Искусственный интеллект, несомненно, остается одной из самых захватывающих и динамично развивающихся областей в современном мире.
Ученые рассказали о пользе, опасности и перспективах искусственного интеллекта
Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году. Искусственный интеллект уже способен генерировать тексты, изображения, видео и аудиозаписи, что открывает новые возможности для творчества, но также создает угрозу злоупотребления. Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь.
Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
| Его превосходительство ИИ: в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад | Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники. |
| Искусственный интеллект в действии - «Ведомости. Импортозамещение» | По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали. |
| Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте | «Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. |
| Искусственный интеллект — последние и свежие новости сегодня и за 2024 год на | Известия | — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. |
Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы
Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса. Искусственный интеллект (ИИ, AI) открыл перед человечеством новые возможности. Ученые Пермского Политеха объяснили, что такое нейросети, как они работают, какие перспективы открывают, чем опасен ИИ и как диалог с AI меняет мышление людей. Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний. По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали.
Фиксируем прибыль: самарцы чаще других россиян зарабатывают с помощью искусственного интеллекта
Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. — Какие изменения нас ждут в области искусственного интеллекта через 30–50 лет? «Механизмы искусственного интеллекта обеспечивают в режиме реального времени быстрое принятие оптимальных решений на основе анализа гигантских объёмов информации, так называемых больших данных, что даёт колоссальные преимущества в качестве и. Искусственный интеллект сегодня — В России роботы будут разрабатывать затопленные рудники.
«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
Еще одна область, в которой ИИ оказывает большое влияние, — это транспорт. Беспилотные автомобили и грузовики становятся все более распространенными, и многие считают, что в конечном итоге они полностью заменят водителей-людей. В этих транспортных средствах используются датчики, камеры и другие технологии для навигации по дорогам и обхода препятствий, что делает их более безопасными и эффективными, чем традиционные транспортные средства. Несмотря на многочисленные преимущества ИИ, существуют также опасения по поводу его возможных негативных последствий. В Институте общей физики имени А. Прохорова РАН ИОФ считают, что быстрое развитие ИИ может привести к массовой потере рабочих мест, поскольку машины берут на себя задачи, которые раньше выполнялись людьми. Но главные опасения в специализированной прессе по поводу этических последствий создания интеллектуальных машин, особенно в связи с тем, что они становятся способными принимать решения и действовать самостоятельно [5]. Одним из самых интересных достижений в области ИИ является использование нейронных сетей.
Нейронные сети — это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания шаблонов и обучения на входных данных. Они вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, состоящего из миллионов взаимосвязанных нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для передачи информации в мозг человека. Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и отправляет ее на следующий слой. Первый слой нейронов получает входные данные, а последний слой производит выходные данные. Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1]. Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы машинное обучение.
Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование. Цель нейронной сети — находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода. Нейронные сети оказались невероятно эффективными в широком спектре приложений.
C — универсальный, гибкий и многофункциональный язык от Microsoft. Он позволяет программистам писать всё — от системных приложений до сайтов. Microsoft активно поддерживает C и даже создала для него библиотеку ML. NET, которая содержит всё необходимое для работы с машинным обучением. Ампилогов Артур Владимирович Консультант и архитектор по разработке информационных систем 2023 год ознаменовал расцвет в области генеративных сетей искусственного интеллекта.
