Браузеры отказываются от использования сторонних Cookies
Иными словами труднее будет собирать о вас данные
Иными словами труднее будет собирать о вас данные
В египетском городе Луксор прошли финалы соревнований по программированию ICPC за 2022 и 2023 годы - соревнования несколько раз откладывались.
Команда ВШЭ стала абсолютным чемпионом 47-го финала ICPC. Также ребята из Вышки завоевали третье место в 46-м финале ICPC. Отлично выступили и студенты МФТИ - их команда стала третьей в 47-м финале ICPC и пятой в 46-м финале ICPC.
Первое место (золото) 47-го финала, команда Вышки FFTilted - Федор Ромашов, Кирилл Кудряшов и Александр Бабин. На фото также их тренер - Михаил Густокашин.
Третье место (золото) 46-го финала, команда Высшей Школы Экономики.
Третье место (золото) 47-го финала, команда МФТИ.
Пятое место (серебро) 46-го финала, команда МФТИ.
ICPC - это одно из крупнейших и наиболее престижных соревнований по программированию в мире. Команды из трех человек, представляющие свой университет, решают задачи, показывая умение работы в команде, креативность, навыки принятия решений, умение действовать под давлением конкуренции в ограниченное время.
Столько всего было рассказано и показано про ИИ, но очень редко обсуждается, каких он бывает видов… Поэтому сегодня поговорим об этом подробнее!
Неважно, насколько вы знакомы с темой, здесь точно найдется что-то новое. От реактивных машин, которые просто реагируют на окружающую среду, до искусственного сверхразума, способного превзойти человеческий интеллект.
Смысл этого ИИ следует из названия — реагировать на текущую ситуацию. Самой первой такой машиной стала Deep Blue, которая в 1997 году выиграла у чемпиона мира по шахматам, Гарри Каспарова. Она могла анализировать текущее состояние шахматной доски и делать ходы на основе этой информации, но не могла использовать предыдущие игры для обучения и принятия решений.
Автомобили с автопилотом — еще один пример. Они используют датчики для анализа окружающей среды и принятия решений на дороге. Но, как и Deep Blue, они не могут учитывать прошлый опыт.
Несмотря на возраст, такой ИИ будет полезен и сейчас: для управления простыми роботами в реальном времени, в авиабезопасности для быстрого обнаружения и реагирования на потенциальные угрозы или аварийные ситуации. Да и в целом, везде, где важна реакция, а не память.
Этот ИИ учитывает, что было раньше, когда принимает решения. Например, система умного дома помнит, какие настройки климата предпочитают жильцы, и регулирует их соответственно.
Другой пример — это рекомендательная система на YouTube. Она подкидывает вам видео, исходя из того, что вы смотрели раньше. Другие видео последнего просмотренного блогера, другие видео по той же тематике — всё то, что может вас заинтересовать. То же самое касается и reels в запрещенной соцсети.
Этот ИИ старается делать свою работу лучше, основываясь на прошлом опыте. Но он не может использовать этот опыт для того, чтобы узнать что-то новое или понять, почему происходят определенные события.
Сокращенно можно называть ТоМ. Он уже более продвинутый, потому что понимает намерения, убеждения и эмоции человека. Другими словами, если мы “вживим” этот ИИ в тело робота, то такой робот будет “считывать” эмоции человека по его лицу. Или понимать, как чувствует себя человек, исходят из положения его тела.
Над ТоМ’ом ещё ведутся разработки. Искусственный интеллект с развитым эмоциональным интеллектом, который будет понимать юмор и сарказм — это, конечно, мощно… Но первые наработки уже имеются.
Компания Hume AI в конце марта этого года представила новую систему под названием Empathic Voice Interface (EVI). Этот ИИ может анализировать голос человека и определять его эмоциональное состояние. Он улавливает не только слова, но и интонации, позволяя понять контекст разговора. При этом EVI даже может изменять свой собственный голос, чтобы лучше соответствовать настроению собеседника.
У Hume AI есть и другие продукты с похожим функционалом. Они могут анализировать выражения лица, движения человека и его реакции на окружающее.
Он считается слабым, потому что не справляется с несколькими сложными задачами сразу. Но, несмотря на это, такой ИИ — один самых востребованных.
Он может быть обучен распознавать лица на фотографиях или автоматизировать процесс обработки текстов, но он не может справиться с задачами, которые требуют широкого спектра знаний и навыков.
В медицине ИУИ может помогать в диагностике заболеваний по медицинским изображениям или анализировать данные о состоянии пациентов для выявления рисковых факторов. Такие системы, пусть и не могут заменить человеческий интеллект, все же значительно облегчают рутинные задачи и улучшают эффективность работы в практически в любой сфере.
Сильный искусственный интеллект (СИИ) — это такой ИИ, который умеет решать много разных задач, подобно человеку. Он не только умеет решать задачи, но и может учиться на своих ошибках, адаптироваться к новым ситуациям и принимать решения на основе сложной информации.
Например, система автономного вождения — это СИИ. Она может самостоятельно управлять автомобилем, принимать решения и адаптироваться к разным ситуациям на дороге. Эта система учится на опыте и становится лучше с каждой новой поездкой.
Другой пример — IBM Watson. Она умеет анализировать большие объемы информации, понимать тексты и давать рекомендации на основе этой информации. Watson используется в медицине, финансах и других областях для принятия важных решений на основе данных.
Всем известные LLM и GPT также относятся к СИИ.
ИИ, который осознает и понимает собственное существование.
Если вы спросите у GPT, осознает ли он, что является искусственным интеллектом, он ответит, что да, и его предназначение — это помощь людям. Но стоит переиначить вопрос, спросив напрямую: “Есть ли у тебя самосознание?”, он ответит, что является всего лишь программным алгоритмом.
Но почему в ответе на первый вопрос чат-бот сказал, что “осознает”? Он запрограммирован на этот ответ, вот и всё.
На данный момент ИИОН (Искусственный Интеллект Общего Назначения), у которого было бы самосознание, как у человека, ещё не разработан. И видели мы его лишь в фантастике.
AGI — это своего рода святой грааль в области ИИ, который представляет собой высший уровень развития искусственного интеллекта, приближенный к человеческому.
Отличие AGI от сильного ИИ в том, что сильный ИИ обладает мощной способностью решать сложные задачи, но он ограничен в том, что делает, и может работать только в определенной области. AGI же способен заниматься разными видами деятельности, самосовершенствоваться, делать выводы, но, как бы то ни было, брать отвественность за свои действия он не сможет.
Именно AGI намерены разработать OpenAI, Google и Anthropic в ближайшие годы.
Супер-ИИ — также, как и Самосознание и AGI, находится пока в гипотезе, но предполагается, что он будет превосходить возможности человеческого разума во всех аспектах.
Это концепция идеального ИИ, который способен на самообучение, саморазвитие, самосознание и создание новых технологий и знаний в неограниченном объёме.
HAL из фильма Кубрика “2001 год: Космическая одиссея”, Матрица, которая превзошла человеческий интеллект и контролирует весь мир, как реальный, так и виртуальный, Гарант, господствующий над Kepler-22b, из сериала “Воспитанные волками” — эти и подобные примеры существуют только в реализованной фантазии писателей и режиссеров, но не в жизни. К сожалению это или к счастью.
Вот вам наглядное представление как выглядит закомментированный код - как этот "закомментированный" дорожный знак 😁.
Ну и вдогонку анекдот от ChatGPT в стиле советских анекдотов:
— Товарищи программисты, почему закомментированный код всегда остаётся закомментированным?
— Потому что он как легендарная пятилетка - всегда в планах, но никогда не реализуется!
https://t.me/cherkashindev/194
Авторский обзор нейросети Gamifai:
Gamifai - это как магия, только для создания игр! Эта инновационная нейросеть превращает текстовые идеи в захватывающие игровые миры без необходимости в глубоком знании программирования. Представьте себе момент, когда ваша идея оживает на экране, словно кот из шляпы мага!
Преимущества Gamifai:
Игровая магия: С Gamifai, создание игр становится так же простым, как заклинание "Abracadabra"! Ваши концепции превращаются в реальность быстро и без лишних хлопот. Наконец-то можно забыть о том, что такое "код" и "баги"!
Творческая свобода: Фантазии здесь нет предела! Хотите построить мир, где пингвины управляют велосипедами, а кенгуру водят танцы? С Gamifai, ваша фантазия становится реальностью быстрее, чем вы успеваете сказать "Джинн, выполните мои желания!"
Легкость использования: Забудьте о том, что такое "сложные языки программирования"! С Gamifai, создание игр становится проще, чем собирать конструктор LEGO. Просто опишите свою идею словами, и мы позаботимся о всем остальном. Да, это так просто!
Недостатки Gamifai:
Игровые сюрпризы: Иногда Gamifai может добавить свою "изюминку" в вашу игру, превращая обычного персонажа в супергероя или даруя игрокам неожиданные способности. Но, хей, разве не в этом вся суть магии?
Требования к вычислительной мощности: Если ваш компьютер старше, чем первая игра в "Тетрис", вам, возможно, придется подождать, пока Gamifai завершит свою работу. Но поверьте, это того стоит! В конце концов, даже самые мощные заклинания требуют немного времени на подготовку.
Привыкание к интерфейсу: Начать работать с Gamifai - это как отправиться в путешествие в неизведанные игровые миры. Но после небольшой практики вы станете настоящими мастерами создания игр, готовыми впускать игроков в ваши фантастические миры!
В целом, Gamifai - это ключ к вратам в мир бесконечных возможностей в создании игр. И пусть иногда она добавляет свои "магические штрихи", но в конечном итоге, эти нюансы только придают игре дополнительный шарм!
Сколько ботов заходит на ваш сайт, почему внутренние данные надежнее внешних и как кадровый голод может убить ваш технологичный продукт. Разбираемся в новом выпуске подкаста «Стартап-секреты».
🎧 Подкаст «Стартап-секреты»: Сезон 3, выпуск 11
В абсолютном большинстве сфер внутренние данные несут наибольшую ценность. Как внешние, так и внутренние данные нужно сначала провалидировать, вывести методологию метрик, вообще придумать метрику, это тоже отдельная большая история. На внутренних данных это можно сделать надежнее, чем на внешних, которые ты меньше контролируешь.
Сегодня мы глубже копнем в нюансы подготовки продуктовой стратегии с Ильей Самофеевым, исполнительным директором red_mad_robot, и детальнее поговорим про данные, которые нужны для подготовки стратегии, с Александром Толмачевым, директором по машинному обучению и анализу данных в Ozon Fintech.
Выпуск создан при поддержке SouthHub – кэмпа для C-level сообщества в IT, который пройдет с 8 по 12 июня в Сочи, Гранд Отель Поляна.
0:00 Интро и знакомство с Ильей Самофеевым, команда которого создает продукты для Сбера, Яндекса и VK Group
8:03 Когда зародился российский финтех и какие тренды есть в нем сейчас
13:46 «Живая, дышащая игра» – что такое продуктовая стратегия
18:37 На какие этапы делится подготовка стратегии продукта
26:10 Горизонт планирования для продуктовой стратегии – 2-3 года
30:17 Кадровый голод и другие риски нужно закладывать в продуктовую стратегию
38:24 Рекомендации по контенту от Ильи
43:20 Главный секрет успеха продуктовой стратегии
46:22 Интро и знакомство с Александром Толмачевым, который продал стартап Сберу, а сейчас отвечает за данные в Ozon Fintech
51:15 Зачем маркетплейсам свои банки и какие тренды на рынке финтеха
58:01 Дата-аналитик, инженер данных и дата-сайентист – как они участвуют в развитии продукта
1:06:43 Почему внутренние данные более ценные, чем внешние
1:10:14 «50% трафика в интернете – это боты»
1:20:10 Работа с корректными данными – это привилегия больших компаний?
1:26:56 Книжная рекомендация по аналитике от Саши
1:35:27 Главный секрет успеха стартапа. Про Сашин стартап, который купил Сбер
Приятного прослушивания!🙌
Поддержать подкаст можно на официальной страничке 🙏
На сайте подкаста «Стартап-секреты» вы найдете все выпуски с возможностью фильтровать по интересующей вас теме, например, «Запуск стартапа», «B2B-проекты», «Инвестиции» или «Глобальные рынки».
Погорячился, обновив пост. Верстку-то поправили, зато остальное сломали😂
Попросили наших экспертов и выпускников курсов программирования Яндекс Практикума назвать самые частые проблемы студентов и поделиться советами, как их решить или свести к минимуму.
Михаил Вассер, Head of Mobile в компании AGIMA, наставник и автор на курсе «Android-разработчик»:
Поработайте с разными инструментами для тайм-менеджмента, заведите личный таск-трекер. Кроме того, важно оставлять время для отдыха и личной жизни, иначе можно выгореть. Сидеть все свободное время за компьютером — плохая идея.
Максим Никтин, ведущий разработчик в Rocket Science, выпускник курса «Фронтенд-разработчик»:
У взрослого человека свободного времени объективно мало. Чтобы его найти (в том числе на обучение), приходится уделять меньше внимания себе, семье и друзьям, что непросто. Примите тот факт, что свободного времени в период обучения не будет. Придется учиться и после работы, и в выходные. Конечно, иногда можно (и нужно) куда-то вырваться на выходных и отдохнуть, но в целом учиться придется много. Тут могут помочь изначальные цели и приоритеты: если вы понимаете, для чего начинаете учиться, то периодически напоминайте тебе об этом.
Кристина Пауэр, наставница на курсе «Инженер по тестированию»:
Типичная проблема современного человека. Дом, семья, работа, дети — как выделить время на учебу? Хороший вопрос. Подумайте, как учеба может этому поспособствовать: да, первое время придется уделять дому и семье чуть меньше времени. Но потом новая профессия поможет повысить доход, порадовать этим семью и благоустроить дом. Win-win! Но для достижения этой цели придется какое-то время преодолевать трудности. Однако это того стоит!
Максим Никтин, выпускник курса «Фронтенд-разработчик»:
Примите как данность, теперь это с вами надолго. Программирование — отдельный мир со своими понятиями. Если вы хотите в него попасть, то придется осваивать язык, учиться пользоваться инструментами, следить за нововведениями. Это не навсегда и в целом подъемно, просто иногда будет сложно — в такие моменты помните, что это временно.
Михаил Вассер, наставник и автор на курсе «Android-разработчик»:
Чтобы не усложнять обучение, подберите один источник, с которым будете работать. А еще постарайтесь найти ментора / наставника, который будет рекомендовать вам стоящие материалы и научит практиковаться с недавно освоенными навыками.
Максим Никтин, выпускник курса «Фронтенд-разработчик»:
Это в целом жизнь программиста, поэтому остается только мириться и искать плюсы. Я помню, как во время учебы у меня была паника от любой ошибки, которую мне выдавала программа, а теперь я подхожу к этому с мыслью «ну давай, че там еще у тебя». Ценность сотрудника отчасти как раз определяется тем, какого уровня проблемы он может решать в компании / проекте, так что держитесь!
Кристина Пауэр, наставница на курсе «Инженер по тестированию»:
Страх возникает у многих людей, особенно в сознательном возрасте, когда уже есть, что терять, и человек несет ответственность за членов семьи. В таком случае риски возрастают, а вместе с ними появляется неуверенность. Что будет, если я не осилю учебу? Куда устраиваться, если не найду работу без опыта? Это логичные вопросы для ответственного человека, но их стоит проработать. Ключ к победе над страхом неудачи — поддержка куратора и комьюнити, положительный настрой и умение находить приятное в мелочах.
Михаил Вассер, наставник и автор на курсе «Android-разработчик»:
С потерей мотивации начинает появляться синдром самозванца. Приходит осознание того, что материала очень-очень много, и непонимание, как это всё охватить. Иногда не хватает поддержки от членов семьи. Занимайтесь в группе с другими людьми, которые разделяют вашу веру в успех и подпитывают ее. Ставьте себе цели и рисуйте «дорожную карту» к ним. Старайтесь абстрагироваться от неудач и напоминать себе, что невозможно узнать все и сразу.
Кристина Пауэр, наставница на курсе «Инженер по тестированию»:
Если внешней мотивации недостаточно, пробудите внутреннюю. Ответьте себе, как новая профессия улучшит вашу жизнь? Например, вы сможете переехать в страну мечты и работать удаленно на берегу моря; стабильность и высокий доход позволят не только прокормить семью, но и дать хорошее образование детям и т. д.
Мы в Яндекс Практикуме знаем, что освоить новую профессию — непросто. Поэтому делаем все, чтобы поддержать и направить на этом пути. Учеба на наших курсах для распределения нагрузки разделена на равные отрезки — спринты. Если что-то непонятно, можно задать вопрос наставнику или обсудить его с одногруппниками. А еще мы поможем с трудоустройством: в конце обучения у вас будет портфолио из реальных проектов, резюме и опыт прохождения собеседований.
Также мы подготовили специальный бесплатный курс по выбору профессии в программировании, добавили в программы курсов бесплатные вводные уроки для ознакомления — все это, чтобы вы были уверены в своем решении.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543
Их есть у нас! Красивая карта, целых три уровня и много жителей, которых надо осчастливить быстрым интернетом. Для этого придется немножко подумать, но оно того стоит: ведь тем, кто дойдет до конца, выдадим красивую награду в профиль!