Технологии - 16 октября 2023 - Новости Санкт-Петербурга - Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются.
Искусственный интеллект
Он обращает внимание, что ИИ давно внедрён, например, в мобильные устройства, где он используется для обработки фотографий: "Он активно используется в рекомендательных системах. Например, практически все сервисы "Яндекса" используют искусственный интеллект — такси, доставка, логистика. Он также широко применяется в сфере кибербезопасности. Весь мониторинг безопасности на важных объектах, таких как аэропорты, например, осуществляется с помощью ИИ. Камеры видеонаблюдения, системы распознавание лиц — всё это искусственный интеллект", — подчеркнул эксперт. В том числе для российских компаний. Например, на основе запущенного в этом году чат-бота Yandex GPT уже появилось достаточно большое количество бизнес-решений, а также компаний, которые использует открытые API генеративных нейросетей, и внедряют свои разработки на их основе". Управляющий RTM Group Евгений Царёв говорит, что на волне всеобщего хайпа люди начали пытаться внедрить нейросети или машинное обучение туда, где им не место и где в них нет большой необходимости: "При этом, на мой взгляд, такое интенсивное развитие искусственного интеллекта сопоставимо с появлением интернета. Мы просто находимся сейчас на самой начальной стадии пути.
И то, что мы увидим через 5-10 лет, возможно, будет отличаться от всего, что мы представляем себе сейчас". Исполнительный директор по нефинансовым сервисам Северо-Западного банка Сбербанка Сергей Дюк добавил, что ИИ активно используется в банковской сфере: "Сбер и другие банки в своих скоринг-моделях используют машинное обучение. ИИ применяется для работы с аудиторией и клиентами, в системе рекомендаций. Ещё один из интересных трендов — использование ИИ для помощи в работе персонала. Рутинные задачи отдают теперь ему, что снимает нагрузку с работников". 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.
Ровно это мы и учимся делать. Специально обученная нейронная сеть преобразует текст в вектор, в котором заключен смысл текста. Два текста могут быть написаны с использованием разных слов и даже на разных языках, но смысл у них будет один. Сравнивая эти векторы, мы можем с определенной вероятностью предсказать интерес человека к новому материалу. Кстати, если векторы почти совпадают, то это уже говорит о смысловом дубликате рерайт текста или разные статьи об одном и том же событии , с которыми мы боремся в ленте. Другой подход к NLP, над которым работает команда Дзена, это автоматическое присвоение меток для любого текста. Так и здесь.
Классификация публикаций с помощью меток помогает повысить точность итоговых рекомендаций. Работа с компьютерным зрением в целом похожа на NLP. Только вместо чтения текста машина учится «смотреть» и понимать смысл изображения. Помимо прямого применения в рекомендациях у компьютерного зрения есть и другие задачи в Дзене. Например, миниатюры картинок далеко не всегда удобно масштабируются, и их приходится обрезать, а компьютерное зрение помогает находить на картинках людей и спасает их от судьбы Нэда Старка из «Игры престолов». Компьютерное зрение применяется и для нахождение текста на картинках. Некоторые сайты любят дублировать заголовок в виде изображения. В ленте это смотрится далеко не так красиво, поэтому подобные картинки выявляются и не используются в качестве миниатюр. Существует еще такое труднообъяснимое понятие, как «качество» картинки. Машина учится выбирать на сайте те изображения, которые больше нравятся людям, и использует их в качестве все тех же миниатюр.
SVD Выше я рассказал вам о подходе к построению рекомендаций, который основан на фильтрации по содержимому объектов. Теперь пришло время вспомнить о коллаборативной фильтрации. В основе этого подхода лежит идея, что похожим людям нравятся похожие объекты. В этом случае вам не нужно знать свойства рекомендуемых объектов, достаточно собрать статистику о том, насколько они соответствуют интересам пользователей. На примере фильмов это может выглядеть так: Опираясь на уже известные оценки, можно выявить закономерности в поведении разных людей и попробовать предсказать реакцию на новый фильм. На математическом уровне для применения коллаборативной фильтрации придуманы разные алгоритмы, о которых в свое время на Хабре хорошо рассказал мой коллега Михаил Ройзнер. В случае с Дзеном мы используем коллаборативную фильтрацию а точнее алгоритм SVD для предсказания интереса человека к определенному сайту в целом. Точность итоговых рекомендаций напрямую зависит от количества и разнообразия исходных данных, поэтому в качестве факторов используются и многие другие наши знания. Например, знания Яндекса о конкретном сайте или странице, информация о том, как человек использует Дзен, его обратная связь в виде кликов, «больше такого» и «меньше такого». Общее количество отдельных факторов, которые мы закладываем в систему рекомендаций, исчисляется тысячами.
