Вице-премьер Дмитрий Чернышенко на конференции AI Journey, посвященной развитию искусственного интеллекта (ИИ), обозначил приоритеты правительства в этой сфере.
Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте
По набору умных сервисов в смартфоне мужчины и женщины имеют схожие предпочтения. Новые тренды ИИ-технологий в смартфонах приведут к поддержке искусственного интеллекта на уровне платформы и развитию больших языковых моделей, способных работать без передачи запросов в облако. Например, новая операционная система MagicOS 8. Раньше для таких взаимодействий требовалось несколько касаний экрана, а теперь технологии ИИ способны понимать тип контента, контекст, учитывать пользовательские привычки и сокращать длинную последовательность нажатий до одного действия. Продвинутая камера играет важную роль при выборе смартфона, а использование ИИ в процессе съемки стало повсеместным.
Отцы и дети Традиционно считается, что молодежь, особенно поколение Z до 26 лет , является наиболее продвинутыми пользователями технологий. Однако представители возрастной группы 26—44 лет также активно прибегают к помощи искусственного интеллекта. Например, при управлении «умным домом» с помощью голосового ассистента или обработке больших объемов информации различия между поколениями стираются — эти сферы применения ИИ пользуются практически одинаковым спросом у респондентов из разных возрастных групп.
Наиболее успешно развиваются три направления в медицине: компьютерная диагностика на базе анализа изображений, о чем было сказано ранее, поддержка принятия решений при диагностике, например при определении дозы лекарств. Также ИИ облегчает рутинные рабочие процессы: голосовые боты переводят речь врача в текст для медицинской карты, а роботы-операторы колл-центров записывают пациентов на прием. Рентгенологи Москвы благодаря голосовому вводу уже заполнили свыше 210 тыс. В перспективе ИИ может помочь с разработкой новых лекарств и дженериков, что сэкономит миллиарды рублей на НИОКР и годы кропотливого труда ученых. Все свое, родное Крупные российские технологические компании вкладывают средства в собственные научные исследования и разработки, открывая лаборатории по ИИ и даже целые институты. В апреле «Яндекс» запустил бета-версию нейросети для генерации изображений по текстовым запросам пользователей. Его назвали «Шедеврум».
Приложение доступно на мобильных платформах Android и iOS. Нейросеть GigaChat пока доступна в тестовом режиме по приглашениям. В отличие от иностранного аналога, GigaChat лучше понимает запросы на русском языке, заявили в банке. Сбербанк использует решения на базе искусственного интеллекта в большинстве продуктов и процессов компании, ранее заявил президент, предправления Сбербанка Герман Греф. Например, банк использует собственные ИИ-модели для повышения безопасности транзакций: онлайн-переводов, эквайринга, операций по картам. В финансовой сфере благодаря внедрению ИИ существенно сократилось время рассмотрения заявки на кредит. С момента отправки анкеты в банк до получения ответа проходит не несколько дней, а несколько минут. ИИ прогнозирует загрузку банкоматов, сколько денег внесут, а сколько снимут, что впоследствии уменьшает расходы на инкассацию.
Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234—06—86. ОГРН 1197746650595. ИНН 9731055266.
