👨‍🔧 Треть россиян (33%) опасаются замены человека технологиями ИИ. Большинство не поддерживают это мнение (64%).

ИИ уже успешно заменяет сотрудников, но при этом решениям на базе ИИ требуется либо оператор, либо тот же специалист, который занимается внедрением. Но отличить работу человека от алгоритма становится все сложнее.

Использование технологий ИИ в бизнесе меняет состав команды. Остаются руководители, умеющие принимать решения и креаторы, создающие новое. Остальные сотрудники не являются ключевыми.

Например, большинство сотрудников российских колл-центров готовы к тому, что через несколько лет их заменит ИИ. 63% считают, что нейросети смогут выполнять их обязанности частично, 13% — полностью.

Однако с некоторыми задачами под силу справиться только человеку — например, психологам, где нужна подлинная эмпатия, а не программная имитация.

Полная замена людей роботами невозможна. Задача ИИ — автоматизировать рутину, взять на себя 90% типовых запросов. Творческие задачи необходимо оставить людям.

🛰 С 6 по 8 августа в Великом Новгороде состоится второй из 116 хакатонов по ИИ. Призовой фонд – 400 000 рублей.

«Новый кейс уже ждёт своих героев. В этот раз участникам предстоит создать на базе технологий ИИ пилотный датасет для антикоррупционной экспертизы нормативных правовых актов для Министерства юстиции РФ. Первый хакатон по искусственному интеллекту задал высокую планку и по организации мероприятия, и по качеству технологических решений участников. И ведь это только начало. Поэтому, я уверен, мы будем только прибавлять в качестве и количестве. И второй хакатон в Великом Новгороде это покажет», – сказал заместитель генерального директора АНО «Россия - страна возможностей» Алексей Агафонов.

Регистрация: https://hacks-ai.ru 🛰

👀 С каждым годом технологии искусственного интеллекта становятся все более совершенными и расширяют возможности человека в недоступных местах, например в космическом пространстве или в удаленных уголках мира.

Держите ли вы руку на пульсе прогресса? Уверенны, что знаете об искусственном интеллекте все?

Пройдите тест от Российской ассоциации электронных коммуникаций (РАЭК) прямо сейчас и узнайте насколько вы разбираетесь в теме 👇

https://www.popmech.ru/technologies/725193-ugroza-ili-pomoshchnik-test-na-znanie-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta/

Бельгийский художник и разработчик Дрис Депортер создал ИИ, призванный пристыдить политиков, просиживающих заседания в смартфоне. Проект называется The Flemish Scrollers.

Видеозаписи с теми, кто отвлекается на гаджеты, попадают в Twitter и Instagram проекта. Об этом пишет The Next Web.

Специально созданное ПО при помощи нейросети анализирует доступные на YouTube видеозаписи заседаний Фламандского правительства, распознает гаджеты в руках политиков и идентифицирует их личность.

Фрагменты, на которых политики сидят в смартфонах, выкладывают в аккаунты проекта в Twitter и Instagram, тегая провинившихся.

Депортер задумал проект в 2019 году, когда во время заседания министр-президент Фландрии Ян Джамбон попал в объективы камер за игрой в Angry Birds.

Однако у ПО есть очевидный недостаток — оно не позволяет узнать, по какой причине люди используют гаджеты. Это могут быть как переписки или серфинг в интернете, так и решение важных вопросов, которые нельзя откладывать.

🛩 С 20-25 июля на аэродроме Жуковский проходит Международный авиационно-космический салон МАКС-2021. Среди представленных разработок — легкий многоцелевой истребитель Checkmate пятого поколения с одним двигателем.

Одно из преимуществ — более дешевая стоимость летного часа по сравнению с зарубежными аналогами, от 4,5 до 8 тысяч долларов за час.

Checkmate отличается низкой заметностью, на борту установят комплекс радиоэлектронного подавления и обороны, позволяющий истребителю уходить от средств обнаружения и поражения.