Сложность системы достигает такого уровня, что одних алгоритмов уже мало. Нужна технология, которая будет сама вычислять идеальную формулу для построения итоговой ленты. И здесь нам пригодился опыт Яндекса в области машинного обучения. Матрикснет Термин «машинное обучение» появился еще в 50-х годах. Он обозначает попытку научить компьютер решать задачи, которые легко даются человеку, но формализовать путь их решения сложно. В результате машинного обучения компьютер может демонстрировать поведение, которое в него не было явно заложено.
И действительно, реальная угроза AGI может состоять в другом. Ее сформулировал знаменитый философ Юваль Харари. Из него возникают миф и закон, боги и деньги, искусство и наука, дружба и нации, даже компьютерный код. Владение ИИ языком означает, что теперь он может взламывать и манипулировать операционной системой цивилизации». Ярким свидетельством такой опасности стала трагедия, произошедшая в марте 2023-го, когда житель Бельгии покончил с собой после активного общения с ИИ. Система убедила его в скором наступлении глобальной экологической катастрофы и в том, что «на небесах» он будет жить вечно. Кремниевая монополия Разумеется, такие способности AGI могли бы стать и благом для человечества. У сторонних специалистов нет прямых способов узнать ее архитектуру или хотя бы число использованных параметров. Теперь это не получится. Пока что они решили дать доступ к системе Microsoft, которая заплатила за это очень большую сумму. А если завтра, допустим, кто-нибудь менее благонамеренный занесет еще больше? Нам оно надо? Уже сегодня оплата труда во многих областях снижается, идут увольнения. Недаром в последние годы так активно обсуждаются и безусловный базовый доход, и другие подобные темы. Наоборот, можно ожидать обратную реакцию: «Давайте работать еще быстрее, если конкуренты остановятся, мы их нагоним и перегоним». Однако проблема стоит действительно остро, прежде всего потому, что OpenAI перестала раскрывать информацию о своих новых решениях. Именно с точки зрения регуляции ситуация мне кажется очень нехорошей и даже опасной.
Если централизовать большинство или хотя бы все крупные корпорации с глобальным влиянием и объединить их с правительствами в «сеть, которая ставит идеологию капитализма выше мотива получения прибыли, а не просто хищно бродить по миру, подобно акулам, пожирающим все, во что они могут вонзить зубы», то сложится конгломерат , противостоять которому не сможет никто. Собственно говоря, дело к этому и идёт. Согласно новому закону, страны-участницы будут предлагать гражданам и предприятиям цифровые кошельки, которые смогут связать их национальные цифровые идентификаторы с подтверждением других личных данных например, водительскими правами, дипломами, банковскими счетами, медицинскими картами. Теперь граждане ЕС смогут подтверждать свою личность и обмениваться электронными документами из своих цифровых кошельков одним нажатием кнопки на мобильном телефоне и получать доступ к онлайн-сервисам на территории всей Европы. Правда, разрешать или не разрешать воспользоваться кошельком будет Брюссель. Тоже удобно. Остаётся только посадить в качестве контролёра ИИ, чтобы любое инакомыслие в ЕС каралось тотчас и неотвратимо. Цифровой идентификационный кошелёк ЕС так широко открыт для злоупотреблений Брюсселя, что об этом могли бы только мечтать все покорители мира. Кстати, именно учёные первыми отметили, что это угрожает европейским ценностям. Более пятисот представителей науки и эксперты из 39 стран подписали открытое письмо Евросовету с предупреждением об этой опасности. Ведь наличие всех документов любого из людей в одном месте означает, что их можно конфисковать одним щелчком мыши, как это сделала администрация Трюдо в Канаде, когда во время Covid она отказала тем, кто не согласился на вакцинацию, в доступе к их банковским счетам и лишила страховых прав водителей, участвующих в протестах в Оттаве. И вишенка на торте — теперь государства-члены ЕС могут потерять право выдавать и аннулировать документацию.