Такие модели могут генерировать разный тип контента: писать текст, создавать картинки, аудио и видео, отвечать на текстовые сообщения в чате, распознавать аудио и отвечать на телефонные звонки, а также отвечать на вопросы пользователей, в том числе с поиском информации в интернете в режиме реального времени. Если раньше результат от общих моделей ИИ, таких как GPT, выглядел довольно примитивно, то сейчас ответы ничем не хуже специализированных моделей в конкретной области. В 2024 году продолжится бум ИИ. Компании поняли насколько можно сократить расходы на создание контента, например, при написании новостей или маркетинговых статей. Дизайнеры начали активно использовать помощь ИИ при редактировании и создании изображений, например, Adobe Photoshop позволяет изменить задний фон картинки, развернуть проекцию изображения лица, а также генерировать и вставить части изображения. ИИ активно применяется при обучении, при создании заданий, проверке ответов и помощи студентам через разъяснение ответов. Так DuoLingo, приложение для обучения языкам, использует ИИ для распознавания речи, сверки с правильностью произношения, и проверке ответов. Бизнес с энтузиазмом смотрит на возможность упростить создания программного обеспечения. Данная сфера требует высокого порога вхождения и больших трудозатрат для достижения профессионального уровня, что сказывается на высоких заработных платах в сфере ИТ и в конечном итоге на высоких затратах компании.
Идут активные разработки с покрытием тестами ПО при помощи ИИ. Покрытие End-2-End тестами web сайтов показывает хорошие результаты, а генерация Unit тестов отстает. Также идут попытки улучшить создание простых приложений с ИИ с Low-code решениями. Например, FlutterFlow, программа для создания мобильных приложений, и Vercel V0, утилита для создания Web страниц, позволяют генерировать UI по описанию требований в чате. Программистам также представлены такие утилиты как Github Copilot и Tabnine, позволяющие дописывать код функций во время написания кода. Все крупные провайдеры ввязались в гонку создания больших генеративных моделей. Такой интеллект должен быть лучше человека в способности обучения и выдачи большинства ответов. Многих такая бурная перспектива развития ИИ пугает, и возможно это стало причиной по которой Илья Суцкевер, один из основателей OpenAI, был одним из идеологов увольнения Сэма Альтмана. Альтман, вместе с Microsoft, придерживается идеи быстрого развития и прихода к AGI с получением прибыли от захвата рынка, а Илья в недавнем выступлении TED предостерегает от таких действий.
Рынок труда испытывает недостаток в ML специалистах, как на медународном уровне, так и на российском. Основные области работы ML инженера это или создания собственных моделей искусственного интеллекта, например в Яндексе и Сбербанке, или до-настройка существующих моделей под требования бизнеса. В обеих сферах сейчас большой недостаток специалистов. Иван Крутько Экс-директор по цифровому развитию, «Комус», действующий топ-менеджер федеральной компании, а также бизнес-практик в B2B продажах и цифровой трансформации 2023 год был охвачен нейросетями. Кажется, не произошло ничего более значимого за целый год в мире IT. Но сохранится ли этот спрос в 2024 году? Какое будущее у нейросетей? За последние 20-30 лет мы несколько раз пережили смену технологической парадигмы: персональные компьютеры и интернет, смартфоны и приложения, данные и искусственный интеллект, ML модели и нейросети. Сейчас мы находимся в цикле доминирования нейросетей, ML моделей и АI.
В трендах технологического развития 2023 год многое поменял. Нейросети открыли новые возможности перед человеком и бизнесом в области практических решений и монетизации. Объем данных достиг достаточного уровня, чтобы появился масштаб, возросла бизнес-ценность практических кейсов, и это выстрелило. Спрос [на ML-инженеров] вырос, а уровень квалификации снизился, так как российские специалисты с высокими компетенциями ушли на международный рынок. Рост спроса на ML-инженеров в России приводит к тому, что компании готовят специалистов со студенческой скамьи, квотируя ресурсы на стадии поступления будущих специалистов в ВУЗы. Их доход начинается на уровне 300 тыс. Ниже доход у тех, кто является бывшим аналитиком или только недавно переучился. Спрос, однозначно, растет. Есть 2 источника пополнения ML-инженеров: бывшие аналитики данных и студенты.
В B2B прогресс заметен в отрасли агрокультуре.
