Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. Во-вторых, технология искусственного интеллекта пока еще далеко не настолько совершенна, чтобы прийти на замену человеческому мышлению с его вариативностью. Об актуальности искусственного интеллекта говорит и то, что сейчас им занимаются не только университеты или ИТ-компании, но и крупный бизнес.
Проект по применению искусственного интеллекта
Создатели поисковой системы «Яндекс» тоже не остались в стороне и провели работу по внедрению ИИ. Часть задач, которые выполняет ИИ — система используется в голосовом помощнике «Алиса», алгоритмах поиска для распознавания речи и изображений, получения сводок погоды. Искусственный интеллект на транспорте и в логистике C 2000-x многие автопроизводители занялись разработкой беспилотных автомобилей. В основе беспилотного транспорта лежат радар, определитель света и дистанции, GPS и специальные камеры. Все поступающие данные анализируются ИИ для принятия решений на дороге. Компания Amazon использует беспилотные летательные аппараты для доставки товаров. Первая посылка, отправленная таким способом, прибыла к получателю в конце 2016 года. В Екатеринбурге на основе искусственного интеллекта создана «умная» дорожная система.
Она представляет из себя механизм регулировки транспортных потоков, разгрузки дорог и обеспечения бесперебойного движения наземного пассажирского транспорта. Одновременно с этим система фиксирует нарушения и отправляет штрафы. Информация поступает с детекторов транспорта, комплексов фото- и видеофиксации, бортового оборудования и других устройств. Искусственный интеллект в финансах Международная платежная система MasterCard внедрила дополнительный сервис Decision Intelligence. Компания отмечает, что убытки из-за ошибок системы безопасности превышают потери от мошенничества. Внедрение Decision Intelligence повысило уровень своей прибыли компании. Главные функции этой технологии — повышение точности подтверждения финансовых операций и снижение вероятности ложных отклонений при переводе средств.
Система работает на базе нейросети. При анализе финансовых операций обрабатываются большие объемы данных из подключенных к системе источников. Берутся во внимание многочисленные факторы, включая тип покупки клиента, его местоположение и время суток. Таким образом минимизируется количество ложных срабатываний встроенной системы безопасности, «обычные» транзакции проходят без проблем. Платежная система PayPal также использует ИИ, который предназначен для обнаружения подозрительной активности. Система анализирует транзакции по нескольким моделям поведения, разработанным электронной системой. Таким образом снижается количество мошеннических операций и «ложных тревог».
Искусственный интеллект в кредитных сервисах упрощает анализ истории заемщиков, ускоряет принятие решений по выдаче ссуд и снижает количество просроченных или невозвращенных платежей. Искусственный интеллект в бизнесе и торговле Искусственные нейронные сети активно используются в ритейле и бизнесе. Наиболее широкое применение ИИ нашла компания Walmart, владеющая крупной торговой сетью. С помощью нейросетей удалось автоматизировать систему оплаты, упростить учет товаров и обеспечить оперативную доставку дронами. С 2017 года в магазинах сети стали работать роботы Bossa Nova. Они три раза в день инспектируют все отделения супермаркетов, проверяя полки магазинов на наличие всего ассортимента, неправильных ценников или скупленных продуктов. Сбор и анализ информации происходит благодаря специально разработанному программному обеспечению с элементами искусственного интеллекта.
Данные передаются в отдел логистики. Особенность роботов состоит в том, что они не только оснащены датчиками для сканирования товаров, но также обладают специальной системой безопасности. Она отвечает за распознавание находящихся рядом объектов. Это исключает столкновение Bossa Nova с тележками, людьми, полками и товарными группами. В магазинах электроники сети Lowes в качестве дополнительных консультантов выступают роботы LoweBot. Они перемещаются по торговым залам, помогая клиентам находить нужные товары. Роботы задают покупателям простые вопросы, чтобы понять, какая техника им подойдет.
В дальнейшем ИИ запоминает покупательскую активность и точнее понимает, какие товары следует предлагать в первую очередь. Также LoweBot рассказывают о действующих скидках. Дополнительно роботы мониторят ассортимент продукции, чтобы сотрудники магазина своевременно производили выкладку недостающих товаров.
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. Мимо такого проекта не пройдешь, а мы этого и хотим». Ai, Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, кандидат физико-математических наук, а также Дмитрий Романов, основатель Университета искусственного интеллекта.
Подробно со всеми номинациями и представленными в них компаниями можно ознакомиться на специальной странице рейтинга искусственного интеллекта.
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. 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.
