Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Сегодня мы расскажем о нескольких проектах на базе лаборатории машинного интеллекта Яндекса, где искусственный интеллект участвует. По идее, разработанная технология на базе искусственного интеллекта (ИИ) должна была вызвать слезы умиления, но в реальности к создателям проекта возникли серьезные вопросы.
Искусственный интеллект модифицировал медицину
Scikit-learn предоставляет функционал, который позволяет масштабировать и кодировать данные для моделей машинного обучения, а также строить и оценивать их. Pandas помогает обрабатывать и анализировать табличные данные, а также подготавливать их для дальнейшего обучения алгоритмов. NumPy предназначена для работы с многомерными массивами и матрицами, которые широко используются в анализе данных. Gensim — библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста и кластеризациия документов. Кросс-платформенность Один и тот же код, написанный на Python, будет одинаково хорошо работать на различных операционных системах. Это существенно ускоряет процесс разработки, так как нет необходимости создавать отдельные версии под Windows, Linux, macOS и, соответственно, позже тестировать каждую из них. Также программисты, которые пишут ИИ на Python на разных ОС, могут легко взаимодействовать в рамках проекта, что помогает снизить затраты на кросс-платформенную разработку для бизнеса.
Комьюнити разработчиков Разработчики, которые используют Python, объединяются в сообщества по всему миру, где обмениваются знаниями по разным направлением использования языка программирования, в том числе и в машинном обучении. Например, в MoscowPython регулярно проходят митапы, на которых программисты делятся своими кейсами и наработками. Что, кроме Python, нужно знать, чтобы внедрять решения на базе AI В отличие от открытых решений на базе машинного обучения и нейросетей, таких как ChatGPT и Midjourney, разработать и внедрить технологии искусственного интеллекта способны только разработчики с определенным техническим бэкграундом. Таких специалистов, например, обучают в Нетологии на курсе «Data Scientist». Помимо Python, они должны знать: Высшую математику. Решение математических задач способствует развитию алгоритмического мышления — навыка, который лежит в основе работы любого разработчика в сфере машинного обучения. Английский язык.
Оба собеседника издания не смогли отказаться от такого приглашения. Таланты в области ИИ могут также рассчитывать на большие компенсационные пакеты. Компании не скупятся: по оценкам Goldman Sachs, к следующему году глобальные частные инвестиции в проекты, связанные с искусственным интеллектом, могут достичь 200 миллиардов долларов. Один человек, которого наняли в OpenAI, рассказал BI, что принял предложение компании отчасти из-за финансового пакета — повышение зарплаты примерно на 100 тысяч долларов в год и акционерный капитал, который, как ожидается, превратит этого человека в миллионера через несколько лет.
Кит первый: гигантский и зачастую некачественный объем информационного пространства: контент соцсетей, современной, прости Господи, «литературы» и журналистики, научные работы, публикуемые по приказу чиновников и прочее, прочее, прочее. Информационный мусор. Кит второй: гигантская скорость обработки этого самого мусора. Сравнение закономерностей, принятие решений по алгоритму: если выглядит, как утка и крякает, как утка, то значит это утка, зуб даю.
Не чучелко утки, а самая настоящая утка. Мы, конечно, опять упрощаем. Но смысл сохраняется. Великий лингвист и философ американец Наум Хомский так сказал о тупиковости такой методики обучения: «Просто работать с сырыми данными — вы никуда с этим не придете, и Галилей бы не пришел. Фактически, если к этому вернуться, в XVII веке людям, таким как Галилей и другим великим ученым, было непросто убедить Национальный научный фонд тех времен — аристократов, — в том что в их работах был смысл.
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.
Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком
Это искусственный интеллект, который в компании называют «персональным помощником журналиста». Чем он отличается от уже существующих алгоритмов ИИ, которые умеют оперировать информацией? Теоретически вести ее поиск, составлять новостные материалы в разном стиле, рассказали на условиях анонимности источники The New York Times.
