Глубокое обучение также имеет бизнес-приложения. Можно взять огромное количество данных — миллионы изображений, и с их помощью выявить определенные характеристики. Текстовый поиск, обнаружение мошенничества, обнаружения спама, распознавание рукописного ввода, поиск изображений, распознавание речи, перевод — все эти задачи могут быть выполнены с помощью глубокого обучения. Например, в Google сети глубокого обучения заменили много «систем, основанных на правилах и требующих ручной работы».

Оригинал статьи — Understanding the differences between AI, machine learning, and deep learning ✔️

История возникновения Искусственного Интеллекта. Часть 1 🙌

Термин “искусственный интеллект” был предложен американским информатиком Джоном Маккарти на семинаре в Дартмутском колледже в 1956 году. Однако сама идея создания машин, обладающих мышлением схожим с человеческим, уходит корнями еще в древнегреческие мифы. Так, бог-кузнец Гефест создавал механических слуг, птиц и зверей, неотличимых от настоящих. Одним из его творений был бронзовый великан Талос, первый робот в истории, он защищал от вторжений остров Крит. Многие механические игрушки и модели были созданы реальными людьми той эпохи, например, Архитом из Тарента, Дедалом и другими.

▫4 век до н.э. Аристотель изобрел силлогистическую логику, первую формальную дедуктивную систему рассуждений.

▫1206 г. арабский изобретатель Аль-Джазари выпустил трактат, где описал созданные им 50 механизмов. В их числе четыре человекоподобных робота, которые играли на музыкальных инструментах. В движение роботов приводила вода.

▫1515 г. Леонардо да Винчи создал механического льва, который мог передвигаться по заранее заданному маршруту.

▫1642 г. французский математик и механик Паскаль сконструировал первую механическую цифровую вычислительную машину.

▫1832 г. коллежский советник Семен Николаевич Корсаков опубликовал описание пяти изобретенных им механических устройств, так называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В машинах использовались перфокарты. В этом же году англичане Чарльз Бэббидж и Ада Байрон разработали программируемую механическую вычислительную машину. Действующий макет был построен в 2002 г.

▫1921 г. чешский писатель Карел Чапек написал пьесу "Р.У.Р." (Универсальные роботы Россума). Первое использование слова «робот» на английском языке.

▫1936-37 гг. английский математик Алан Тьюринг предложил универсальную машину Тьюринга.

▫1939 г. на Всемирной выставке в Нью-Йорке компания Westinghouse Electricat представила механического человека Electro вместе с механической собакой Sparko.

▫1943 г. Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс публикуют «Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности», закладывая основы нейронных сетей. В этом же году появился термин “кибернетика”.

▫1950 г. Появление теста Тьюринга как способа введения в действие теста разумного поведения. Писатель-фантаст Айзек Азимов опубликовал свои три закона робототехники

🏥 Точность системы поддержки принятия решений на базе ИИ в московских больницах увеличилась на 7,4%. Это стало возможно благодаря расширению платформы на все столичные клиники и увеличению данных о визитах к врачу до 12 млн.

💬 По словам заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасии Раковой, теперь совпадения в выборе предварительного диагноза у терапевта и нейросети составляет 46%, что положительно сказывается на качестве услуг для пациентов.

#диагностика

Что почитать? 📚

Если вы решили разобраться в теме Искусственного Интеллекта всерьез - одних новостей не хватит. Собрали для вас подборку книг, с которых можно начать ознакомление.

▫️«Искусственный интеллект. Современный подход», Стюарт Рассел, Питер Норвиг.

Это основной учебник, по которому обучаются специалисты по ИИ в США и других странах. Полное введение в теорию: основы математической логики, теории вероятностей, теории непрерывных функций, суть таких понятий, как "восприятие", "рассуждение", "обучение" и "действие".

Помимо теоретической части, в книге представлено множество примеров алгоритмов, версии которых, реализованные на различных языках программирования, можно найти на сопровождающем книгу интернет-ресурсе.

Книга написана понятным и доступным языком и будем весьма полезна для студентов, аспирантов, программистов, изучающих ИИ, и разработчиков.

▫️«Искусственный интеллект и универсальное мышление», Алексей Потапов

Эта книга станет отличным введением в тему искусственного интеллекта. Автор уделяет серьезное внимание основополагающим идеям, необходимым для глубокого понимания методов поиска в пространстве решений, представления знаний, машинного обучения и самоорганизации, составляющих основу ИИ.

В то же время автор рассуждает о том, каких ключевых свойств не хватает интеллектуальным системам, чтобы стать по-настоящему разумными, для чего нередко обращается к истокам искусственного интеллекта в области психологии, лингвистики, нейрофизиологии, математики, философии.

▫️ «Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии»

Методологически очень полезная книга. Бостром анализирует все возможные пути создания не просто ИИ человеческого уровня, но и сильного ИИ, который его превосходит, а также рассуждает о том, как человечество будет взаимодействовать с супер ИИ. Тем не менее он не смотрит на ситуацию фатально, а предлагает стратегии предотвращения неблагоприятных сценариев.

Эту книгу можно назвать лучшим введением в проблему повышения безопасности умных машин. Она вынудила лидеров многих ИТ-компаний выступить с официальными объяснениями по поводу безопасности ИИ.

▫️«Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения», Кэти О`Нил

Математик и специалист по обработке данных Кэти О`Нил считает что математические алгоритмы с каждым днем все сильнее подчиняют себе нашу жизнь. По мнению автора книги, эти алгоритмы уже превратились в опасное оружие в руках государств и корпораций - и это оружие нацелено, в первую очередь, на самые бедные и незащищенные слои населения. На примерах из реальной жизни она рассказывает о предрассудках и предубеждениях алгоритмов, а также объясняет, как и почему ИИ-системы могут навредить сферам финансов, правосудия, найма, образования и другим.


▫️ «Искусственный интеллект с примерами на Python», Джоши Пратик

Книга далеко не для изучения Python, а скорее для тех, кто уже знаком с ним, но хотел бы применять алгоритмы искусственного интеллекта для создания прикладных программ. Книга начинается с рассмотрения общих понятий ИИ, а к концу подводит к более сложным темам, таким как скрытые марковские модели, сверточные нейронные сети и так далее. Вы рассмотрите множество алгоритмов и научитесь реализовывать их на Python. Изложение увлекательное, легко читается. Мало формул, много кода.

▫️ «Искусственный интеллект — для вашего бизнеса? Руководство по оценке и применению», Эндрю Берджесс

Консультант по цифровой трансформации и роботизации Эндрю Берджесс семь лет помогает компаниям внедрять ИИ. В своей книге он без «воды» и сложных терминов рассматривает такие практические функции ИИ, как распознавание образов, обработку естественного языка и прогнозирование, иллюстрируя их кейсами компаний из разных отраслей. Книга будет интересна как предпринимателям, которые только задумываются о перспективах использования ИИ, так и тем, кто хочет применять его более эффективно.

Развитие технологий искусственного интеллекта в России.
Цели и реальность 😌



«При благоприятном стечении обстоятельств России вполне по силам стать крупным игроком и даже добиться локального лидерства по некоторым направлениям», - Николай Маркоткин, Эксперт Российского Совета по международным делам.

Руководство РФ уже несколько лет уделяет пристальное внимание технологиям ИИ, в частности, Владимир Путин неоднократно заявлял о том, что лидер в сфере ИИ станет «властелином мира».

В октябре 2019 года была утверждена «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» . Созданию документа предшествовала длительная общественная дискуссия, как на официальных, так и на экспертных площадках. Одним из главных «моторов» написания стратегии стал президент и председатель правления ПАО «Сбербанк» Герман Греф. Сбербанк является разработчиком «дорожной карты» развития ИИ в России. Именно Сбербанк сыграл роль координатора в создании российской стратегии развития технологий ИИ, которая в значительной степени получилась корпоративной: в написании документа также участвовали представители «Яндекса», Mail.ru Group и «Газпром нефти».

Те же компании вместе с примкнувшими к ним ПАО «МТС» и Российским фондом прямых инвестиций (РФПИ) сформировали альянс по развитию ИИ (AI-Russia Alliance), который будет продвигать российские технологии на основе ИИ. Соглашение о создании альянса было подписано 9 ноября 2019 года на конференции AI Journey. Новое объединение лоббирует:

◾️ упрощение внедрения технологий ИИ;
◾️ участие бизнеса в разработке:

а) нормативной базы для беспилотного транспорта,
б) законодательства в области промышленных и персональных данных.

По мнению участников альянса, эти меры должны ускорить развитие технологий ИИ в России. Кроме того, предполагается, что данное объединение будет координировать усилия бизнеса и научного сообщества, с тем чтобы достичь целей, заложенных в Национальной стратегии по развитию ИИ. Таким образом, можно говорить о том, что развитие ИИ в России в ближайшие годы будет иметь четкий коммерческий вектор. При этом его драйверами выступят не столько стартапы, сколько крупные IT-компании.

Для руководства страны высокий приоритет развития ИИ определяется значительным, по российским меркам, финансированием отраслевых проектов. Отдельного упоминания заслуживает применение ИИ в военной промышленности — сфере, где позиции России традиционно прочны.
Заявленная в российской стратегии амбициозная цель — стать одним из лидеров развития ИИ — считается труднодостижимой из-за существующего отставания от ведущих технологических держав и ряда фундаментальных факторов, таких как малый объем рынка венчурных инвестиций. Более вероятен сценарий успешного развития отдельных направлений использования технологий ИИ, где возможно локальное лидерство России.

