🤖 Искусственный интеллект в государственном секторе: новые возможности для эффективного управления и принятия решений.
Искусственный интеллект в правительствах: реальность или фантазия?
В последнее время все больше людей задаются вопросом, работают ли правительства над моделями искусственного интеллекта (ИИ). Один из пользователей Reddit высказал предположение, что такие организации, как ФБР, ЦРУ, ДАРПА, НСА и национальная инициатива по искусственному интеллекту (NAII), могут заниматься этой темой. Он также интересуется, каковы конечные цели этих моделей ИИ. Пост набрал 111 голосов вверх и 104 комментария. Источник: Reddit
Жить под управлением искусственного интеллекта: возможно ли такое?
В одной статье обсуждается идея жить в общине, где правительство полностью заменено системами искусственного интеллекта (ИИ). Автор задает вопрос, готовы ли люди жить в обществе, где все государственные органы, включая мэра, администраторов и совет, заменены ИИ. Идея вдохновлена книгой "Коса", где обществом управляет облачный ИИ, доброжелательный и непогрешимый. Автор предлагает проводить голосования по политике через прямой контакт с гражданами или анализом ИИ. Статья поднимает вопросы о приемлемости, условиях, недостатках и преимуществах такого правительства. Автор также задается вопросом, как можно было бы назвать такое правительство, предлагая термины "Технократия" или "Айизм".
Искусственный интеллект в правительствах: будущее или утопия?
Одним из пользователей Reddit, известным как TreeHuggingHippyMan, был высказан интерес к идее использования искусственного интеллекта (ИИ) для создания правительств. Он упоминает свой опыт работы с ИИ и необходимость наборов данных для его обучения. Он предлагает использовать огромное количество информации, наборы данных, решения и регуляции, хранящиеся у правительств, для принятия решений, наилучших для общества, и устранения эгоизма и жадности людей из политики. Источником этой новости является пост на Reddit в подразделе r/Futurology.
Искусственный интеллект в правительствах: реальность или фантазия?
В последнее время все больше людей задаются вопросом, работают ли правительства над моделями искусственного интеллекта (ИИ). Один из пользователей Reddit высказал предположение, что такие организации, как ФБР, ЦРУ, ДАРПА, НСА и национальная инициатива по искусственному интеллекту (NAII), могут заниматься этой темой. Он также интересуется, каковы конечные цели этих моделей ИИ. Пост набрал 111 голосов вверх и 104 комментария. Источник: Reddit
Жить под управлением искусственного интеллекта: возможно ли такое?
В одной статье обсуждается идея жить в общине, где правительство полностью заменено системами искусственного интеллекта (ИИ). Автор задает вопрос, готовы ли люди жить в обществе, где все государственные органы, включая мэра, администраторов и совет, заменены ИИ. Идея вдохновлена книгой "Коса", где обществом управляет облачный ИИ, доброжелательный и непогрешимый. Автор предлагает проводить голосования по политике через прямой контакт с гражданами или анализом ИИ. Статья поднимает вопросы о приемлемости, условиях, недостатках и преимуществах такого правительства. Автор также задается вопросом, как можно было бы назвать такое правительство, предлагая термины "Технократия" или "Айизм".
Искусственный интеллект в правительствах: будущее или утопия?
Одним из пользователей Reddit, известным как TreeHuggingHippyMan, был высказан интерес к идее использования искусственного интеллекта (ИИ) для создания правительств. Он упоминает свой опыт работы с ИИ и необходимость наборов данных для его обучения. Он предлагает использовать огромное количество информации, наборы данных, решения и регуляции, хранящиеся у правительств, для принятия решений, наилучших для общества, и устранения эгоизма и жадности людей из политики. Источником этой новости является пост на Reddit в подразделе r/Futurology.
Reddit
From the animememes community on Reddit: Uh oh
Explore this post and more from the animememes community
🤖🏥 В мире, где искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей жизни, генеративное ИИ в области здравоохранения открывает новые перспективы для точной диагностики и эффективного лечения пациентов.
