стимулировать бизнес внедрять технологию в пользовательские продукты и внутренние процессы. Сегодня каждая вторая опрошенная компания в России находится на этапе экспериментирования и эксплуатации решений на базе искусственного интеллекта.
Тогда представить всю силу и мощь тех же Midjourney и ChatGPT было невероятно трудно, однако сегодня эти системы норовят оставить без работы миллионы человек. При этом речь идет не о переводчиках и художниках — в отчете инвестиционного банка Goldman Sachs говорится, что ИИ может заменить около 300 миллионов рабочих мест, так как отлично справляется почти с половиной задач в административной сфере и юриспруденции. Данные отчета, безусловно, не являются истиной в последней инстанции, однако сам по себе технологический прогресс неизбежно приведет к изменениям. Эксперты также не исключают наступления бума производительности благодаря нейросетям, так как последние приведут к появлению новых профессий и, соотвественно, рабочих мест.
Авторы AI Index Report 2023 указывают, что расширение технических возможностей систем искусственного интеллекта уже привело к их внедрению в компаниях, правительствах и других организациях. Четвертая глава доклада посвящена растущей интеграции ИИ в экономику, так что ниже выделим главное. В целом за последнее десятилетие инвестиции в искусственный интеллект значительно возросли. В 2022 году объем частных инвестиций в искусственный интеллект был в 18 раз больше, чем в 2013 году.
Безумно странная картинка, сгенерированная по запросу «роботы радуются потому что отобрали работу у людей» В 2022 году областью, ориентированной на искусственный интеллект, в которую было вложено больше всего инвестиций, была медицина 6,1 миллиарда долларов ; за ней следовали управление данными, их обработка и облачные технологии 5,9 миллиарда долларов ; и финтех 5,5 миллиарда долларов. Организации, внедрившие искусственный интеллект, сообщают о значительном снижении затрат и увеличении доходов. США лидируют в мире по общему объему частных инвестиций в ИИ. В 2022 году 47,4 миллиарда долларов, инвестированных в США, были примерно в 3,5 раза больше, чем в следующей по величине стране — Китае 13,4 миллиарда долларов.
Доклад Стэндфордского университета содержит 386 страниц и является самым объемным из ранее опубликованных. За последнее десятилетие развитие ИИ с большим отрывом перешло от академических кругов к промышленности. Выходит, чтобы не остаться за бортом технологического прогресса, нужно научиться работать с ИИ-системами. Ввиду их стремительного развития медлить не стоит, так как от этого в ближайшем будущем может зависеть ваша зарплата.
Если вы еще не успели пообщаться с ChatGPT, узнать как им пользоваться можно здесь. Лидер мировой экономики За последнее десятилетие Китай заложил прочный фундамент для поддержки своей экономики искусственного интеллекта и внес значительный вклад в развитие ИИ во всем мире. Так, в 2021 году в стране было опубликовано около трети научных статей в области искусственного интеллекта. Проведенный в рамках доклада анализ показал, что в ближайшее десятилетие в Китае возрастет производство программного обеспечения.
Правительство Китая также может создать новое государственное предприятие SOE , чтобы монополизировать рынок ИИ, подобно тому, как государственные предприятия монополизируют энергетический и телекоммуникационный секторы. Напомним, что государственные предприятия традиционно контролируют отрасли, которые считаются важными для национальных интересов и экономики страны. Китай может стать мировым лидером в области технологий Читайте также: Что происходит с экономикой: инфляция, дефолт и девальвация Согласно оценкам, к 2030 году Китай станет лидером мировой экономики — ее вклад составит 15,7 трлн долларов. Системы искусственного интеллекта, в свою очередь, превратятся в инструменты повседневной жизни.
Что, в целом, не удивительно, так как внедрение цифровых технологий, включая инструменты и платформы для изучения данных, в Поднебесной происходит повсеместно и постоянно растет. Как ИИ-системы влияют на образование? В середине 2000-х, когда я была студентом-переводчиком, основным инструментом была программа автоматизированного перевода Trados.
Это может касаться таких вопросов, как экономия времени ИИ быстрее просчитывает информацию , работа в опасных условиях. Рассмотрим основные цели существования ИИ и его развития.
ИИ может снизить количество человеческих ошибок. ИИ не заменит человеческую интуицию и знания, но, в отличие от людей, ИИ не утомляется или не подвергается стрессу. ИИ может трудиться на опасных работах, например на заводах, где человек может получить травму или значительный вред здоровью. ИИ можно использовать на рутинной работе, например по сортировке мусора. Сейчас одно из самых активных направлений исследования ИИ — это чат-боты.