Фотография unsplash Важно, что полученный метод уже используется при решении прикладных задач компьютерного зрения — для поиска объектов и распознавания текстов. Разработка также может стать неотъемлемой частью беспилотных автономных систем, расширив класс задач, которые могут выполнять бортовые компьютеры. Специалисты Smart Engines отмечают, что на текущий момент нейросети в основном выполняются на специализированных видеокартах, однако не каждый компьютер ими оснащен. При этом любое пользовательское устройство имеет центральный процессор, мировым стандартом для которых является использование 8-битных нейронных сетей. Однако глубокие нейронные сети усложняются, содержат сотни миллионов и более коэффициентов, что требуют большей вычислительной мощности.
Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта ИИ.
По его словам, на волне революции больших языковых моделей ИИ не просто в разы повышает эффективность бизнес-процессов, но и полностью меняет бизнес-модели компаний. По оценке начальника управления президента России по развитию информационно-коммуникационных технологий и инфраструктуры связи Татьяны Матвеевой, хороших проектов, номинированных на премию, оказалось больше, чем победителей.
Отрадно видеть, что технологии ИИ активно развиваются не только в бизнес-среде, но и в государственном управлении. Призываю делиться своим опытом, наработками и практиками. Некоторые проекты при совместном внедрении могут гармонично дополнить друг друга», — считает Матвеева.
Среди регионов, которые успешно решают общественно значимые задачи с помощью проектов на основе машинного обучения и анализа данных, премией были отмечены Липецкая и Сахалинская области, Республики Татарстан, Башкортостан и ХМАО-Югра. Кроме того, специальным призом оргкомитета за перспективные проекты были награждены Белгородская и Тюменская области, Москва, Республика Саха Якутия.
Market and Yandex. Narrative is a set of slides with texts, photos, videos and GIFs. In January 2018, the format became available to Zen authors. The deal was closed on September 12, 2022.
AI что значит
TDP будет варьироваться от 45 до 65 Вт. Поддержка памяти — 16 линий PCIe Gen4. Архитектура такая же — Zen 5. Чип будет поддерживать DisplayPort 2.
Это позволило им смоделировать часть человеческого процесса принятия решений.
Результат такого моделирования исследователи назвали "бюджетом умозаключений", который оценивает способность человека обрабатывать информацию перед принятием решения. На основе этого бюджета умозаключений модель может предсказать будущее поведение человека при столкновении с проблемой. Это позволит ученым лучше программировать системы искусственного интеллекта, давая им возможность лучше понять процессы "мышления" в различных контекстах. Например, понимая причины, стоящие за решениями пользователя, ИИ-помощник может предложить более адаптированную поддержку и предугадать будущие потребности.
Многообещающие результаты метода моделирования, исследователи протестировали систему в трех различных условиях.
С помощью системы распознавания жестов же можно взмахом руки попросить переключить музыку или изменить громкость трека. Так, Google внедрила ее в мобильные устройства и умные колонки, а Huawei — в свой флагманский смартфон. Такие инструменты повышают безопасность и уровень сервиса, ведь человеку не приходится вводить дополнительные данные для проверки или нажимать на кнопки для управления оборудованием. Например, российский сервис Directum RX помогает классифицировать входящие электронные письма и документы по типам, чтобы снизить время их обработки, а другая отечественная RPA Sherpa проверяет контрагентов перед заключением договора. Прогнозные модели Такие инструменты могут применяться в абсолютно разных сферах: от ритейла чтобы предсказывать продажи в супермаркетах, как это делает X5 Retail Group для каждого из своих 16 000 магазинов до логистики, чтобы планировать поставки. Благодаря использованию таких технологий можно прогнозировать спрос на ресурсы, сырье, рабочую силу, а также создавать более эффективные стратегии развития бизнеса, корректировать маркетинг и финансовые операции и улучшать пользовательский опыт.