Потенциал генеративного искусственного интеллекта в трансформации здравоохранения
Эта статья обсуждает потенциал генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в трансформации здравоохранения. Согласно отчету компании Bain & Company, 75% руководителей здравоохранения считают, что недавние достижения в области ИИ изменят отрасль, особенно в сокращении финансовых и операционных процессов, устранении административных неэффективностей и решении проблемы выгорания медицинского персонала. Однако только 6% здравоохранительных систем имеют разработанную стратегию генеративного ИИ. В статье указываются несколько областей, в которых можно применять генеративный ИИ, включая учет и согласование платежей, анализ пациентских данных, оптимизацию рабочих процессов, поддержку клинических решений, прогнозирование аналитики, телемедицину и многое другое. Стоимость обучения моделей ИИ и машинного обучения значительно снизилась, что делает его более доступным для здравоохранительных систем. Несмотря на потенциальные преимущества, существуют значительные преграды для внедрения генеративного ИИ, включая ограничения ресурсов и затрат, недостаток экспертизы и регуляторные и юридические аспекты. В статье предлагается здравоохранительным системам проводить пилотные проекты с низким риском, принимать решение о покупке, партнерстве или создании ИИ-решений, направлять сэкономленные средства и опыт на более крупные проекты и обеспечивать соответствие ИИ-инициатив общим целям. В целом, несмотря на проблемы, здравоохранительные системы признают потенциал генеративного ИИ и начинают инвестировать в его трансформационные применения.
Источник: Healthcare IT News
Потенциал и этические вопросы генеративного ИИ в здравоохранении
Потенциал и этические вопросы генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении были обсуждены на конференции HIMSS23 в Чикаго. Генеративный ИИ, такой как GPT-4, уже внедрен в больницы и показал ранние успехи в различных сферах применения, включая упрощение объяснения преимуществ уведомлений и написание заявок на предварительное разрешение. Компании, такие как Microsoft и Epic, работают над интеграцией генеративного ИИ в клиническое программное обеспечение и базы данных для улучшения процессов здравоохранения и ухода за пациентами. Однако существуют этические вопросы, связанные с генеративным ИИ, включая проблемы точности, предвзятости и ответственности. Проблема "черного ящика", когда неясно, как ИИ приходит к своим результатам, также вызывает опасения. Некоторые эксперты считают, что тщательный контроль со стороны человека и оперативная инженерия могут решить эти проблемы. Несмотря на потенциал генеративного ИИ, эксперты согласны в том, что его цель - не заменить врачей, а служить инструментом для их помощи. В статье также упоминается открытое письмо, подписанное более чем 27 000 заинтересованными сторонами, призывающее приостановить обучение ИИ-систем, более мощных, чем GPT-4, для разработки протоколов безопасности и систем управления ИИ. В целом, генеративный ИИ имеет потенциал улучшить здравоохранение, но требует тщательного рассмотрения его этических последствий.
Источник: Healthcare Dive
Потенциал генеративного искусственного интеллекта в трансформации здравоохранения
Эта статья обсуждает потенциал генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в трансформации здравоохранения. Согласно отчету компании Bain & Company, 75% руководителей здравоохранения считают, что недавние достижения в области ИИ изменят отрасль, особенно в сокращении финансовых и операционных процессов, устранении административных неэффективностей и решении проблемы выгорания медицинского персонала. Однако только 6% здравоохранительных систем имеют разработанную стратегию генеративного ИИ. В статье указываются несколько областей, в которых можно применять генеративный ИИ, включая учет и согласование платежей, анализ пациентских данных, оптимизацию рабочих процессов, поддержку клинических решений, прогнозирование аналитики, телемедицину и многое другое. Стоимость обучения моделей ИИ и машинного обучения значительно снизилась, что делает его более доступным для здравоохранительных систем. Несмотря на потенциальные преимущества, существуют значительные преграды для внедрения генеративного ИИ, включая ограничения ресурсов и затрат, недостаток экспертизы и регуляторные и юридические аспекты. В статье предлагается здравоохранительным системам проводить пилотные проекты с низким риском, принимать решение о покупке, партнерстве или создании ИИ-решений, направлять сэкономленные средства и опыт на более крупные проекты и обеспечивать соответствие ИИ-инициатив общим целям. В целом, несмотря на проблемы, здравоохранительные системы признают потенциал генеративного ИИ и начинают инвестировать в его трансформационные применения.
Источник: Healthcare IT News
Потенциал и этические вопросы генеративного ИИ в здравоохранении
Потенциал и этические вопросы генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении были обсуждены на конференции HIMSS23 в Чикаго. Генеративный ИИ, такой как GPT-4, уже внедрен в больницы и показал ранние успехи в различных сферах применения, включая упрощение объяснения преимуществ уведомлений и написание заявок на предварительное разрешение. Компании, такие как Microsoft и Epic, работают над интеграцией генеративного ИИ в клиническое программное обеспечение и базы данных для улучшения процессов здравоохранения и ухода за пациентами. Однако существуют этические вопросы, связанные с генеративным ИИ, включая проблемы точности, предвзятости и ответственности. Проблема "черного ящика", когда неясно, как ИИ приходит к своим результатам, также вызывает опасения. Некоторые эксперты считают, что тщательный контроль со стороны человека и оперативная инженерия могут решить эти проблемы. Несмотря на потенциал генеративного ИИ, эксперты согласны в том, что его цель - не заменить врачей, а служить инструментом для их помощи. В статье также упоминается открытое письмо, подписанное более чем 27 000 заинтересованными сторонами, призывающее приостановить обучение ИИ-систем, более мощных, чем GPT-4, для разработки протоколов безопасности и систем управления ИИ. В целом, генеративный ИИ имеет потенциал улучшить здравоохранение, но требует тщательного рассмотрения его этических последствий.
Источник: Healthcare Dive
Healthcare IT News
Health system execs bullish on generative AI, but still lack strategy
As they grapple with rising costs, three in four C-suite leaders say recent artificial intelligence advancements will "reshape the industry," according to a new Bain & Company report. But just 6%
🤖🔫 Военные преимущества генеративного искусственного интеллекта: будущее, где машины станут сокровищницей стратегической мудрости и неуязвимостью.
В последнее время все больше внимания уделяется возможностям применения генеративного искусственного интеллекта. Пентагон создал специальную рабочую группу «Задача Лима» для изучения использования генеративных ИИ-инструментов в обороне. Возглавляемая Главным цифровым и ИИ-управлением Пентагона, эта группа будет оценивать и применять возможности генеративного ИИ в масштабах Министерства обороны, обеспечивая при этом национальную безопасность.
Генеративный ИИ, который набирает популярность в последние месяцы, может генерировать аудио, текст, изображения и другой контент. Рабочая группа также сосредоточится на ответственном использовании этой технологии и выработке рекомендаций по смягчению рисков. Минобороны стремится внедрить генеративные ИИ-модели, учитывая потенциальные нарушения со стороны противников. Выводы группы будут информировать Совет по ответственному ИИ Минобороны. Военные ведомства уже начали изучать возможности использования генеративного ИИ, в частности ВВС изучают его потенциальное воздействие.
В последнее время все больше внимания уделяется возможностям применения генеративного искусственного интеллекта. Пентагон создал специальную рабочую группу «Задача Лима» для изучения использования генеративных ИИ-инструментов в обороне. Возглавляемая Главным цифровым и ИИ-управлением Пентагона, эта группа будет оценивать и применять возможности генеративного ИИ в масштабах Министерства обороны, обеспечивая при этом национальную безопасность.