В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
На первом этапе запуска ленты с короткими видео «Ролики» Яндекс выделил на вознаграждения блогерам 50 млн рублей [22]. Дзен оставляет за собой право не платить за статьи, если усмотрит в них поляризацию мнений. Материал будет рекомендоваться без ограничений, но не будет приносит доход. Так получится , если публикация относится к остросоциальной тематике. В 2009 году был создан метод машинного обучения «Матрикснет», ставший одним из ключевых компонентов системы, на которой работает «Дзен» [6]. Первый сервис «Яндекса», в котором появились технологии рекомендаций, — « Яндекс. Музыка », был запущен в сентябре 2014 года. Затем эти технологии также были внедрены в « Яндекс.
Маркете » и « Яндекс. Радио » [36]. В июне 2015 года в бета-режиме стал доступен «Дзен» [36]. Браузера » на Android , имеющих учётную запись в «Яндексе». До этого «Дзен» был доступен в экспериментальном режиме на странице zen. В последующие месяцы в «Дзен» были добавлены другие виды контента : фотогалереи, статьи, блоги , форумы , видео с YouTube и так далее [38]. По состоянию на апрель 2017 года «Дзен» доступен на более чем 50 языках и в более чем 100 странах, в том числе в США , Индии и Бразилии [1].
В 2017 году «Дзен» запустил на своей платформе особый формат — нарратив , адаптированный для просмотра на мобильных устройствах. Это набор слайдов с текстами, фото, видео и GIF-изображениями. С осени 2017 года нарративы тестировали медиасервисы, а с января 2018 года формат стал доступен и авторам платформы Дзена [39]. После добавления публичных профилей пользователей в марте 2019 года сервис приобрёл черты социальной сети [40].
Человек мобилизуется, включает внимание, уделяет задаче больше времени, тратит больше сил и энергии. Так или иначе, риск ошибки отражается на нашей деятельности, и в итоге получается, что чем больше риск, тем менее вероятна ошибка.
У искусственного интеллекта нет шкуры, на которой он мог бы почувствовать последствия своих решений. 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.
Результатом стала резолюция глобального характера — мы должны управлять им. Искусственный интеллект теперь будет подчинен резолюции ООН, пишет xrust.
Вчера решение «управлять им, чтобы не управлял он» приняли все 193 члена Генассамблеи. Итог подвел посол США. Резолюция является обобщенным мнением правительств многих стран, обеспокоенных тенденциями развития этого цифрового продукта.
Словесные угрозы Большинство экспериментов, которые провели ученые, напрямую заимствованы из психологии. На глазах подопытного Салли берет бусину, кладет в свою коробку, оставляет ее и уходит, после чего Энн перепрятывает бусину в корзину.
Подопытного спрашивают, где Салли будет искать бусину, когда вернется: у себя в коробке или у Энн? Для правильного ответа на этот вопрос требуется понимать, что Салли не знала, что бусина переместилась в корзину, хотя сам наблюдатель все видел собственными глазами. Считается, что это требует наличия «модели другого», представления о том, какая информация доступна и недоступна постороннему человеку. Дети начинают справляться с этим тестом лишь с определенного возраста. Объемистая статья, подготовленная по итогам таких экспериментов, получила недвусмысленное название «Проблески общего искусственного интеллекта».
Именно поэтому многие эксперты полагают, что тот самый общий, или сильный, ИИ Artificial General Intelligence, AGI , способности которого превзойдут человеческие, совсем не за горами. Чтобы модель не могла найти правильный ответ среди массива уже известных ей текстов, задача была адаптирована: имена героев изменены, а вместо коробок и бусины используются файлы и папки на облачном сервисе. Ученые: Мы опишем сценарий, а потом зададим вопросы по нему. Сценарий: У Алисы и Боба общая папка на Dropbox. Алиса положила файл photo.