Причем не только днем, но и ночью Наибольшую популярность в России завоевали технологии «точного земледелия», основанные на применении беспилотников, космических спутников и анализе больших массивов данных. Искусственный интеллект помогает мониторить состояние почв, поддерживать в них необходимое содержание микроэлементов, оперативно и точечно решать проблемы с болезнями растений и распространением вредителей. Анализируя свежие снимки и многолетние данные, такие системы помогают выявить риски и спланировать оптимальный севооборот. К ним относятся облачный сервис «История поля» от компании «Геомир» его использует уже более двух тысяч агрохозяйств , приложение «СкайСкаут» от компании «ИнтТерра» разработчики обещают сократить расходы на 30 процентов за счет правильной расстановки приоритетов и оптимизации процессов , система «Агротроник» от ГК «Ростсельмаш» и многие другие. Например, на птицефабрике в Татарстане всеми процессами сбора и движения яиц с 2020 года управляет искусственный интеллект на базе программного решение Amaks. Искусственный интеллект и нейросети позволяют примерно в десять раз ускорить селекционную работу. Например, буквально накануне выхода данной публикации генетики из ИППИ РАН, Сколтеха и МФТИ сообщили о разработке алгоритма, который упростит предсказание функций генов у сельскохозяйственных растений, создавать новые сорта с необходимыми характеристиками с его помощью станет намного проще и быстрее. ИИ строит станки и машины Машиностроение — одна из ключевых отраслей промышленности, здесь особенно важно тщательно контролировать и синхронизировать все производственные процессы. При создании станков и агрегатов приходится учитывать множество параметров — от рыночной конъюнктуры и перспектив развития предприятий-потребителей до качества сырья и отдельных компонентов. Искусственный интеллект позволяет автоматизировать огромную часть рутинной, но необходимой работы. Например, прежде чем запустить любую деталь в производство, нужно провести множество испытаний. Тесты на реальных прототипах требуют больших затрат времени и ресурсов. Искусственный интеллект помогает ускорить этот этап: умная система может сама провести сотни тысяч виртуальных симуляций, для испытаний офлайн останутся только самые важные этапы проверки Такие системы особенно активно развиваются в оборонной промышленности, авиа- и судостроении, автопроме и других отраслях, где в финале опытные образцы приходится тестировать людям. Нейросети отлично справляются и с управлением складскими процессами, планируя спрос и загрузку, прогнозируя потребность в сырье и его количество на складах Искусственный интеллект способен выстраивать логистические цепочки, учитывать сезонность, особенности хранения и множество других факторов. Все это не только сокращает расходы на хранение, но и снижает загрузку складских помещений. Например, одно из крупнейших металлургических предприятий — Новолипецкий металлургический комбинат — развивает у себя целый технологический кластер, задача которого обнаруживать подобные «узкие места» и находить способы их устранения. Машины работают быстро и точно, а централизованная интеллектуальная система позволяет дообучать их на полученном опыте, оптимизируя операции и энергозатраты. ИИ создает виртуальное ЖКХ Системы, построенные на алгоритмах искусственного интеллекта, находят применение и в сфере жилищно-коммунального хозяйства. Одна из наиболее сильных сторон ИИ — это прогнозирование энергопотребления. Нейросети, обученные на исторических данных об использовании электроэнергии в разное время суток, способны точно предсказывать объем, который потребуется в будущем. Например, ученые Ярославского государственного технического университета разработали приложение, с помощью которого возможно с высокой точностью спрогнозировать расходы на электричество в каждый час грядущей недели.
Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте
Вице-премьер Дмитрий Чернышенко на конференции AI Journey, посвященной развитию искусственного интеллекта (ИИ), обозначил приоритеты правительства в этой сфере. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. Технологиям искусственного интеллекта (ИИ) чаще доверяет молодежь 18-24 лет, люди с высшим образованием, материально обеспеченные и более осведомленные россияне. По данным исследователей из Стэнфорда, инвестиции в искусственный интеллект после многих лет роста, внезапно упали.
Обзор развития ИИ-технологий: как изменится экономика, образование и общество?
Считаю, мы справились». Наталья Соколова, управляющий партнер Brand Analytics: «Применение ML-технологий для обработки естественного языка — одно из ключевых направлений в развитии индустрии аналитики соцмедиа, лидером которой является Brand Analytics. Мы хорошо понимаем, что участникам рынка важно не только отслеживать новости в области ИИ, но и иметь перед глазами навигатор компаний и решений в этой важнейшей для нашего с вами будущего отрасли. Представленный билайном совместно с Brand Analytics рейтинг ИИ претендует как раз на место такого навигатора. Проект получился интересным.
Рейтинг одновременно учитывает и медийную активность игроков, и внимание к теме и компаниям со стороны СМИ, и «народное» обсуждение в социальных медиа, в данном случае — в Telegram-каналах. Смотреть на ситуацию с трех сторон кажется очень перспективным подходом.
При согласованном использовании материалов сайта необходима ссылка на ресурс. Код для вставки видео в блоги и другие ресурсы, размещенный на нашем сайте, можно использовать без согласования. Онлайн-трансляция эфирного потока в сети интернет без согласования строго запрещена.
