В России уже в ближайшие годы появится Цифровой кодекс — отдельный свод законов, норм и правил, которые будут регулировать искусственный интеллект.
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Генассамблея ООН приняла первую резолюцию об искусственном интеллекте Резолюция, предложенная США, призывает к мировому сотрудничеству в сфере ИИ. Наука - 17 июня 2023 - Новости Новосибирска - По оценке Национального центра развития искусственного интеллекта, 16 % организаций сферы здравоохранения России внедряют технологии ИИ. Согласно документу, развитие технологий ИИ в России будет происходить по 4 направлениям: обработка естественного языка и синтез речи, компьютерное зрение, перспективные методы искусственного интеллекта, интеллектуальная поддержка принятия решений.
Apple возобновила переговоры с OpenAI по поводу внедрения ИИ в iPhone нового поколения
Компьютерное зрение Computer Vision Способность машины визуально распознавать объекты и анализировать их. Речь идет не только о способности понимать изображения на картинке хотя до недавнего времени ИИ не умел и этого , применение этой технологии намного шире: Дополненная реальность Беспилотные аппараты, в том числе машины Системы видеонаблюдения, в том числе камеры фиксации нарушений Системы распознавания лиц В последних трех направлениях российские разработки действительно получили хорошее развитие, а сейчас и находят применение на практике как, например, работающая система распознавания лиц в Москве. Среди наиболее известных российских компаний, трудящихся в этой сфере, в РФ последние годы выделяют: NTechLab — создатели популярного сервиса Findface, наработки по которой легли в системы безопасности для силовых ведомств. Vision Labs, разрабатывающая системы распознавания лиц и иные решения для крупных банков «Центр речевых технологий» — компания, разработавшая ряд решений для телеком-компаний, а также создавшая систему идентификации болельщиков на стадионах. Обработка естественного языка Natural Language Processing Это особое направление математической лингвистики, которое работает над способностью искусственного интеллекта как распознавать текст на практически человеческом уровне понимания, так и генерировать его. Она применяется в ряде весьма важных отраслей, с которыми человек сталкивается почти каждый день: Перевод текста с одного языка на другой Автоматическая генерация текстов Работа чат-ботов и роботов-собеседников Распознавание и синтез речи Здесь эксперты особенно выделяют работу компании «Яндекс», уже давно обогнавшей таких титанов, как Google и Microsoft по качеству машинного перевода с русского языка на английский и с английского на русский. И хотя экспертные оценки нередко расходятся, но многие мировые специалисты признают, что система-помощник «Алиса» действительно совершеннее многих западных аналогов. Кроме того, в «Сбере» во время конференции отметили работу российских специалистов над «Трехмодальной моделью распознавания речи», которая позволила бы машине обладать своего рода интуицией и дала бы возможность еще более гибко импровизировать во время общения с человеком.
Столь серьезное изменение в раскладке является первым с 1994 года. Преимущество их разработки в том, что она не требует имплантации электродов в живой организм. Достаточно надеть специальную шапочку для снятия… 0 Технологии Нейросеть Pigeon научилась определять геолокацию места по фотографии Трое инициативных студентов из Университета Стэнфорда разработали нейросеть PIGEON, способную с удивительной точностью определять местоположение, где были сделаны фотографии. Эта модель получила название «life2vec», ее задача в составлении последовательности событий, из которых состоит человеческая жизнь. Конечный… 0 Роботы ИИ научился жульничать для обхода физических ограничений в заданиях Разработчики системы искусственного интеллекта CyberRunner собираются в ближайшее время выложить ее исходный код в открытый доступ. Это позволит кратно увеличить объем упражнений и сеансов обучения ИИ новым возможностям по реализации задач в физическом мире. Какими они будут, зависит от самих людей. По умолчанию… 5 Технологии Виртуальные ведущие новостей на основе ИИ заменят живых людей в студии Сервис Channel 1 обещает с 2024 года запустить полную версию своего выпуска новостей с виртуальными телеведущими. Контент подлинный, он позаимствован на новостных порталах, перепакован и представлен на экране фотореалистичным аватаром под управлением ИИ. Данная услуга планируется как промежуточная версия на пути… 0 Интернет В Бразилии принят законопроект, который в тайне от всех был разработан при помощи ChatGPT Член городского совета бразильского Порту-Алегри Рамиро Росарио после принятия предложенного им законопроекта признался, что всех обманул. Он не составлял данный документ, а поручил эту работу сервису ChatGPT. Политик не внес ни единой правки в законопроект и сознательно умолчал о его происхождении. По словам Росарио,… 1 Технологии Искусственный интеллект Gemini от Google превзошел всех людей и нейросети в 57 науках Компания Google представила новую версию искусственного интеллекта под названием Gemini.
