В Минцифры сообщили, что в 2024 году в "Госуслуги" будет интегрирована отечественная нейросеть. ИИ-помощник будет заниматься консультированием граждан и заполнением заявлений.
Максут Шадаев, министр цифрового развития РФ, отметил, что нейросеть будет давать мгновенные ответы на запросы пользователей. Для этого она будет использовать базу знаний Госуслуг и подстраиваться под конкретный вопрос с ориентацией на сформулированную жизненную ситуацию.
В involta.media добавили, что языковая модель по характеристикам будет схожа с известными моделями YandexGPT и GigaChat.
Искусственный интеллект (ИИ) – это технологическое достижение, которое активно внедряется в различные сферы нашей жизни. Возможности ИИ огромны, но вместе с тем существуют и опасения относительно его влияния на общество. Давайте рассмотрим некоторые аспекты за и против применения искусственного интеллекта.
За:
Автоматизация трудоемких задач: ИИ способен выполнять множество задач, освобождая людей от рутинной и трудоемкой работы. Это позволяет сосредотачиваться на более креативных и стратегических аспектах деятельности.
Улучшение медицинской диагностики: Системы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские данные с высокой точностью, что способствует более раннему выявлению заболеваний и повышению эффективности лечения.
Развитие науки и исследований: ИИ позволяет анализировать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что способствует ускоренному прогрессу в научных исследованиях.
Против:
Потеря рабочих мест: Автоматизация и использование ИИ могут привести к уменьшению спроса на некоторые виды труда, что вызывает опасения относительно массовой потери рабочих мест.
Проблемы конфиденциальности и безопасности: Сбор и анализ больших данных могут создавать угрозы для личной жизни и конфиденциальности. Также возникает риск злоупотребления технологиями ИИ для кибератак.
Отсутствие этических стандартов: Недостаток четких этических стандартов и регулирования может привести к негативным последствиям, таким как использование дискриминация и нарушение прав человека.
Искусственный интеллект предоставляет обществу уникальные возможности, но его использование также сопряжено с вызовами и рисками. Важно продолжать обсуждать эти вопросы, разрабатывать этические стандарты и обеспечивать сбалансированное внедрение технологий ИИ в наш повседневный опыт.
Это всего лишь малая часть обсуждения вокруг искусственного интеллекта. Я приглашаю вас поделиться своими мнениями и взглядами в комментариях. Как вы видите роль ИИ в нашем будущем? Считаете ли вы его положительным фактором или наоборот, исходя из рисков и вызовов, которые он представляет? Ваше мнение важно, интересно услышать различные точки зрения по этому увлекательному вопросу. Давайте вместе обсудим будущее, в котором искусственный интеллект будет играть важную роль.
Искусственный интеллект (ИИ) - это область информатики, которая занимается созданием умственных механизмов, которые способны действовать аналогично человеческому интеллекту, а также стерео нейронные сети. Со временем эта область переросла во множество прикладных областей, таких как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и многое другое.
Начало истории идеи искусственного интеллекта можно отнести к древним греческим мифам о создании автоматов, которые обладали чем-то схожим с разумом. Также, в древнем Китае и Европе существовало множество фольклорных рассказов о механизмах, которые имели способности к размышлениям и принятию решений.
Один из самых известных примеров это "Голем" – легендарное существо из еврейской мифологии, сотворенное из глины, которое обладало своего рода искусственным разумом. Также, в культуре Древней Греции были истории о мифических автоматах, которые обладали умственными способностями.
Однако, современные исследования в области искусственного интеллекта начались в 20-м веке, вместе с развитием компьютерных технологий. В 1956 году американский ученый Джон Маккарти впервые использовал термин "искусственный интеллект" на конференции в Дартмутском колледже. Это событие считается началом научной работы в области ИИ.
Фантазии о машинах с разумом также нашли отражение в литературе. Одним из самых известных произведений, исследующих тему ИИ, является роман Айзека Азимова "Я, робот", который включает в себя "законы робототехники", описывающие взаимодействие роботов с людьми и другими роботами.
С тех пор развитие искусственного интеллекта было непрерывным. Компьютерные технологии стали более мощными и эффективными, что позволило создавать все более сложные и интеллектуально способные программы. Академические исследования в области ИИ переросли в прикладное направление, которое нашло свое применение в широком спектре областей, таких как медицина, автопромышленность, финансы, информационные технологии и многое другое.
