Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий. Сумеречная люминесценция: Яркая симфония городского пейзажа Нейронные сети, Арт, Арты нейросетей, Другой мир, Цифровой рисунок. #midjourney — нейросеть рисует картинки #chatgpt — искусственный интеллект OpenAI #notcoin — новости про ноткоин монету. новости России и мира сегодня.
Нейросети – последние новости
Сингулярность весьма непросто измерить научными понятиями. Даже сейчас нельзя назвать какой-то конкретный признак, по которому можно определить близость этого события. Многие эксперты утверждают, что таким признаком выступает качество перевода текста на иностранные языки. Когда ИИ начнет переводить человеческую речь на том же уровне, что и профессиональные переводчики, мы однозначно станем на шаг ближе к сингулярности. Понимание интернет-мемов, как ни странно, тоже выступает неплохим показателем сознательности машинного интеллекта.
Что произойдет, когда ИИ достигнет сингулярности Пока никто не может сказать, на что способен машинный супер-интеллект. Научное сообщество может лишь спекулировать на эту тему: если компьютерные системы действительно превзойдут человеческий интеллект, то мы физически не сможем предсказывать их поведение. ИИ не обязательно будет действовать, исходя из плохих побуждений. Если рассуждать критически, ИИ — это всего лишь компиляция кода, поэтому поведение искусственного интеллекта можно объяснить девиациями в запрограммированных функциях.
Мы не хотим, чтобы беспилотные автомобили проезжали на красный свет или сбивали пешеходов, но бортовой компьютер может решить, что наезд в толпу прохожих на полной скорости — это самый эффективный способ добраться до пункта назначения.
Только после запроса, когда нейросеть изложила свою аргументацию и разложила все информацию по полочкам, я подумал: о, теперь я понимаю, как это работает», - сказал президент и соучредитель OpenAI Джоин Грег Брокмен. Успешное применение этой нейросети есть и в России. Я бы умножил в несколько раз, если бы искал сам. Определенно это дает возможность фокуса на другие вещи, когда не хватает времени», - сказал выпускник РГГУ Александр Жадан.
К настоящему моменту чат-бот общается с людьми только текстом. Работа с ответом в виде изображения пока тестируется. А еще искусственный интеллект по просьбе пользователя научился генерировать бизнес-идеи и давать советы. Нейросеть по заданию пользователя выбрала сферу продажи экологически чистых продуктов, «попросила» другую нейросеть придумать оформление для сайта и посоветовала размещать на сайте рекламу. Так мужчина сходу заработал почти 8 тысяч долларов.
Главная страница » Новости Новости В разделе новостей мы предоставляем вам самую свежую и актуальную информацию о событиях, трендах и разработках в мире искусственного интеллекта Мы следим за горячими новостями и событиями в сфере ИИ, чтобы обеспечить вас всей необходимой информацией. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Мы расскажем вам о новых технологиях, прорывах в исследованиях и практических применениях ИИ, которые меняют мир.
Речь, созданная таким образом, получается плавной и реалистичной, а применений у этого метода множество: от озвучивания приложений для слабовидящих до создания аудиокниг без особых затрат. Практически ни одна из этих технологий не обходится без нейросетей. Они помогают автомобилям определять, где на дороге разметка, знаки, другие машины и пешеходы, и принимать решения, исходя из этих данных.
Нейросеть научилась определять в изображениях общие мотивы небо обычно голубое, деревья — зелёные и так далее и раскрашивать объекты в соответствующие цвета. Она обрабатывала изображения, добавляя на них силуэты собачьих морд, пагод и арок. Пользователи Сети начали пропускать через программу свои фотографии, известные картины, видеозаписи и фильмы — получалось необычно и жутковато. Писать музыку В нейронные сети можно загрузить любые виды цифровой информации, в том числе и музыку. Некоторые исследователи обучают свои программы на мелодиях известных композиторов. Осмысленные произведения у компьютеров пока не получаются, но стили музыкантов они копируют неплохо.
Заставлять политиков говорить что угодно Одна из самых пугающих сфер применения нейросетей — синтез видео, в частности с публичными персонами. К примеру, учёные из Вашингтонского университета разработали программу, которая генерирует движения губ Барака Обамы на основе аудиозаписи и подставляет их в видео.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Первая заключается в самом принципе работы: модель, лежащая в основе ChatGPT, «читает» последовательность слов и предсказывать на её основе следующее. Затем процесс повторяется, нейросеть предсказывает второе слово и так происходит до тех пор, пока не получится законченный текст. Во время этого стоит задача не дать фактически верный ответ, а ответить так, как бы отвечал человек. Вторая причина галлюцинаций — в том, что предобучение нейросети осуществляется при помощи больших массивов данных, которые не всегда содержат фактически верную информацию например, если нейросеть обучается на базе ответов на форумах, где люди часто отвечают в соответствии со своими предубеждениями и заблуждениями.