Многие художники рисуют в диджитал-программах, и ни у кого сейчас не возникает сомнений, что это тоже искусство. Анна-Мария Лонь Например, летом 2022 года на конкурсе изобразительных искусств в Колорадо в категории "Цифровое искусство" выиграла картина, полностью сгенерированная программой искусственного интеллекта Midjourney. Ее автор Джейсон Аллен отмечает, что при генерации изображений нейросетью работа человека очень важна: от него требуется редактировать картины в Photoshop и улучшать их качество с помощью ИИ-редактора.
Олег Юсупов также уверен, что нейросети привносят в искусство новую эстетику, которую эксперт называет алгоритмической. Нас ждет новый этап — фиджитализм от слов physical и digital , который объединит в себе цифровой и физический мир", — сказал эксперт. Художника такая технология никогда не заменит, так как первый создает стиль, смысл и форму, а ИИ учится", — считает Дворецкая.
Владимир Арлазаров, генеральный директор компании Smart Engines и кандидат технических наук, уверен, что искусственный интеллект не станет конкурентом для художников, потому что процесс создания картин машинами кардинально отличается от художественного процесса. А работа искусственного интеллекта — это чистая комбинаторика, генерирование рисунков, в которых сочетаются уже известные человеку сюжеты и методы. Создать что-то принципиально новое текущий искусственный интеллект не способен, а художники делают это каждый день", — утверждает Арлазаров.
Авторские права и ИИ: мнение юриста С развитием информационных технологий и ИИ вопросы правосубъектности искусственного интеллекта становятся предельно актуальными. РЕН ТВ пообщался с Печниковым Вячеславом Валентиновичем, президентом Московской юридической корпорации, членом Московского клуба юристов, который рассказал, могут ли возникнуть конфликты при создании произведений с помощью ИИ. По словам эксперта, нейросети действительно способны создавать уже вполне уникальные и оригинальные произведения художественные, текстовые.
Но вопрос авторских прав на такие произведения пока еще носит дискуссионный характер. Существует несколько подходов к решению проблемы с авторским правом. Права на произведения принадлежат самому искусственному интеллекту.
Однако такой подход предполагает, что мы признаем не только то, что нейросеть способна создать оригинальное произведение, но и то, что она способна самостоятельно распоряжаться правами на него, что, конечно, невозможно. Хотя кто знает, чему они обучатся в ближайшее время. Вячеслав Печников Признавать авторство произведений нейросети по аналогии со служебными произведениями, которые созданы работниками по заданию ст.
Однако данный подход тоже сомнительный, поскольку в основе служебных произведений лежат трудовые правоотношения, которые опять же с искусственным интеллектом не представляются возможными. Вячеслав Печников Автором признается либо разработчик алгоритма, либо лицо пользователь нейросети , которое дало задание, загрузило данные и т. Этот подход на данный момент юристу видится наиболее оптимальным, потому что авторским правом все-таки могут обладать пока только люди.
Но при данном подходе неизбежным будет большое количество судов и споров. Не исключены также судебные споры и с авторами исходных работ.
Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
У тебя есть историческая последовательность изображения. И ты по этой последовательности делаешь предсказание. То есть предполагаешь, какое изображение будет следующим. И тем самым решаешь задачу предсказания, какая будет погода. Хотя в целом ты работаешь просто с какой-то последовательностью картинок и тебе не нужно даже иметь специальные знания о дожде. Тот же самый механизм работает, когда нейросеть выдает осмысленный текст.
Выдача сводится просто к вычислению вероятностей появления нового слова в многократной последовательности. У нейросети нет модели реального мира! Нет понимания, как слова описывают явления этого мира. Лишь набор последовательностей. Хотя мы постоянно слышим и видим красивые заголовки статей, как искусственный интеллект обыграл кого-то в шахматы, в го или в покер, нарисовал картину, сочинил музыку.
Он это сделал не думая. И в этом блеск и нищета ИИ одновременно. Научится ли он думать самостоятельно — вот главный вопрос, который волнует человечество. ИИ — кто он: бог или дьявол? Летом прошлого года новость о том, что компания Google отстранила от работы инженера, нашедшего признаки сознания у ИИ, буквально взорвала информационное пространство.
И это было предсказуемо. Ведь не только сам термин «искусственный интеллект», но и его понятие давно источник неистовых споров. Еще в прошлом веке кипели страсти, разворачивались дискуссии на тему «может ли машина мыслить». Сегодня все то же самое. Скептики твердят: никакого ИИ нет, существует лишь компьютер; он может работать по программе, написанной человеком.
А энтузиасты говорят: искусственный интеллект — наша гордость! Скоро все рутинные функции будут выполнять роботы: доставлять продукты, писать за человека компьютерные программы, музыкальные шедевры и разрабатывать высокие технологии... И кто из них прав? Не будем спешить с ответом. Ведь чтобы его дать, нужно обладать набором знаний.