ИИ работает быстрее человека, может быстро диагностировать неисправности, используя комбинацию классических методов искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения, чтобы находить связи, недоступные людям. ИИ развивает социальные медиа. Сегодня почти каждая социальная сеть способна встретить пользователя уточняющими вопросами об интересах, а потом научиться подбирать контент, который будет ему важен. Ранее мы рассказывали: 7 невероятных историй, когда гаджеты спасли жизнь Сферы применения искусственного интеллекта Транспорт Хотя на совершенствование ИИ в этой сфере может уйти некоторое время, однажды беспилотные автомобили будут перевозить нас с места на место. Возможно, не только по дорогам.
С помощью различных программ болезни диагностируются быстрее и точнее, поиск лекарств ускоряется и упрощается. Виртуальные помощники медсестер наблюдают за пациентами, а анализ больших данных помогает создать более персонализированный подход к пациентам. Bloomberg использует технологию Cyborg, чтобы быстро разобраться в сложных финансовых отчетах. The Associated Press использует возможности Automated Insights на естественном языке для создания 3700 отчетов о доходах в год — почти в четыре раза больше, чем в недавнем прошлом. Обслуживание клиентов Google, Яндекс, «Сбер» и ряд других компаний работают и развивают ИИ, который поможет человеку значительно сэкономить время в некоторых бытовых вещах.
Уже сейчас ИИ может звонить, как человек, чтобы назначать прием, скажем, в ближайшей парикмахерской. Спорт Искусственный интеллект прямо во время матча анализирует действия, например, футболистов. Где они чаще всего были на поле, как долго владели мячом, какую ногу чаще использовали, какова скорость бега и ускорения. Сейчас тренеры получают десятки различных статистических данных об игре сразу после матча. Это позволяет выявить сильные стороны своей команды и слабые стороны противника.
Это могут быть как большие игроки, например Google или Amazon, так и фирмы, о которых мало кто слышал. Например, одними из самых популярных и успешных компаний, что занимают лидирующие позиции в области изучения ИИ, являются неизвестные большинству организации: BotsCrew, InData Labs, nexocode. Две другие ориентированы на бизнес. Они создают ИИ, который анализирует данные фирмы, проводит статистический анализ и выдает подробные отчеты в зависимости от требований заказчика. Но мы перечислим крупных игроков, от исследований которых в нашей жизни может что-то сильно измениться.
Microsoft В 2020 году Microsoft объявила о строительстве нового суперкомпьютера, размещенного в Azure, сети облачных вычислений Microsoft. А его конечной целью является создание больших моделей ИИ и соответствующей инфраструктуры для других организаций и разработчиков. Не так давно Microsoft запустила Microsoft Designer, приложение для графического дизайна, использующее технологию искусственного интеллекта для создания уникальных постов в социальных сетях, приглашений и другой графики.
Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес. Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT? — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
— Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. искусственный интеллект — самые актуальные и последние новости сегодня. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин.
Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
Искусственный интеллект (ИИ) — это общее понятие, которое описывает машинные алгоритмы и технологии, направленные на создание интеллектуальных систем. Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
По итогам 2022 года доход от центров обработки данных может превзойти доход от игровой индустрии. Кроме того, чипы компании используются в работе автономных автомобилей, которые должны обрабатывать огромные объемы данных с нескольких датчиков и камер в режиме реального времени: обнаруживать объекты дорожной инфраструктуры, пешеходов и другие транспортные средства и принимать сложные решения. Это требует огромных вычислительных мощностей, что и обеспечивают программные и аппаратные решения Nvidia. Другой крупный игрок — одна из старейших технологических компаний в США, ставшая прародителем современных нейросетей, — IBM. Еще в 2006 году компания представила суперкомпьютер IBM Watson — одну из первых когнитивных систем в мире, способных понимать естественный язык, обрабатывать запрос и выдавать ответ на него. Но возможности IBM Watson широко применимы во многих отраслях. Сегодня мощности суперкомпьютера используют в медицине для подбора лечения, в поиске новых лекарственных препаратов и даже в управлении активами. В январе 2023 на Insider. Но если мы начнем изучать вопрос, то все окажется не так радужно, как пытаются представить авторы статьи. Производители процессоров и чипов памяти, такие как Intel и AMD.
Например, в 2017 году Intel стала первой компанией в мире, производящей чипы для искусственного интеллекта и машинного обучения и преодолевшей планку в миллиард долларов продаж чипов для использования в области искусственного интеллекта. Компания производит специальный чип-ускоритель нейросетей — Gaudi.
Если, конечно, не лишит их всех работы, — резюмирует Bloomberg. Apple, Samsung или Xiaomi? Один из них возник в попытке ответить на вопрос: можно ли считать творчество нейросети настоящим?
Кроме того, есть опасения практического характера. Как отмечает Science, эксперты полагают, что ИИ в процессе своего «творчества» может нарушать авторские права, распространять ложную информацию и сокращать рабочие места. Но все же ИИ, скорее, благо, чем опасность. Какие-то рутинные, простые задачи, для которых человек объективно не нужен, может спокойно выполнять искусственный разум. Также важно понимать, что искусственный интеллект никогда не сможет полностью заменить человека.
Ведь, по сути, он не умеет самостоятельно обучаться. Это всего лишь набор паттернов, шаблонов и собранных больших данных, которые позволяют принимать в разных ситуациях решения, похожие на человеческие, — объясняет Геллер. При этом ИИ пользуется источником знаний, который ему предоставляет человек.
Контент доступен только автору оплаченного проекта Текущее положение искусственного интеллекта Обзор текущего состояния развития и применения искусственного интеллекта. Упоминание основных достижений и вызовов перед AI. Контент доступен только автору оплаченного проекта Проблемы и вызовы в развитии Strong AI Анализ проблем и вызовов, с которыми сталкивается развитие Strong AI. Обсуждение технических, этических и социальных аспектов данной проблематики. Контент доступен только автору оплаченного проекта Примеры применения Strong AI Исследование конкретных примеров применения Strong AI в различных областях. Упоминание успешных кейсов и результатов использования Strong AI.
Контент доступен только автору оплаченного проекта Анализ использования Strong AI в современном мире Обзор существующих случаев использования Strong AI в современном мире. Оценка эффективности и потенциала данной технологии. Контент доступен только автору оплаченного проекта Применение искусственного интеллекта в других сферах Исследование применения искусственного интеллекта в различных областях, кроме медицины, образования и финансов. Упоминание новаторских подходов и технологий.
Это может создать социальные напряжения и увеличить неравенство в обществе. Этические вопросы: С развитием искусственного интеллекта возникают сложные этические дилеммы, например, вопросы о приватности, дискриминации и решениях, принимаемых автоматизированными системами. Как определить ответственность за ошибки искусственного интеллекта, если они произойдут? Как быть уверенным в безопасности и конфиденциальности данных, обрабатываемых искусственными интеллектами?
Эти и другие этические вопросы вызывают серьезную озабоченность. Зависимость от технологии: Появление искусственного интеллекта может создать зависимость общества и отдельных людей от технологии. В случае сбоя или отказа искусственного интеллекта может произойти коллапс различных систем, например, транспортных или банковских. Растущая зависимость от искусственного интеллекта вызывает обеспокоенность о стабильности и надежности различных инфраструктурных систем. Угроза для безопасности: Искусственный интеллект может быть использован не только для благих целей, но и для враждебных действий. Злоумышленники могут использовать искусственный интеллект для создания программного обеспечения, способного распознавать и анализировать уязвимости в системах безопасности. Это представляет угрозу для конфиденциальности данных и может привести к кибератакам и хищению личной информации. Отсутствие контроля: Другой проблемой является отсутствие контроля и масштабируемость искусственного интеллекта.
При возрастании мощности и скорости вычислений, искусственный интеллект может превзойти способность человека контролировать его. Это может привести к непредсказуемым результатам и потенциальным опасностям для общества. Мы не можем игнорировать потенциальные угрозы и проблемы, связанные с искусственным интеллектом. Вместо этого, необходимо активно исследовать и разрабатывать стратегии, которые позволят справиться с этими вызовами и обеспечить безопасное и этичное развитие и использование искусственного интеллекта. Обучение искусственного интеллекта и его возможности Обучение искусственного интеллекта ИИ — это процесс, в результате которого компьютерные системы способны самостоятельно приобретать знания и навыки, улучшать свою производительность и принимать решения без вмешательства человека. Это одна из ключевых составляющих развития ИИ и открытая дверь в будущее инноваций. Одной из основных методик обучения ИИ является машинное обучение. В основе машинного обучения лежит использование алгоритмов, которые позволяют компьютерной системе обучаться на основе опыта и данных, анализировать их, выявлять закономерности и делать выводы.
Важным компонентом машинного обучения является использование больших объемов данных — так называемых больших данных, которые позволяют обучить ИИ эффективно и точно. Машинное обучение позволяет ИИ развивать искусственный интеллект, превосходящий возможности человека в некоторых областях. Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью. В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений. В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него. В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения. Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека.
С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным. ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни. Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество. В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития. С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям. Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем. Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации. Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя.
Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями. Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения. Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями. Персонализованные рекомендации Персонализованные рекомендации — это рекомендации, которые агент предлагает пользователю на основе его предпочтений, интересов и поведения. Благодаря современным технологиям агенты могут анализировать большие объемы данных и предлагать пользователю контент, товары или услуги, которые наиболее соответствуют его индивидуальным потребностям.
Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
Такие языковые системы как ChatGPT пишут безупречные академические эссе, сочинения и дипломные работы. Но что это означает для образования? Это интересно: Подборка неожиданных способностей нейросети GPT-4 — как ее опробовать бесплатно? Дети учатся в школе будущего с помощью искусственного интеллекта.
Картинка создана за пару минут Согласно результатом доклада AI Index Report, системам школьного и высшего образования не избежать внедрения искусственного интеллекта и изменения способа обучения. Дэниел Ламетти, психолингвист из Университета Акадия считает, что ChatGPT сделает с академическими текстами то же, что калькулятор сделал с математикой. Калькуляторы изменили способ преподавания математики.
До появления калькуляторов часто имел значение только конечный результат: решение. Но когда появились калькуляторы, стало важно показать, как именно вы решили проблему, то есть ваш метод работы, — объясняет Ламетти. По этой причине ряд экспертов предполагает, что академические работы и эссе будут оценивать не только потому, что в них говорится, но и по тому, как студенты редактируют и улучшают текст, сгенерированный с помощью искусственного интеллекта, то есть их метода «решения».
Необходимо также отметить, что ChatGPT не является полностью интеллектуальным инструментом и не понимает значение языка и эссе, которые пишет. Подобно попугаю в кабинете профессора, который слушает разговоры и «повторяет их», чат-бот с искусственным интеллектом просто обрабатывает и представляет язык и факты, которые ему «скормили». И это может привести к проблемам: есть примеры текстов ChatGPT, в которых язык читается так, как если бы он был написан экспертом, но сам текст фактически неверен.
Так по мнению нейросети выглядит эволюция технологий Еще больше интересных статей о том, как развиваются нейросети и как ими пользоваться, читайте на нашем канале в Яндекс. Дзен — там регулярно выходят статьи, которых нет на сайте! Таким образом, как и в случае с другими технологиями искусственного интеллекта, людям придется просматривать и исправлять тексты, сгенерированные чат-ботами.
Это редактирование часто является сложным и требует реальных знаний предмета, так что трата времени на образование — верное и актуальное решение. И хотя для преподавателей адаптация к ChatGPT будет непростой, она дарит им возможность для развития профессиональной деятельности. Еще одна проблема касается академических стандартов, которые могут пострадать, если студенты станут зависимыми от технологии и перестанут учиться писать самостоятельно.
Подобный сценарий предполагает, что будущие ученые могут стать «крайне некомпетентными и зависимыми», а знаменитый лингвист и интеллектуал Ноам Хомский в своем эссе указывает на проблему «плагиарзима». Этические проблемы ИИ-технологий Авторы ежегодного отчета AI Index Report поднимают вопрос об этической составляющей ИИ-систем — их растущая популярность побудила межправительственные, национальные и региональные организации разработать стратегии управления искусственным интеллектом, так как этого требует целый ряд социальных и этических проблем. В этой связи можно вспомнить Хе Цзянькуя — китайского ученого, который в 2018 году заявил о рождении первых в мире генетически модифицированных детей.
Общественность и правительство Китая осудили эксперимент ученого Напомним, что Цзянькуй использовал технологию CRISPR, пытаясь наделить два эмбриона человека иммунитетом к ВИЧ, за что впоследствии получил тюремный срок. Его действия подверглись широкому осуждению за нарушение этических норм и границ, нарушающих законодательство. Более того, Цзянкуй, возможно, укоротил жизнь генномодифицированным девочкам.
Подробности этой истории ранее осветила моя коллега Дарья Елецкая. В случае с искусственным интеллектом, исследователи обращают внимание на возросший к нему интерес политиков — анализ парламентских отчетов по ИИ в 81 стране показал , что упоминания технологии в глобальных законодательных процедурах увеличилось почти в 6,5 раз с 2016 года.
А виртуальный ассистент в формате чат-бота на основе GPT в любом привычном мессенджере проверит домашние работы, поставит оценки и узнает, все ли ок у ученика с прохождением курса и общим состоянием. И даже даст рекомендации по улучшению его образовательного опыта.
Так скорость и стоимость создания онлайн-курса или целой программы снижается в десятки раз, а качество обучения только растет. ИИ может забрать на себя и другие процессы, которые происходят вне курса — создание маркетингового плана и креативов для продажи курса, подсчет рынка онлайн-образования и анализ результативности обучения. Преимущества генеративных сетей перед учителями Персонализация В мире нет двух одинаковых учеников, все мы разные. И ни один, даже самый хороший учитель, не может уделять каждому ученику то внимание, которое ему нужно.