Также Россия участвует в диалоге с другими странами и поддерживает выработку четких универсальных правил и этических норм.

Источник ✔️

​​Исследователи MIT обучили нейронную сеть предсказывать кризис кипения жидкостей по изображениям с инфракрасных камер. Потенциальные приложения технологии включают автоматизацию процесса охлаждения компьютерных чипов и ядерных реакторов.

#StateoftheArt

Заменит ли Искусственный Интеллект тренеров? ⚽️

Использование в последние годы многочисленных датчиков, GPS-трекеров и алгоритмов компьютерного зрения, следящих за движением мяча и перемещением игроков на поле, позволило накопить большой объем данных. Что, в свою очередь, открывает возможности использовать для их анализа передовые технологии.

Журнал Journal of Artificial Intelligence Research недавно опубликовал результаты исследования компании-разработчика ИИ-решений DeepMind (принадлежит Google) и английского футбольного клуба «Ливерпуль», изучавших возможности использования искусственного интеллекта в мире футбола.
Согласно исследованию, футбольные команды могут использовать нейронные сети для выявления закономерностей, которые не может заметить тренер. Например, на основе данных о конкретных игроках и команде нейросеть может предсказывать, как игроки будут реагировать в разных ситуациях на поле. Такой алгоритм позволит прогнозировать последствия тактических изменений состава или внезапной травмы ключевого игрока. Таким же образом могут быть проанализированы конкретные действия игроков - передача или пропущенный отбор, и как эти действия повлияют на достижение цели. Эти данные будут полезны в послематчевом анализе, чтобы продемонстрировать игрокам, почему они должны были отдать мяч в конкретной ситуации, а не пытаться сделать удар. Модель, обученная на данных о производительности игроков - силе и физической форме - могла бы отслеживать усталость лучше, чем тренеры-люди, и рекомендовать игрокам отдыхать до того, как они получат травмы.

Исследователи также проанализировали более 12 000 пенальти, выполненных по всей Европе за последние несколько сезонов и классифицировали игроков по группам в зависимости от стиля их игры. Затем использовали эту информацию для прогноза шансов на реализацию пенальти. Например, нападающие чаще бьют в нижний левый угол, чем полузащитники, которые применяют более сбалансированный подход к выбору зоны для удара.

DeepMind надеется объединить компьютерное зрение, статистическое обучение и теорию игр, чтобы помочь футбольным командам выявлять закономерности в массивах данных, которые они собирают и которые невозможно было бы увидеть без помощи ИИ.

#euro2020

🔘 Национальная стратегия определяет две реперные точки развития ИИ в России — 2024 и 2030 годы. Предполагается, что к первой дате страна значительно улучшит позиции в этой сфере, а к 2030 году ликвидирует отставание от развитых стран и добьется мирового лидерства в отдельных направлениях, связанных с ИИ. Согласно документу, ключевые приоритеты развития ИИ в России соотносятся с Национальными целями и стратегическими задачами развития РФ на период до 2024 года. Среди приоритетов:

▪️ускорение технологического развития РФ, увеличение количества организаций, осуществляющих технологические инновации, до 50% от общего числа;
▪️обеспечение ускоренного внедрения цифровых технологий в экономику и социальную сферу;
▪️создание в базовых отраслях экономики высокопроизводительного экспортно ориентированного сектора, развивающегося на основе современных технологий и обеспеченного высококвалифицированными кадрами.


Значительное внимание уделено поддержке научных исследований со стороны государства и частных инвесторов. К 2024 году должна существенно повыситься цитируемость российских ученых в сфере ИИ, а также количество зарегистрированных ими патентов и разработанных прикладных технологических решений. Кроме того, предполагается ревизия существующего нормативного регулирования для упрощения разработки технологий ИИ и внедрения решений на их основе (включая беспилотный транспорт). Документ акцентирует необходимость международного сотрудничества России по вопросам стандартизации и сертификации продуктов, созданных на основе ИИ.

Стратегия подчеркивает значимость подготовки специалистов в области ИИ. Помимо уже упомянутого привлечения кадров из-за рубежа, документ предлагает внедрить образовательные модули, связанные с ИИ, на всех уровнях образования, создать соответствующие программы повышения квалификации и профессиональной переподготовки кадров. Подчеркивается необходимость повышения качества математического и естественно-научного образования, интеграция его с социально-гуманитарным. Согласно Стратегии к 2024 году в России должно значительно вырасти количество специалистов по ИИ, а к 2030-му в российских вузах должны появиться программы мирового уровня, которые позволят восполнить дефицит кадров.