Генеративный ИИ, который набирает популярность в последние месяцы, может генерировать аудио, текст, изображения и другой контент. Рабочая группа также сосредоточится на ответственном использовании этой технологии и выработке рекомендаций по смягчению рисков. Минобороны стремится внедрить генеративные ИИ-модели, учитывая потенциальные нарушения со стороны противников. Выводы группы будут информировать Совет по ответственному ИИ Минобороны. Военные ведомства уже начали изучать возможности использования генеративного ИИ, в частности ВВС изучают его потенциальное воздействие.
🦄2
Искусственный интеллект в пищевой промышленности - это увлекательная тема. Я хотел бы поделиться с вами несколькими интересными фактами об использовании ИИ в этой области.
Во-первых, ИИ применяется в сельском хозяйстве для повышения урожайности. С помощью датчиков и спутниковых снимков ИИ-системы анализируют данные о составе почвы, погодных условиях и состоянии растений. Это помогает фермерам точно определять потребность в поливе, удобрениях и борьбе с вредителями. Результат - оптимизированные урожаи при сокращении расхода ресурсов.
Во-вторых, ИИ широко используется для контроля качества пищевых продуктов. Алгоритмы компьютерного зрения анализируют изображения и видео, чтобы обнаруживать дефекты, загрязнения и несоответствия в продуктах. Это позволяет быстрее и точнее проводить сортировку, оценку качества, снижая вероятность поступления некачественных продуктов к потребителю.
В-третьих, ИИ используется для обеспечения продовольственной безопасности. Машинное обучение анализирует огромные массивы данных, чтобы выявлять аномалии и потенциальные источники заражения. Это помогает предотвращать опасности и при необходимости быстрее проводить отзыв продукции.
В-четвертых, ИИ может давать персонализированные рекомендации по питанию, учитывая генетические, медицинские и другие индивидуальные данные. Это помогает людям следовать оптимальной для них диете и улучшать здоровье.
Таким образом, ИИ кардинально меняет пищевую промышленность - от выращивания продуктов до их потребления. Это увлекательное направление, которое открывает массу возможностей как для бизнеса, так и для потребителей!
Во-первых, ИИ применяется в сельском хозяйстве для повышения урожайности. С помощью датчиков и спутниковых снимков ИИ-системы анализируют данные о составе почвы, погодных условиях и состоянии растений. Это помогает фермерам точно определять потребность в поливе, удобрениях и борьбе с вредителями. Результат - оптимизированные урожаи при сокращении расхода ресурсов.
Во-вторых, ИИ широко используется для контроля качества пищевых продуктов. Алгоритмы компьютерного зрения анализируют изображения и видео, чтобы обнаруживать дефекты, загрязнения и несоответствия в продуктах. Это позволяет быстрее и точнее проводить сортировку, оценку качества, снижая вероятность поступления некачественных продуктов к потребителю.
В-третьих, ИИ используется для обеспечения продовольственной безопасности. Машинное обучение анализирует огромные массивы данных, чтобы выявлять аномалии и потенциальные источники заражения. Это помогает предотвращать опасности и при необходимости быстрее проводить отзыв продукции.
В-четвертых, ИИ может давать персонализированные рекомендации по питанию, учитывая генетические, медицинские и другие индивидуальные данные. Это помогает людям следовать оптимальной для них диете и улучшать здоровье.
Таким образом, ИИ кардинально меняет пищевую промышленность - от выращивания продуктов до их потребления. Это увлекательное направление, которое открывает массу возможностей как для бизнеса, так и для потребителей!
🔥2👍1
🎮 Искусственный интеллект, способный создавать собственные игровые миры и персонажей, открывает новые горизонты для игровой индустрии. 🌌
🌟 Добро пожаловать в будущее игр! 🚀
Вот два интересных материала:
Исследование показывает, что использование искусственного интеллекта в разработке видеоигр открывает новые возможности для создания увлекательных игровых миров и персонажей. Однако существуют определенные риски, связанные с использованием генеративного ИИ из открытых источников, такие как нарушение авторских прав и конфиденциальности данных. Разработчики должны тщательно изучить эти риски и разработать стратегии их снижения, чтобы в полной мере использовать потенциал ИИ в играх.