Также будет установлен комплекс ИИ – новая автоматизированная система логистической поддержки Matreshka. Она позволит отслеживать техническое состояние самолета на протяжении всего жизненного цикла. Это даст возможность спланировать профилактические и ремонтные работы и удешевить обслуживание самолета.

Matreshka будет помогать истребителю подсказками и он сможет более эффективно действовать в воздушном бою. Также ИИ будет поддерживать пилота в сложных ситуациях.

🇷🇺 В России создадут Центр экспертизы по реализации федерального проекта «Искусственный интеллект».

«В развитие искусственного интеллекта в России вовлечены сотни организаций из различных отраслей экономики. Для достижения синергетического эффекта важно обеспечить координацию всех центров компетенций по ИИ», - Дмитрий Чернышенко.

Новая структура будет работать на базе Аналитического центра при правительстве России и будет оказывать поддержку в реализации стратегии развития ИИ. А также заниматься задачами, которые касаются взаимодействия России с другими странами по данному вопросу. К концу года центр представит индекс готовности отраслей к внедрению ИИ.

Федеральный проект «Искусственный интеллект» предполагает комплекс мероприятий, направленных на создание экосистемы ускоренного внедрения ИИ в России. Он предусматривает введение мер поддержки технологических компаний, а также организацию программ и мероприятий, направленных на популяризацию технологического развития среди молодежи.

⚡️⚡️Sber AI зарегистрировали в Роспатенте программу, позволяющую ИИ распознавать и анализировать объекты в виртуальной реальности. Для этих целей нейросеть обучили языкам программирования.

Разработчики надеются, что проект позволит избавить программистов от рутинной работы. В компании предусматривают возможность предоставления технологии как коммерческой услуги.

Ранее подобную разработку GitHub Copilot, представили Microsoft и Open AI. Их ИИ-сервис основан на обработке естественного языка и «позволяет создавать приложения без глубоких знаний кода или формул». Copilot работает как помощник программиста, который, просматривая существующий код, комментарии к нему и расположение курсора, предлагает добавить одну или несколько строк в зависимости от контекста.

По оценке HeadHunter разработка позволит бизнесу сэкономить от внедрения ИИ в программирование 5–6 млн рублей в год на простых ИТ-проектах и 25–30 млн рублей в год для средних и крупных проектов со штатом разработки до 10 человек.

#новости

📹 Итальянский аперитив Campari в рамках кампании Red Diaries представляет первый короткометражный фильм, созданный с помощью ИИ. Картина рассказывает о жизни и творчестве Федерико Феллини.

Команда экспертов в области ИИ студии UNIT9 разработала инструменты, позволившие исследовать творчество Федерико и отразить его уникальный авторский стиль. В качестве консультанта проекта выступила племянница режиссёра Франческа Фаббри Феллини.

«Телескоп позволил Галилео Галилею заглянуть в глубины вселенной. В свою очередь, искусственный интеллект — это инструмент, который позволяет нам анализировать информацию на уровне, недоступном человеку. В этом проекте ИИ позволил покадрово проанализировать фильмы Феллини», — отметил эксперт в области ИИ, Маркус дю Сутуа.

Премьера короткометражного фильма Fellini Forward и торжественная церемония состоятся 7 сентября 2021 года на Венецианском кинофестивале, а 29 сентября картина будет представлена на Нью-Йоркском кинофестивале.

▫️ Подробнее на rozetked!

🥇 Искусственный интеллект победил человека в гонке квадрокоптеров.

Швейцарские эксперты по робототехнике создали алгоритм, который управляет беспилотником более по-человечески, делая резкие и отрывистые маневры.

💬 По словам разработчиков, модель использует очень сложные вычисления, которые заранее выполняют на мощном компьютере — просчет нескольких минут полета может занять несколько часов. Однако исследователи работают над оптимизацией алгоритма для его работы в реальном времени.

#роботы

«Большие данные — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence» - такое довольно размытое определение дает Википедия.

Аналитики компании IBS «весь мировой объём данных» оценили такими величинами:

✔️ 2003 г. — 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов)
✔️ 2008 г. — 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта)
✔️ 2015 г. — более 6,5 зеттабайтов
✔️ 2020 г. — 40–44 зеттабайта (прогноз)
✔️ 2025 г. — этот объем вырастет еще в 10 раз.