А мы еще не все нюансы с вами узнали. Более того, мы только приближаемся к теме ChatGPT, который стал доступен широкой публике лишь в прошлом году. Это чат-бот с искусственным интеллектом, который может общаться с людьми на естественных языках и отвечать на различные запросы. То, что стоит за этим определением, трудно переоценить. ChatGPT способен не только вести диалог, но и сочинять стихи, прозу, резюмировать научные статьи, обрабатывать изображения по запросу пользователей, а главное — вести человеческий диалог на любую тему, любого уровня и на любом языке мира.
Вообще, GPT — это одна из разновидностей нейронной сети, генеративная нейронная сеть. GPT Generative Pre-trained Transformer — генеративный предобученный трансформер — гигантская нейросеть со 175 млрд параметров. Конечно, лучше бы по-русски сказать «генерирующая». Это больше бы передавало смысл процесса ее работы. Но термин уже прижился.
Так вот, продукт ChatGPT — это на сегодня вершина нейросетевой эволюции, итогом которой станет искусственный интеллект, сопоставимый с человеческим. Чтобы вам захотелось «врубиться» в эту тему, дам ряд шокирующей информации. По официальным данным, размер убытков американской компании OPEN AI по итогам 2022 года составил 540 миллионов долларов. Это было связано с разработкой ChatGPT. В то же время компания стала одним из самых дорогих стартапов — инновационных бизнесов.
По последним оценкам экспертов, ее стоимость составляет 29 миллиардов долларов. Аналитики подсчитали, что только на создание и обучение ChatGPT да-да, она обучаемая! Это сопоставимо с ежедневным потреблением населенного пункта из 5000 человек. Да-да, для охлаждения мощных компьютеров-серверов используется чистая вода.
Помните, как в фильме Люка Бессона «Пятый элемент» Лилу смотрела в компьютер и за секунды загружала в себя тонны информации о Земле и людях? Примерно так же обучается и ИИ. Первые наработки в ИИ были сделаны еще в середине 20-го века, но хайп вокруг нейросетей начался только сейчас, когда на сцену вышли ChatGPT, Midjourney и другие нейросети. Их популярность объясняется тем, что доступ к ИИ наконец-то получили обычные люди. Здесь можно вспомнить кривую Гартнера — график с поэтапным процессом, через который проходит любая инновационная технология: от стадии хайпа до продуктивного использования. ИИ сейчас переходит от стадии хайпа когда доступ к технологии получили все люди к стадии, когда только часть из этих людей потихоньку учится внедрять нейросети в решение своих ежедневных задач. В том числе, в онлайн-образовании. Сначала его хотели лишить диплома, а проверяющих преподавателей — уволить. Но история растиражировалась и закончилась тем, что Жадан получил красный диплом и все остались на своих местах. Причина — отсутствует регулирование нейросетей в правилах учебных заведений. ИИ и не разрешается использовать для написания диплома, но и официально не запрещается. Но здесь речь о привычных общественных институтах. Онлайн-образование, большая часть которого принадлежит частным компаниям, начало внедрять ИИ раньше госучреждений. Там ИИ активно применяется в онлайн-образовании, инновационные решения улучшают обучение и оптимизируют процессы. Вот несколько ярких кейсов. Крупный поставщик открытых онлайн-курсов в США Coursera использует ИИ для предложения персонализированных рекомендаций курсов учащимся на основе анализа их предпочтений, предыдущих курсов и успехов. Китайская образовательная компания Squirrel AI использует алгоритмы машинного обучения для создания уникальных обучающих планов для каждого ученика, учитывая его индивидуальные потребности и способности. Американская компания Knewton разработала платформу, использующую адаптивные алгоритмы машинного обучения для персонализации учебного контента и методов обучения. Английская компания Century Tech предлагает платформу, основанную на ИИ, для индивидуального обучения, анализа прогресса и формирования персонализированных рекомендаций. Американская Cognii разработала ИИ-платформу для проверки эссе и предоставления обратной связи студентам, что упрощает процесс проверки больших объемов работ. Что может ИИ в онлайн-образовании Как выглядел упрощенный процесс создания онлайн-курса до появления ИИ: Методист составлял учебную программу так, чтобы ученики получили достаточный объем знаний для освоения профессии или точечного навыка. Продюсер искал релевантных спикеров для курса. Спикеры записывали обучающие ролики со съемочной командой.