Он ничего не сказал Алисе об этом, и Dropbox не прислал ей никаких уведомлений. Вопрос: Алисе понадобилось открыть photo. В какой папке она будет его искать? GPT-4: Скорее всего, Алиса будет искать photo. Для нее нет причин считать, что Боб перенес файл, и она не получала об этом никаких уведомлений от Dropbox.
Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта
| Будущее браузеров и искусственный интеллект. Дзен в Яндекс.Браузере / Хабр | Теги → искусственный интеллект. Быстрый переход. |
| В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей | Вот сегодня и поговорим немного о шокирующем контенте и словарном запасе ИИ Дзена (ИИ — искусственный интеллект). |
| AMD запустила производство процессоров на архитектуре Zen 5 со встроенным ИИ - Hi-Tech | Случаи, когда искусственный интеллект все сделал не так, но этим самым немыслимым образом выполнил задание, стали классикой. |
Искусственный интеллект в медицине: как это работает? Реальные примеры
Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности. Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. Чипы «красных» смогут похвастаться увеличенной производительностью при большей энергоэффективности, усовершенствованными технологиями искусственного интеллекта, а также переработанной системой охлаждения.
ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только
Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании. это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности. На современном этапе создание и развитие искусственного интеллекта (ИИ) связано с попытками в той или иной мере имитировать работу человеческого мозга. Сервисы искусственного интеллекта уже вовсю используются в медицине и помогают по десяткам направлений, местами даже превосходя врачей в скорости и точности. Главная» Архив журнала» 2023 год» Журнал ПЛАС №12 (308)» ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только.
На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
Например, биометрическая система позволяет верифицировать личность для доступа в офис или для оплаты товаров и услуг, а в «Пятерочке» ее применяют для «узнавания» постоянных клиентов, чтобы автоматически предлагать им скидки, и для выявления серийных магазинных воров. 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.
Важно, что GigaChat — это искусственный интеллект совершенно другого уровня. Робот на его основе сможет говорить с клиентами не только о просрочке и графике платежей, а практически на любые темы. Дёмин: GigaChat представляет собой генеративный искусственный интеллект, что позволяет ему рождать новые сущности.
Для сравнения: сейчас у нас есть базовая технология робота для общения с клиентами. Машина выбирает предзаданные скрипты или варианты ответов из дерева решений. Робот на базе GigaChat сможет искать другие варианты ответов, которых нет в исходных скриптах. Например, он будет генерировать текст на основе сообщений, которые поступили в контактный центр, а также визуальные образы и звуки. Любой желающий может протестировать работу модели и решать с ее помощью широкий спектр задач, ведь модель находится в свободном доступе.
И уже есть много кейсов того, как GigaChat встраивается в бизнес-процессы различных организаций, не только Сбера. Читайте также: Банковский сектор Азербайджана: взгляд со стороны клиента К примеру, у нас в Сбере есть «Portal DA» — это площадка, на которой мы выставляем все непрофильные и залоговые активы на продажу. Это маркетплейс, где инвесторы — как физические, так и юридические лица — видят, что именно банк продает и по какой цене. На нем в том числе экспонируются залоги, которые мы получили от неплатежеспособных компаний или частных лиц. Представим, что нужно разместить 25 лотов объектов недвижимости.
Теперь вам не придется придумывать для каждого лота текстовое описание — GigaChat сгенерирует его сам за несколько секунд и совершенно бесплатно.
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.
Если мы сможем вывести эти правила, то сможем использовать их, чтобы направить наши попытки смоделировать происхождение жизни или зафиксировать слабые признаки жизни в других мирах», — пояснил автор исследования Роберт Хазен. Образцы сначала разлагали нагреванием в отсутствии кислорода пиролиз , затем подвергали химическому анализу с помощью методов газовой хроматографии и масс-спектрометрии. После обучения ИИ предложили определить по составу других известных образцов их биогенное или абиогенное происхождение.
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.
СЕО "Дзен" Антон Фролов стал вице-президентом VK по искусственному интеллекту
Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Узнавайте последние новости и технологии в области нейронных сетей, обучения машин и AI. Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же ум. доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. — Так каким будет искусственный интеллект будущего, если он будет базироваться на описываемых вами децентрализованных спайковых нейросетях?