Отмечается также, что большую часть данных будут генерировать не обычные потребители, а предприятия.

Продолжение 👇

Существует и более простое определение:

«Большие данные — это совокупность технологий, которые призваны совершать три операции:

▪️Обрабатывать большие объемы данных
▪️Уметь работать с быстро поступающими данными в больших объемах. Данных не просто много, а их постоянно становится все больше и больше.
▪️Уметь работать со структурированными и не очень данными параллельно и в разных аспектах.

Считается, что эти навыки позволяют выявить скрытые закономерности, ускользающие от ограниченного человеческого восприятия. Это дает беспрецедентные возможности оптимизации разных сфер нашей жизни: государственного управления, медицины, телекоммуникаций, финансов, транспорта, производства и т.д. Не удивительно, что журналисты и маркетологи настолько часто использовали словосочетание Big Data, что многие эксперты считают этот термин дискредитированным и предлагают от него отказаться.

Более того, в октябре 2015 года компания Gartner исключила Big Data из числа популярных трендов. Решение аналитики объяснили тем, что в состав понятия «большие данные» входит большое количество технологий, уже активно применяемых на предприятиях, они частично относятся к другим популярным сферам и тенденциям и стали повседневным рабочим инструментом.

⚫️ Определяющими характеристиками для больших данных являются, помимо физического объёма, и другие, подчеркивающие сложность задачи обработки и анализа. Набор признаков VVV (volume, velocity, variety — физический объём, скорость прироста данных и необходимости их быстрой обработки, возможность одновременно обрабатывать данные различных типов) был выработан компанией Meta Group в 2001 году с целью указать на равную значимость управления данными по всем трём аспектам.

В дальнейшем появились интерпретации с четырьмя V (добавлялась veracity — достоверность), пятью V (viability — жизнеспособность и value — ценность), семью V (variability — переменчивость и visualization — визуализация).

Исходя из вышеприведенных определений, основные принципы работы с большими данными таковы: 👇

▪️Горизонтальная масштабируемость. Это — базовый принцип обработки больших данных. Как уже говорилось, больших данных с каждым днем становится все больше. Соответственно, необходимо увеличивать количество вычислительных узлов, по которым распределяются эти данные, причем обработка должна происходить без ухудшения производительности.


▪️Отказоустойчивость. Этот принцип вытекает из предыдущего. Поскольку вычислительных узлов в кластере может быть много (иногда десятки тысяч) и их количество, не исключено, будет увеличиваться, возрастает и вероятность выхода машин из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких ситуаций и предусматривать превентивные меры.


▪️Локальность данных. Так как данные распределены по большому количеству вычислительных узлов, то, если они физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом, расходы на передачу данных могут стать неоправданно большими. Поэтому обработку данных желательно проводить на той же машине, на которой они хранятся.
Эти принципы отличаются от тех, которые характерны для традиционных, централизованных, вертикальных моделей хранения хорошо структурированных данных. Соответственно, для работы с большими данными разрабатывают новые подходы и технологии.

Искусственный интеллект научили оценивать самочувствие котов 👀

🐱 Любители пушистых питомцев получат новый повод достать из карманов смартфоны. Канадская компания Sylvester.ai создала приложение, способное с помощью технологий ИИ «считывать» эмоции котов и определять, чувствуют ли они боль.

Sylvester.ai не первый год занимается разработкой технологий, облегчающих заботу о питомцах. Приложение Tably оценивает положение головы и ушей животного, прищур, напряженность мордочки и даже усы для понимания уровня стресса.

💬 Сотрудница британской благотворительной организации для животных RSPCA Элис Поттер считает, что приложение, которое изучает «модели ощущений» по изображениям мордочек котов, может быть чрезвычайно полезным, но ветеринары советуют обращать внимание на всё тело питомца, включая хвост, чтобы получить больше информации о его здоровье. Кроме того, стоит учитывать изменения поведения животного во время приёма пищи и сна 🐾

Организация OpenAI выпустила Python-подобный язык программирования с открытым исходным кодом для разработки нейросетей 👀

Triton позволит достичь максимальной производительности оборудования без особых усилий - утверждают в компании. С его помощью разработчики без опыта работы с CUDA смогут писать высокоэффективный код, выполняемый на графическом процессоре.

