Сервисы искусственного интеллекта уже вовсю используются в медицине и помогают по десяткам направлений, местами даже превосходя врачей в скорости и точности. В начале 2023 года билайн запустил новую технологию, которая на основе искусственного интеллекта увеличивает стабильность работы сети. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс» поделился профессиональным взглядом на развитие искусственного интеллекта и будущее нейросетей. Может ли искусственный интеллект соревноваться с естественным? Как искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний? Директор по развитию искусственного интеллекта.
«Искусственный интеллект никогда не ошибается. За ним будущее»
Европа, отмечают аналитики, опережает США. Ведь текущий месяц ознаменовался там формированием предварительного соглашения о надзоре за технологией. Администрация Байдена тоже потребовала от законодателей регулирования ИИ, но Конгресс движется подобно улитке. Запад печалится относительно успехов в этой сфере китайцев и россиян.
Эти начали изучать потенциал программ для совершенствования хакерских атак.
В учёт не брались только трудноизменяемые показатели, такие как коэффициент умственного развития и наличие семьи и детей. Затем полученные данные опроса перегнали через нейросеть, которую обучили сопоставлять личностные данные и зависимость старения от вида досуга. В итоге получилось вывести алгоритм, который может вычислить наиболее подходящее хобби для конкретного человека, чтобы отодвинуть его старение.
Фролов начал свою карьеру в "Лаборатории Касперского", где занимался развитием технологий почтового антиспама. С 2014 года он занимался развитием "Яндекс. Переводчик" и "Поиск Яндекса".
Слово «диско» созвучно английскому слову discovery, которое означает «открытие нового» и хорошо описывает суть технологии. Упрощенная логическая схема работы Диско в случае с Дзеном выглядит так: Начнем с самого начала, с исходных данных, которым еще только предстоит как-то превратиться в факторы. С чего начинаются рекомендации Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения.
Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах. Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека. Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил. Поэтому пошли другим путем и предложили людям самостоятельно ограничить круг своих интересов. У этих настроек нет своего названия, но внутри мы называем их «Онбордингом». Важно понимать, что Онбординг — это не обязательный этап начальных настроек, а лишь резервный вариант для тех, кому точно нечего предложить. Лента рекомендаций сразу после прохождения Онбординга может достаточно сильно отличаться от подборок, формируемых через несколько недель активного использования Дзена. Эти настройки уже доступны пользователям Яндекс.
Браузера для Android и iPhone. Для Windows станут доступны в ближайшее время а пока можно воспользоваться временным решением. Знания об интересах человека — это лишь половина необходимой информации. Для того чтобы что-то рекомендовать, нужно для начала это что-то найти. Обычно рекомендательные сервисы решают эту задачу примитивным способом — формируют ограниченный каталог RSS-лент по интересам. В случае с Дзеном таких ограничений нет. Поисковые роботы ищут любые материалы. Это могут быть как авторские публикации с популярных блогов, так и качественные истории с форумов или ролики с YouTube. Это то, что мы называем «диким вебом». Главное, чтобы сайт не был заброшен и на странице содержалось достаточное количество полезного контента.
Итак, с одной стороны у нас знания о любимых публикациях миллионов пользователей, с другой — вся мощь глобального поискового индекса Яндекса. Осталось самое «простое». Научить машину строить рекомендации. Виды рекомендательных систем В истории рекомендательных технологий хорошо известны два их основных вида: фильтрация по содержимому и коллаборативная фильтрация. Начнем с первого, который основан на сравнении содержимого рекомендуемых объектов. Для примера предлагаю рассмотреть фильмы. Если два фильма относятся к одному и тому же жанру, и пользователь уже высоко оценил один из них, то с определенной вероятностью можно посоветовать ему и второй. И здесь интересно вспомнить онлайн-кинотеатр Netflix, который увеличил количество жанров с нескольких сотен до десятков тысяч , среди которых можно найти даже «Культовые ужастики со злыми детьми». Большая часть из этих жанров скрыта от глаз зрителей и используется только для построения рекомендаций. В нашем случае никаких жанров нет.
На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
И получается, что вот тот интеллект, который впитал в себя искусственный интеллект назовём его цифровым или компьютерным , — это на самом деле естественный интеллект. Тот, которым оперируют большинство людей, считающих, что Земля плоская, потому что это очевидно следует из наблюдений. А небинарные квир-персоны, или как там это называется в профильных изданиях о гендерном многообразии, — это как раз интеллект искусственный. Выдуманная реальность, заполненная психотерапевтами и антидепрессантами.
А также желанием постоянно выходить на одиночный пикет. И вот что нам теперь со всем этим делать? Ведь придётся менять всю терминологию, что неизбежно приведёт к путанице.