А Gen AI может. Он проанализиурет стиль обучения каждого студента и подстроит под него материалы и задания. Представьте себе мир, где отстающие и бегущие вперед ученики получают разные материалы и задания. Такой мир уже близко.
Сценарии для каждого Представьте, что вы учите итальянский язык. Вместо стандартных упражнений ИИ может создать реальную ситуацию, в которой вам нужно применить знания. Если вы учите язык для работы в фарме, то ИИ подстроит обучение под нужную вам сферу. Вы больше не зависите от общей программы и запросов других учащихся.
Обновление учебных материалов Сколько времени уходит у людей, чтобы создать новый учебник? Gen AI может автоматически интегрировать последние исследования и данные в учебные программы. Все, что увидит человек, всегда будет актуальным. Языковая доступность С Gen AI можно создать высококачественные учебные материалы на любом языке мира.
Если раньше одни страны имели больше наработок в образовании, чем другие, то сейчас этот разрыв будет сокращаться: ИИ может мгновенно перевести любые знания на любой язык. Непрерывность Можно забыть о том, что учеба идет строго по расписанию, а задать вопрос преподавателю вы можете, только когда он на связи. ИИ на связи всегда. Он ответит на любой вопрос в любое время суток, объяснит, распишет по шагам и даст рекомендации по дальнейшему обучению.
Получается, человек совсем не нужен?
Сейчас уже можно наблюдать, как роботы вступают в нашу повседневную жизнь. Они помогают нам в домашних делах, доставляют посылки, выполняют операции в медицине и даже заменяют людей в определенных сферах работы. В будущем, представляется, что роботы станут еще более продвинутыми и способными, что позволит улучшить эффективность и качество нашей жизни. Одной из самых перспективных областей, связанных с робототехникой и автоматизацией, является производство. Уже сейчас роботы применяются в производственных линиях, где они выполняют монотонные и опасные работы. В будущем, роботы возможно полностью заменят людей на таких рабочих местах, что создаст новые вызовы и возможности для образования и развития рабочей силы. Робототехника и автоматизация также приводят к изменениям в сфере транспорта.
С развитием беспилотных автомобилей уже можно предвидеть, что в будущем водительские права станут необязательными. Это приведет к снижению аварий и сократит время путешествия. Сфера медицины также не останется в стороне от прогресса робототехники и автоматизации. Уже сейчас роботы успешно выполняют сложные операции, но в будущем они смогут выйти на новый уровень. С развитием искусственного интеллекта, роботы станут способными анализировать большие объемы данных и предлагать индивидуальные планы лечения, что значительно повысит эффективность и точность медицинской помощи. Однако, с ростом робототехники и автоматизации возникают и новые проблемы и вызовы. Возникает вопрос о потере рабочих мест, что требует поиска решений и создания новых предложений для обеспечения жизни людей. Также существуют этические вопросы, связанные с искусственным интеллектом и роботами, которые нуждаются в ответах и регулировании.
В целом, будущее робототехники и автоматизации представляет собой огромные возможности для прогресса и развития. Но также необходимо учесть и все нюансы и проблемы, чтобы обеспечить устойчивое и гармоничное влияние этих технологий на общество и нашу жизнь. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении Искусственный интеллект находит все большее применение в медицине и здравоохранении, привнося в эту сферу множество инноваций и улучшений. Одной из главных областей применения искусственного интеллекта в медицине является диагностика заболеваний. Компьютерные алгоритмы и анализ больших объемов данных позволяют выявить патологические изменения на ранних стадиях, что способствует более точному и своевременному назначению лечения. Искусственный интеллект также применяется в прогнозировании развития определенных заболеваний и состояний пациента. Компьютерные модели, основанные на алгоритмах машинного обучения, способны предсказать не только вероятность возникновения болезни, но и течение ее развития, что позволяет принимать соответствующие меры предосторожности и своевременно корректировать лечение. Важной задачей искусственного интеллекта в медицине является персонализация лечения.
Благодаря анализу генетических, клинических и окружающих данных пациента, компьютерные системы могут определить оптимальный способ лечения, учитывая индивидуальные особенности каждого пациента. Искусственный интеллект также применяется в создании новых лекарственных препаратов и исследовании их воздействия на организм. Компьютерные модели и алгоритмы позволяют более эффективно отбирать потенциальные препараты и предсказывать их воздействие на организм до проведения реальных клинических испытаний. Кроме того, искусственный интеллект применяется в различных аспектах организации и управления здравоохранением. Автоматизация процессов позволяет повысить эффективность работы медицинских учреждений, сократить время оказания медицинской помощи и улучшить общее качество здравоохранения. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении — это новые возможности для точной диагностики, персонализированного лечения и улучшения организации здравоохранения. Потенциальные угрозы и проблемы искусственного интеллекта Взглянем на потенциальные угрозы и проблемы, которые может представлять развитие и использование искусственного интеллекта. Безработица: Одним из основных вопросов, связанных с искусственным интеллектом, является его влияние на рынок труда.