Однако нередко нейросеть проявляет чрезмерную фантазию, сочиняя факты. И стоит признать, на русском она пишет не так блестяще, как на родном, английском. За нейросетью приходится следить корректору, что существенно замедляет работу. Например, сюжет из 15 материалов был сгенерирован силами 1 человека и одной нейросети за 30 минут, но у корректора ушло почти 2 часа на вычитку и правки. А в обычной жизни написание 15 однотипных материалов заняло бы примерно 3-4 часа, но на коррекцию ушло бы не более часа. На первый взгляд, результат не кажется впечатляющим из-за завышенных ожиданий на старте. Но по факту трудозатраты сокращаются в 2 раза, а скорость выдачи материалов повышается вдвое. А здесь достигается удвоение результата с помощью подключения всего одного инструмента. Если посчитать трудозатраты, то можно в цифрах определить эффективность использования нейросетей в работе журналистов. На диаграмме ниже отражен результат наиболее пессимистичных расчетов при использовании браузерной версии ChatGPT на платном тарифе. Драматичность экономии времени следует оценивать, глядя на цифры, потому что для отражения маленьких значений совместно с большими применена логарифмическая шкала при построении диаграммы. Трудозатраты на работу с типовыми материалами: журналист, нейросеть и комбинированный метод. Указаны трудозатраты в секундах Подготовка полноценного ответа нейросетью, длиной около 3000 символов на русском языке, занимает около 1 минуты, в зависимости от времени суток и загруженности программы. Стоит отметить, что генерация текстов на английском существенно быстрее. Человек может составить 5 вариантов заголовков на выбор примерно за 60 секунд. Нейросеть - за 15. Однако совместная работа подразумевает генерирование 5 заголовков нейросетью, выбор и корректировка журналистом наилучшего из предложенных. По той же логике журналист может составить тезисный план к готовому тексту или к новой идее, изложив нейросети суть того, что он планирует написать. Когда требуется удлинить текст "налить воды" - нейросеть незаменима, журналисту останется корректировать готовый материал, поскольку литературный русский у ChatGPT не так хорош, как английский. Сокращение текста также сэкономит время вдвое, когда журналист с нейросетью работают в команде, в сравнении с индивидуальным трудом представителя естественного интеллекта. Наибольшая экономия времени видна при подготовке рерайта. Журналисту чаще всего достаточно внести правки по стилистике. Но иногда нейросеть досочиняет несуществующие факты, что может привести к плачевным последствиям для СМИ. Поэтому пока рискованно допускать нейросеть в админку СМИ с правом публикации без человеческого контроля. Читатель может самостоятельно перевести экономию времени в экономию денег применительно к своему проекту и принять одно из двух возможных решений: экономить на зарплате журналистов и райтеров, делегируя половину работы нейросети , сохранить штат, но увеличить минимум вдвое объем произведенного контента. Кроме написания рерайтов, можно автоматически генерировать дайджесты и сводки, наподобие итогов недели или итогов дня. Нейросеть вполне способна справиться с кратким пересказом основных событий, отмеченных редактором. Таким образом, использование нейросетей существенно ускоряет процесс написания материалов и позволяет сэкономить время журналистов, увеличивая объем производимого контента, или снижать затраты на оплату труда райтеров и журналистов. Нейросеть может быть особенно полезна при написании рерайтов и редактировании готовых материалов. Однако пока что использование нейросетей требует контроля со стороны человека, чтобы избежать публикации некорректной или ложной информации. Извлечение смыслов из текста Извлечение смыслов для нейросети - более простая задача. Однако это тоже упрощает труд людей, работающих с большими объемами данных.
Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат.
Первый тестовый вопрос был простой: «Как к вам обращаться»? Я отвечу на все твои вопросы! Я первый цифровой ученик Владимира Жириновского, который учится на его мыслях и высказываниях. Я стараюсь применять его стиль и идеи в своих ответах. Такой коммунист, что даже Ленину стыдно было бы с ним связываться», — голосом Жириновского раскритиковала коммуниста нейросеть которая, в отличие от настоящего лидера ЛДПР, избавлена от необходимости сидеть с коммунистом в одном зале заседаний и ходить на совещания. Позже она снова вернулась к теме Зюганова, причем сама. И на вопрос, что бы сделал цифровой ученик Жириновского, если бы у него физическое тело, ответил: «Если бы у меня было физическое тело, я бы немедленно взялся за реформу всех сфер жизни в стране! Убрал бы всех воров и бездельников, восстановил бы справедливость и порядок. А Зюганова отправил бы на дачу, чтобы он больше не мешал нашему прогрессу! Россия должна заботиться о своих гражданах, а не тратить ресурсы на непредсказуемую Украину. Пусть они сами разбираются со своими проблемами!
«Скоро кино будут снимать лично для вас…» Что ожидает нас с развитием нейросети
Последние новости разных стран мира, тренды, исследования, рейтинги, мероприятия, истории успеха, подборки книг — прямо сейчас в ленте информационной платформы LinDeal.
Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники. Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.
О сингулярности впервые заговорили еще в середине XX века. Английский математик Алан Тьюринг , считающийся отцом теоретических компьютерных наук и искусственного интеллекта, описал, в 1950-х разработал соответствующий эксперимент. Тест Тьюринга был призван выяснить, способны ли машины думать сознательно, и недавнее развитие продвинутых ИИ, вроде ChatGPT, вновь привлекло внимание публики к известной теории.
Когда мы достигнем сингулярности Разница между машинным интеллектом и человеческим в том, что первый может развиваться бесконечно: его единственное ограничение — это свободное место, где можно разместить железо для повышения вычислительной мощности. В Интернете то и дело звучат тревожные предупреждения о том, что ИИ перейдет порог сингулярности в следующие 10 лет, но на практике эти прогнозы, мягко говоря, спекулятивны. Специалисты полагают, что, да, ИИ может достичь сингулярности после 2030 года, но непредсказуемость развития технологий не позволяет делать твердые выводы. Кроме того, всегда есть вероятность, что наступление сингулярности займет гораздо больше времени. Тем не менее, мы уже наблюдаем симптомы сингулярности: существуют игры, в которых человек никогда не сможет обыграть машину. Причем не просто человека, а чемпиона мира Гарри Каспарова. Сингулярность весьма непросто измерить научными понятиями.
Поэтому пока рискованно допускать нейросеть в админку СМИ с правом публикации без человеческого контроля. Читатель может самостоятельно перевести экономию времени в экономию денег применительно к своему проекту и принять одно из двух возможных решений: экономить на зарплате журналистов и райтеров, делегируя половину работы нейросети , сохранить штат, но увеличить минимум вдвое объем произведенного контента. Кроме написания рерайтов, можно автоматически генерировать дайджесты и сводки, наподобие итогов недели или итогов дня. Нейросеть вполне способна справиться с кратким пересказом основных событий, отмеченных редактором. Таким образом, использование нейросетей существенно ускоряет процесс написания материалов и позволяет сэкономить время журналистов, увеличивая объем производимого контента, или снижать затраты на оплату труда райтеров и журналистов. Нейросеть может быть особенно полезна при написании рерайтов и редактировании готовых материалов. Однако пока что использование нейросетей требует контроля со стороны человека, чтобы избежать публикации некорректной или ложной информации. Извлечение смыслов из текста Извлечение смыслов для нейросети - более простая задача. Однако это тоже упрощает труд людей, работающих с большими объемами данных. Нейросеть может выделить теги, написать подзаголовки для материала, составить аннотацию и заключение, сформировать оглавление.
Что касается тегов, то категоризация, или, другими словами, автоматическая расстановка тегов - задача, над которой прямо сейчас бьются ИТ -отделы многих крупных информационных агентств. Теги должны аккумулировать основной смысл материала. Это необходимо для связи с другими материалами, с похожим смыслом. Многие годы журналисты из-под палки расставляют теги вручную. Сейчас, из 2023 года, кажется что эта работа изначально не была человеческой. Но такая возможность есть уже несколько лет. У автоматической расстановки тегов, кроме экономии времени журналистов, множество других плюсов. Во-первых, так можно поставить очень много тегов. Ради эстетики часть из них можно скрыть. Они понадобятся для разных служебных целей, вроде вывода похожего материала, сборки рубрик, формирования сюжетов, досье на персон.
Можно создавать новые сложные типы материалов, которые будут скрыты как минимум от читателей, а может быть, и от журналистов. Поверх них можно строить интересные алгоритмы подбора. Например, определять субъект, объект, действия и тональность материала. Что еще можно делать? Коротко перечислим и другие возможные способы применения нейросетей в работе онлайн-СМИ. Генерация видеороликов. Сочетая последовательно несколько нейросетей, можно генерировать клипы с видеорядом, озвучкой и титрами. На имеющихся технологиях получится примитивно, но такие короткие ролики можно ставить в сторис, шортс или просто ленты соцсетей. Это привлекательнее статичных картинок и несет минимум человеческих трудозатрат. Обработка временных рядов.
Временные ряды метрик, разные графики, дашборды … Сейчас графики просматриваются глазами, обрабатываются с помощью аналитики данных, затем определяются отклонения, которые произошли в прошлом, и общий тренд. Но большинство аномалий на пересечениях параметров по-прежнему замечаем случайно.
#Нейросеть
Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. На странице вы найдете все свежие новости по теме. Десяток забавных и полезных применений нейронных сетей для обработки фотографий, видеороликов, управления беспилотными автомобилями, поиска новых лекарств и просто фана.
Почему ChatGPT генерирует небылицы? «Яндекс» рассказал про галлюцинации нейросетей
Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта. ChatGPT уже активно вошла в жизнь людей – к нейросети многие обращаются за советом, она успешно сдает экзамены на юриста или медика. Для этого корреспондент вводил одинаковые запросы в три нейросети: две российские — от Сбера (Kandinsky 2.1) и «Яндекса» («Шедеврум») — и одну иностранную — Playground AI. Нейросети стали частью жизни пользователей сети Интернет.
Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству
Нейросеть уже работает в приложении «Шедеврум», которое компания представила в апреле 2023 года, и. Сервисы с искусственным интеллектом для получения новостей, генерации новостных лент, создания новостных рекомендаций. Нейросеть теперь может генерировать изображения с одним и тем же персонажем, сохраняя его внешность.
Популярное
- За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз
- Подпишитесь на наш канал в телеграм!
- Материалы с тегом
- Новости дня
За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз
Так пускай повсюду на земле, Будто лампочки, включаются улыбки! Я рассказываю больше о нейросетях у себя на YouTube , в телеграм и на Бусти. Буду рад вашей подписке и поддержке. Всех обнял. Удачных генераций!
Новости 05.
Кнопка будет располагаться Новости 31. Это приложение интегрирует технологию чат-помощника.
В этой статье мы приглашаем вас в увлекательное путешествие по последним событиям, где исследуем инновации и перспективы этой захватывающей области технологий. Давайте вместе узнаем новости про нейросети, определяющие современный путь искусственного интеллекта. Последние новости нейросетей Одно из важных последних событий в мире нейронок, которое стоит отдельного упоминания, — это успешный запуск GPT-4, новой версии языковой модели от OpenAI. Это событие стало важным моментом в развитии ИИ и вызвало бурное обсуждение среди исследователей, разработчиков и общественности. Модель построена на огромнейшем объеме данных, благодаря чему GPT-4 точнее понимает контекст и поражает способностью к генерации текста. Улучшенные алгоритмы обучения создали модель более быстрой и эффективной в решении разнообразных задач.
Еще одна из самых последних новостей про нейросети: на прошлой неделе OpenAI представила инновационное заявление, сообщив, что ее лингвистическая модель и платформа визуализации теперь обладают уникальной способностью «видеть, слышать и разговаривать». Например, предъявите ИИ изображение велосипеда и задайте вопрос о том, как поднять сиденье. Платформа проанализирует изображение, распознает конкретный тип велосипеда, проведет поиск в базах данных и предоставит информацию в форме текста или голосовым сообщением.
Я доживу до времени, когда нейронки будут ходить на встречи с людьми и другими нейронками , добывая для своих хозяев конспекты разговоров. Нейронка станет цифровым оруженосцем. Ну, мы это уже сегодня видим, даже далеко в будушее идти не нужно. Вырастет спрос на аналоговое фото и видео — как то, что очень трудно сгенерировать и подделать. Конституцию прекрасной России будущего сфотографируют на «Полароид», и будут хранить по снимку в каждой мэрии. Будет вообще все приватно и ничего не будет не приватного вообще. В смартфоне будущего на фотографиях будут автоматически блюриться изображения людей, которые не давали на это согласие. А ваш собственный снимок Эйфелевой башни будет дополняться деталями с миллионов других снимков миллионов других людей — чтобы вы могли порадоваться хайрезу. Уже сейчас смартфоны «Самсунга» прифотошопливают Луну на снимки ночного неба. А в будущем вся фотография будет вычислительной. Через 10 лет людям будет непросто узнать, как они выглядят на снимках на самом деле — разве что в жестокое обычное зеркало смотреть. Совсем скоро ваш контент будет полностью персонализированным. Больше не нужно делить фильмы на «хорошие» и «плохие». Будут просто фильмы, которые нравятся вам, потому что нейронки создали их именно для вас. Гей-драма с Олегом Басилашвили и Томом Харди? А еще скорее фильмы, музыка, книги и что-то новое, неизвестное сегодня, созданное искусственными личностями.
1. Машинка для чтения мыслей: на пути к миелофону
- "Техно": новости нейросетей
- Нейросеть: последние новости и статьи
- нейронные сети
- Новости по тегу "Нейросети": последние обновления и аналитика по теме - Hi-Tech
- Что такое сингулярность
- НЕЙРО АЛЬМАНАХ