В статье подробно рассматривается текущее и будущее применение искусственного интеллекта в разработке видеоигр. Отмечается, что ИИ уже давно используется для создания убедительных неигровых персонажей и игровых миров. В будущем ожидается ещё более широкое применение генеративного ИИ для генерации игрового контента. Это открывает новые возможности для создания захватывающих игровых миров с минимальными затратами. Однако необходимо учитывать и потенциальные риски использования ИИ в играх.
🌟 Добро пожаловать в будущее игр! 🚀
Вот два интересных материала:
Исследование показывает, что использование искусственного интеллекта в разработке видеоигр открывает новые возможности для создания увлекательных игровых миров и персонажей. Однако существуют определенные риски, связанные с использованием генеративного ИИ из открытых источников, такие как нарушение авторских прав и конфиденциальности данных. Разработчики должны тщательно изучить эти риски и разработать стратегии их снижения, чтобы в полной мере использовать потенциал ИИ в играх.
В статье подробно рассматривается текущее и будущее применение искусственного интеллекта в разработке видеоигр. Отмечается, что ИИ уже давно используется для создания убедительных неигровых персонажей и игровых миров. В будущем ожидается ещё более широкое применение генеративного ИИ для генерации игрового контента. Это открывает новые возможности для создания захватывающих игровых миров с минимальными затратами. Однако необходимо учитывать и потенциальные риски использования ИИ в играх.
🎮🤖 Генеративное искусственное интеллект в РПГ: когда мир виртуальной ролевой игры оживает с помощью технологий!
✨📚
Вот две самые интересные истории:
Исследовательская работа «Будущее фэнтези RPG: Изучение потенциала генеративного ИИ в создании игрового контента» рассматривает использование генеративного ИИ для революционизации создания контента для RPG. В статье объясняется, что генеративный ИИ использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных и генерации нового контента, который вплотную напоминает исходные данные. В случае с RPG это может включать создание новых персонажей, описаний, карт и квестов.
Одно из преимуществ генеративного ИИ в RPG - это способность генерировать уникальный контент. Традиционные методы создания контента часто приводят к повторному использованию персонажей, карт и квестов, но с помощью генеративного ИИ разработчики игр могут генерировать бесконечные вариации этих элементов. Это не только экономит время и ресурсы, но и предлагает игрокам уникальный и захватывающий опыт каждый раз, когда они играют.
Генеративный ИИ компании Nvidia - это система искусственного интеллекта, которая может автономно генерировать контент для видеоигр, включая активы, персонажей и окружения. Она использует методы глубокого обучения для анализа существующего игрового контента и генерации новых объектов, которые безупречно вписываются в игровую вселенную. Эта технология потенциально может значительно ускорить процесс разработки игр и сделать его более эффективным и экономичным.
✨📚
Вот две самые интересные истории:
Исследовательская работа «Будущее фэнтези RPG: Изучение потенциала генеративного ИИ в создании игрового контента» рассматривает использование генеративного ИИ для революционизации создания контента для RPG. В статье объясняется, что генеративный ИИ использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных и генерации нового контента, который вплотную напоминает исходные данные. В случае с RPG это может включать создание новых персонажей, описаний, карт и квестов.
Одно из преимуществ генеративного ИИ в RPG - это способность генерировать уникальный контент. Традиционные методы создания контента часто приводят к повторному использованию персонажей, карт и квестов, но с помощью генеративного ИИ разработчики игр могут генерировать бесконечные вариации этих элементов. Это не только экономит время и ресурсы, но и предлагает игрокам уникальный и захватывающий опыт каждый раз, когда они играют.