Язык программирования совместим с Python и позволил исследователям с помощью 25 строк выполнить задачу, на реализацию которой обычно уходит больше усилий и ресурсов.

Triton также упрощает разработку специализированных ядер, которые могут быть намного быстрее аналогов в библиотеках общего назначения. Компилятор автоматически оптимизирует и распараллеливает код, преобразуя его для выполнения на последних графических процессорах Nvidia.

Первая версия языка доступна на GitHub. На сегодняшний день он работает лишь с оборудованием от Nvidia.

Источник - ForkLog AI 💬

Как правительства разных стран используют ИИ: он выявляет пневмонию, прогнозирует пожары и будет бороться с коррупцией

ИИ стал новой сферой конкуренции между государствами. А мы и не против: он улучшает жизнь и помогает в решении многих задач.

Вот 6 интересных примеров:

Управление дорожным движением
Только в Москве работает более 2,5 тысяч «умных» светофоров, подстраивающихся под дорожную ситуацию. Каждый из них может сам принимать решения, а может работать синхронно с собратьями. Информацию такой светофор получает от датчиков, вмонтированных в дорожное полотно.
ТАСС

Беспилотные поезда
В Париже, Стамбуле, Дубае и других городах вагоны метро уже перевозят пассажиров без участия человека. В Москве обсуждают возможность запуска подобных составов на кольцевой линии в ближайшие несколько лет.
AI Conference

Контроль соблюдения масочного режима
В пандемию Франция начала использовать ИИ, чтобы проверять, носят ли маски пассажиры метрополитена. При этом разработчик программы, стартап DatakaLab, подчеркивает: цель проекта не идентифицировать и наказать людей, а собрать анонимные данные, которые помогут предвидеть вспышки заболеваемости.
The Verge

Выявление коронавирусной пневмонии
Российская компания SCIBERIA разработала программу для выявления коронавирусной пневмонии с помощью технологии машинного обучения. Система готова помогать врачам диагностировать заболевание на ранних стадиях, анализируя данные КТ. Алгоритмы работают с точностью 95%. Испытание системы начали в государственных больницах Якутии.
ТАСС

Предотвращение коррупции
Участники грядущего хакатона по искусственному интеллекту разработают систему, позволяющую выявлять и классифицировать потенциальные коррупциогенные факторы в нормативно-правовых актах. Сегодня экспертизу проводят в ручном режиме — автоматизация повысит качество работы и сократит трудозатраты. Регистрация на хакатон открыта до 4 августа.
РАЭК

Прогнозирование пожаров
Профессор Джэ Сын Ли со своими студентами разработал модель прогнозирования пожаров в Сеуле. Запуская различные модули машинного обучения, авторы проекта смогли добиться точности в 90%. Программа помогла выявить самые опасные районы 9-миллионного города. На основе этих данных пожарные службы изменили маршруты патрулирования и расположение станций.
Microsoft

👣 Разработчики пермской компании «Промобот» создали нейросеть для определения оптимальных туристических маршрутов.

Она предлагает наиболее привлекательные достопримечательности, основываясь на данных о поле, возрасте и настроении собеседника. За исходные данные взяли статистику визитов туристических объектов Пермского края. Алгоритм содержит свыше 9 тыс. комбинаций.

Разработчики использовали мультиклассовые классификаторы, основанные на сочетании нейронных сетей, одна из которых - GPT-3. Также в комбинацию вошли нейросети Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) и Text-to-Text Transfer Transformer. Данные обрабатывались алгоритмами классического машинного обучения под названием градиентный бустинг - LightGBM, XGBoost, CatBoost. Разработчики «донастроили» модель для более точного ответа на запрос.