А если её не менять, то мы останемся пребывать в ложной иллюзии, что искусственный интеллект — это тот, который представляет собой отражение истинных помышлений масс. А не тот, который отражает помышления тех, кто мечтает о мире, в котором нет места ничему из самого недалёкого прошлого. Я человек немолодой, и мне, конечно, приятно предаваться воспоминаниям.
И хотя я довольно лоялен к тому, что люди посвящают себя странным вещам покойная Таня Никонова была моей подругой, пока не перестала по собственной инициативе , но всё же хочется какой-то упорядоченности. Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании.
Пусть это даже будет теория плоской Земли. Потому что, как говорил Шерлок Холмс, для большинства прикладных задач совершенно не имеет значения, вертится она или нет. А уж знание о том, кто там чем занимается в своей спальне, имеет и того меньше значения.
Космонавту, летающему вокруг круглой Земли, вообще не до этого. У него там приборы.
При использовании ИИ в три раза увеличилась скорость анализа скрининговых исследований", - сказал он. Советник по цифровой медицине Института системного программирования Российской академии наук Андрей Бурсов обозначил проблемы, которые связаны с машинным обучением. Он пояснил, что существует большая разрозненность между этапом фильтрации, обработки, обучения моделей и интеграции вплоть до готовых сервисов. В разных специальностях есть несколько научных школ, которые могут конкурировать друг с другом. На примере электрокардиограммы приведу пример, когда в России активно используются три школы: советская, российская и американская. Они во многом отличаются. Если для человека разница между ними незначительна, то для машины она критическая.
Когда наши врачи видят американскую электрокардиограмму перед собой, они даже не знают, как ее трактовать и как категорировать.
Отмечается, что такие материалы малоэмоциональны, часто содержат логические и даже абсурдные ошибки из-за того, что нейросеть неправильно интерпретировала тот или иной контент. Боты не умеют мыслить метафорически. Их очевидными преимуществами, по сравнению с человеком, являются только молниеносный поиск информации и способность грамотно ее структурировать. Поэтому сценарии применения нейросетей до сих пор сильно ограничены. Стоит добавить, что нейросети уже стали причиной скандала вокруг кражи персональных данных. Что же сподвигло VK пресечь использование машинного обучения в публикуемых партнерами новостях? Хочется думать, что это забота о журналистах.
Поэтому сценарии применения нейросетей до сих пор сильно ограничены. Стоит добавить, что нейросети уже стали причиной скандала вокруг кражи персональных данных. Что же сподвигло VK пресечь использование машинного обучения в публикуемых партнерами новостях? Хочется думать, что это забота о журналистах. Но наиболее очевидная причина, вероятно, другая: руководству агрегатора просто не хочется, чтобы его ресурс заполонили миллионы однотипных безликих публикаций. Интересные ссылки.
AI что значит
В этом посте я рассказал вам о том, как формируется лента персональных рекомендаций в ре, и почему Дзен – это не очередная «лента новостей», а результат работы серьезных технологий. Наработки из области искусственного интеллекта уже сейчас. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Искусственный интеллект: что значит и как расшифровывается аббревиатура AI, какие задачи решает ИИ, каких областях бизнеса работает и используется. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события.
Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания
Она называется «Виртуальный эксперт» и помогает решать разные проблемы до того, как их влияние почувствуют клиенты. За год виртуальный эксперт в три раза снизил количество случаев, в которых скорость мобильного интернета по разным причинам могла замедляться. Под его круглосуточным наблюдением находится 150 тыс. Технология одновременно контролирует и анализирует более 30 различных параметров и тут же отправляет информацию техническим специалистам билайна. Одновременно делать такой объем работы ему помогают современные технологии на базе искусственного интеллекта.
Как сообщает инсайдер Kepler, компания уже запустила массовое производство процессоров под кодовым названием Granite Ridge.
Чипы «красных» смогут похвастаться увеличенной производительностью при большей энергоэффективности, усовершенствованными технологиями искусственного интеллекта, а также переработанной системой охлаждения. Скорее всего, наибольший скачок производительности продемонстрируют решения с техпроцессом в 3 нм.
Какие методы обучения нейронных сетей используются сегодня? Об этом Российскому обществу «Знание» рассказал Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс». На выходе также получаются числа. Внутри этого «ящика» происходят сложные математические вычисления, цель которых — поиск общего между входящими и выходящими числами. Данные, вне зависимости от формата, в цифровой среде представлены в виде цифр, будь то видео, фото, текст, звук. Задача сводится к тому, чтобы представить информацию в виде чисел, а искусственный интеллект должен вывести два числа — 0 и 1.