Генеративные модели Компании активно внедряют алгоритмы AI для генерации изображений, текста и видео в свои сервисы для улучшения пользовательского опыта. Так, Duolingo анонсировала новые функции в приложении на основе GPT-4: в одной из них пользователь может практиковать иностранный язык в диалоге с персонажами сервиса, а в другой — узнать больше о своем ответе на уроке, чтобы понять, например, почему человек совершает одну и ту же ошибку. А в современных архитектурных бюро же используют сервисы для генеративного дизайна, которые помогают оптимизировать придуманные решения, например, заменяют узел из нескольких деталей в чертеже на такой же с одним компонентом. Перспективы развития ИИ По мнению американской исследовательской компании Gartner, практически все прорывные цифровые технологии, которые планируют выпустить в ближайшие 6-8 лет, связаны с искусственным интеллектом, поэтому необходимость использования таких технологий будет возрастать. В своем исследовании она обозначила три главных технологических тренда: 1. Самообучающиеся алгоритмы, которые позволяют использовать большие массивы данных без их предварительной подготовки т. Такой подход наиболее актуален для задач, связанных с компьютерным зрением, например, когда нужно верифицировать ручные подписи или определить расстояние до объекта на видео, и задач обработки естественного языка, при которых на вход моделям подаются текстовые документы и далее с помощью ИИ могут прогнозироваться следующие предложения или автоматически определяться «токсичные» фразы.
Нейроморфные вычисления позволят точнее моделировать работу человеческого мозга с помощью создания большего числа искусственных нейронов в одной сети. Например, уже сейчас в рамках проекта OpenWorm разработали копию нервной системы круглого червя Caenorhabditis elegans, состоящей из 302 нейронов.
Однако разработчики нейросетей не останавливаются на достигнутом и постоянно думают о модернизации своих систем. Сергей Марков, управляющий директор, начальник Управления экспериментальных систем машинного обучения Дивизиона общих сервисов «Салют» Сбербанка, уверен: «Мы будем обязаны признать наличие у машины настоящего интеллекта в том случае, если путем многочисленных тестов не сможем отличить искусственный интеллект от естественного. Сегодня мы видим, что различные системы, использующие современные технологии искусственного интеллекта, довольно неплохо решают самые разные задачи: они могут поддерживать содержательный диалог, реферировать тексты, генерировать изображения, создавать музыкальные произведения, справляться с самыми разными прикладными задачами. Однако созданные учёными большие наборы тестов показывают, что с точки зрения универсальности своих интеллектуальных возможностей даже самые продвинутые генеративные нейросети не достигли пока среднего уровня человека». Рассуждая на тему субъектности искусственного интеллекта, к.
До тех пор, пока искусственный интеллект не обладает волей и собственным целеполаганием, это инструменты в наших руках. Позиция Российской Федерации в отношении субъектности искусственного интеллекта абсолютно четкая — искусственный интеллект никогда не может быть рассмотрен как субъект, потому что если мы субъекты, значит, мы сами ставим цели, выбираем способы их достижения и — главное — несем ответственность». Каким будет мир будущего, конечно, предсказать невозможно.
ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
Кроме того, AMD ведёт переговоры с Samsung на тему контрактного производства своих чипов, но указанный контракт на поставку HBM3E никак к данной теме не относится. Ещё в октябре 2023 года компания Samsung представила микросхемы HBM3E семейства Shinebolt, а в феврале текущего продемонстрировала их в 12-ярусном исполнении, позволяющем формировать в одном стеке до 36 Гбайт памяти этого типа. Массовое производство подобных чипов начнётся во второй половине 2024 года. Высота 12-ярусных чипов за счёт использования более прогрессивной технологии упаковки остаётся на уровне 8-ярусных чипов прежнего поколения. Очевидно, что подобной динамике финансовых показателей компании способствовал высокий спрос на память типа HBM, хотя и в сегменте NAND наблюдались признаки восстановления. Темпы роста выручки SK hynix в прошлом квартале оказались максимальными с 2010 года. SK hynix намеревается увеличить капитальные затраты в этом году и нарастить объёмы поставок передовой памяти HBM3E, а также наладить поставки микросхем DDR5 высокой ёмкости для серверного применения. В более традиционных сегментах рынка памяти, по мнению представителей компании, спрос начнёт восстанавливаться во второй половине текущего года. Помимо новых предприятий в Южной Корее, SK hynix собирается построить предприятие и исследовательский центр в штате Индиана. Компания сейчас ведёт переговоры с рядом клиентов о заключении долгосрочных контрактов на поставку памяти семейства HBM. Акции прочих производителей чипов на азиатских фондовых рынках тоже устремились вниз после открытия торгов утром в четверг.
Источник изображения: SoftBank Благодаря столь крупным инвестициям SoftBank будет обладать самыми высокопроизводительными вычислительными мощностями в стране, отметил Nikkei Asia. Как утверждают источники ресурса, для их работы будут использоваться ускорители Nvidia. В 2024 финансовом году SoftBank планирует завершить создание своей первой большой языковой модели LLM с 390 млрд параметров. Затем, по данным Nikkei Asia, компания начнёт в 2025 году разработку LLM с 1 трлн параметров и поддержкой японского языка. Как отметил ранее Nikkei Asia, в Японии наблюдается нехватка частных компаний с высокопроизводительными суперкомпьютерами, необходимыми для создания LLM, несмотря на возросший интерес к ИИ. Благодаря инвестициям SoftBank превратится в сильного игрока в сфере генеративного ИИ в то время, когда международные компании пытаются выйти на рынок Японии. На прошлой неделе OpenAI открыла свой первый офис в Токио. Она стала первой из трёх небольших ИИ-моделей, которые софтверный гигант планирует выпустить в свет. В декабре прошлого года Microsoft выпустила модель Phi-2, которая работала так же хорошо, как и более крупные модели, такие как Llama 2. По словам разработчиков, Phi-3 работает лучше предыдущей версии и может давать ответы, близкие к тем, что дают модели в 10 раз больше.
По сравнению с более крупными аналогами, небольшие ИИ-модели обычно дешевле в эксплуатации и лучше работают на персональных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки. Наряду с Phi компания также создала модель Orca-Math, которая ориентирована на решение математических задач. Конкуренты Microsoft занимаются разработкой небольших ИИ-моделей, многие из которых нацелены на решение более простых задач, таких как обобщение документов или помощь в написании программного кода. По словам Бойда, разработчики обучали Phi-3 по «учебному плану». Они вдохновлялись тем, как дети учатся на сказках, читаемых перед сном. Это книги с более простыми словами и структурами предложений, но в то же время зачастую в них поднимаются важные темы. Поскольку существующей литературы для детей при тренировке Phi-3 не хватало, разработчики взяли список из более чем 3000 тем и попросили большие языковые модели написать дополнительные «детские книги» специально для обучения Phi-3. Бойд добавил, что Phi-3 просто развивает дальше то, чему обучились предыдущие итерации ИИ-модели. Если Phi-1 была ориентирована на кодирование, а Phi-2 начала учиться рассуждать, то Phi-3 ещё лучше справляется с кодированием и рассуждениями. Расследование Reuters показывает, что санкционная продукция Nvidia продолжает поставляться в Китай.
Несмотря на то, что новая линейка процессоров от AMD получила индекс Ryzen 8000G, все же она базируется на уже знакомой архитектуре Zen 4. Следующее поколение чипов получит совершенно новую архитектуру, улучшенную производительность, а также совместимость с настольным сокетом AM5, поддержку которого AMD гарантирует до 2025 года. Как сообщает инсайдер Kepler, компания уже запустила массовое производство процессоров под кодовым названием Granite Ridge.
