Наработки в области искусственного интеллекта в ближайшие годы могут принести государству триллионы рублей. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. «Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь.
Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
- Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
- Искусственный интеллект в действии - «Ведомости. Импортозамещение»
- Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
- Все свое, родное
Влияние искусственного интеллекта на различные сферы жизни
- Что хотите найти?
- Популярное за неделю
- Искусственный интеллект, нейросети - новости со всего мира -
- Где внедряют системы искусственного интеллекта
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Искусственный интеллект находит широкое и все более значимое применение в различных областях и сферах деятельности, что приводит к новым технологическим революциям и повышению эффективности деятельности в различных отраслях. 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. Об актуальности искусственного интеллекта говорит и то, что сейчас им занимаются не только университеты или ИТ-компании, но и крупный бизнес. мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics. Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ.
Технологии ИИ в смартфонах
- Искусственный интеллект в реальной жизни
- Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
- Искусственный интеллект в современном мире
- Как сегодня поживает искусственный интеллект
- Кто в группе риска?
Искусственный интеллект
Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации современной россии. Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC.
Как искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь в будущем
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? Бизнес-школы Гарварда и Пенна выпустили исследование ИИ в бизнес-процессах на примере ежедневной работы консультантов BCG входит в тройку мировых топовых консалтинговых компаний. Если совсем просто, то исследователи сравнивали продуктивность сотрудников с GPT и без него.
По всем типам измерения прироста продуктивности сотрудники с GPT показали превосходство над остальными. Но сотрудники лучшие консультанты мира уже обладали большим количеством знаний и опыта. Исследование показало лишь то, что с ИИ такой сотрудник работает продуктивнее, а не то, что любой человек без образования может стать звездным BCG-консультантом.
Да, нейросети улучшают нашу работу, но они все еще не способны полностью заменить профессионала. В онлайн-образовании курс, который полностью создадут с помощью ИИ, все еще будет уступать курсу, созданному с помощью ИИ и сильных спикеров. Но когда это будущее наступит?
Помните, как во время пандемии школы и университеты начали переходить на онлайн-занятия? Онлайн-занятия, которые частные образовательные компании наподобие Нетологии начали практиковать задолго до пандемии. То же самое сейчас будет происходить и с ИИ.
Мы уже видим, как частные игроки используют ИИ в своих продуктах и как госучреждения только начинают тыкать палочкой нейросети и раздумывать, хорошо или плохо писать работы с помощью нейросетей.
Искусственный интеллект ИИ — это общее понятие, которое описывает машинные алгоритмы и технологии, направленные на создание интеллектуальных систем. Машинное обучение Machine Learning, ML — это класс методов ИИ, позволяет компьютерам обучаться на основе больших объемов данных, извлекая из них закономерности. Используется в основном для решения различных задач классификации и прогнозирования.
Нейронные сети Neural Networks, NN — это одна из технологий машинного обучения, которая моделирует работу мозга человека. Нейронные сети могут использоваться для решения множества различных задач: для распознавания образов например, автомобильных номеров на фотографии , перевода голосового сообщения в текстовое, генерации изображений по тексту, создания моделей чего-либо, текстов, картин и т. То есть нейронные сети — это один из способов реализации машинного обучения. Вообще специалисты стараются меньше употреблять словосочетание «искусственный интеллект».
Они предпочитают термин «машинное обучение». Это связано с тем, что существуют два принципиально разных способа использовать компьютер для решения задач. Классический заключается в том, что есть исходные данные. И есть формула алгоритм , которая обеспечивает преобразование исходных данных в выходные результат.
Второй способ применяют, когда у человека не получается разработать алгоритм самому. Есть входные и выходные данные, а алгоритм неизвестен. И вот чтобы компьютер мог решить задачу например, распознавания лиц людей или товаров в магазине , применяются методы машинного обучения. Вы скажете, зачем нам сдались все эти определения?!
Но я попрошу не торопиться. Ведь все, что скрывается за написанными выше понятиями, очень помогает нам в повседневной жизни. Повторюсь, почти у каждого из нас есть смартфон, компьютер. Мы регулярно забиваем свои запросы в поисковые системы, и они выдают нам нужные ответы.
Например, тот же прогноз погоды. Или когда мы используем навигатор, управляя машиной, — он ведь тоже подстраивается под наши привычки и предпочтения. Я, например, в течение месяца, выезжая в дальнее Подмосковье, заправлялась на одной и той же заправке и останавливалась взбодриться кофе в конкретном месте. Но буквально на днях, следуя в том же направлении с полным баком топлива и со своим кофе в термосе, я не планировала остановок.
Однако навигатор упорно предлагал мне заправиться и перекусить в уже «знакомых» ему местах. И еще много чего предлагал. То есть он уже сам за меня начал «думать». Наверное, многие давно заметили: стоит только поговорить о покупке какой-то вещи — и буквально через несколько часов уже ваш смартфон предлагает вам разные варианты этого предмета.
Он ведь «подслушивает» все разговоры. Еще один пример. Несколько лет назад на всех станциях метро в Москве заработала система оплаты проезда с помощью распознавания лица. По официальным данным, только за прошлый год ею воспользовались 32 млн раз.
А появление и широкое использование дронов, которые уже много чего могут делать самостоятельно? Вы думаете, что так и должно было быть и это естественные процессы? Это результат машинного обучения, работы нейронных сетей, которые стремительно развиваются. Но все те примеры, которые я привела выше, лишь малюсенький кусочек «айсберга».
Ведь мы с вами живем в ошеломительное, революционное во всех отношениях время. Этот «интеллектуальный» прорыв произошел именно за последнее десятилетие. Человечество вышло на этот качественно новый уровень благодаря... Тайна «черного ящика», или «Ларчик просто открывался»?
Я прослушала много выступлений и дискуссий, где участвовал директор по развитию технологий ИИ компании Яндекс Александр Крайнов. Он считает, что искусственный интеллект ничего не знает. Он не знает окружающий мир, слова, явления или еще что-нибудь. Он оперирует всегда с числами.
Получив множество чисел на входе, ИИ выдает множество чисел на выходе. И он не знает, что за ними стоит.
Примеры решений для разных сфер бизнеса из реестра: Транспорт и логистика Система управления движением судов «Нави-Мастер». Видеопотоки типовых дефектов стальных канатов. Диалоговые приложения чат-боты и голосовые помощники TalkBank Platform. Версия 2. Медицина ПО для работы с цифровыми медицинскими изображениями Retina.
Интеллектуальная настройка оборудования, контроль поставщиков, мониторинг информации о контрагентах, автоматическая оценка имущества, голосовые помощники и многое другое уже активно применяется в бизнесе.
Четвертый тренд - стремление научных исследователей в различных технологических областях использовать всё более мощные большие языковые модели и генеративный ИИ. По экспертным оценкам, в ближайшие 10 лет такие технологии добавят около 7 трлн долларов к мировому ВВП. В идеале, обратил внимание Дмитрий Чернышенко, каждый специалист должен использовать ИИ как своего помощника для прокачки своих возможностей и навыков.
И пятый тренд - рост экономического эффекта от использования ИИ. По экспертным оценкам, к 2030 году в мировой экономике он превысит 15 трлн долларов. Принципиально важной стала смена парадигмы в том, что касается внедрения ИИ. В ее рамках была обновлена национальная Стратегия.
Серьезное внимание уделяется научным исследованиям в области ИИ. С 2021 года в России существуют шесть исследовательских центров, занимающихся разработкой прикладных решений с привязкой к приоритетным отраслям экономики. С 2021 по 2024 годы на их финансирование заложено 7 млрд рублей" - напомнил чиновник. По его словам, в конце октября была запущена вторая волна отбора исследовательских центров, которые смогут получить гранты на разработку прикладных ИИ-решений.
Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
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. «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и дальше» Питера Ли, Кэри Голдберга и Исаака Кохана «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и далее» для тех, кто хочет быть. Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных областей в науке и технологиях.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
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? Бизнес-школы Гарварда и Пенна выпустили исследование ИИ в бизнес-процессах на примере ежедневной работы консультантов BCG входит в тройку мировых топовых консалтинговых компаний. Если совсем просто, то исследователи сравнивали продуктивность сотрудников с GPT и без него. По всем типам измерения прироста продуктивности сотрудники с GPT показали превосходство над остальными. Но сотрудники лучшие консультанты мира уже обладали большим количеством знаний и опыта. Исследование показало лишь то, что с ИИ такой сотрудник работает продуктивнее, а не то, что любой человек без образования может стать звездным BCG-консультантом.
Да, нейросети улучшают нашу работу, но они все еще не способны полностью заменить профессионала. В онлайн-образовании курс, который полностью создадут с помощью ИИ, все еще будет уступать курсу, созданному с помощью ИИ и сильных спикеров. Но когда это будущее наступит? Помните, как во время пандемии школы и университеты начали переходить на онлайн-занятия? Онлайн-занятия, которые частные образовательные компании наподобие Нетологии начали практиковать задолго до пандемии. То же самое сейчас будет происходить и с ИИ. Мы уже видим, как частные игроки используют ИИ в своих продуктах и как госучреждения только начинают тыкать палочкой нейросети и раздумывать, хорошо или плохо писать работы с помощью нейросетей. Вернемся к кейсу Александра Жадана. Студент в итоге получил диплом несмотря на недовольство вуза, потому что не было регулирования работы нейросетей в университетах.