В процессе обучения нейронных сетей загружается огромное количество данных, и в «чёрном ящике» посредством формул происходит автоматический перебор параметров до тех пор, пока не будут обнаружены максимальные совпадения данных. Термин «искусственный интеллект» начал активно распространяться с того момента, как компьютер обыграл человека в логической игре Го, во что практически никто не верил, поскольку для победы нужна интуиция, которая вроде как машине не присуща. Но важно понимать, что ИИ работает на наборе формул и на сложных алгоритмах, которые находят закономерности в совершенно любых данных. Так, в устройство современных нейронных сетей интегрированы триллионы параметров. Вопросы и ответы В каких областях искусственный интеллект может быть опасен? Он может быть опасен в любых отраслях. Его функция — размножение чьего-либо решения, автоматизация процессов с полным принятием машиных решений. ИИ обучается на результатах деятельности человека.
Соответственно, в областях, где критична человеческая ошибка, будет критична и ошибка машины. Сейчас многие студенты хотят стать стажёрами в компании «Яндекс». Чего вы ждёте от своих стажёров? На стажировку в «Яндекс» попасть непросто — компания тщательно отбирает кандидатов на любые должности. При этом принять большое количество стажёров и вовсе нереально, поскольку за каждым новичком закрепляется наставник. Стажёры в «Яндексе» по направлению искусственного интеллекта и нейронных сетей решают крайне сложные задачи. Такой подход позволяет привить ответственность и быстро набраться опыта. Были ли какие-то стажеры, которые сразу попадали на работу в «Яндекс»?
Хороший пример: студент 4-го курса пришёл в компанию стажёром, а уже через пару лет внедрил нейронные сети в работу «Яндекса». Как компания взаимодействует с университетами? Многие сотрудники преподают в университетах.
Такого робота мы используем уже несколько лет и постоянно совершенствуем его. Уже даже не всегда можно отличить, с человеком ты общаешься или с роботом: настолько уверенно и естественно машина ведет диалог. Робот позволил нам автоматизировать рутину: он напоминает о просрочке, разбирается в причинах проблемы, договаривается с клиентом о совершении тех или иных платежей. Люди-операторы подключаются в более сложных кейсах. И наша основная задача — сделать так, чтобы клиент вернулся в график платежей, а не получил судебное решение, исполнительный лист и прочее. В 2023 году у нас в Сбере появилась большая языковая модель GigaChat, которая уже применяется в различных бизнес-процессах банка. В нашем департаменте мы с ее помощью продолжим улучшать взаимодействие с клиентами, у которых возникла просроченная задолженность.
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.
Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком
А в бизнесе, например, в ритейле, видеоаналитика определяет количество посетителей, места наибольшего скопления покупателей, их путь, продуктовую корзину. На основе этих данных можно построить «тепловые карты», что помогает бизнесу выстраивать грамотную логистику и более эффективно применять маркетинговые инструменты. Перечисленные решения предоставляют многие компании. В чем ваше преимущество? Наше преимущество заключается в опыте и экспертизе накопленной за более чем 15 лет работы. Как на вашей компании отразилась пандемия?
Но появились альтернативные актуальные на сегодняшний день технологии. Так, мы выпустили решение для отслеживания социальных контактов, нарушения социальной дистанции, улучшили модуль по распознаванию лиц, добавили возможность обнаружения наличия медицинской маски.
Знания об интересах человека — это лишь половина необходимой информации. Для того чтобы что-то рекомендовать, нужно для начала это что-то найти. Обычно рекомендательные сервисы решают эту задачу примитивным способом — формируют ограниченный каталог RSS-лент по интересам. В случае с Дзеном таких ограничений нет. Поисковые роботы ищут любые материалы. Это могут быть как авторские публикации с популярных блогов, так и качественные истории с форумов или ролики с YouTube. Это то, что мы называем «диким вебом».
Главное, чтобы сайт не был заброшен и на странице содержалось достаточное количество полезного контента. Итак, с одной стороны у нас знания о любимых публикациях миллионов пользователей, с другой — вся мощь глобального поискового индекса Яндекса. Осталось самое «простое». Научить машину строить рекомендации. Виды рекомендательных систем В истории рекомендательных технологий хорошо известны два их основных вида: фильтрация по содержимому и коллаборативная фильтрация. Начнем с первого, который основан на сравнении содержимого рекомендуемых объектов. Для примера предлагаю рассмотреть фильмы. Если два фильма относятся к одному и тому же жанру, и пользователь уже высоко оценил один из них, то с определенной вероятностью можно посоветовать ему и второй. И здесь интересно вспомнить онлайн-кинотеатр Netflix, который увеличил количество жанров с нескольких сотен до десятков тысяч , среди которых можно найти даже «Культовые ужастики со злыми детьми».
Большая часть из этих жанров скрыта от глаз зрителей и используется только для построения рекомендаций. В нашем случае никаких жанров нет. Чтобы сделать вывод о соответствии веб-страницы интересам человека, нужно сравнить ее контент с известными образцами. Причем заниматься этим должен компьютер, которому нужно не просто прочитать материал, но и понять его смысл. И единственный способ решить эту задачу достаточно точно, это использовать опыт Яндекса в области искусственного интеллекта. К счастью, будущее не предопределено и все в наших руках. Но а если серьезно, то наработки в области ИИ уже сейчас помогают нам решать сложные задачи. Способность машины читать, видеть и, что наиболее важно, понимать смысл открывает большие перспективы. Когда мы говорим о рекомендациях, то подразумеваем себе материалы, которые были бы достаточно близки по своему смысловому наполнению к образцам пользователя.
Иными словами, машина должна прочитать два текста и сделать вывод: близки ли они по смыслу или нет. 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.
Чем он отличается от уже существующих алгоритмов ИИ, которые умеют оперировать информацией? Теоретически вести ее поиск, составлять новостные материалы в разном стиле, рассказали на условиях анонимности источники The New York Times. Предполагается, что ИИ сможет разгрузить журналистов, став инструментом их работы, но заменить не сможет.
И, как правило, эта просрочка короткая — она быстро погашается через механизмы удаленного взаимодействия с клиентами push-уведомления, звонки , после чего клиент возвращается в график выплат по кредиту. Причем здесь зачастую нет никакого умысла со стороны клиента. Кто-то решил, что подключил автоплатеж, а на самом деле не подключил. Кто-то просто забыл внести очередной платеж. У кого-то случились другие сложности. Мы понимаем, что даже у добросовестных клиентов со стабильным финансовым положением могут возникнуть ситуации, которые способны нарушить график платежей. И обычно это временная история. Однако, разумеется, некоторые заемщики все-таки уходят в более глубокие слои просрочки. Чтобы грамотно сопровождать процесс работы с такими клиентами, у нас работает квалифицированная команда. Усовершенствование кредитных процессов приводит к тому, что просрочек у нас в процентном отношении с каждым годом все меньше PLUSworld: И здесь приходят на помощь технологические новации — роботизация, искусственный интеллект и машинное обучение? Дёмин: Совершенно верно, ведь это очень технологичный процесс. Приведу пример: чтобы общаться со всеми клиентами, допустившими просрочку, нам пришлось бы содержать огромный контактный центр. Но мы поступили иначе — разработали и обучили робота. Он звонит клиентам и направляет им push-уведомления.
AI что значит
| Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания | Всё о нейросетях и искусственном интеллекте. Узнавайте последние новости и технологии в области нейронных сетей, обучения машин и AI. |
| Искусственный интеллект — эффективный, перспективный, пугающий — ЦИПР | Гонка за искусственным интеллектом, которому сегодня приписывают мыслимые и немыслимые возможности процветания, переходит в ажиотаж. |
| Новости искусственного интеллекта | Искусственный интеллект. |
| Искусственный интеллект заполучил серьезного противника | Вот сегодня и поговорим немного о шокирующем контенте и словарном запасе ИИ Дзена (ИИ — искусственный интеллект). |
| Искусственный интеллект научился замедлять старение | "Искусственный интеллект не может передать, к примеру, русскую душу, не может делать пока что юмор смешным, потому это тонкая вещь, в этом пока что есть граница. |
Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
| Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания | Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. |
| На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания | В российских медиа хорошим примером сотрудничества журналиста и искусственного интеллекта является сервис «». |
Очередные новости искусственного интеллекта
Искусственный интеллект проник практически во все сферы привычной нам жизни, в том числе, и в повседневную работу российских компаний. Это ограничивает возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта (ИИ). На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет. Искусственный интеллект (ИИ) является одной из наиболее актуальных областей в науке и технологиях. Сегодня мы расскажем о нескольких проектах на базе лаборатории машинного интеллекта Яндекса, где искусственный интеллект участвует. В ответ компания разрабатывает методы раннего обнаружения мошеннических действий, увеличивает количество команд, работающих над безопасностью ИИ, и экспериментирует с технологиями удостоверения подлинности цифрового контента, такими как C2PA.
Мыслит ли искусственный интеллект?
Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. В целом же эксперты отмечают, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут делать смартфоны умнее путем внедрения различных инновационных функций и возможностей. Объемистая статья, подготовленная по итогам таких экспериментов, получила недвусмысленное название «Проблески общего искусственного интеллекта».