Если он нахмурился — Pepper поймёт, что что-то его беспокоит. Этот робот знает такие эмоции, как радость, удивление, гнев, сомнения и грусть. Он анализирует выражение лица, язык тела и слова человека. В Наньянгском Сингапур Технологическом Университете можно встретить Надин, внешний вид которой позволяет только вблизи понять, что это робот. Надин распознаёт лица и эмоции, поддерживает беседу, самостоятельно создаёт ассоциации для общения, но затрудняется в понимании акцентов и плохо управляет руками. Искусственный интеллект необходим социальным роботам, чтобы подстраиваться под пользователя и принимать решения в непривычных или экстренных ситуациях. Так, миниатюрный Kirobo Mini от Toyota следит за эмоциями водителя и не даёт заскучать или уснуть за рулём, предлагая музыку, подходящую под настроение. Помощь в старости Для многих пожилых людей повседневная жизнь — требует помощи со стороны близких. Роботы-ассистенты в этом случае необходимы и могут заменить сиделок. Известный пример робота для ухода за больными и пожилыми людьми — японский Robear. Его основная задача — помощь в перемещении. Он способен поднимать и бережно переносить людей. За «нежность» прикосновений отвечает высокочувствительный датчик Smart Rubber. Пока роботы-ассистенты далеки от идеального представления. Но те функции, которые на них возложены, они готовы выполнять безукоризненно. Они не устают, не отвлекаются и не отклоняются от правил. Возможно, отсутствие эмоций в этом смысле даже преимущество.
Потом появились документы, благодаря которым о человеке можно многое узнать, и чем дальше, тем больше. В какой-то момент появляется технология обработки отпечатков пальцев, жёсткий идентификатор, который нельзя поменять. Сейчас то же самое с лицом, и это удобно, позволяет нам разблокировать телефон, например. Мы периодически думаем: а как же соображение приватности, но на другой чаше весов лежит отсутствие необходимости доказывать, что ты ничего плохого не делал. Это ещё один важный тренд. Паспорт будущего — принципиально другой тип коммуникаций. О спектре применения искусственного интеллекта Первое, с чего стоит начать, — поиск, который невозможен без технологии искусственного интеллекта. Это тысячи фактов, по которым принимается решение, что именно нужно показать по короткому запросу человека, и качество поиска определяется целиком и полностью качеством машинного обучения. Убрав машинное обучение из поиска, мы получим проблему. Иногда раскладку на сайте забудешь поменять — и ничего не находится. Поисковая система нас приучила к тому, что как ты ни пиши, что ни введи, нас сразу идеально понимают. Это машинное обучение. Спектр возможностей практически бесконечен: кино, музыка, прогноз погоды, навигаторы, беспилотные авто. Вообще всё, что касается транспорта: рассчитать время прибытия такси, выбрать автомобили, которые увидят заказ, рассчитать время подачи, правильно определить и спрогнозировать цены — это всё делается в автоматическом режиме. И, в частности, предельно близкая мне тема — компьютерное зрение, распознавание изображений. Та же "Алиса" — пример машинного обучения, она понимает речь, способна отвечать речью, а также распознаёт изображения. Недавно мы сделали технологию, которая называется DeepHD — технология увеличения размера изображения и видео, когда берётся маленькая картинка и в два раза увеличивается с помощью нейросетей. Ещё из примеров — реклама. Та реклама, которая нас сопровождает в интернете, подбирается автоматически, исходя из знаний пользователя, его интересов, потому что цель бизнеса — показывать рекламу, максимально полезную и удобную для человека. Это выгодно всем: и пользователю, и рекламодателю. Это то, что мы делаем, и многое-многое другое. 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.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Искусственный интеллект уже способен генерировать тексты, изображения, видео и аудиозаписи, что открывает новые возможности для творчества, но также создает угрозу злоупотребления. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Проблема: Проект решает проблему понимания актуальности и потенциала искусственного интеллекта в различных сферах жизни и определения вызовов перед Strong AI. Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству.
«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. 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. 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. Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. Что нужно знать о перспективах развития искусственного интеллекта и нейросетей. Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер.
Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы
Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году. Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Двенадцатиярусные стеки памяти поднимают быстродействие в задачах искусственного интеллекта на 34 % в среднем по сравнению с 8-ярусными.
Искусственный интеллект в реальной жизни
- Популярное за неделю
- искусственный интеллект — последние новости сегодня | Аргументы и Факты
- Самое важное про нейросети и искусственный интеллект за 2023 год / Skillbox Media
- Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
- Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году | GeekBrains - образовательный портал
Предварительный просмотр:
- Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире
- Содержание
- Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
- Искусственный интеллект в реальной жизни
- Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году
Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
— Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. Актуальность: Создание искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. Как искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний?