Нейронные сети

В условиях, когда языковые модели искусственного интеллекта все чаще используются для создания контента, растет вероятность замаскированных намеренных или случайных ошибок, предвзятости и дезинформации. Требуются доступные средства фильтрации, семантического анализа и визуализации, позволяющие «отделять зерна от плевел».

Классическое тестирование, при котором задаются сценарии тестирования или программы и методики испытаний, не применимо для систем на базе машинного обучения – модель обучилась чему-то новому и вправе выдавать непредсказуемые результаты. Как заказчику убедиться в том, что решение работает и будет приносить бизнес-пользу? Исполнитель также хочет наглядно доказать, что решение корректно работает. В этом случае может помочь системный подход к тестированию, учитывающий основные риски, которые заказчик и исполнитель должны обрабатывать совместно.

Разобраться в работе нейронных сетей вполне может и не профессионал – для этого достаточно учитывать, какой именно тип мышления сейчас заложен в ИИ, а также как это сказывается на роли человека в человеко-машинных системах. Однако некоторые особенности этого взаимодействия далеко не очевидны и пока широко не обсуждаются. Подобные дискуссии были бы полезны и инвесторам, и стартапам, и руководителям предприятий, чтобы не транжирить деньги на модные веяния, но и не отстать в мире новых технологий.

Обучение на трехмерных цифровых моделях клинописных табличек помогает справиться с распознаванием клинописи лучше других известных машинных методов.

По словам Анастасии Раковой, столичные специалисты предложили уже более десяти подобных стандартов.

Frontier Model Forum ставит своей целью решить проблему регулирования, не дожидаясь вмешательства государственных органов.

Клинический анализ крови может быть оптимизирован благодаря разработкам российских ученых

С учетом результатов проведенного эксперимента рекомендуется устанавливать пароли не меньше, чем из 15 символов.

Джеффри Хинтон специально уволился из Google, чтобы выступить с заявлением о рисках ИИ для человечества.

Эстонская компания Haut.AI предлагает основанный на нейросети DALL-E сервис производителям и продавцам косметики.

Чтобы исключить юридический риск использования оригинальных работ в изображениях, созданных компьютером, компания заключила лицензионные соглашения с Getty Images и Shutterstock.

Генеративные системы искусственного интеллекта, в том числе построенные на основе нейросетевой архитектуры «трансформер», существуют уже давно, однако появление ChatGPT – вопросно-ответного интерфейса к большой языковой модели GPT-3 – многие ассоциируют с революцией. Способны ли системы типа ChatGPT генерировать новое знание или могут лишь пересказывать уже известное? Как такие системы повлияют на поиск в Сети, развитие интеллектуальных помощников, образование и рынок труда?

Если робомобили получат широкое распространение, они будут оказывать не меньшее негативное влияние на экологию, чем центры обработки данных.

Анализ поражений речи помогает выявить болезнь на ранней стадии, что расширяет возможности ее терапии.

Компания OpenAI, занимающаяся разработкой и лицензированием технологий на основе машинного обучения, провозгласила своей целью поставить искусственный интеллект на благо общества, а не отдельного государства или корпорации.

При непрерывном обучении новая информация перезаписывает более раннюю; этот эффект называют катастрофическим забыванием.

В рамках эксперимента по внедрению компьютерного зрения в рамках цифровизации столичной медицины уже развернуто около 40 сервисов для анализа по 15 направлениям.

В рамках эксперимента по внедрению компьютерного зрения в рамках цифровизации столичной медицины уже развернуто около 40 сервисов для анализа по 15 направлениям.

DALL·E 2 способна понимать довольно сложные описания и создавать изображения в самых разных стилях — от фотореалистичных до абстрактных.