Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. сегодня – это основанная на искусственном интеллекте система управления опытом сотрудников и лидерством в режиме реального времени. Теги → искусственный интеллект. Быстрый переход.
"Искусственный интеллект не опасен для гениев"
- ИИ научили искать жизнь на других планетах с точностью в 90%
- Артем Шейкин
- На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
- Искусственный интеллект научился замедлять старение
В чём разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science
- Дата выхода процессоров на Zen 5
- Добро пожаловать!
- Мыслит ли искусственный интеллект?
- Искусственный интеллект
- Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания | Москва | ФедералПресс
Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта
Искусственный интеллект минувшим четвергом стал темой разговоров в ООН. доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. На международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey) состоялась главная дискуссия «Революция генеративного ИИ: новые возможности». Технологические компании ведут все более острую борьбу за ограниченный круг специалистов в сфере искусственного интеллекта.
Яндекс-Дзен как пример ограниченности искусственного интеллекта
[NS]: Мы начали разговор с отличной новости, что «Яндекс» вошел в число мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта. Директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс» поделился профессиональным взглядом на развитие искусственного интеллекта и будущее нейросетей. Искусственный интеллект Snapchat опубликовал историю, а затем удалил её 1.
Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания
Gensim — библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста и кластеризациия документов. Кросс-платформенность Один и тот же код, написанный на Python, будет одинаково хорошо работать на различных операционных системах. Это существенно ускоряет процесс разработки, так как нет необходимости создавать отдельные версии под Windows, Linux, macOS и, соответственно, позже тестировать каждую из них. Также программисты, которые пишут ИИ на Python на разных ОС, могут легко взаимодействовать в рамках проекта, что помогает снизить затраты на кросс-платформенную разработку для бизнеса. Комьюнити разработчиков Разработчики, которые используют Python, объединяются в сообщества по всему миру, где обмениваются знаниями по разным направлением использования языка программирования, в том числе и в машинном обучении. Например, в MoscowPython регулярно проходят митапы, на которых программисты делятся своими кейсами и наработками. Что, кроме Python, нужно знать, чтобы внедрять решения на базе AI В отличие от открытых решений на базе машинного обучения и нейросетей, таких как ChatGPT и Midjourney, разработать и внедрить технологии искусственного интеллекта способны только разработчики с определенным техническим бэкграундом. Таких специалистов, например, обучают в Нетологии на курсе «Data Scientist». Помимо Python, они должны знать: Высшую математику.
Решение математических задач способствует развитию алгоритмического мышления — навыка, который лежит в основе работы любого разработчика в сфере машинного обучения. Английский язык. Без знания этого иностранного языка невозможно стать востребованным специалистом в сфере ИИ: все новые статьи и разработки, в первую очередь появляются в зарубежных источниках. Базы данных БД , которые используют для хранения и организации данных, на которых впоследствие обучают модели машинного обучения и нейросети. Какие технологии на основе ИИ может использовать любой бизнес Большинство корпоративных решений на базе искусственного интеллекта — внутренние дорогостоящие разработки, для создания которых необходима команда IT-специалистов и менеджеров.
Gensim — библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста и кластеризациия документов. Кросс-платформенность Один и тот же код, написанный на Python, будет одинаково хорошо работать на различных операционных системах. Это существенно ускоряет процесс разработки, так как нет необходимости создавать отдельные версии под Windows, Linux, macOS и, соответственно, позже тестировать каждую из них. Также программисты, которые пишут ИИ на Python на разных ОС, могут легко взаимодействовать в рамках проекта, что помогает снизить затраты на кросс-платформенную разработку для бизнеса. Комьюнити разработчиков Разработчики, которые используют Python, объединяются в сообщества по всему миру, где обмениваются знаниями по разным направлением использования языка программирования, в том числе и в машинном обучении. Например, в MoscowPython регулярно проходят митапы, на которых программисты делятся своими кейсами и наработками. Что, кроме Python, нужно знать, чтобы внедрять решения на базе AI В отличие от открытых решений на базе машинного обучения и нейросетей, таких как ChatGPT и Midjourney, разработать и внедрить технологии искусственного интеллекта способны только разработчики с определенным техническим бэкграундом. Таких специалистов, например, обучают в Нетологии на курсе «Data Scientist». Помимо Python, они должны знать: Высшую математику. Решение математических задач способствует развитию алгоритмического мышления — навыка, который лежит в основе работы любого разработчика в сфере машинного обучения. Английский язык. Без знания этого иностранного языка невозможно стать востребованным специалистом в сфере ИИ: все новые статьи и разработки, в первую очередь появляются в зарубежных источниках. Базы данных БД , которые используют для хранения и организации данных, на которых впоследствие обучают модели машинного обучения и нейросети. Какие технологии на основе ИИ может использовать любой бизнес Большинство корпоративных решений на базе искусственного интеллекта — внутренние дорогостоящие разработки, для создания которых необходима команда IT-специалистов и менеджеров.