Одним из наиболее важных достижений в области искусственного интеллекта является развитие машинного обучения и глубокого обучения. Машинное обучение позволяет создавать программы, которые могут учиться на основе большого количества данных и опыта, а затем применять этот опыт для решения новых задач.
Глубокое обучение, или нейронные сети, является разновидностью машинного обучения, которая имитирует работу нейронных сетей человеческого мозга. Эти технологии позволяют создавать программы, способные обрабатывать сложные данные, анализировать изображения, распознавать речь, при помощи чего стало возможно значительное увеличение производительности и точности в сравнении с традиционными методами.
Можно отметить, что алгоритмы ИИ уже нашли свое применение в многих сферах. Например, в медицинской диагностике машина может анализировать изображения рентгеновских снимков и помогать врачам обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях. В автомобильной промышленности технологии ИИ используются для разработки автомобилей с автономностью и безопасным управлением.
В информационных технологиях ИИ уже помогает сортировать и анализировать большие объемы данных, управлять сетевой безопасностью и создавать умные системы рекомендаций для пользователей. Кроме того, ИИ активно используется в финансовой сфере для анализа рисков, прогнозирования цен на акции и валюту, и других задач.
В целом, с развитием технологий искусственного интеллекта, многие фантастические идеи, которые ранее казались невозможными, сегодня становятся реальностью. Технологии ИИ продолжат развиваться и эволюционировать, и мы можем ожидать, что они найдут все больше применений во всех отраслях жизни.
Запилил шалабушку, которая лежит на серваке, собирает новости RSS каналов и выкакивает тоны кринжа в ВК группу и Телегу.
Тексты генерирует ГПТ на основе актуальных новостей шоубизнеса. Картинки рисует Стейбл Дефьюжн на основе заголовков новостей, плюс промт с упоминанием Магритта, Дали и прочим сюрреализмом.
P.S. Всего за полгода, как к GPT получили доступ широкие массы, алгоритм «общаясь» с людьми в процессе самообучения деградировал так, что точность ответов снизилась до критически низких значений. Единственное , что получается отлично, это наваливать кринжа.
Желающие воспользоваться ИИ-ботом ChatGPT могут рассмотреть инструмент под названием Chatbot UI. ИИ-инструмент с открытым исходным кодом обладает простым пользовательским интерфейсом.
Вот функции, которые предлагает Chatbot UI:
• Новый разговор;
• Новый чат;
• Импорт данных;
• Экспорт данных;
• Настройки;
• Ключи плагина.
Интерфейс чат-бота предназначен для использования с API OpenAI. Пользовательский интерфейс Chatbot не связан с OpenAI, но является клоном пользовательского интерфейса ChatGPT.
Издание involta.media добавило, что нейросеть работает без VPN и понимает русский язык.
Начну издалека. Есть научно обоснованное мнение, что во всем известном квантовом эксперименте с фотоном и двумя щелями, роль «наблюдателя» не просто влияет на событие, а как бы создаёт две параллельные реальности. Представьте, что история имела бы параллельные версии, и у вас была бы возможность прочитать новости из этой параллельной реальности. Собственно вот такая фантазия и стоит в основе проекта.
1/6
Как это работает:
Простенький серверный скрипт на PHP берёт рандомную последнюю новость из подборки разных RSS каналов,
Далее хитро через Google переводчик переводит её на английский. Это нужно для создания дополнительного промта для генерации изображения. К сожалению ИИ модели типа Stable Diffusion не понимают по-русски, обучали их на английском.
После чего, сама новость переписывается (рерайт) с помощью API GPT + скрипт заменяющий на дореформенную орфографию.
Сотрудники Яндекса провели эксперимент, в результате которого YandexGPT 2 превзошла GPT 3.5. Оказалось, что модель от "Яндекса" показала результат на 63% лучше, чем модель от OpenAI.
Для сравнения использовался метод Side by Side (SBS). Нейросетям задавали одинаковые вопросы, а AI-тренеры выбирали ответ, не зная, какой из нейросетей он принадлежит.
Вопросы отбирались из реальных запросов пользователей, задаваемых YandexGPT 2. Корзина вопросов затрагивала множество разных тем и реальных потребностей людей.
Издание involta.media добавило, что процесс сравнения помогает решить некоторые задачи продукта, например - понять, какие функции следует добавить. Поэтому для сравнения использовались реальные запросы из YandexGPT 2.
Для всех поклонников футбола Hisense подготовил крутой конкурс в соцсетях. Попытайте удачу, чтобы получить классный мерч и технику от глобального партнера чемпионата.