Они создают ИИ, который анализирует данные фирмы, проводит статистический анализ и выдает подробные отчеты в зависимости от требований заказчика. Но мы перечислим крупных игроков, от исследований которых в нашей жизни может что-то сильно измениться. Microsoft В 2020 году Microsoft объявила о строительстве нового суперкомпьютера, размещенного в Azure, сети облачных вычислений Microsoft. А его конечной целью является создание больших моделей ИИ и соответствующей инфраструктуры для других организаций и разработчиков. Не так давно Microsoft запустила Microsoft Designer, приложение для графического дизайна, использующее технологию искусственного интеллекта для создания уникальных постов в социальных сетях, приглашений и другой графики.
Alphabet Материнская компания Google и YouTube, использует искусственный интеллект и автоматизацию практически во всех аспектах своего бизнеса — от ценообразования на рекламу до продвижения контента и спам-фильтров Gmail. У Alphabet также есть дочерние компании. Например, DeepMind, которая занимается разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта, а также Waymo — компания по производству автономных транспортных средств. Последняя вошла в историю, запустив в 2020 году первую полностью беспилотную коммерческую службу такси на дорогах общего пользования. Amazon Компания интегрировала искусственный интеллект во все аспекты своего бизнеса, включая таргетированную рекламу, алгоритмы поиска электронной коммерции и Amazon Web Services. Amazon Alexa — один из самых популярных виртуальных ассистентов, который уже обслуживает многие американские семьи. Amazon также предлагает своим облачным клиентам AWS широкий спектр услуг искусственного интеллекта, включая расширенную текстовую аналитику, автоматические проверки кода и чат-боты. Nvidia Производитель высокопроизводительных чипов обеспечивает огромную вычислительную мощность, необходимую для запуска сложных приложений ИИ. На самом деле, один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире, Leonardo, оснащен графическими процессорами Nvidia. Многие крупные организации, не имеющие своего суперкомпьютера, используют суперкомпьютеры, построенные с помощью чипов Nvidia и оснащенные сетевой системой Nvidia Quantum InfiniBand.
Intuitive Surgical Продает хирургическую систему da Vinci Surgical System, которая использует передовую робототехнику и компьютеризированную технологию визуализации для выполнения минимально инвазивных операций. Intuitive работает над интеграцией больших данных и искусственного интеллекта для создания таких инструментов, как руководство в реальном времени для хирургов и расширенное обучение. IBM Компания уже давно не занимает лидирующие позиции на компьютерном рынке, но все еще способна производить научные исследования и двигать развитие ИИ вперед. IBM остается лидером на рынке технологий искусственного интеллекта, а ее продукты AutoML и AutoAI могут помочь специалистам по данным создавать и обучать модели искусственного интеллекта и машинного обучения. Перспектива разработки ИИ в России В России тоже есть свои «неизвестные» герои, фирмы, о которых знают только в крупных организациях, задумывающихся о развитии бизнеса. Например, Ctrl2GO — один из крупнейших поставщиков решений для анализа данных в России, который специализируется на разработке и внедрении цифровых продуктов в промышленности. Или «Группа компаний ЦРТ», отвечающая за синтез речи, распознавание речи, идентификацию и верификацию личности по голосу и лицу, анализ медиаданных, шумоочистку. В оптимизации контакт-центров может помочь VS Robotics. Развитие ИИ в России зависит от инвестиций, в том числе со стороны государства. Прямо сейчас ИИ активно развивается по всем направлениям.
Как ни крути, это прежде всего важно для бизнеса. Компании хотят оптимизировать рабочие процессы, повысить эффективность и, разумеется, получить больше прибыли. Как потребители мы будем получать побочные продукты этих желаний: новых ассистентов, беспилотные машины, нейросети и так далее. Будет ли будущее страшным — не знаем. Но оно точно будет интересным.
В 2022 году были опасения, что после массового ухода международных вендоров, которые всегда задавали высокую планку для рынка, в России возникнет риск технологического отставания, а потеря самых продвинутых технологий на основе искусственного интеллекта отбросит российскую разработку на многие годы.
Однако рынок не впал в депрессию, а, наоборот, с удвоенной силой включился в работу по созданию высокотехнологичных продуктов. Стимул этому процессу придаёт высокая заинтересованность непосредственных заказчиков, нуждающихся в оперативном и качественном замещении западного софта без потери эффективности производства, а также широкие меры государственной поддержки. За 2022 год на поддержку компаний, проектирующих разные ИИ-решения, было направлено 3,5 млрд рублей в виде целевых грантов. Всего в период с 2021 по 2023 год государство помогло 406 ИИ-проектам, а к 2024 году их количество планируется довести до 569. Это системы видеоаналитики, коммуникационные платформы, софт для работы с цифровыми медицинскими изображениями — есть варианты практически для каждой сферы бизнеса.
Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
Искусственный интеллект призван стать помощником и источником повышения качества человеческого капитала, но не оппонентом, полностью вымещающим работников с рынка труда. В этой статье мы объясним, что означает искусственный интеллект, расскажем, зачем нужен ии, и рассмотрим, что относится к искусственному интеллекту. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач. Обучили нейросеть на данных открытых источников, в основном это новости СМИ и публикации открытых Telegram-каналов, посвященные теме искусственного интеллекта, за 2022 год. Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023».
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
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. Большинство ИИ-продуктов 2023 г. Новый этап развития генеративного ИИ Наиболее заметной тенденцией 2024 г. По прогнозам Магнусона, общие, универсальные модели, скорее всего, выйдут из моды, и на смену им придут специализированные приложения, ориентированные на конкретную область.
Главный вопрос, которым задаются эксперты: «Как регулировать правовое поле в случае аварий с участием человека и ИИ? Вряд ли производители данных систем будут брать на себя все возможные риски, в то время как владелец будет лишь рядовым пользователем. Здравоохранение Уже сегодня существуют системы автономной первичной консультации.
Через 15 лет вам не придется стоять в очередях, чтобы за 5 минут изложить симптомы и получить стандартный перечень рекомендаций по лечению. Уже после пациент сможет записаться на прием к врачу лично для оценки заболевания и более глубокой диагностики, если это потребуется. Будем откровенны, лишь предрассудки мешают эффективно использовать такие системы в 2017-м повсеместно, но экономический и социальный факторы неизбежно должны изменить эту ситуацию.
Образование Роль очного образования будет падать, в то время как онлайн-школы, университеты, МООС будут только расти и развиваться. Для того, чтобы поднять эффективность и уровень доверия к удаленным платформам, ведущим поставщикам услуг основную часть которых составляют, собственно, топовые мировые вузы придется прибегнуть к услугам ИИ. По аналогии со здравоохранением, на основании дифференцированных тестов поступающие и обучающиеся будут зачисляться на курсы, делиться на группы, отчисляться, переводиться.
Кроме того, ожидается, что подобные системы станут менее зависимы от преподавателей в плане информации, ведь каждый из учеников будет получать тот объем теории, который он в состоянии усвоить на данный момент.
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. Специалисты в области экономики считают, что, в финансах их можно использовать для прогнозирования цен на акции или обнаружения мошенничества.
Злоумышленники могут использовать искусственный интеллект для создания программного обеспечения, способного распознавать и анализировать уязвимости в системах безопасности. Это представляет угрозу для конфиденциальности данных и может привести к кибератакам и хищению личной информации. Отсутствие контроля: Другой проблемой является отсутствие контроля и масштабируемость искусственного интеллекта. При возрастании мощности и скорости вычислений, искусственный интеллект может превзойти способность человека контролировать его. Это может привести к непредсказуемым результатам и потенциальным опасностям для общества. Мы не можем игнорировать потенциальные угрозы и проблемы, связанные с искусственным интеллектом. Вместо этого, необходимо активно исследовать и разрабатывать стратегии, которые позволят справиться с этими вызовами и обеспечить безопасное и этичное развитие и использование искусственного интеллекта. Обучение искусственного интеллекта и его возможности Обучение искусственного интеллекта ИИ — это процесс, в результате которого компьютерные системы способны самостоятельно приобретать знания и навыки, улучшать свою производительность и принимать решения без вмешательства человека. Это одна из ключевых составляющих развития ИИ и открытая дверь в будущее инноваций. Одной из основных методик обучения ИИ является машинное обучение.
В основе машинного обучения лежит использование алгоритмов, которые позволяют компьютерной системе обучаться на основе опыта и данных, анализировать их, выявлять закономерности и делать выводы. Важным компонентом машинного обучения является использование больших объемов данных — так называемых больших данных, которые позволяют обучить ИИ эффективно и точно. Машинное обучение позволяет ИИ развивать искусственный интеллект, превосходящий возможности человека в некоторых областях. Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью. В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений. В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него. В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения. Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека. С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным.
ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни. Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество. В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития. С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям. Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем. Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации. Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя. Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями. Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения. Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями.
Персонализованные рекомендации Персонализованные рекомендации — это рекомендации, которые агент предлагает пользователю на основе его предпочтений, интересов и поведения. Благодаря современным технологиям агенты могут анализировать большие объемы данных и предлагать пользователю контент, товары или услуги, которые наиболее соответствуют его индивидуальным потребностям. Например, персонализованные рекомендации уже широко применяются в сфере онлайн-шопинга, музыкальных стриминговых сервисах и социальных сетях. Такие рекомендации не только упрощают поиск и выбор, но и позволяют пользователям открывать новые, интересные для них предложения или контент. Однако, существует ряд вопросов, связанных с алгоритмами рекомендаций, например, справедливостью и непредвзятостью таких систем. Вывод Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации играют важную роль в развитии искусственного интеллекта. Они не только упрощают нашу жизнь, но и помогают открывать новые возможности и улучшать взаимодействие с технологией. В будущем, с развитием искусственного интеллекта, мы можем ожидать более интеллектуальных и персонализированных рекомендаций, которые будут учитывать все более сложные и индивидуальные потребности каждого пользователя. Роль человека в будущем искусственного интеллекта Во-первых, человеческое знание и интуиция являются ценными дополнениями к искусственному интеллекту. Хотя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и находить закономерности, человек способен сделать логические связи между разными областями знаний и принимать сложные решения на основе неполной информации.
Во-вторых, человек будет ответственен за этическую и безопасную разработку и использование искусственного интеллекта.
Как искусственный интеллект изменит нашу жизнь через 30–50 лет
Будущее искусственного интеллекта Искусственный интеллект перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». Искусственный интеллект, несомненно, остается одной из самых захватывающих и динамично развивающихся областей в современном мире. Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. Искусственный интеллект (ИИ) — это область науки и технологии, посвященная разработке компьютерных систем, способных анализировать данные, извлекать закономерности, обучаться на основе опыта и принимать решения, которые ранее требовали человеческого интеллекта.
Искусственный интеллект
По словам ответственных за программу лиц, ИИ уверенно выстроил как порядок оборонительных манёвров, так и наступательных. Благодаря этому владельцы этих устройств получат быстрый доступ к данному сервису. Источник изображения: Nothing «Благодаря новой интеграции пользователи с новейшей платформой Nothing OS и приложением ChatGPT, установленными на их смартфонах Nothing, смогут общаться с самым популярным в мире потребительским инструментом искусственного интеллекта прямо через наушники Nothing», — сообщила компания в своём официальном блоге. Представитель компании в разговоре с порталом The Verge отметил, что «интеграция ChatGPT в продукты будет проходить постепенно. С 18 апреля поддержку ИИ-бота получит смартфон Phone 2. Через несколько недель такой же поддержкой обзаведутся смартфоны Phone 1 и Phone 2a ». В блоге компании также сообщается, в новую версию Nothing OS будут добавлены виджеты для запуска ChatGPT, а в меню управления скриншотами и всплывающем окне буфера обмена появилась функция, позволяющая напрямую вставить изображения в запрос для ChatGPT. Чем раньше это сделать, тем выше вероятность выживания пациента.
Но часто источник заболевания остаётся неизвестным, а узнают о нём по появлению клеток метастаз в лимфе или других биологических жидкостях человека. Врачи научились распознавать некоторые из них, но привязка клеток метастаз к видам онкологии остаётся непростой задачей, а ИИ — это тот инструмент, который может делать это лучше. Клетка метастаз рака молочной железы. Они взяли за основу 12 типов наиболее распространённой онкологии, которые сопровождаются выбросом раковых клеток в лёгочную жидкость и жидкость брюшной полости, включая рак лёгких, яичников, молочной железы и желудка. Некоторые другие формы рака, в том числе те, которые возникают в предстательной железе и почках, включить в исследование не удалось, поскольку они обычно не сопровождаются выбросом клеток метастаз в биологические жидкости человека. По словам учёных, каждый год из 300 тыс. Против рака нет универсального метода лечения — оно своё для каждого случая, поэтому выживаемость среди больных без диагноза самая низкая.
Исследователи обучили свою ИИ-модель примерно на 30 тыс. Затем они протестировали свою модель на 27 тыс. Наконец, в процессе анализа примерно 500 изображений ИИ оказался лучшим прогнозистом, чем опытные врачи. Также была проверена группа из 391 пациента, четыре года назад получившая лечение в соответствии с прогнозом ИИ и прогнозами врачей. Оказалось, что если курс лечения соответствовал прогнозу ИИ, то выживаемость пациентов была выше, а если врачи не брали в расчёт прогноз ИИ, то ниже. В сочетании с другими методами диагностики онкологических заболеваний, считают исследователи, использование ИИ для распознавания источников опухолей по идентификации клеток метастаз обещает значительно повысить вероятность лечения этого смертельного недуга. По мнению главы компании Arm Рене Хааса Rene Haas , это может привести к тому, что уже к концу текущего десятилетия общие объёмы потребляемой системами ИИ энергии превзойдут объёмы энергопотребления Индии, самой густонаселённой страны в мире.
Чтобы эти системы стали лучше, им потребуется дополнительное обучение — этап, который включает в себя бомбардировку программного обеспечения огромными наборами данных. Этот процесс рано или поздно столкнётся с пределом наших энергетических мощностей», — рассказал Хаас в интервью Bloomberg. Хаас формально ставит себя в один ряд с растущим числом людей, выражающих обеспокоенность по поводу возможного ущерба, который ИИ может нанести мировой энергетической инфраструктуре. Но он также заинтересован в том, чтобы отрасль перешла на использование чипов с Arm-архитектурами, которые всё больше завоёвывают популярность в центрах обработки данных. Технологии компании, которые к настоящему моменту получили широкое распространение в смартфонах, разработаны с целью более эффективного использования энергии по сравнению с традиционными серверными чипами. Arm рассматривает ИИ в качестве одного из основных драйверов своего роста. Технологии компании уже используются в процессорах, являющихся основой серверных систем AWS, Microsoft и Alphabet, разработавших собственные чипы для снижения своей зависимости от Intel и AMD.
По словам Хааса, используя больше чипов, изготовленных по индивидуальному заказу, компании могут сократить ограничивающие факторы и повысить энергоэффективность их систем. Однако отрасль нуждается в более масштабных технологических прорывах.
При возрастании мощности и скорости вычислений, искусственный интеллект может превзойти способность человека контролировать его. Это может привести к непредсказуемым результатам и потенциальным опасностям для общества. Мы не можем игнорировать потенциальные угрозы и проблемы, связанные с искусственным интеллектом. Вместо этого, необходимо активно исследовать и разрабатывать стратегии, которые позволят справиться с этими вызовами и обеспечить безопасное и этичное развитие и использование искусственного интеллекта. Обучение искусственного интеллекта и его возможности Обучение искусственного интеллекта ИИ — это процесс, в результате которого компьютерные системы способны самостоятельно приобретать знания и навыки, улучшать свою производительность и принимать решения без вмешательства человека.
Это одна из ключевых составляющих развития ИИ и открытая дверь в будущее инноваций. Одной из основных методик обучения ИИ является машинное обучение. В основе машинного обучения лежит использование алгоритмов, которые позволяют компьютерной системе обучаться на основе опыта и данных, анализировать их, выявлять закономерности и делать выводы. Важным компонентом машинного обучения является использование больших объемов данных — так называемых больших данных, которые позволяют обучить ИИ эффективно и точно. Машинное обучение позволяет ИИ развивать искусственный интеллект, превосходящий возможности человека в некоторых областях. Например, в медицине ИИ может анализировать медицинские изображения и проводить диагностику с высокой точностью. В финансовой сфере ИИ может прогнозировать тренды на рынке и помогать в принятии инвестиционных решений.
В области транспорта ИИ может управлять автономными транспортными средствами и повышать безопасность дорожного движения. Важно отметить, что обучение ИИ может происходить как с участием человека, так и без него. В первом случае мы говорим о наблюдаемом обучении, когда ИИ изучает действия и решения человека для последующего применения. Во втором случае — о ненаблюдаемом обучении, когда ИИ самостоятельно анализирует данные и определяет закономерности без участия человека. С появлением новых технологий и возможностей обучения ИИ, его потенциал становится все более существенным. ИИ имеет потенциал существенно изменить нашу жизнь, упростить рутинные задачи, повысить производительность и улучшить качество жизни. Однако существует и обратная сторона медали — потенциальные этические и правовые проблемы, связанные с автономностью ИИ и возможностью принимать решения, которые могут негативно повлиять на человека или общество.
В заключение, обучение искусственного интеллекта имеет огромный потенциал и перспективы для развития. С постоянным развитием технологий и улучшением алгоритмов, ИИ становится все более продвинутым и способным адаптироваться к изменяющимся условиям. Однако, необходимо учитывать и потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ, чтобы обеспечить его безопасное и эффективное применение в будущем. Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации С появлением и развитием искусственного интеллекта всё более популярными становятся интеллектуальные агенты, способные выполнять сложные задачи автоматически и предлагать персонализованные рекомендации. Эти агенты основаны на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, которые позволяют им адаптироваться к предпочтениям и потребностям каждого отдельного пользователя. Интеллектуальные агенты Интеллектуальный агент — это программа или устройство, которое осуществляет действия и принимает решения в соответствии с определенными целями. Они используются во множестве сфер, включая медицину, банковское дело, электронную коммерцию и развлечения.
Например, в банковской сфере интеллектуальный агент может проводить анализ финансовых данных, предоставлять консультации клиентам и выполнять другие функции, обладая при этом способностью к самообучению и взаимодействию с пользователями. Персонализованные рекомендации Персонализованные рекомендации — это рекомендации, которые агент предлагает пользователю на основе его предпочтений, интересов и поведения. Благодаря современным технологиям агенты могут анализировать большие объемы данных и предлагать пользователю контент, товары или услуги, которые наиболее соответствуют его индивидуальным потребностям. Например, персонализованные рекомендации уже широко применяются в сфере онлайн-шопинга, музыкальных стриминговых сервисах и социальных сетях. Такие рекомендации не только упрощают поиск и выбор, но и позволяют пользователям открывать новые, интересные для них предложения или контент. Однако, существует ряд вопросов, связанных с алгоритмами рекомендаций, например, справедливостью и непредвзятостью таких систем. Вывод Интеллектуальные агенты и персонализованные рекомендации играют важную роль в развитии искусственного интеллекта.
Они не только упрощают нашу жизнь, но и помогают открывать новые возможности и улучшать взаимодействие с технологией. В будущем, с развитием искусственного интеллекта, мы можем ожидать более интеллектуальных и персонализированных рекомендаций, которые будут учитывать все более сложные и индивидуальные потребности каждого пользователя. Роль человека в будущем искусственного интеллекта Во-первых, человеческое знание и интуиция являются ценными дополнениями к искусственному интеллекту. Хотя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и находить закономерности, человек способен сделать логические связи между разными областями знаний и принимать сложные решения на основе неполной информации. Во-вторых, человек будет ответственен за этическую и безопасную разработку и использование искусственного интеллекта. Это включает в себя установление правил и ограничений для систем искусственного интеллекта, а также защиту от возможных негативных последствий его использования. Кроме того, человеческая способность к творчеству и инновациям играет важную роль в развитии искусственного интеллекта.
Человек создает новые алгоритмы, разрабатывает новые модели и применяет их в различных областях, таких как медицина, транспорт, финансы и другие.
Благодаря этому владельцы этих устройств получат быстрый доступ к данному сервису. Источник изображения: Nothing «Благодаря новой интеграции пользователи с новейшей платформой Nothing OS и приложением ChatGPT, установленными на их смартфонах Nothing, смогут общаться с самым популярным в мире потребительским инструментом искусственного интеллекта прямо через наушники Nothing», — сообщила компания в своём официальном блоге. Представитель компании в разговоре с порталом The Verge отметил, что «интеграция ChatGPT в продукты будет проходить постепенно.
С 18 апреля поддержку ИИ-бота получит смартфон Phone 2. Через несколько недель такой же поддержкой обзаведутся смартфоны Phone 1 и Phone 2a ». В блоге компании также сообщается, в новую версию Nothing OS будут добавлены виджеты для запуска ChatGPT, а в меню управления скриншотами и всплывающем окне буфера обмена появилась функция, позволяющая напрямую вставить изображения в запрос для ChatGPT. Чем раньше это сделать, тем выше вероятность выживания пациента.
Но часто источник заболевания остаётся неизвестным, а узнают о нём по появлению клеток метастаз в лимфе или других биологических жидкостях человека. Врачи научились распознавать некоторые из них, но привязка клеток метастаз к видам онкологии остаётся непростой задачей, а ИИ — это тот инструмент, который может делать это лучше. Клетка метастаз рака молочной железы. Они взяли за основу 12 типов наиболее распространённой онкологии, которые сопровождаются выбросом раковых клеток в лёгочную жидкость и жидкость брюшной полости, включая рак лёгких, яичников, молочной железы и желудка.
Некоторые другие формы рака, в том числе те, которые возникают в предстательной железе и почках, включить в исследование не удалось, поскольку они обычно не сопровождаются выбросом клеток метастаз в биологические жидкости человека. По словам учёных, каждый год из 300 тыс. Против рака нет универсального метода лечения — оно своё для каждого случая, поэтому выживаемость среди больных без диагноза самая низкая. Исследователи обучили свою ИИ-модель примерно на 30 тыс.
Затем они протестировали свою модель на 27 тыс. Наконец, в процессе анализа примерно 500 изображений ИИ оказался лучшим прогнозистом, чем опытные врачи. Также была проверена группа из 391 пациента, четыре года назад получившая лечение в соответствии с прогнозом ИИ и прогнозами врачей. Оказалось, что если курс лечения соответствовал прогнозу ИИ, то выживаемость пациентов была выше, а если врачи не брали в расчёт прогноз ИИ, то ниже.
В сочетании с другими методами диагностики онкологических заболеваний, считают исследователи, использование ИИ для распознавания источников опухолей по идентификации клеток метастаз обещает значительно повысить вероятность лечения этого смертельного недуга. По мнению главы компании Arm Рене Хааса Rene Haas , это может привести к тому, что уже к концу текущего десятилетия общие объёмы потребляемой системами ИИ энергии превзойдут объёмы энергопотребления Индии, самой густонаселённой страны в мире. Чтобы эти системы стали лучше, им потребуется дополнительное обучение — этап, который включает в себя бомбардировку программного обеспечения огромными наборами данных. Этот процесс рано или поздно столкнётся с пределом наших энергетических мощностей», — рассказал Хаас в интервью Bloomberg.
Хаас формально ставит себя в один ряд с растущим числом людей, выражающих обеспокоенность по поводу возможного ущерба, который ИИ может нанести мировой энергетической инфраструктуре. Но он также заинтересован в том, чтобы отрасль перешла на использование чипов с Arm-архитектурами, которые всё больше завоёвывают популярность в центрах обработки данных. Технологии компании, которые к настоящему моменту получили широкое распространение в смартфонах, разработаны с целью более эффективного использования энергии по сравнению с традиционными серверными чипами. Arm рассматривает ИИ в качестве одного из основных драйверов своего роста.
Технологии компании уже используются в процессорах, являющихся основой серверных систем AWS, Microsoft и Alphabet, разработавших собственные чипы для снижения своей зависимости от Intel и AMD. По словам Хааса, используя больше чипов, изготовленных по индивидуальному заказу, компании могут сократить ограничивающие факторы и повысить энергоэффективность их систем. Однако отрасль нуждается в более масштабных технологических прорывах. В 2022 году, опираясь на полученный в этих сферах опыт, он создал Mentee Robotics —стартап в области робототехники.
Google AI играет центральную роль во многих продуктах Google, включая поиск, переводчик, и сервисы фотографии. Он обрабатывает огромное количество данных каждый день, обеспечивая непрерывное улучшение своих алгоритмов. Amazon Alexa Alexa, виртуальный ассистент от Amazon, постоянно обновляется и улучшается, включая улучшенные навыки для домашней автоматизации и управления музыкой. Она постоянно обновляется для улучшения взаимодействия с пользователем и интеграции с другими устройствами.
Этот ИИ широко используется в автомобильной индустрии и игровом секторе. Он обучен распознавать и интерпретировать естественный язык, что позволяет ему взаимодействовать с пользователем почти как человек. Он значительно упрощает процесс разработки программного обеспечения. Facebook AI Research FAIR FAIR — это отдел ИИ Facebook, разрабатывающий инновационные методы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые применяются во всей экосистеме продуктов Facebook, также активно участвуют в научном сообществе, публикуя свои исследования.
PaddlePaddle активно используется в большом числе областей, от рекомендательных систем до систем самоуправляемых автомобилей.