Генеративный ИИ компании Nvidia - это система искусственного интеллекта, которая может автономно генерировать контент для видеоигр, включая активы, персонажей и окружения. Она использует методы глубокого обучения для анализа существующего игрового контента и генерации новых объектов, которые безупречно вписываются в игровую вселенную. Эта технология потенциально может значительно ускорить процесс разработки игр и сделать его более эффективным и экономичным.
🤖🧠 В мире робототехники наступила эра генеративного искусственного интеллекта, где машины способны создавать и инновировать с помощью своих собственных алгоритмов и данных.
🌟🔬
Вот две самые интересные истории из предоставленного списка:
Искусственный интеллект стремительно прогрессирует в области робототехники. Недавние исследования Meta AI показали, что вскоре генеративный ИИ будет встроен в гуманоидных роботов, способных выполнять различные задачи. Однако существующие методы генеративного ИИ не идеально подходят для робототехники, поскольку требуют иного подхода. Группа Meta AI разработала искусственную зрительную кору для роботов, имитирующую человеческую зрительную кору, что помогает роботам осваивать базовые моторные навыки и восприятие глубины. Они также создали новый набор данных Ego4D, состоящий из людей, выполняющих повседневные задачи, на котором обучили версию робота Spot от Boston Dynamics. Потенциальное применение роботов с ИИ в домах и на рабочих местах огромно, однако бизнес-модель Meta, основанная на слежке за данными пользователей и продаже профилей рекламодателям, вызывает опасения относительно конфиденциальности и использования личных данных в коммерческих целях.
Генеративный ИИ в робототехнике - трансформирующая технология, формирующая будущее автоматизации и инноваций в этой области. Эта технология использует методы ИИ для создания нового контента с помощью алгоритмов и обучающих данных. Она способна революционизировать проектирование и прототипирование роботов, генерируя спектр вариантов дизайна на основе конкретных параметров. Генеративный ИИ также играет ключевую роль в симуляции и обучении, создавая реалистичные виртуальные сценарии для тренировки роботов и повышая их адаптивность и компетентность в реальных ситуациях. Кроме того, генеративный ИИ улучшает взаимодействие человека и робота, генерируя человекоподобное поведение и выражения, что позволяет беспрепятственно сотрудничать в таких областях, как здравоохранение и обслуживание клиентов.
🌟🔬
Вот две самые интересные истории из предоставленного списка:
Искусственный интеллект стремительно прогрессирует в области робототехники. Недавние исследования Meta AI показали, что вскоре генеративный ИИ будет встроен в гуманоидных роботов, способных выполнять различные задачи. Однако существующие методы генеративного ИИ не идеально подходят для робототехники, поскольку требуют иного подхода. Группа Meta AI разработала искусственную зрительную кору для роботов, имитирующую человеческую зрительную кору, что помогает роботам осваивать базовые моторные навыки и восприятие глубины. Они также создали новый набор данных Ego4D, состоящий из людей, выполняющих повседневные задачи, на котором обучили версию робота Spot от Boston Dynamics. Потенциальное применение роботов с ИИ в домах и на рабочих местах огромно, однако бизнес-модель Meta, основанная на слежке за данными пользователей и продаже профилей рекламодателям, вызывает опасения относительно конфиденциальности и использования личных данных в коммерческих целях.
Генеративный ИИ в робототехнике - трансформирующая технология, формирующая будущее автоматизации и инноваций в этой области. Эта технология использует методы ИИ для создания нового контента с помощью алгоритмов и обучающих данных. Она способна революционизировать проектирование и прототипирование роботов, генерируя спектр вариантов дизайна на основе конкретных параметров. Генеративный ИИ также играет ключевую роль в симуляции и обучении, создавая реалистичные виртуальные сценарии для тренировки роботов и повышая их адаптивность и компетентность в реальных ситуациях. Кроме того, генеративный ИИ улучшает взаимодействие человека и робота, генерируя человекоподобное поведение и выражения, что позволяет беспрепятственно сотрудничать в таких областях, как здравоохранение и обслуживание клиентов.