Сфера развлечений. Машинное обучение на нейронных сетях позволяет предсказывать сценарии поведения пользователя и предоставлять рекомендации по подбору фильмов, музыки, телешоу и другого интересующего потребителя контента. ИИ в зависимости от предпочтений пользователя осуществляет персонализированный подбор рекламы, что способствует повышению эффективности маркетинга в аспекте таргетированной рекламы и увеличению объемов продаж. Предиктивный анализ и автоматизация, осуществляемая алгоритмами искусственного интеллекта, применяются в целях принятия бизнес-решений, продажи билетов и прогнозирования результатов спортсменов. Искусственный интеллект, применяемый в бизнесе, способствует улучшению показателей во всех сферах.
К примеру, к процессам, в рамках которых ИИ решает определенные узконаправленные задачи, следует отнести следующие: 1. Искусственный интеллект осуществляет изучение статистики и выполняет прогностические функции, обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального распределения цен на конкретный вид продукции. Это позволяет в несколько раз повысить объемы выручки и доходов компании. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов и вычисляют подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные последствия действий кибермошенников и киберпреступников, что приводит к значительному снижению финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту доверия пользователей [7] Dudin, Shkodinskiy, 2021. Маркетинговая сфера. Системы искусственного интеллекта на основе изучения предыдущих продаж и глубокого изучения рынков осуществляют прогнозирование сценариев развития событий.
Алгоритмами изучаются контактные данные клиентов, суммы сделок и приобретенные ими товары или услуги [20] Shkor, Sevzyuk, 2020. Кроме того, ИИ анализирует поведение конкурентов в целях сопоставления эффективных и неудачных решений и действий. Это позволяет компании разрабатывать и реализовывать грамотную маркетинговую стратегию, которая с высокой степенью вероятности завершится финансовым успехом. Скорость обработки данных. Big Data большие данные — это основной инструмент работы искусственного интеллекта. ИИ позволяет быстро и эффективно анализировать большие объемы информации, разрабатывать пути реакции, а также осуществлять построение стратегического планирования.
В качестве примера можно привести применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций. Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без предварительного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже [4] Babich, Kirillova, 2019. Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные ошибки в работе персонала. Искусственный интеллект, у которого отсутствуют эмоции и чувства, характерные для человека человеческий фактор , используя данные, функции и технологии, позволяет осуществлять безошибочную и точную работу [12] Lapaev, Morozova, 2020.
Однако следует отметить, что уже сегодня ведется ряд исследований, которые позволяют ИИ выявлять сарказм и двойной смысл человеческих сообщений. В частности, американскими учеными из Университета Центральной Флориды на основе тренировок и обучения нейронных сетей создан искусственный эмоциональный интеллект Emotional AI. Это перспективная подсистема ИИ, которая способна распознавать и интерпретировать проявления человеческих эмоций. Благодаря этому достигается более естественное и непринужденное взаимодействие человека и ИИ [6]. Виртуальные помощники. К примеру, чат-бот Олег, применяемый в приложении интернет-банка Тинькофф, с помощью распознавания речи общается с клиентами банка посредством цифровых устройств и выполняет стандартные банковские операции, например, осуществляет денежные переводы.
Эти же функции осуществляются первым в мире семейством виртуальных ассистентов «Салют» экосистемы «Сбер» [7].
Учёные-нейробиологи до сих пор не могут сказать, как на самом деле внутри нас хранятся эти знания и что же вообще такое интеллект человека. К примеру, многие считают, что мы принимаем решения не только мозгом, но и микробиотой. В нашем кишечнике живут около 3 кг бактерий, и они определяют, кто нам нравится, чего нам хочется, какие эмоции нам сейчас испытывать. Роботы спасут лес — Учёные Сибирского федерального университета наравне с другими разрабатывают новые задачи для искусственного интеллекта. Поделитесь последними достижениями. В 90-х годах она называлась «Экспертные системы». Мы с коллегами считаем, что теорию нужно подкреплять практикой, поэтому разработки ведутся постоянно.