Автоматизация и замена человека машинами могут привести к массовому увольнению людей из-за высокой производительности и эффективности искусственного интеллекта. Это может создать социальные напряжения и увеличить неравенство в обществе. Этические вопросы: С развитием искусственного интеллекта возникают сложные этические дилеммы, например, вопросы о приватности, дискриминации и решениях, принимаемых автоматизированными системами. Как определить ответственность за ошибки искусственного интеллекта, если они произойдут? Как быть уверенным в безопасности и конфиденциальности данных, обрабатываемых искусственными интеллектами? Эти и другие этические вопросы вызывают серьезную озабоченность. Зависимость от технологии: Появление искусственного интеллекта может создать зависимость общества и отдельных людей от технологии. В случае сбоя или отказа искусственного интеллекта может произойти коллапс различных систем, например, транспортных или банковских.
Растущая зависимость от искусственного интеллекта вызывает обеспокоенность о стабильности и надежности различных инфраструктурных систем. Угроза для безопасности: Искусственный интеллект может быть использован не только для благих целей, но и для враждебных действий.
И это может привести к проблемам: есть примеры текстов ChatGPT, в которых язык читается так, как если бы он был написан экспертом, но сам текст фактически неверен. Так по мнению нейросети выглядит эволюция технологий Еще больше интересных статей о том, как развиваются нейросети и как ими пользоваться, читайте на нашем канале в Яндекс. Дзен — там регулярно выходят статьи, которых нет на сайте! Таким образом, как и в случае с другими технологиями искусственного интеллекта, людям придется просматривать и исправлять тексты, сгенерированные чат-ботами. Это редактирование часто является сложным и требует реальных знаний предмета, так что трата времени на образование — верное и актуальное решение. И хотя для преподавателей адаптация к ChatGPT будет непростой, она дарит им возможность для развития профессиональной деятельности.
Еще одна проблема касается академических стандартов, которые могут пострадать, если студенты станут зависимыми от технологии и перестанут учиться писать самостоятельно. Подобный сценарий предполагает, что будущие ученые могут стать «крайне некомпетентными и зависимыми», а знаменитый лингвист и интеллектуал Ноам Хомский в своем эссе указывает на проблему «плагиарзима». Этические проблемы ИИ-технологий Авторы ежегодного отчета AI Index Report поднимают вопрос об этической составляющей ИИ-систем — их растущая популярность побудила межправительственные, национальные и региональные организации разработать стратегии управления искусственным интеллектом, так как этого требует целый ряд социальных и этических проблем. В этой связи можно вспомнить Хе Цзянькуя — китайского ученого, который в 2018 году заявил о рождении первых в мире генетически модифицированных детей. Общественность и правительство Китая осудили эксперимент ученого Напомним, что Цзянькуй использовал технологию CRISPR, пытаясь наделить два эмбриона человека иммунитетом к ВИЧ, за что впоследствии получил тюремный срок. Его действия подверглись широкому осуждению за нарушение этических норм и границ, нарушающих законодательство. Более того, Цзянкуй, возможно, укоротил жизнь генномодифицированным девочкам. Подробности этой истории ранее осветила моя коллега Дарья Елецкая.
В случае с искусственным интеллектом, исследователи обращают внимание на возросший к нему интерес политиков — анализ парламентских отчетов по ИИ в 81 стране показал , что упоминания технологии в глобальных законодательных процедурах увеличилось почти в 6,5 раз с 2016 года. При этом государства рассматривают проблему с разных сторон. Так, законодатели Японии в прошлом году обсуждали необходимость защиты прав человека перед лицом искусственного интеллекта, а в Замбии — возможность использования ИИ для прогнозирования погоды. Ученых, однако, больше волнует взаимодействие между людьми и искусственным интеллектом, которое должно быть сознательным. Правительство Японии обсуждает внедрение технологий искусственного интеллекта Так, в СМИ широко обсуждается самоубийство молодого мужчины, который общался с чат-ботом по имени Eliza. Как рассказала бельгийскому изданию La Libre супруга погибшего, за несколько месяцев до смерти мужчина был крайне обеспокоен проблемой изменения климата, становился все более пессимистичным и отдалялся от семьи и друзей. В предоставленной журналистам текстовой переписке разговор с Элизой становился все более запутанным. Погибший также спрашивал ИИ, может ли она спасти планету, если он покончит с собой, — говорится в статье.