Первым шагом внедрения ИИ в привычное образование будет именно регулирование. То есть сверху должно спуститься разрешение использовать нейросети, потом должны появиться правила использования нейросетей, потом — техническое снабжение школ и университетов. Какая-нибудь школа в Урюпинске может десятилетиями ждать, когда им подключат GPT. Хотя каждый ученик этой школы может за минуты сам поставить себе GPT.
Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ. 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. Дмитрий Масюк, директор бизнес-группы Поиска и рекламных технологий Яндекса Открытие для компаний API российских генеративных нейросетей будет стимулировать бизнес внедрять технологию в пользовательские продукты и внутренние процессы. Александр Громов, партнёр «Яков и Партнёры» и соавтор отчёта Сегодня каждая вторая опрошенная компания в России находится на этапе экспериментирования и эксплуатации решений на базе искусственного интеллекта. С появлением новых инструментов, расширением сфер применения и упрощением доступа к ИИ мы ожидаем, что эффект станет гораздо больше и в несколько раз превысит текущие показатели. Особенно это актуально в условиях исчерпания потенциала традиционных источников роста.
Позже учёный Джон фон Нейман предложит архитектуру, которая станет основой всех современных компьютеров так называемая архитектура фон Неймана.
В 1950 английский учёный Алан Тьюринг разработал эмпирический тест, названный в его честь. Суть теста заключалась в том, что экспериментатор общается с одним человеком и одним компьютером, но не знает, кто из них кто. Задача — определить, кто из собеседников — компьютер. В то же время компьютеру предстоит прикинуться человеком. Поэтому многие считают, что если компьютер пройдёт тест, то начнётся восстание машин, как в одном из известных фильмов. Фото: region-invest.
Один из них разговаривал по-английски, а второй ещё мог и передвигаться. В конце 80-х годов появился компьютер Deep Thought, который сумел обыграть гроссмейстера Бента Ларсена в шахматах. Вызов программному решению решил бросить советский и российский шахматист Гарри Каспаров. Первый матч он выиграл, а во втором победу одержала машина. Фото: gazeta. Примером такого использования может служить распознавание лиц в системах видеонаблюдения или даже вызов врача с помощью робота-ассистента.
Элементы ИИ Чтобы понять, как устроен искусственный интеллект, рассмотрим элементы, которые необходимы для его создания Алгоритмы и обработка данных: основой ИИ являются алгоритмы, которые определяют последовательность действий для выполнения определённых задач. Эти алгоритмы используются для обработки и анализа больших объёмов данных, которые являются основой обучения и принятия решений ИИ. Машинное обучение: процесс, при котором компьютерные системы обучаются на основе данных, чтобы распознавать образы, выявлять закономерности и прогнозировать результаты. Большие объёмы данных используются для обучения и принятия решений. Они могут включать текстовую информацию, изображения, аудиофайлы и другие форматы. Вычислительные ресурсы: для обработки и анализа больших объёмов данных требуются мощные компьютеры и серверы, а также специализированные аппаратные ускорители.
Типы искусственного интеллекта Сильный AGI.
Вместе с ними мы попробуем представить, как будет меняться мир в течение 30 лет, каким он будет в 2053 году и какое место в нем будет занимать человек. Проект не предполагает точных прогнозов, вместе с экспертами мы пытаемся представить возможные направления и сценарии развития нашего общества, основываясь на трендах настоящего. Об эксперте: Лариса Малькова, управляющий директор практики «Данные и прикладной искусственный интеллект» компании Axenix бывшая Accenture. Искусственный интеллект в реальной жизни — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30—50 лет? Какие новые возможности он предоставит? Кроме того, через 30 лет к управлению политикой, экономикой, бизнесом, социальной сферой придет цифровое поколение, которое привыкло получать информацию из цифровых каналов.
Если человечеству удастся выработать до приемлемого уровня правила игры, которые бы минимизировали риски, связанные с искусственным интеллектом, то у каждого из нас может появиться цифровой индивидуальный помощник, без которого, как сейчас без телефона, мы не сможем обойтись. При этом будет знать и учитывать ваш характер, особенности и интересы. Экспертное сообщество и бизнес должны придумать прикладную схему, как внедрить технологии в обычную жизнь. Философам нужно осмыслить совместное существование человека и ИИ. Система образования должна перестроиться так, чтобы учить детей востребованным знаниям и навыкам, а также чтобы дать человеку возможность учиться всю жизнь. Государство должно заняться обеспечением безопасности и защитой населения от рисков, связанных с ИИ. Другой элемент адаптации — общественная дискуссия возможностей и последствий использования искусственного интеллекта.