К примеру, мы создаём систему распознавания номеров машин для въезда на территорию, огороженную шлагбаумом. Это удобно и безопасно. Со студенткой 4-го курса разрабатываем приложение для идентификации дикоросов в лесу. Такое приложение будет полезно при сборе грибов, через него можно будет понять, что это за гриб и стоит ли его срезать. Есть разработка, с помощью которой можно быстро выявлять курящих по данным камер видеонаблюдения. Также мы взаимодействуем с промышленными предприятиями. Сейчас меня вдохновляют несколько наших проектов. Первый — это определение качества и количества деревьев в лесопарках.
Сегодня специалисты лесного хозяйства делают это «вручную». Мы хотим автоматизировать процесс: запускаем дрон, он облетает территорию, и искусственный интеллект сам считает деревья, определяет, какой они породы и представляют ли угрозу. Также это позволит вовремя и быстро узнать, на какой стадии поражения находится дерево, чтобы успеть его спасти. Второй проект связан с безопасностью в детских садах. С помощью технологий виртуальной реальности пространство детского сада можно разделить на условно безопасные и опасные зоны. Используя камеры видеонаблюдения, можно следить за перемещением воспитанников и сигнализировать воспитателю, например через смарт-часы, о том, что кто-то попал в красную зону и требует срочного внимания. Конечно, хочется целевого финансирования.
Сообщество
- Предварительный просмотр:
- Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
- Заключение
- Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
- Содержание
Как ИИ влияет на экономику
- Искусственный интеллект
- Статьи и новости
- Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
- Искусственный интеллект в современном мире
- Итоги-2023. ТОП новостей из мира искусственного интеллекта - YouTube
- Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы
Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы
Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования». Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. Двенадцатиярусные стеки памяти поднимают быстродействие в задачах искусственного интеллекта на 34 % в среднем по сравнению с 8-ярусными. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ.
«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics.
Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
Общий тренд на интерес к технологиям искусственного интеллекта и доверие к нему продемонстрировали респонденты с детьми. При этом каждый десятый житель региона запрещает своим детям пользоваться нейросетями, опасаясь, что это помешает им научиться принимать собственные решения. Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Респондент мог указать несколько вариантов ответа.
ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г. Москва, ул.
Крылатская, д.
Машины с использованием ИИ анализируют трафик и альтернативные маршруты, сокращая время в пути [5]. Применение высокопроизводительных роботов способствует быстрому и качественному выполнению задач, более эффективной, чем у человека, деятельности. Благодаря использованию 3D-технологий и машинного зрения роботы способны в разы ускорить процесс производства в любой сфере. Автономные хирургические роботы, виртуальные помощники медицинского персонала и автоматическая диагностика изображений — это новейшие разработки, благодаря которым искусственный интеллект начинает играть решающую роль в технологическом прогрессе сферы здравоохранения, а также в развитии услуг телемедицины в трансграничном режиме [8] Ermakova, Kovyazin, 2002. Сфера развлечений.
Машинное обучение на нейронных сетях позволяет предсказывать сценарии поведения пользователя и предоставлять рекомендации по подбору фильмов, музыки, телешоу и другого интересующего потребителя контента. ИИ в зависимости от предпочтений пользователя осуществляет персонализированный подбор рекламы, что способствует повышению эффективности маркетинга в аспекте таргетированной рекламы и увеличению объемов продаж. Предиктивный анализ и автоматизация, осуществляемая алгоритмами искусственного интеллекта, применяются в целях принятия бизнес-решений, продажи билетов и прогнозирования результатов спортсменов. Искусственный интеллект, применяемый в бизнесе, способствует улучшению показателей во всех сферах. К примеру, к процессам, в рамках которых ИИ решает определенные узконаправленные задачи, следует отнести следующие: 1. Искусственный интеллект осуществляет изучение статистики и выполняет прогностические функции, обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального распределения цен на конкретный вид продукции.