Только вдумайтесь в происходящее — чат—бот, который на самом деле не способен испытывать эмоции, представлял себя эмоциональным существом на что, к счастью, не способны другие популярные чат-боты, например ChatGPT и Bard от Google. Когда же подобные системы ведут себя эмоционально, люди придают этому смысл, устанавливая прочную связь со своим виртуальным собеседником. Некоторые чат-боты могут представляться людьми, вводя пользователей в заблуждение По этой причине многие исследователи высказываются против использования чат-ботов с искусственным интеллектом в целях охраны психического здоровья. И действительно — китайского ученого, нарушившего этическое законодательство, можно привлечь к ответственности, а чат-бота — нет. У последнего, к тому же, больше возможностей навредить пользователю, чем помочь.
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
Город вдохновения: краснодарцы доверяют рекомендациям искусственного интеллекта и создают с ним музыку. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач. «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр.
82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
Но основную часть общества можно будет подготовить. Риски ИИ — Какие риски сопровождают искусственный интеллект? И то и другое можно применять и в мирных целях, и в военных. Все понимают, что ядерная бомба — разрушительная вещь. Искусственный интеллект может быть тоже разрушительным. Во-первых, генеративный ИИ может создавать различные дипфейки и другой контент, где практически невозможно отличить правду от лжи. Во-вторых, ИИ может негативно повлиять на систему образования — сделать ее поверхностной, если будет сразу предлагать готовые ответы. Сейчас в каких-то школах запрещено приносить калькуляторы на уроки, чтобы дети научились самостоятельно выполнять математические действия. И это правильно. Важно учить фундаментальные основы для понимания того, как устроены различные вещи. Если что-то выйдет из строя, например тот же калькулятор, мы должны суметь сами справиться с задачей.
В-третьих, искусственный интеллект может генерировать данные с ошибками, а человек принимать эту информацию за истину. Конечно, это проблема не самого ИИ, а данных, на которых его обучают. Если они изначально содержат какие-либо заблуждения, то и программа будет генерировать контент с различными искажениями. Чтобы решить эту проблему, стоит помечать данные, созданные искусственным интеллектом. ИИ на рынке труда — Как искусственный интеллект повлияет на рынок труда? Это уже серьезным образом влияет на работу маркетологов, дизайнеров, переводчиков, сотрудников call-центров. Все, что связано с обслуживанием клиентов, уже трансформируется под воздействием технологий ИИ. В будущем этот тренд будет только усиливаться. Они смогут объяснить, почему программа пришла к определенному решению, как именно происходил процесс генерации или предсказания, почему был получен именно такой результат. Вот это точно будет востребовано.
Существующие профессии, такие как сценарист и режиссер, трансформируются, они будут работать, например, над тем, как сделать ИИ более человекоподобным, чтобы он правильно реагировал и имитировал эмоции. Искусственный интеллект в сочетании с робототехникой в первую очередь заменит профессии, которые связаны с риском для жизни, тяжелыми и опасными условиями труда: шахтеров, водителей самосвалов и другие. Кроме того, исчезнут или сильно изменятся профессии, где много рутины.
Типы искусственного интеллекта Сильный AGI. На данный момент нам доступен только первый тип ИИ. Сюда можно отнести распознавание лиц, виртуальные и голосовые помощники, системы распознавания речи и т. Сильный ИИ стремится к достижению уровня когнитивных способностей, сопоставимых с человеческим интеллектом, и предполагает наличие самосознания в соответствии с классическим определением Тьюринга. Развитие данного типа ИИ ожидается примерно к 2075 году, а ещё через 30 лет может наступить эра Супер-ИИ — искусственного интеллекта, превосходящего интеллект человека во всех аспектах. Разница между нейронной сетью и искусственным интеллектом ИИ и нейронные сети являются связанными, но в то же время у них есть отличия.
Искусственный интеллект — это широкий термин, который описывает область науки и технологии, направленную на создание компьютерных систем и программ, способных выполнять задачи, которые обычно требуют интеллектуальных способностей человека. Нейронные сети, с другой стороны, являются подмножеством искусственного интеллекта, которое имитирует функционирование нервной системы живых существ. Они являются инструментом или техникой, используемой в рамках искусственного интеллекта для решения задач, требующих обработки и анализа данных. В каких сферах используется ИИ? Да практически везде. Рассмотрим несколько примеров. Медицина и здравоохранение: ИИ помогают в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений например, рентгеновских снимков и в принятии решений врачами. Финансы и банковское дело: ИИ применяется в финансовой аналитике. Транспорт и логистика: ИИ используется для управления автономными транспортными средствами и оптимизации маршрутов.