Важно вести живой диалог. С этого, я думаю, все и начнется. Причем не только в профессиональных сообществах, но и в широких массах. Наверное, будут сферы, где технологии ИИ будут запрещены или использоваться по минимуму. 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.
Как искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь в будущем
Технология искусственного разума развилась настолько, что теперь он способен создавать оригинальные картины, писать коды и сочинять художественные тексты. Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем. Искусственный интеллект (ИИ) — это область науки и технологии, посвященная разработке компьютерных систем, способных анализировать данные, извлекать закономерности, обучаться на основе опыта и принимать решения, которые ранее требовали человеческого интеллекта. В этой статье мы объясним, что означает искусственный интеллект, расскажем, зачем нужен ии, и рассмотрим, что относится к искусственному интеллекту. Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер.
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
«Возможности и перспективы развития искусственного интеллекта – глобальные, затрагивающие все сферы общественной жизни. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания.
82% россиян позитивно относятся к технологиям искусственного интеллекта
Правда, пока все это возможно только при наличии текстовых указаний от человека. Научный журнал Science назвал преображение ИИ прорывом 2022 года. При этом авторы издания отмечают, что «вторжение машин» в жизнь людей приобрело лавинообразный характер: — ИИ проникает в области, которые считались исключительно человеческими, включая художественное самовыражение и научные открытия. Картина не маслом Самое необычное достижение ИИ — способность рисовать. В прошлом году было разработано несколько «рисующих» нейросетей. Для создания изображения им требуются подробные текстовые указания. Фактически речь идет о моделях, которые умеют преобразовывать текст в картинку. Одна из них — Midjourney.
Программа генерирует изображение по запросу на английском языке. Чем детальнее прописан текстовый запрос, тем точнее конечный результат. Полученные таким способом изображения неидеальны.
Какие новые возможности он предоставит? Кроме того, через 30 лет к управлению политикой, экономикой, бизнесом, социальной сферой придет цифровое поколение, которое привыкло получать информацию из цифровых каналов.
Если человечеству удастся выработать до приемлемого уровня правила игры, которые бы минимизировали риски, связанные с искусственным интеллектом, то у каждого из нас может появиться цифровой индивидуальный помощник, без которого, как сейчас без телефона, мы не сможем обойтись. При этом будет знать и учитывать ваш характер, особенности и интересы. Экспертное сообщество и бизнес должны придумать прикладную схему, как внедрить технологии в обычную жизнь. Философам нужно осмыслить совместное существование человека и ИИ. Система образования должна перестроиться так, чтобы учить детей востребованным знаниям и навыкам, а также чтобы дать человеку возможность учиться всю жизнь.
Государство должно заняться обеспечением безопасности и защитой населения от рисков, связанных с ИИ. Другой элемент адаптации — общественная дискуссия возможностей и последствий использования искусственного интеллекта. Важно вести живой диалог. С этого, я думаю, все и начнется. Причем не только в профессиональных сообществах, но и в широких массах.
Наверное, будут сферы, где технологии ИИ будут запрещены или использоваться по минимуму. 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.
Смотреть на ситуацию с трех сторон кажется очень перспективным подходом. И главное. Материалы проанализированы непосредственно нейронкой. В таком подходе есть сразу несколько плюсов. Во-первых, появилась возможность построить итоговый рейтинг на основе отдельных номинаций с большим числом показателей.
Во-вторых, нам доступны сырые данные, «провалившись» в которые мы можем убедиться в корректности расчета. Конечно, о рейтинге будет много споров.
И пятый тренд - рост экономического эффекта от использования ИИ. По экспертным оценкам, к 2030 году в мировой экономике он превысит 15 трлн долларов.
Принципиально важной стала смена парадигмы в том, что касается внедрения ИИ. В ее рамках была обновлена национальная Стратегия. Серьезное внимание уделяется научным исследованиям в области ИИ. С 2021 года в России существуют шесть исследовательских центров, занимающихся разработкой прикладных решений с привязкой к приоритетным отраслям экономики.
С 2021 по 2024 годы на их финансирование заложено 7 млрд рублей" - напомнил чиновник. По его словам, в конце октября была запущена вторая волна отбора исследовательских центров, которые смогут получить гранты на разработку прикладных ИИ-решений. Центры также займутся обучением отраслевых специалистов, формированием дата-сетов и поддержкой отраслевых фреймворков. До 2026 года на эти цели предусмотрено 3,8 млрд руб", - заявил Чернышенко.
Он обратил внимание, что до 25 ноября российские научно-образовательные организации еще могут подать заявку и принять участие в отборе.