А если не любите полагаться на случай и сразу отправляетесь за техникой Hisense, не прячьте далеко чек. Загрузите на сайт и получите подписку на Wink на 3 месяца в подарок.
Для создания трехмерных моделей (архитектурных элементов, зданий, местности) используют специализированные программы. Некоторые из них строят 3D-модель на основе компьютерного кода, однако, для его написания нужны знания программирования. Ученые Пермского Политеха протестировали искусственный интеллект ChatGPT для написания таких кодов, чтобы выяснить, возможно ли с его помощью создавать трехмерные модели без специальных навыков.
Исследование опубликовано в материалах «VI Международной научно-практической конференции: Новые информационные технологии в архитектуре и строительстве». ChatGPT — это искусственный интеллект, обученный на обширных данных из интернета. Он ведет диалог как человек, отвечает на вопросы, учитывает предыдущую переписку, поддерживает общение на нескольких языках, знает синтаксис языков программирования. Ученые ПНИПУ протестировали еще одну его способность — генерировать программные коды для создания трехмерных моделей на основе словесного запроса.
Исследователи Пермского Политеха писали в ChatGPT запросы создать код для трехмерной модели, начиная с простых геометрических форм, архитектурных элементов и заканчивая сложными математическими фигурами. Всего политехники провели около 20 тестов. Полученные результаты (коды) загружали в программы Blender и OpenSCAD, которые формируют трехмерные модели на основе программного кода.
В первых тестах создавались 3D-модели для простых геометрических форм. Например, ученые ПНИПУ сформулировали задание в ChatGPT: «Напиши код на Python для Blender для создания куба». В ответ получали часть программного кода и комментарий о его работе от искусственного интеллекта (ИИ). Полученный код копировали и вставляли в специальное окно программы Blender (Scripting). В результате получили нужную фигуру.
После успешного опыта аналогичным способом ученые ПНИПУ попытались создать целые здания, например, православный храм. Код выполнен без замечаний компилятора (программа переводит текст на языке программирования в набор машинных кодов), но получившаяся фигура не соответствовала запросу и представляла собой набор кубов разных размеров. Неточности при ответе искусственного интеллекта называют «галлюцинациями». Чаще всего такое явление возникает, когда ИИ не хватает данных для точного ответа на конкретный вопрос.
Далее ученые Пермского Политеха предприняли еще несколько попыток. В качестве объектов в запросах выбрали более сложные математические формы, например, фрактальное дерево. Фрактал – это геометрическая фигура, обладающая свойством самоподобия, то есть из нее можно выделить части, подобные целой фигуре. Фрактальное дерево строится по следующему правилу: ветвь через определенное расстояние делится на две ветви, каждая из которых делится еще на две ветви и так далее. Такого рода структуры используют для моделирования природных явлений (лесного, горного ландшафта, поверхности морей).
В ChatGPT отправили запрос «напиши код на Python для Blender, чтобы создать фрактальное дерево». Получена трехмерная параметрическая модель. Это значит, что, меняя значение в одной строке, вся 3D-модель перестраивается. У ChatGPT можно попросить выделить конкретный параметр в отдельную строку. В коде для фрактального дерева, например, такой блок позволял регулировать количество итераций (повторений), длину первой ветви, угол отклонения ветвей и другие.
«Для создания качественных моделей важно указать, какой язык программирования используется в программе 3D-моделирования, какие именно параметры должны быть изменяемыми. Для простых фигур – высота, ширина, длина. Для сложных, например, количество витков, амплитуда волн и другие, которые зависят от конкретной фигуры. Стоит попросить ChatGPT написать подробные комментарии по работе кода, чтобы было легче понять, как он действует», – объясняет ассистент кафедры архитектуры и урбанистики ПНИПУ Александр Любимов.
Разработанный учеными Пермского Политеха подход позволит создать трехмерные модели, которые могут быть импортированы в архитектурные программы. А уже в них проведен расчет прочности, стоимости, выбор материала, разработка узлов сопряжения и так далее.
На данном этапе ChatGPT хорошо генерирует код для 3D-моделирования фигур. Однако трехмерные модели не всегда оправдывают ожидания. Исполнение кода сильно зависит от количества информации по данной тематике в открытом доступе. Нейросеть самообучается, со временем недостаток знаний в области программирования перестанет быть препятствием для проектировщиков и архитекторов. С другой стороны, необходимо правильно формулировать запрос, чтобы получить качественный результат.