Планируется, что в 2022 году компания создаст робота, который будет работать в туристическом информационном центре. Андроид будет отвечать на самые популярные вопросы путешественников 🙌

Друзья ❕❕❕

В связи со сложной эпидемиологической обстановкой в Великом Новгороде и нежеланием подвергать здоровье наших участников риску мы приняли решение перенести мероприятие на 10-12 сентября.

Рады сообщить, что задача сохраняется, и все кто планировал участвовать в мероприятии ранее, смогут её решить. Регистрация продолжается, а у участников будет больше времени на сбор команд и подготовку!

Мужчина использовал искусственный интеллект, чтобы вернуть свою умершую невесту 😱

Джошуа Барбо использовал ИИ для создания чат-бота, имитирующего его невесту. Она скончалась восемь лет назад от редкого заболевания печени, но Джошуа так и не смог пережить это..

Он воспользовался веб-сайтом Project December. Ресурс применял одну из самых мощных моделей ИИ GPT-3. С её помощью Джошуа удалось научить бота вести разговор так, как это делала бы его возлюбленная. Для этого он использовал старые сообщения и предоставил некоторую справочную информацию. Результат оказался пугающе реалистичным — запрограммированный бот мог подражать Джессике с потрясающей точностью.

GPT-3 использует огромные массивы данных созданного человеком текста — это могут быть электронные письма, чаты в мессенджерах и даже посты на Reddit. Технология учится имитировать стиль общения, применяя его где угодно: от академических статей до любовных посланий.

Нашли этот совершенно сумасшедший материал на Lifehacker 👍

⚡️⚡️Как мы уже определили, творчество, в контексте создания чего-то принципиально нового - это прерогатива человека. Но с когнитивными задачами в музыкальной индустрии, а особенно подражанием, искусственный интеллект справляется вполне успешно.

Например, нейронная сеть MuseNet, которая была создана компанией Open AI в 2019 году. Она создает четырехминутные музыкальные композиции, используя 10 инструментов и комбинируя стили классических и современных композиторов. Обучаясь, сеть усваивает закономерности гармонии, ритма и стиля, которые затем использует в создании произведений. Кстати, в 2021 году сеть даже была принята в Союз композиторов России.

⚡️⚡️Другой интересный кейс – увертюра, написанная нейросетью в стилистике русского композитора А. Н. Скрябина. Иван Ямщиков, исследователь Яндекса и один из разработчиков, рассказывает, что отправной точкой для создания стала другая нейросеть. Она умела писать стихи в стилистике определенного поэта, обучаясь по модели «language model» ( учится предсказывать следующее слово или следующую ноту во фразе). Новая нейронка-композитор обучалась на архитектуре «autoencoder» (трек сжимается до вектора более низкой размерности, а нейросеть пытается развернуть этот вектор и восстановить трек целиком). Этот способ позволяет передать нейросети большой массив данных для обучения, было использовано около 150 тыс. треков. В комментах ссылка

Созданием музыки процесс не ограничился. Результаты творчества нейросети вылились в выступление камерного оркестра на конференции YaC в 2017 году. Главная партия терменвокса была расписана по цветовой шкале Скрябина, то есть каждая нота подсвечивалась определенным цветом, который был закреплен за ней Скрябиным, основоположником светомузыки. Дизайнер Яндекса Кирилл Хачатуров предложил сопровождать выступление генеративной графикой, которая также была создана нейросетью.

🔥 Робот Шимон, созданный учеными Технологического института Джорджии, не только пишет музыку, но и исполняет ее в четыре руки. Он работает на основе 5000 музыкальных композиций и более 2 млн мотивов, загруженных в память, применяя алгоритмы deep learning. Студент Мейсон Бретан помогает Шимону развиваться. Сначала робот «слушал» чужую музыку и импровизировал над заданными последовательностями аккордов, но постепенно перешел к самостоятельному генерированию мелодии и гармонических структур. Его «Мышление» становится все больше похожим на мышление профессиональных музыкантов: он меньше сосредотачивается на каждой отдельной ноте, смещая фокус на общую структуру композиции. Произведения Шимона звучат как микс джаза и классики.