Мы расскажем вам о новых технологиях, прорывах в исследованиях и практических применениях ИИ, которые меняют мир. Новости 05. Кнопка будет располагаться Новости 31.
Набирающие популярность предобученные модели, которые упрощают интеграцию ИИ в бизнес-процессы организации, возможно, усилят стремление компаний запускать собственные ИИ-проекты, считают эксперты ИСИЭЗ. В выборку вошли организации, относящиеся к 20 основным видам экономической деятельности, включая сельское хозяйство , добывающую и обрабатывающую промышленность , строительство , транспорт и логистику , обеспечение электроэнергией , сектор услуг торговля , финансы , др. Отчет был опубликован в начале августа 2023 года. Участники рынка выделяют три категории наиболее востребованных специалистов в области ИИ: дата-сайентисты, дата-инженеры и дата-аналитики. Несмотря на то, что поиск и адаптация дата-сайентистов требуют значительных ресурсов, по мнению рынка, наибольший дефицит наблюдается в привлечении квалифицированных дата-инженеров. Несмотря на то, что сейчас российский финансовый сектор находится в числе мировых лидеров по проникновению технологий ИИ, в среднесрочной перспективе присутствует значительный риск потери конкурентного преимущества. Развивать решения ИИ на уровне мировых, будучи отрезанными от международных сообществ, практически невозможно, - говорится в исследовании. Это санкционное ограничение, связанное с блокировкой поставок высокотехнологичного оборудования для проектов с ИИ, которое производят несколько компаний в мире, а большинство патентов и технологий по этому направлению принадлежат США. Греф отметил, что и при решении этой проблемы он не является пессимистом. Мы такие варианты закладывали в предыдущие годы в чёрный сценарий, как вы говорите. Мы предпринимали шаги для того, чтобы готовиться к подобного рода ситуациям. Но, как всегда, риск приходит раньше, чем ты к нему готов. Но и не сказать, что мы к нему абсолютно не готовы. Мы сейчас совместно с правительством работаем над тем, как нам решить эту задачу — задачу «железа», которая, к сожалению, не так просто решается, — пояснил он. Документ опубликован 1 августа 2023 года. Согласно отчету, рентабельность инвестиций в ИИ-проекты достигает 240 млрд рублей в год. Средние и небольшие компании вкладывают в ИИ-технологии в 500 раз меньше, чем крупные организации: от 100 до 300 млн рублей в год. Отмечается, что ключевыми барьерами при внедрении ИИ являются дефицит профильных специалистов, а также отсутствие отечественных инструментов для работы с машинным обучением. В 2023 году большие языковые модели стали технологическим драйвером развития ИИ в финтехе. При этом доступ к «железу» остается ограничивающим фактором, поскольку большинство финтех-компаний не развивает ИИ в сопоставимых масштабах. При проведении исследования аналитики АФТ изучили более 200 международных и российских источников информации о технологиях ИИ, а также провели 45 глубинных интервью с экспертами в области ИИ в финансовом секторе и исследовали более 100 кейсов применения ИИ в финтехе. Минэкономразвития допускает такую возможность. Как уточнили в ведомстве, речь идет об использовании искусственного интеллекта ИИ «в дополнение к действующим механизмам анализа данных и дальнейшей оценки». Такой ответ чиновники дали на просьбу прокомментировать научную статью о применении нейросетей в этой области. Использование ИИ для оценки инвестпривлекательности субъектов позволило бы учитывать больше данных и исключить субъективность авторов, указали в своей работе специалисты Таганрогского института управления и экономики. Они перечислили и недостатки нынешних систем. Например, если автор рейтинга использует метод экспертных оценок, то есть опрашивает специалистов и делает выводы на основе услышанных мнений, есть риск, что при оценке будут учтены и субъективные суждения. При «котловом» способе используют много различных данных, но факторы не ранжируют по значимости. Это тоже может плохо отразиться на итоговых баллах. Кроме того, есть риск, что рейтинговые агентства будут манипулировать данными в интересах каких-либо субъектов, в июле 2023 года сообщили « Ведомости » со ссылкой на слова ученых. АСИ ежегодно составляет национальный рейтинг инвестиционной привлекательности субъектов на основе порядка 70 параметров, уточнили в министерстве. Есть и списки частных компаний — например, их составляют « Эксперт РА » и Национальное рейтинговое агентство. Проанализировав недостатки используемых методик оценки инвестиционного климата регионов, авторы вышеупомянутой научной статьи пришли к идее разработать инструментарий на основе нейросетевой технологии и факторного анализа, сказано в их работе. Если говорить упрощенно, речь об обучении ИИ в два этапа, пояснил автор исследования, аспирант кафедры экономики и финансов Таганрогского института управления и экономики Евгений Александров. Сначала нужно собрать информацию, отсеяв заведомо ложную, недостоверную или имеющую значительные отклонения, и сформировать базу данных. Затем последует уже непосредственно обучение искусственной нейронной сети, как именно их обрабатывать. Условно говоря, для этого нужно оцифровать опыт авторов оценок инвестпривлекательности. По его мнению, основная проблема в создании нейросети для оценки инвестпривлекательности регионов как раз недостаток оцифрованного опыта, на котором можно ее обучить. Практического внедрения подобных нейросетей можно ожидать в следующем десятилетии, если темой заинтересуются власти или ИТ -корпорации, полагает автор исследования. Такие данные были обнародованы в начале июля 2023 года. Как сообщает газета « Коммерсантъ », ссылаясь на информацию, полученную от участников рынка, одной из причин роста цены ИИ-продуктов являются западные санкции. Из-за сложившейся геополитической обстановки возникли сложности с закупками иностранного оборудования — прежде всего ускорителей Nvidia , которые применяются во многих ИИ-системах. Вместе с тем техника, поставляемая посредством параллельного импорта, стоит значительно дороже, чем поступавшая в страну ранее по официальным каналам. Графические процессоры применяются для тренировки нейросетей, машинного обучения , анализа больших данных , в сфере криптовалюты и майнинга, для виртуализации и облачных вычислений , 3D-графики, анимации и др. Поэтому нехватка таких решений провоцирует быстрый рост стоимости софта. Проблемы с кадрами в отрасли начались весной 2022 года, когда разработчики стали в массовом порядке переезжать за границу. Многие программисты получили предложения от международных корпораций в иностранной валюте, поэтому российским компаниям для удержания работников приходится повышать им заработную плату. А это также отражается на стоимости конечных продуктов. Директор центра разработки Artezio группа « Ланит » Дмитрий Паршин считает, что подорожание софта на базе ИИ продолжится из-за санкционного давления. А это приведёт к сокращению инвестиций в сфере ИИ и к переходу на более дешёвые и менее эффективные или безопасные решения. Участники отрасли полагают, что для развития внутреннего рынка России за счёт более активного внедрения ИИ-проектов в регионах требуется поддержка государства. Об этом рассказал заместитель руководителя ведомства Григорий Борисенко.
Новости проекта
- Искусственный интеллект 2024 — новости с фото и видео
- Сообщество
- — База знаний ИИ
- Крупный бизнес начал активно использовать искусственный интеллект - | Новости
Крупный бизнес начал активно использовать искусственный интеллект
- Вклад в экономику генеративных моделей искусственного интеллекта
- Новости проекта
- Искусственный Интеллект (ИИ): новости и статьи | ForkLog
- Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг
Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний
Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. Искусственный интеллект впервые создал новый сорт российского кофе. Согласно документу, развитие технологий ИИ в России будет происходить по 4 направлениям: обработка естественного языка и синтез речи, компьютерное зрение, перспективные методы искусственного интеллекта, интеллектуальная поддержка принятия решений. Об этом сообщил заместитель Председателя Правительства Дмитрий Чернышенко, выступая на Дне искусственного интеллекта в рамках международной выставки-форума «Россия». Самое масштабное соревнование по искусственному интеллекту — реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Это отражает растущее влияние искусственного интеллекта на современное общество и указывает на потенциал дальнейшего развития технологий в банковском секторе и за его пределами.
Искусственный интеллект заменит человека? Эксперты обсудили, где можно применить новую технологию
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.
Европарламент принимает закон об ограничении технологии, а правительства вынуждены помогать «пострадавшим от ИИ». Российский рынок больших данных растет, несмотря ни на что. По оценке Ассоциации участников рынка больших данных, он может достигнуть 319 млрд руб.
Он предполагает, что IT-отрасль станет приоритетной для государства, услуги и решения в области big data распространятся на другие сегменты рынка и будет обеспечена частичная замена иностранного софта российским. Есть и негативный сценарий, при котором рынок перейдет на «мобилизационную экономику», то есть будет монополизирован государством — эксперты связывают это с цифровым учетом военнообязанных в России, хотя и отмечают, что такой исход маловероятен. Повсеместное внедрение ИИ не обходится без рисков.
В 2023 году число опасных инцидентов из-за ошибок в работе искусственного интеллекта может вырасти более чем в два раза, прогнозирует основатель проекта AI Incident Database Шон Макгрегор. Согласно статистике, за первые три месяца 2023 года было зафиксировано 45 опасных случаев, в числе которых ДТП с участием беспилотных электромобилей и распространение нежелательной информации чат-ботами на базе искусственного интеллекта. Приведет ли развитие ИИ к повышению безопасности, или рисков будет становиться только больше — пока что открытый вопрос.
Повышенные риски заставляют государства все жестче регулировать сферу. Вице-президент по инновациям фонда «Сколково» Кирилл Каем, комментируя предложения остановить обучение нейросетей мощнее GPT-4, выступил за создание этического регламента. А в Евросоюзе свод правил почти готов: 11 мая 2023 года комитеты Европарламента поддержали проект AI Act — масштабный закон о регулировании и ограничении ИИ.
Депутаты намерены обязать разработчиков соблюдать авторские права и раскрывать, на каких материалах обучается генеративный ИИ. Также обсуждается вопрос о том, кто несет ответственность за неправомерное использование чат-ботов компаниями.
В Минпромторге также сообщили, что формирование экспертных групп уже началось.
Их должны создать до 15 ноября 2023 года при участии Минцифры и Альянса в сфере ИИ.
На начальном этапе бот будет удалять карточки электронных сигарет и вейпов, дальнейшие планы компания пока не раскрывает. До этого специалисты проверяли объявления вручную. Технологии ИИ применяются в работе контактного центра для распознавания и анализа речи, классификации обращений виртуальным ассистентом, а также для автоматизации процесса верификации сканов документов. В процессе диалога бот анализирует эмоции обеих сторон и на основании слов-триггеров формирует подсказки оператору для дальнейшей работы. В банке уверены, что это позволяет избегать негативных сценариев работы и предотвращает эмоциональное выгорание сотрудников. Основные заказчики — государственный, банковский и промышленный секторы. Целевая аудитория платформы — пользователи, которым предлагается создать собственные креативы на основе фирменных элементов бренда Coca-Cola и даже получить приз.
Промышленность: цифровые двойники и научная фантастика Цифровые двойники добывают больше нефти меньшими усилиями, а всё тот же генеративный ИИ взялся за проектирование деталей космических кораблей.
Искусственный интеллект весной 2023 года: что произошло в России и мире
Компания Microsoft представила следующую версию своей модели искусственного интеллекта Phi-3 Mini. Искусственный интеллект примет участие в Тотальном диктанте. В МФТИ прошла конференция «Искусственный интеллект в образовании: опыт и перспективы».