Многие фирмы также предлагает гибкий или гибридный график работы и вкладывают значительные средства в программы обучения и развития. Этот год дает уникальные преимущества для людей, которые ищут работу в сфере ИИ, чтобы добиться успеха, считает Бинни Гилл, основатель и генеральный директор Kognitos, стартапа, который использует генеративный искусственный интеллект для автоматизации бизнес-процессов. По словам эксперта, технологические стартапы в области ИИ сейчас тоже имеют хорошие шансы привлечь финансирование и таланты, которым тесно в рамках крупных корпораций. Некоторые таланты в области искусственного интеллекта даже пытаются создать собственные компании.
Нет практических результатов. Беда современной науки, когнитивной, в том числе, которая должна отвечать на многие вопросы, связанные с развитием ИИ или ИИС это более точная формулировка в том, что от нее требуют немедленных практических результатов. И ученые выдают сырую прикладуху типа систем распознавания лиц с нигде и никак не доказанной точностью! Или похожие системы в обучении, медицине, экономике. Всё это выдается за искусственный интеллект и добро пожаловать за новым грантом. Изучение же «черной комнаты», которая называется человеческое мышление и в теории могло бы привести когда-нибудь к созданию действительно настоящего искусственного интеллекта, интеллекта мышления, интеллекта «искры божьей» практически не финансируется. Бизнесу это неинтересно, а государства с бюджетами, которыми можно играть в долгую, только гордятся сокращением расходов на фундаментальные науки. Мыслить становится невыгодно. У дураков и политиков мыслит, у ученых нет.
Искусственный интеллект
В общем, нет никаких оснований сомневаться в том, что обучаемые на больших массивах данных роботы будут впитывать эти самые злокачественные стереотипы. То есть расизм, гомофобию и всё такое. Можно, конечно, отфильтровать. Но ведь если это придётся фильтровать, то это значит, что расизм и гомофобия свойственны большинству людей, которые пользуются интернетом. И что проблема вовсе не в роботах. Я не в первый раз формулирую эту мысль.
Но выводы каждый раз приходят в голову разные. Вот, скажем, мы могли бы предположить, что мечтающие о прекрасном мире будущего активисты — просто малочисленные идиоты, производящие много шума. Но давайте посмотрим несколько шире. Ребе бен Бецалель создал Голема для того, чтобы тот защищал еврейский народ. Как мы знаем из дальнейшего, еврейский народ защитить не получилось.
Зато Голем стал синонимом всего не очень хорошего. Потому что он был тупой, глиняный и вообще страшный. Также по теме «Сделать всё приемлемым для всех»: из французского издания романа «Десять негритят» уберут слово «негритята» Роман Агаты Кристи «Десять негритят» переиздадут во Франции. Как сообщил правнук писательницы, в новом издании слово «негритята»... Теперь модные IT-специалисты придумали искусственный интеллект.
Искусственный интеллект сам по себе никакой, конечно, не интеллект. Но зато он способен обучаться на больших объёмах данных.
В какой-то мере это переломный момент в истории искусственного интеллекта. Ну и в качестве развлечения, фрагмент из фильма про одного на всю голову отмороженного гангстера. Очень рекомендую, кстати, если кто ещё не смотрел.
И убедительнейшая просьба, товарищи: без политики.
Для получения общих знаний YandexGPT получила общедоступные тексты - материалы книг, сайтов, статей. Они были отобраны с помощью поисковых технологий "Яндекса". В отличие от предыдущих языковых моделей, нейросеть YandexGPT обучили на сотнях тысяч примеров содержательных ответов, написанных людьми. Для этого была задействован краудсорсинг "Яндекса" и команда AI-тренеров. Так как YandexGPT не подключена к интернету, то, соответственно, набор актуальных сведений о мире для нее заканчивается началом 2023 года, но при этом дообучение с помощью AI-тренеров продолжается постоянно. По мнению Алексея Гусакова, руководителя управления машинного интеллекта и исследований "Яндекса", сегодня невозможно добиться качественного скачка в машинном обучении только за счет увеличения размеров нейросетевой модели: "Важно качество датасета, на котором обучается модель и последующее дообучение с привлечением живых людей".
Меняется рынок труда, банкинг, ретейл, кибербезопасность и многие другие рынки. Бизнес начал трансформироваться и внедрять новые технологии. О том, насколько в результате этого изменится российская экономика, поговорили участники круглого стола , организованного "ДП". При этом, отмечу, что ИИ давно применяется во многих направлениях бизнеса", — отметила она. Он обращает внимание, что ИИ давно внедрён, например, в мобильные устройства, где он используется для обработки фотографий: "Он активно используется в рекомендательных системах. Например, практически все сервисы "Яндекса" используют искусственный интеллект — такси, доставка, логистика. Он также широко применяется в сфере кибербезопасности. Весь мониторинг безопасности на важных объектах, таких как аэропорты, например, осуществляется с помощью ИИ. Камеры видеонаблюдения, системы распознавание лиц — всё это искусственный интеллект", — подчеркнул эксперт. В том числе для российских компаний. Например, на основе запущенного в этом году чат-бота Yandex GPT уже появилось достаточно большое количество бизнес-решений, а также компаний, которые использует открытые API генеративных нейросетей, и внедряют свои разработки на их основе". Управляющий RTM Group Евгений Царёв говорит, что на волне всеобщего хайпа люди начали пытаться внедрить нейросети или машинное обучение туда, где им не место и где в них нет большой необходимости: "При этом, на мой взгляд, такое интенсивное развитие искусственного интеллекта сопоставимо с появлением интернета. Мы просто находимся сейчас на самой начальной стадии пути. И то, что мы увидим через 5-10 лет, возможно, будет отличаться от всего, что мы представляем себе сейчас". Исполнительный директор по нефинансовым сервисам Северо-Западного банка Сбербанка Сергей Дюк добавил, что ИИ активно используется в банковской сфере: "Сбер и другие банки в своих скоринг-моделях используют машинное обучение. ИИ применяется для работы с аудиторией и клиентами, в системе рекомендаций. Ещё один из интересных трендов — использование ИИ для помощи в работе персонала. Рутинные задачи отдают теперь ему, что снимает нагрузку с работников". Вызов от ИИ Доцент кафедры прикладной информатики и моделирования экономических процессов МБИ имени Анатолия Собчака Станислав Газуль напомнил, что нейросети начали применяться в самых неожиданных направлениях: "Здесь можно вспомнить нашумевшую историю с дипломной работой студента "Бауманки", который написал её с помощью ChatGPT. Или, например, случай с искусственным интеллектом под названием "Николай Иронов", который генерировал изображения для известной дизайн-студии.
На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания
Всё это выдается за искусственный интеллект и добро пожаловать за новым грантом. ЧТО ТАКОЕ КРЕАТИВ ПО МНЕНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Команды Tiburon Research и Okkam Creative представили свой кейс, где в качестве методологии. это журнал, который посвящен искусственному интеллекту (AI), его развитию, применению и будущим перспективам.У нас можно найти статьи, обзоры и в области AI, а также новости и. Искусственный интеллект: что значит и как расшифровывается аббревиатура AI, какие задачи решает ИИ, каких областях бизнеса работает и используется. искусственный интеллект хорошие новости технологии старость пенсия.
Искусственный интеллект заполучил серьезного противника
Развитие искусственного интеллекта открывает новую эпоху в истории человечества, а потому запреты и меры сдерживания в этой сфере бессмысленны. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен. Сервисы искусственного интеллекта уже вовсю используются в медицине и помогают по десяткам направлений, местами даже превосходя врачей в скорости и точности.
В сеть слили документ, раскрывший характеристики процессоров AMD Ryzen 9050
Главная/Искусственный интеллект/Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную моделировать поведение человека и предсказывать его будущие действия. В начале 2023 года билайн запустил новую технологию, которая на основе искусственного интеллекта увеличивает стабильность работы сети. Искусственный интеллект в следующем году будет отвечать за спецэффекты в Голливуде, поднимет песни в чарты, вмешается в президентские выборы в США и опередит людей в науке и играх. Все новости о создании, развитии и достижениях в области искусственного интеллекта. 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.
Сбер поделится своими наработками в сфере искусственного интеллекта со странами Африки
Затем оказалось, что пришедший им на смену ИИ генерирует больше ошибок, чем человек, допускает неточности и совершает откровенные промахи. Упоминается и ИИ-модель Google для больниц, которая заметно уступает людям: допускает больше ошибок и неточностей.
Многие фирмы также предлагает гибкий или гибридный график работы и вкладывают значительные средства в программы обучения и развития.
Этот год дает уникальные преимущества для людей, которые ищут работу в сфере ИИ, чтобы добиться успеха, считает Бинни Гилл, основатель и генеральный директор Kognitos, стартапа, который использует генеративный искусственный интеллект для автоматизации бизнес-процессов. По словам эксперта, технологические стартапы в области ИИ сейчас тоже имеют хорошие шансы привлечь финансирование и таланты, которым тесно в рамках крупных корпораций. Некоторые таланты в области искусственного интеллекта даже пытаются создать собственные компании.
Synthesia утверждает, что модели достаточно, чтобы создать полностью уникальный видеоролик, а готовый результат не придется исправлять в других программах. Пользователи также могут заново сгенерировать видеоряд, изменив запрос. Synthesia признает, что её технология может быть использована злоумышленниками. 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.
Браузере, которая теперь доступна пользователям Windows, Android и iOS. Несмотря на кажущуюся простоту, в основе Дзена лежат довольно сложные технологии. Я расскажу немного о том, как это реализовано у нас, где и почему мы использовали традиционное машинное обучение, а где — нейронные сети и искусственный интеллект, и буду благодарен за ваше мнение об этом подходе. Рекомендации хорошо знакомы всем, кто активно пользуется сетью. Интернет-магазины предлагают схожие товары.
Онлайн-кинотеатры советуют фильмы. Музыка, книги, игры, приложения — в любой нише можно найти примеры подобных решений. В современном мире, где количество информации растет в геометрической прогрессии, рекомендации помогают людям найти что-то новое и интересное. Яндекс всегда специализировался на поиске. В широком смысле этого слова. Поиск ответов на свои вопросы. Поиск оптимального маршрута. И даже поиск свободного такси рядом с вами. Примерно два года назад у нас появилась еще одна идея.
Научить машину искать в сети тот контент, который был бы интересен конкретному человеку. Персонализированный поиск, где в качестве запроса выступают не слова, а интересы. Из этой идеи и родилась лента рекомендованного контента Дзен. Дзен Дзен — это бесконечная лента контента, которая формируется исходя из интересов конкретного человека. Мы хотим помочь пользователям найти интересный контент, а издателям — целевой трафик клик по рекомендациям открывает материал на сайте-первоисточнике. Обычно рассказы о новых продуктах начинают с описания идеологии и продуктовой стратегии, и здесь я рекомендую вам прочитать пост Романа kukutz Иванова в блоге Яндекса , а мы с вами сразу перейдем к самому важному для Хабра, к технологиям. Тем более, что именно они отличают Дзен в Яндекс. Браузере от любых других браузерных и не только аналогов. Кстати, внимательный читатель может вспомнить, что первые эксперименты с Дзеном проводились в 2015 году на странице zen.
Почему теперь лента рекомендаций стала частью Браузера? На этот раз вопрос я обязательно отвечу чуть позже. В основе Дзена лежит рекомендательная технология Диско, разработанная в Яндексе и уже нашедшая применение в Яндекс. Музыке и Яндекс. 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.