Это позволяет в несколько раз повысить объемы выручки и доходов компании. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов и вычисляют подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные последствия действий кибермошенников и киберпреступников, что приводит к значительному снижению финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту доверия пользователей [7] Dudin, Shkodinskiy, 2021. Маркетинговая сфера. Системы искусственного интеллекта на основе изучения предыдущих продаж и глубокого изучения рынков осуществляют прогнозирование сценариев развития событий. Алгоритмами изучаются контактные данные клиентов, суммы сделок и приобретенные ими товары или услуги [20] Shkor, Sevzyuk, 2020. Кроме того, ИИ анализирует поведение конкурентов в целях сопоставления эффективных и неудачных решений и действий.
Это позволяет компании разрабатывать и реализовывать грамотную маркетинговую стратегию, которая с высокой степенью вероятности завершится финансовым успехом. Скорость обработки данных. Big Data большие данные — это основной инструмент работы искусственного интеллекта. ИИ позволяет быстро и эффективно анализировать большие объемы информации, разрабатывать пути реакции, а также осуществлять построение стратегического планирования. В качестве примера можно привести применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций. Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без предварительного обучения.
Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже [4] Babich, Kirillova, 2019. Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные ошибки в работе персонала. Искусственный интеллект, у которого отсутствуют эмоции и чувства, характерные для человека человеческий фактор , используя данные, функции и технологии, позволяет осуществлять безошибочную и точную работу [12] Lapaev, Morozova, 2020. Однако следует отметить, что уже сегодня ведется ряд исследований, которые позволяют ИИ выявлять сарказм и двойной смысл человеческих сообщений. В частности, американскими учеными из Университета Центральной Флориды на основе тренировок и обучения нейронных сетей создан искусственный эмоциональный интеллект Emotional AI.
Это перспективная подсистема ИИ, которая способна распознавать и интерпретировать проявления человеческих эмоций.
Дипфейков становится больше Дипфейки будут множиться и становиться все более изощренными, прогнозирует Лэнс Худ, старший директор по омниканальной аутентификации компании TransUnion. В частности, технология глубокой подделки голоса стала очень продвинутой за короткий период времени, отмечает Худ. Профессиональное создание контента набирает обороты Джереми Туман, генеральный директор компании Aug X Labs, специализирующейся на видеомонтаже с использованием ИИ, считает, что 2024-й станет годом, когда ИИ действительно начнет работать на создателей контента. ИИ для профессионального создания контента позволит компаниям взаимодействовать со своими клиентами гораздо более целенаправленно и увлекательно, считает Туман. Эти тенденции упорядочат и ускорят каждый аспект рабочего процесса инженера, уменьшат когнитивную перегрузку, позволят создавать многократно используемый код, упростят поиск кода и позволят быстрее устранять неполадки.
ИИ будет даже генерировать тестовый код, позволяя разработчикам сосредоточиться на творческих аспектах дизайна ПО и быстрее выводить решения на рынок. По его словам, организации будут использовать автоматизацию и цифровых работников, чтобы у сотрудников было больше времени на решение таких задач, как повышение квалификации, развитие собственных работ и поиск новых способов использования ИИ в своих интересах.
Их всегда … Ключевые тенденции-2024 в области ИИ 22. Что же ждет нас в 2024-м? Когда наступил 2023 г. Теперь, когда пыль улеглась, пришло время заглянуть в новый год и посмотреть на тенденции, которые будут определять прогресс ИИ в 2024-м. Более сильная киберзащита, более изощренные злоумышленники ИИ уже дает огромные преимущества нашим киберзащитникам, позволяя им улучшать возможности, сокращать трудозатраты и лучше защищать от угроз, говорит Фил Венаблс, CISO Google Cloud. С другой стороны, Венаблс ожидает, что злоумышленники будут использовать генеративный ИИ и LLM для персонализации и постепенного масштабирования своих деструктивных кампаний: «Они будут использовать все возможное, чтобы размыть границу между доброкачественными и вредоносными приложениями ИИ, поэтому защитники должны действовать быстрее и эффективнее». ИИ становится мультимодальным Самым важным трендом в области ИИ в 2024 г.