Производство и робототехника: ИИ применяется для автоматизации производственных процессов и управления роботами. Перевод и обработка текста: ИИ используется для автоматического перевода, генерации текста, чат-ботов. Прогнозы будущего ИИ Учёные предполагают, что в долгосрочной перспективе возможно создание единого виртуального разума, который сможет: Делать сложный и рациональный выбор; Обучаться; Коммуницировать; Преподавать. К сожалению, на сегодняшний день существующие технологии не в состоянии полностью установить эмоциональную связь между человеком и роботом. Однако эта цель является предметом активных исследований, и будущее искусственного интеллекта способствует достижению этой цели.
Дополнительно роботы мониторят ассортимент продукции, чтобы сотрудники магазина своевременно производили выкладку недостающих товаров. Искусственный интеллект в медицине Искусственный интеллект распознает патологии на рентгеновских снимках, маммографии, МРТ, КТ. С помощью ИИ врачи выявляют заболевания легких, болезнь Альцгеймера.
На изучение результатов исследования искусственному интеллекту требуются несколько секунды, а врачу — гораздо больше, например, 20-30 минут. Самый известный компьютерный диагност — IBM Watson. В его память загружены миллионы медицинских документов и истории болезней. Примечательно, что IBM Watson ставит диагнозы точнее врачей. Но непосредственный лечащий специалист лишь руководствуется советами ИИ, самостоятельно принимая решение о диагнозе и методах лечения. Другой пример отечественного ИИ — Botkin. AI, созданный для помощи онкологам. Система проводит многосторонний анализ результатов обследований, дает подсказки и советы врачам.
Используется искусственный интеллект и для ускорения восстановления спортсменов. На основе комплекса факторов ИИ подбирает наиболее эффективный комплекс лечения. Медицина активно развивается не только с помощью ИИ, но и с помощью метавселенных. Например, в начале 2022 года министр здравоохранения ОАЭ представил первый центр обслуживания клиентов в метавселенной. Metaverse-агентство Maff помогает брендам осваивать метавселенные : разработать концепцию и объект, провести мероприятие, арендовать землю, привлечь аудиторию на локацию компании и многое другое. Искусственный интеллект в обороне и военном деле Внедряют ИИ и в военно-промышленную сферу. В 2018 году стало известно, что в армии США ведутся разработки системы, которая сможет распознавать лица людей в темноте и сквозь стены, посредством тепловизора. Главным ее назначением станет выявление главарей банд в локациях, где проходят военные действия.
Он предназначен для управления беспилотными истребителями и участия в военно-воздушных действиях. Тестирование ALPHA на симуляторах привело к тому, что компьютер победил двух людей-противников, управляя одновременно четырьмя истребителями. Искусственный интеллект в системах безопасности ИИ используется в системах безопасности в первую очередь для распознавания лиц и идентификации личности. Дополнительно «умные» системы применяют с целью выявления опасных предметов и веществ. Кроме того, ИИ оказывает помощь и в кибер-безопасности. Анализируя массивы данных об угрозах, искусственный интеллект сокращает время отклика служб безопасности и расширяет их возможности для более быстрого реагирования. Например, компания IBM предлагает целый спектр решений для тех, кто занимается кибер-безопасностью. Технология Watson ищет взаимосвязи между угрозами и выдает применимые на практике рекомендации.
В результате, можно быстрее и увереннее реагировать на угрозы. Искусственный интеллект в космических системах Один из примеров — робот NASA Curiosity, предназначен для исследования состава марсианских почв и компонентов атмосферы. Благодаря наличию ИИ, Curiosity может не только изучать местность, но и запоминать безопасные пути, а также прокладывать новые маршруты с учетом ранее полученных знаний о характере почвы или грунта. Другой робот, работающий на базе искусственного интеллекта, — Lauron. Он разработан в Технологическом институте Карлсруэ. Этот пешеходный робот был разработан для статически стабильной ходьбы по неровной местности. Благодаря гибкой системе управления адаптируется к разным ландшафтам. Особенность робота состоит в наличии шести ног со специальными зацепами.
Lauron используется для исследования зон на космических объектах. Машина собирает информацию об окружающей среде и автономно планирует путь к цели. Во время передвижения Lauron «видит» препятствия, а затем либо проходит над ними, либо обходит их, если препятствия слишком высоки. Пешеходный робот предназначен для осмотра и обслуживания сложных и опасных для человека зон.
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. 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.