Но смысл сохраняется. Великий лингвист и философ американец Наум Хомский так сказал о тупиковости такой методики обучения: «Просто работать с сырыми данными — вы никуда с этим не придете, и Галилей бы не пришел. Фактически, если к этому вернуться, в XVII веке людям, таким как Галилей и другим великим ученым, было непросто убедить Национальный научный фонд тех времен — аристократов, — в том что в их работах был смысл. Я имею в виду: зачем изучать, как шар катится по идеально ровной плоскости без трения, ведь их не существует… Важно помнить, что в когнитивной науке мы еще в до-галилеевой эпохе, мы только начинаем делать открытия».
Ну вот. Не успел ответить на второй вопрос. Обязательно и только на сайте «АН». Мнения, высказываемые в данной рубрике, могут не совпадать с позицией редакции Поделиться.
По оценке начальника управления президента России по развитию информационно-коммуникационных технологий и инфраструктуры связи Татьяны Матвеевой, хороших проектов, номинированных на премию, оказалось больше, чем победителей. Отрадно видеть, что технологии ИИ активно развиваются не только в бизнес-среде, но и в государственном управлении. Призываю делиться своим опытом, наработками и практиками. Некоторые проекты при совместном внедрении могут гармонично дополнить друг друга», — считает Матвеева. Среди регионов, которые успешно решают общественно значимые задачи с помощью проектов на основе машинного обучения и анализа данных, премией были отмечены Липецкая и Сахалинская области, Республики Татарстан, Башкортостан и ХМАО-Югра. Кроме того, специальным призом оргкомитета за перспективные проекты были награждены Белгородская и Тюменская области, Москва, Республика Саха Якутия. Проекты регионов направлены в том числе на применение ИИ в сельскохозяйственной и лесной отраслях, видеоаналитике, при оценке рисков сердечно-сосудистых осложнений и др.
В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
Это искусственный интеллект, который в компании называют «персональным помощником журналиста». С тех пор, как представители Дзена сообщили о внедрении нового алгоритма, новостей о появлении какого-то еще искусственного интеллекта от компании не было. искусственный интеллект хорошие новости технологии старость пенсия. Главная/Искусственный интеллект/Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную моделировать поведение человека и предсказывать его будущие действия.
Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта
Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. Искусственный интеллект спасает человеческий: теперь машина помогает московским врачам находить на снимках МРТ рассеянный склероз. Канал автора «Искусственный интеллект и Нейросети» в Дзен: Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события.
Многообещающие результаты
- На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
- Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
- Искусственный интеллект модифицировал медицину | ComNews
- Сергей Марков: Искусственный интеллект и машинное обучение — итоги 2023 года
- 4 преимущества Python для работы над ИИ
- Новости искусственного интеллекта
Почему Python стал главным языком для ИИ и как применять такие технологии в своих проектах
Технологические компании ведут все более острую борьбу за ограниченный круг специалистов в сфере искусственного интеллекта. доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. Сегодня мы расскажем о нескольких проектах на базе лаборатории машинного интеллекта Яндекса, где искусственный интеллект участвует.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Как отметил Александр Ведяхин, искусственный интеллект (ИИ) — приоритет в соответствии с национальными планами развития в 21 из 32 стран Африки, которые ответили на соответствующий опрос ЮНЕСКО. Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. Должность вице-президента VK по искусственному интеллекту (ИИ), контентным и рекомендательным сервисам занял руководитель "Дзена" Антон Фролов — он будет |.
Искусственный интеллект на службе у человека: как нейросети упрощают нашу жизнь
Искусственный интеллект в следующем году будет отвечать за спецэффекты в Голливуде, поднимет песни в чарты, вмешается в президентские выборы в США и опередит людей в науке и играх. Это искусственный интеллект, который в компании называют «персональным помощником журналиста». Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS.