«Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и дальше» Питера Ли, Кэри Голдберга и Исаака Кохана «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и далее» для тех, кто хочет быть.
Что хотите найти?
В качестве примера можно привести применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций. Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без предварительного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже [4] Babich, Kirillova, 2019. Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные ошибки в работе персонала. Искусственный интеллект, у которого отсутствуют эмоции и чувства, характерные для человека человеческий фактор , используя данные, функции и технологии, позволяет осуществлять безошибочную и точную работу [12] Lapaev, Morozova, 2020. Однако следует отметить, что уже сегодня ведется ряд исследований, которые позволяют ИИ выявлять сарказм и двойной смысл человеческих сообщений. В частности, американскими учеными из Университета Центральной Флориды на основе тренировок и обучения нейронных сетей создан искусственный эмоциональный интеллект Emotional AI. Это перспективная подсистема ИИ, которая способна распознавать и интерпретировать проявления человеческих эмоций. Благодаря этому достигается более естественное и непринужденное взаимодействие человека и ИИ [6].
Виртуальные помощники. К примеру, чат-бот Олег, применяемый в приложении интернет-банка Тинькофф, с помощью распознавания речи общается с клиентами банка посредством цифровых устройств и выполняет стандартные банковские операции, например, осуществляет денежные переводы. Эти же функции осуществляются первым в мире семейством виртуальных ассистентов «Салют» экосистемы «Сбер» [7]. Использование виртуальных помощников — это один из ИИ-инструментов, который со временем будет более широко внедряться в бизнес-процессы и повседневную жизнь современного человека. По статистике Facebook, более 10 тысяч компаний занимаются разработкой чат-ботов [8]. К примеру, Juniper Research отмечается высокая популярность применения виртуальных помощников. Использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 млн долл. США в год, к 2022 г. К текущему моменту времени на мощностях французской энергетической компании Engie успешно применяются дроны с программами распознавания изображений на основе машинного обучения, которые следят за оборудованием и изучают инфраструктуру в целях предотвращения технологических и иных нарушений.
ИИ-системы контроля и мониторинга широко используются и в городской среде. Наиболее простой пример — система распознавания автомобильных номеров с помощью камер видеослежения, применяемая муниципальными организациями. Кроме того, подобные алгоритмы применяются для систем распознавания лиц [17] Porokhovskiy, 2020. Автоматизация ручного труда также является важной и неоднозначной темой, поскольку использование алгоритмов искусственного интеллекта в промышленности способно вытеснить из этой сферы человеческий труд. Автоматизированные технологии выполняют сложные процессы быстрее и качественнее, чем человек, они способны работать 24 часа в сутки. Следует подчеркнуть, что основная цель внедрения высокоинтеллектуальных решений сегодня — это не полная замена человека в производственных и бизнес-процессах, но повышение эффективности человеческого труда. Данная система анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам в целях вычисления размеров страховых выплат. Еще одно направление применения алгоритмов искусственного интеллекта — это предиктивная аналитика. ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции.
Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации [18] Sergeev, 2020. Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе — это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий.
Ну и росту востребованности разработчиков, конечно. Некоторые ученые отмечают риски внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Так, британский ученый Стивен Хокинг считал, что создать искусственный интеллект, превосходящий человека по всем параметрам, все же удастся, но справиться с ним будет нам не под силу, и людям будет нанесен существенный вред. Некоторые же считает, что искусственный разум в дальнейшем будет нести куда большую угрозу по сравнении с ядерным оружием. Часть 2. Области применения искусственного интеллекта на 2022 год. Они помогают найти полезную информацию, о который вы у них просите, используя естественный человеческий язык. Искусственный интеллект в таких приложениях собирают информацию на ваших вопросах и используют ее, чтобы лучше понимать вашу речь и выводить результаты с учетом ваших предпочтений.
Microsoft утверждает, что Cortana постоянно получает информацию о своих пользователях и в конечном итоге она будет способна предвидеть потребности своих клиентов. Виртуальные личные помощники обрабатывают огромное количество данных из различных источников, чтобы узнать больше о пользователях и стать более эффективными помощниками в поиске и обработки информации. Сложность и эффективность искусственного интеллекта в видеоиграх возросло в геометрической прогрессии в течении последних нескольких десятилетий, в результате чего видеоигровые персонажи способны вести себя совершенно непредсказуемым образом. Видеоигры активно используют искусственный интеллект для своих персонажей, которые могут анализировать окружающую среду для поиска объектов и взаимодействия с ними. Они способны укрываться, исследовать звуки, использовать фланговые маневры, общаться с другими персонажами и т. Google сообщила об алгоритме, способном научиться водить машину точно так же,как это делает человек: через опыт. Идея заключается в том, что в конечном итоге автомобиль будет способен смотреть на дорогу и принимать решения, основываясь на том, что он видит. Эта способность реализуется различными способами: купоны, скидки, таргентинговая реклама и т. Как вы уже догадались это очень спорное использование искусственного интеллекта так как заставляет многих людей переживать по поводу возможных нарушений неприкосновенности частной жизни. Многие банки отправляют эти сообщения, если считают, что существует вероятность мошенничества с вашим аккаунтом и хотят убедиться, что вы одобряете покупку, прежде чем перечислить деньги в другую компанию.
Часто для наблюдения такого рода мошенничества используется искусственный интеллект. После достаточного обучения, система будет в состоянии обнаружить мошеннические транзакции на основе тех признаков, которые он узнал посредством обучения. Во многих случаях вы общаетесь с искусственным интеллектом. Многие из этих чат ботов мало чем отличаются от автоответчиков, но некоторые из них действительно способны извлекать знания из сайта и предоставлять их клиентам, когда они попросят об этом. Искусственный интеллект способен писать простые истории, такие как, финансовые сводки, спортивные репортажи и т. Конечно, такая система все же нуждается в помощи человека, но это всего лишь вопрос времени и в ближайшем будущем искусственный интеллект будет способен писать полноценные статьи. Именно поэтому были разработаны компьютеры с искусственным интеллектом для мониторинга этих камер. Алгоритм мониторинга принимает входные данные с камер видеонаблюдения и определяет есть ли опасность или нет.
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.
Профессиональное создание контента набирает обороты Джереми Туман, генеральный директор компании Aug X Labs, специализирующейся на видеомонтаже с использованием ИИ, считает, что 2024-й станет годом, когда ИИ действительно начнет работать на создателей контента. ИИ для профессионального создания контента позволит компаниям взаимодействовать со своими клиентами гораздо более целенаправленно и увлекательно, считает Туман. Эти тенденции упорядочат и ускорят каждый аспект рабочего процесса инженера, уменьшат когнитивную перегрузку, позволят создавать многократно используемый код, упростят поиск кода и позволят быстрее устранять неполадки. ИИ будет даже генерировать тестовый код, позволяя разработчикам сосредоточиться на творческих аспектах дизайна ПО и быстрее выводить решения на рынок. По его словам, организации будут использовать автоматизацию и цифровых работников, чтобы у сотрудников было больше времени на решение таких задач, как повышение квалификации, развитие собственных работ и поиск новых способов использования ИИ в своих интересах. При этом они будут уделять особое внимание своей готовности к соблюдению грядущих норм и правил безопасности и прозрачности, проактивному снижению рисков и контролю за справедливостью, предвзятостью и смещением моделей.
ТОП 10 искусственных интеллектов в 2023 году
Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT? Технологии искусственного интеллекта (далее — ИИ), которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни. Традиционные проблемы, связанные с ИИ, такие как усиление существующих предубеждений в данных для обучения или отсутствие прозрачности решений, вновь обрели актуальность.
Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
Технологии искусственного интеллекта широко используются в таких разных сферах бизнеса, как ритейл, строительство, информационные технологии, образование и т. В каждой из указанных бизнес-сфер применяются технологии управления поведением потребителей, изучения будущих тенденций рынка и автоматизации различных рутинных процессов. Рассмотрим сектора применения возможностей искусственного интеллекта. Беспилотные автомобили, использующие алгоритмы искусственного интеллекта с возможностью полного автономного вождения без вмешательства человека, могут существенно трансформировать транспортную систему. Машины с использованием ИИ анализируют трафик и альтернативные маршруты, сокращая время в пути [5]. Применение высокопроизводительных роботов способствует быстрому и качественному выполнению задач, более эффективной, чем у человека, деятельности. Благодаря использованию 3D-технологий и машинного зрения роботы способны в разы ускорить процесс производства в любой сфере. Автономные хирургические роботы, виртуальные помощники медицинского персонала и автоматическая диагностика изображений — это новейшие разработки, благодаря которым искусственный интеллект начинает играть решающую роль в технологическом прогрессе сферы здравоохранения, а также в развитии услуг телемедицины в трансграничном режиме [8] Ermakova, Kovyazin, 2002. Сфера развлечений.
Машинное обучение на нейронных сетях позволяет предсказывать сценарии поведения пользователя и предоставлять рекомендации по подбору фильмов, музыки, телешоу и другого интересующего потребителя контента. ИИ в зависимости от предпочтений пользователя осуществляет персонализированный подбор рекламы, что способствует повышению эффективности маркетинга в аспекте таргетированной рекламы и увеличению объемов продаж. Предиктивный анализ и автоматизация, осуществляемая алгоритмами искусственного интеллекта, применяются в целях принятия бизнес-решений, продажи билетов и прогнозирования результатов спортсменов. Искусственный интеллект, применяемый в бизнесе, способствует улучшению показателей во всех сферах. К примеру, к процессам, в рамках которых ИИ решает определенные узконаправленные задачи, следует отнести следующие: 1. Искусственный интеллект осуществляет изучение статистики и выполняет прогностические функции, обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального распределения цен на конкретный вид продукции. Это позволяет в несколько раз повысить объемы выручки и доходов компании. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов и вычисляют подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные последствия действий кибермошенников и киберпреступников, что приводит к значительному снижению финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту доверия пользователей [7] Dudin, Shkodinskiy, 2021.
Маркетинговая сфера. Системы искусственного интеллекта на основе изучения предыдущих продаж и глубокого изучения рынков осуществляют прогнозирование сценариев развития событий. Алгоритмами изучаются контактные данные клиентов, суммы сделок и приобретенные ими товары или услуги [20] Shkor, Sevzyuk, 2020. Кроме того, ИИ анализирует поведение конкурентов в целях сопоставления эффективных и неудачных решений и действий. Это позволяет компании разрабатывать и реализовывать грамотную маркетинговую стратегию, которая с высокой степенью вероятности завершится финансовым успехом. Скорость обработки данных. Big Data большие данные — это основной инструмент работы искусственного интеллекта. ИИ позволяет быстро и эффективно анализировать большие объемы информации, разрабатывать пути реакции, а также осуществлять построение стратегического планирования.
В качестве примера можно привести применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций. Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без предварительного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже [4] Babich, Kirillova, 2019. Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные ошибки в работе персонала.
Это системы видеоаналитики, коммуникационные платформы, софт для работы с цифровыми медицинскими изображениями — есть варианты практически для каждой сферы бизнеса.
Инструмент позволяет встраивать в приложения интеллектуальные технологии распознавания данных. Примеры решений для разных сфер бизнеса из реестра: Транспорт и логистика Система управления движением судов «Нави-Мастер». Видеопотоки типовых дефектов стальных канатов. Диалоговые приложения чат-боты и голосовые помощники TalkBank Platform. Версия 2.
Две конкурирующие модели достигли рекордно высоких результатов в тесте «Оценка понимания китайского языка» CLUE , который представляет собой набор задач, предназначенных для оценки того, насколько хорошо машина может понимать текст на китайском языке и реагировать на него так же, как это делает человек. Модель искусственного интеллекта Hunyuan от Tencent заняла первое место с результатом 86,918 балла, за ним следует AliceMind от Alibaba с результатом 86,685 балла.
На третьем месте оказалась группа людей, принимающих участие в тестировании, — они набрали 86,678 балла. Китайские компании очень активно включились в гонку за лидерство в искусственном интеллекте. Если пять лет назад индустрия только формировалась, то в 2021 китайские компании лидируют в мировом рейтинге по числу патентов в области искусственного интеллекта: в первой пятерке они занимают три места, а Tencent и Baidu возглавляют этот рейтинг. По данным LexisNexis, в период с 2012 по 2019 год наибольшим количеством патентов в области искусственного интеллекта владела Microsoft , но в 2019 она резко провалилась в рейтинге из-за активности других компаний. Самый яркий представитель в этом рейтинге — китайский страховой гигант Ping An. За 5 лет число патентов в области искусственного интеллекта в распоряжении компании выросло в 139 раз — с 46 до 6410. И это не просто патенты, а реальные технологии, применяемые в бизнесе компании.
Например, среди инструментов искусственного интеллекта, недавно разработанных компанией, есть программное обеспечение для анализа микровыражений лица — моргания глаз, непроизвольных подергиваний губами и так далее, — которое Ping An использует для оценки страховых требований, которые страхователи отправляют в компанию с помощью видео. Но больше всех из китайских компаний к полномасштабной конкуренции с ChatGPT готовы в Baidu — крупнейшем поисковике в Китае и аналогу Google. В ближайшие месяцы Baidu запустит собственного чат-бота «Эрни» , который будет интегрирован в поисковик по аналогии с ChatGPT, встроенным в поисковик Bing от Microsoft.
На другой торговой площадке «Авито» технологии искусственного интеллекта используют на каждом этапе пользовательского пути.
Ежедневно автоматическая система с использованием ИИ проверяет 20 млн объявлений, каждое из которых должно соответствовать не только правилам платформы, но и законодательству, отметил Chief Data Officer «Авито» Андрей Рыбинцев. По его словам, эта же система в сутки анализирует до 10 миллиардов кликов пользователей на платформе. Продажи не единственная сфера, где ИИ получил широкое распространение. Большой потенциал лежит в медицине.
Например, во время пандемии ИИ облегчал поиск очагов поражения легких на снимках компьютерной томографии, выделяя подозрительные участки. 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.
Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. В торгово-финансовом секторе искусственный интеллект так же хорошо себя показывает в работе.
Ключевые тенденции-2024 в области ИИ
Текущее состояние ИИ не позволяет ему действовать в таком же духе. Но как это может выглядеть, можно посмотреть в фильме «2001 год: Космическая одиссея». В 1968 году Стэнли Кубрик показал ИИ HAL 9000, который мог решать обычные человеческие проблемы и постоянно преодолевать новые сложности на основе полученной информации, как это делают люди. Делал он это, скажем так, по-особенному. Сегодня ИИ все еще отличается от человеческого мозга. Например, ему недоступно осознание таких вещей, как: Физические объекты существуют в трехмерной реальности и сохраняются, даже если вы их не видите.
Объекты обладают многочисленными свойствами и подчиняются физическим законам, таким как гравитация. Время идет и накладывает определенный порядок на действия в окружающей среде. Объекты в движении следуют обычно предсказуемым траекториям, таким как падение, перекатывание и так далее. Причины могут предсказуемо привести к следствиям. Действия, предпринимаемые человеком или слабым искусственным интеллектом , могут повлиять на будущее, которое может повлиять на человека.
Например, человек находится за рулем автомобиля и видит, что рядом с проезжей частью находится детская площадка, на которой ребенок играет с мячом. Водитель сразу же принимает во внимание тот факт, что ребенок с мячом где-то рядом, а значит, либо мяч может укатиться на проезжую часть, либо на нее выбежит ребенок. А может быть, ребенок выбежит за мячиком. Существование ребенка с мячом на детской площадке не означает, что вышеприведенные события обязательно произойдут. Но водитель держит это в уме, даже где-то на подсознательном уровне, готовясь в случае необходимости реагировать на ситуацию.
Другое дело ИИ. Представим, что по этой же дороге едет, например, «Тесла». Для ИИ автомобиля ребенка с мячиком не существует, пока он не попадет в объектив камеры. А как только он пропадет, ИИ забудет о нем сразу же. Конечно, ИИ способен моментально среагировать, если ребенок окажется на проезжей части.
Конечно, ПО современных машин может даже предсказать траекторию полета мяча, скорость движения объекта и ребенка. Но это возможно лишь в том случае, если объект и ребенок находятся в поле его видимости. В остальных случаях ничего за пределами камеры для ИИ не существует. Зачем нужен искусственный интеллект Для чего нужен ИИ? Чтобы улучшить человеческую жизнь.
Упростить ее там, где это возможно. Это может касаться таких вопросов, как экономия времени ИИ быстрее просчитывает информацию , работа в опасных условиях. Рассмотрим основные цели существования ИИ и его развития. ИИ может снизить количество человеческих ошибок.
Это свидетельствует о том, что возможности использования новых высокоинтеллектуальных технологий в будущем будут неуклонно возрастать [9] Zhilin, Safaryan, 2020. Объем инвестиций в разработки на основе искусственного интеллекта в 2020 г. США [3]. Также гигантские денежные ресурсы вкладываются в программы, способные распознавать человеческую речь. Этот сегмент, по данным аналитиков, в 2020 г. По прогнозу, уже в 2022 г.
США [1] Arkhipov, 2020. Сегодня ядром сервисов искусственного интеллекта, применяемых в бизнес-сфере, являются ИИ-рекомендации онлайн-магазинов и виртуальные ассистенты например, Alex, Cortan и Siri [3] Bukhtiyarova, 2019. Искусственный интеллект сортирует контент по предпочтениям и популярности пользователей, распознает, понимает и самостоятельно пишет тексты, фильтрует и блокирует СПАМ, распознает человеческую речь, идентифицирует людей по фотографии, селфи, сетчатке глаза и другими способами. Это приводит экономистов и экспертов к противоречивым выводам по вопросу влияния ИИ на рынок труда вследствие ограниченных данных о негативных последствиях такого воздействия [6, 23] Gorodnova, 2021; Kitzmann, Yatsenko, Launer, 2021. В целях коммуникации с клиентами ИИ-компании используют чат-боты, которые вступают во взаимодействие и отвечают на вопросы. Системы искусственного интеллекта активно применяются при оказании телекоммуникационных услуг, в автомобильной промышленности и финансовом секторе. Указанные технологии внедряются и в розничных сетях, при производстве FMCG пер. Технологии искусственного интеллекта широко используются в таких разных сферах бизнеса, как ритейл, строительство, информационные технологии, образование и т. В каждой из указанных бизнес-сфер применяются технологии управления поведением потребителей, изучения будущих тенденций рынка и автоматизации различных рутинных процессов. Рассмотрим сектора применения возможностей искусственного интеллекта.
Беспилотные автомобили, использующие алгоритмы искусственного интеллекта с возможностью полного автономного вождения без вмешательства человека, могут существенно трансформировать транспортную систему. Машины с использованием ИИ анализируют трафик и альтернативные маршруты, сокращая время в пути [5]. Применение высокопроизводительных роботов способствует быстрому и качественному выполнению задач, более эффективной, чем у человека, деятельности. Благодаря использованию 3D-технологий и машинного зрения роботы способны в разы ускорить процесс производства в любой сфере. Автономные хирургические роботы, виртуальные помощники медицинского персонала и автоматическая диагностика изображений — это новейшие разработки, благодаря которым искусственный интеллект начинает играть решающую роль в технологическом прогрессе сферы здравоохранения, а также в развитии услуг телемедицины в трансграничном режиме [8] Ermakova, Kovyazin, 2002. Сфера развлечений. Машинное обучение на нейронных сетях позволяет предсказывать сценарии поведения пользователя и предоставлять рекомендации по подбору фильмов, музыки, телешоу и другого интересующего потребителя контента. ИИ в зависимости от предпочтений пользователя осуществляет персонализированный подбор рекламы, что способствует повышению эффективности маркетинга в аспекте таргетированной рекламы и увеличению объемов продаж. Предиктивный анализ и автоматизация, осуществляемая алгоритмами искусственного интеллекта, применяются в целях принятия бизнес-решений, продажи билетов и прогнозирования результатов спортсменов. Искусственный интеллект, применяемый в бизнесе, способствует улучшению показателей во всех сферах.
К примеру, к процессам, в рамках которых ИИ решает определенные узконаправленные задачи, следует отнести следующие: 1. Искусственный интеллект осуществляет изучение статистики и выполняет прогностические функции, обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального распределения цен на конкретный вид продукции. Это позволяет в несколько раз повысить объемы выручки и доходов компании. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов и вычисляют подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные последствия действий кибермошенников и киберпреступников, что приводит к значительному снижению финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту доверия пользователей [7] Dudin, Shkodinskiy, 2021.
Действительно, с помощью соответствующего ПО компании получают возможность сразу «убить нескольких зайцев»: предложить своим клиентам привлекательный «очеловеченный» интерфейс для коммуникаций с компанией и добиться повышения скорости и качества обработки обращений клиентов за счет автоматизации. Каков нынешний IQ таких ИТ -решений, и в каком направлении им еще предстоит совершенствоваться? Поэтому ограничиться созданием одной цифровой модели для того или иного функционала умного города невозможно.
В умном городе набор умных цифровых решений и состав моделей постоянно изменяется. Как интеллектуальные технологии повышают IQ российских населенных пунктов, читайте в следующем материале TAdviser.
Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах. Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении.
Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca.
Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере.
Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии. Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face.
Ключевые тенденции-2024 в области ИИ
Первая — сугубо технологическая. Для эффективного машинного обучения требуется мощное оборудование из-за работы с огромным количеством данных. Так, например, для того, чтобы научить машину отличать кролика от черепахи на картинке, придется задействовать мощности примерно 16 тысяч персональных компьютеров и обработать свыше 10 млн изображений. Именно поэтому технологическое развитие оборудование, безусловно, должно идти с опережающими темпами.
Вторая — сложившаяся проблема нехватки кадров, которую на данный момент в России планируют решить путем создания новых образовательных специальностей в сфере ИИ. Так, в 2021 году на базе петербургского ИТМО появилась первая аспирантура, посвященная обучению данного типа специалистов. А в начале июля этого года зампред правительства Дмитрий Чернышенко заявил об открытии 83 новых магистерских программ в сфере искусственного интеллекта.
Поэтому студенты получат именно те знания, которые пригодятся им в работе.
Все понимают, что ядерная бомба — разрушительная вещь. Искусственный интеллект может быть тоже разрушительным. Во-первых, генеративный ИИ может создавать различные дипфейки и другой контент, где практически невозможно отличить правду от лжи. Во-вторых, ИИ может негативно повлиять на систему образования — сделать ее поверхностной, если будет сразу предлагать готовые ответы. Сейчас в каких-то школах запрещено приносить калькуляторы на уроки, чтобы дети научились самостоятельно выполнять математические действия. И это правильно. Важно учить фундаментальные основы для понимания того, как устроены различные вещи. Если что-то выйдет из строя, например тот же калькулятор, мы должны суметь сами справиться с задачей. В-третьих, искусственный интеллект может генерировать данные с ошибками, а человек принимать эту информацию за истину.
Конечно, это проблема не самого ИИ, а данных, на которых его обучают. Если они изначально содержат какие-либо заблуждения, то и программа будет генерировать контент с различными искажениями. Чтобы решить эту проблему, стоит помечать данные, созданные искусственным интеллектом. ИИ на рынке труда — Как искусственный интеллект повлияет на рынок труда? Это уже серьезным образом влияет на работу маркетологов, дизайнеров, переводчиков, сотрудников call-центров. Все, что связано с обслуживанием клиентов, уже трансформируется под воздействием технологий ИИ. В будущем этот тренд будет только усиливаться. Они смогут объяснить, почему программа пришла к определенному решению, как именно происходил процесс генерации или предсказания, почему был получен именно такой результат. Вот это точно будет востребовано. Существующие профессии, такие как сценарист и режиссер, трансформируются, они будут работать, например, над тем, как сделать ИИ более человекоподобным, чтобы он правильно реагировал и имитировал эмоции.
Искусственный интеллект в сочетании с робототехникой в первую очередь заменит профессии, которые связаны с риском для жизни, тяжелыми и опасными условиями труда: шахтеров, водителей самосвалов и другие. Кроме того, исчезнут или сильно изменятся профессии, где много рутины. Например, секретарей и даже программистов. ИИ не заменит ученых. У них появятся новые инструменты со встроенным искусственным интеллектом, которые ускорят процессы и этапы исследования, например сбор и обработку данных, проверку гипотез и даже их генерацию с помощью нейросетей.
Эти достижения помогают ритейлерам оптимизировать свою планирование запасов , что приводит к увеличению потенциального дохода. Такое сокращение логистических затрат приводит к повышению рентабельности.
Это не только приводит к экономии средств, но и высвобождает ценные человеческие ресурсы для решения более стратегических задач. Это сводит к минимуму возникновение нехватки товаров на складе, что может привести к потере продаж и недовольству клиентов. Это приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов. Ожидается, что в 2023 году ИИ продолжит играть заметную роль в секторе розничной торговли, а его приложения расширятся за пределы управления запасами, цепочками поставок и логистикой. Вот некоторые области, где ИИ может оказать существенное влияние: Автоматизация кассового аппарата: Кассовые системы на базе искусственного интеллекта, такие как магазины без касс, станут более распространенными, что сократит время ожидания и улучшит общее впечатление от покупок. Персонализация опыта магазина: Алгоритмы искусственного интеллекта будут анализировать данные клиентов, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам, предложениям и впечатлениям в магазинах, повышая вовлеченность клиентов и продажи. Оформление витрин: Решения на основе искусственного интеллекта оптимизируют планировку магазинов и размещение продуктов на основе данных в реальном времени, повышая видимость продуктов и продажи.
Предотвращение потерь: Системы наблюдения на базе искусственного интеллекта помогут ритейлерам более эффективно выявлять и предотвращать кражи и мошенничества. Поддержка клиентов: чат-боты с искусственным интеллектом и виртуальные помощники обеспечит мгновенную поддержку клиентов, улучшив время отклика и качество обслуживания. Улучшенное обнаружение мошенничества и персонализация в сфере финансовых технологий кредиты: pixabay В мире финансовых услуг крайне важно уделять приоритетное внимание безопасности и устанавливать доверительные отношения с клиентами. Обнаружение и предотвращение мошеннических или несанкционированных транзакций позволяет быстро сэкономить деньги, повысить безопасность и укрепить отношения между финансовым учреждением и его клиентами. Финансовые компании теперь используют технологию искусственного интеллекта для улучшения процессов идентификации клиентов и управления рисками. С помощью процедур идентификации на основе искусственного интеллекта компании могут с самого начала собирать более подробную информацию о своих клиентах, включая их личность, пригодность и потенциальные риски. Кроме того, модели машинного обучения позволяют быстро обнаруживать мошеннические транзакции и предпринимать необходимые действия для сокращения потерь клиентов.
Кроме того, ИИ имеет возможность проверять клиентов с помощью различных методов, таких как биометрические данные, распознавание речи или распознавание лиц. Это позволяет создавать индивидуальный опыт, ориентированный на каждого отдельного клиента. Ожидается, что эти ценные применения ИИ в индустрии финансовых технологий будут продолжать развиваться в 2023 году. ИИ является движущей силой в повышении безопасности, повышении доверия клиентов и обеспечении высокой персонализации финансового опыта в постоянно развивающемся мире финансовых технологий. Эти замечательные алгоритмы машинного обучения оставили неизгладимый след в искусстве, предоставив пользователям возможность создавать уникальные изображения на основе текстовых подсказок. Этот процесс включает в себя объединение ранее существовавших данных с текстовым вводом пользователя для получения визуально привлекательного результата. Более того, эти генераторы изображений с искусственным интеллектом предлагают целый спектр творческих возможностей, генерируя несколько версий одного и того же изображения, что позволяет пользователям выбирать предпочтительную итерацию.
Растущая среда генераторов изображений с использованием искусственного интеллекта быстро расширяется, открывая мир художественных возможностей.
Что может ИИ в онлайн-образовании Как выглядел упрощенный процесс создания онлайн-курса до появления ИИ: Методист составлял учебную программу так, чтобы ученики получили достаточный объем знаний для освоения профессии или точечного навыка. Продюсер искал релевантных спикеров для курса. Спикеры записывали обучающие ролики со съемочной командой. Копирайтеры или авторы-редакторы писали текст к курсу на основе контента от спикера. Дизайнеры отрисовывали картинки, графики и прочее. Когда курс выпускался, к ученикам прикрепляли службу поддержки учащихся — людей, которые проверяли домашние задания, давали обратную связь и поддерживали учеников на всем пути обучения. Получался долгий и дорогой процесс, который влиял и на конечную стоимость курса, и порой на качество обучения: онлайн-школы могли записать курс в спешке и дать себе обещание внести правки позже. А внесли эти правки потом или нет, кто проверит.
Если вы спросите меня, какой из этих шагов может полностью забрать на себя ИИ, то я отвечу, что все. Методиста может заменить GPT — нейросеть напишет программу и сам контент для любого курса за секунды. Видео с виртуальным спикером может сделать нейросеть наподобие HeyGen — можно создать как несуществующего спикера, так и загрузить примеры видео с реальным человеком и воссоздать его голос и движения. Картинки нарисует Midjourney. А виртуальный ассистент в формате чат-бота на основе GPT в любом привычном мессенджере проверит домашние работы, поставит оценки и узнает, все ли ок у ученика с прохождением курса и общим состоянием. И даже даст рекомендации по улучшению его образовательного опыта. Так скорость и стоимость создания онлайн-курса или целой программы снижается в десятки раз, а качество обучения только растет. ИИ может забрать на себя и другие процессы, которые происходят вне курса — создание маркетингового плана и креативов для продажи курса, подсчет рынка онлайн-образования и анализ результативности обучения. Преимущества генеративных сетей перед учителями Персонализация В мире нет двух одинаковых учеников, все мы разные.
И ни один, даже самый хороший учитель, не может уделять каждому ученику то внимание, которое ему нужно. А Gen AI может. Он проанализиурет стиль обучения каждого студента и подстроит под него материалы и задания. Представьте себе мир, где отстающие и бегущие вперед ученики получают разные материалы и задания. Такой мир уже близко. Сценарии для каждого Представьте, что вы учите итальянский язык.
Будущее сейчас. Как технологии искусственного интеллекта влияют на экономику и бизнес
Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной продуктивности для потребителей — 48,1% важно наличие ИИ-функций в смартфоне. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал шестой ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Artificial Intelligence Index Report 2023». «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и дальше» Питера Ли, Кэри Голдберга и Исаака Кохана «Революция искусственного интеллекта в медицине: GPT-4 и далее» для тех, кто хочет быть. Двенадцатиярусные стеки памяти поднимают быстродействие в задачах искусственного интеллекта на 34 % в среднем по сравнению с 8-ярусными.