Также уделено внимание разработке и развитию отечественного программного обеспечения с использованием ИИ, созданию открытых библиотек ИИ, повышению доступности и качества данных и аппаратного обеспечения для решения задач в области ИИ.

Стоит отдельно отметить, что военные цели обозначены в документе исключительно в рамках «обеспечения национальной безопасности». Сама же Стратегия имеет явный уклон в сторону коммерческого использования ИИ.

Какое место мы занимаем в рейтинге?

В отличие от Китая и США, Россия, на данный момент, не является глобальным лидером в области технологий ИИ. Тем не менее существуют определенные сферы разработки и применения ИИ, где Россия имеет хороший задел и может преуспеть.

Определить место России в гонке технологий ИИ не так просто, поскольку международные рейтинги используют разную методологию. Во многих из них Россия отсутствует в принципе, что объяснимо: вплоть до ноября 2019 года у нас не было официальной стратегии развития ИИ.

К примеру, Government Artificial Intelligence Readiness Index 2019 от Oxford Insights поместил Россию на 29-е место из 194 по готовности правительства к использованию потенциала ИИ. Однако и признанный лидер Китай занимает в этом рейтинге лишь 20-е место, что объясняется особенностью методологии расчета.

Продолжение 👇

В другом рейтинге, The Global AI Index, положение России еще хуже — 33-е место из 54. При этом крайне низко оценено коммерческое развитие ИИ в России, что вызывает вопросы, учитывая, что есть такие крупные игроки, как «Яндекс», Mail.ru Group и ПАО «Сбербанк» (рейтинг учитывает преимущественно стартапы). Одновременно Россия занимает 11-е место по показателю регулирования и общественного восприятия ИИ.

Чтобы лучше понять, на каком уровне мы находимся, есть смысл посмотреть на отдельные показатели. Например, по количеству суперкомпьютеров, входящих в топ-500 мощнейших в мире, Россия находится на 15-м месте. В нашем распоряжении всего 3 подобных суперкомпьютера. В Китае их 228, в США — 117, в Японии — 29.

Другой важный индикатор — количество научных публикаций. По этому показателю Россия находится на 31-м месте, что представляется несколько заниженной оценкой. Если брать только 2018 год, положение РФ выглядит чуть лучше — 22-е место.

При этом довольно хорошо обстоят дела с образованием в сфере компьютерных наук, к которым относится и машинное обучение. 16 российских университетов с данной специальностью попали в число 684 лучших вузов. Правда, в первой сотне оказались всего два отечественных университета — ИТМО и МГУ им. М. В. Ломоносова. Даже МФТИ расположился между 101-м и 125-м местами.

Один из ключевых показателей — количество стартапов, занимающихся развитием технологий ИИ. В России их насчитывается 168. Для сравнения, в США 6903 стартапа, в Китае – 1013. Надо отметить, что эти оценки несколько завышены, поскольку в списки включены крупные компании с 20-30-ти летней историей (в российском списке фигурирует ABBYY). Тем не менее они дают возможность оценить развитость рынков венчурных инвестиций.

Отчасти небольшое количество стартапов в сфере ИИ объясняется тем, что в России в этой отрасли доминируют уже устоявшиеся компании. Это отличает нас от других развитых держав. Согласно проекту «Карта искусственного интеллекта России», в России насчитывается 400 компаний, занимающихся разработкой в сфере ИИ.

Сергей Карелов, основатель и главный технический директор компании Witology, председатель Лиги независимых IT-экспертов определил место России в Cambrian AI Index1 как 14-е из 14 возможных. По оценке эксперта, уровень развития России приблизительно равен уровню Франции и Финляндии, однако для РФ характерна недостаточно развитая ИКТ-инфраструктура.

В США обеспокоились возможностью использования Россией и Китаем дронов и систем вооружения на основе ИИ. Об этом в статье для The National Interest пишет обозреватель Крис Осборн.

Автор ссылается на слова генерал-лейтенанта Майкла Гроена, который считает, что в случае создания Россией «военного искусственного интеллекта» США и их союзники не смогут дать эквивалентный ответ.

Гроен считает, что такое оружие не будет руководствоваться этическими или гуманитарными соображениями для начала атаки, тогда как в США это решение будут принимать люди.

На данный момент Министерство обороны США рассматривает возможность создания систем ИИ, способного использовать нелетальное оружие или оборонительный тип вооружения против приближающихся противокорабельных ракет, минометов и дронов. По мнению генерал-лейтенанта, создание таких систем поможет внести этические принципы в применение оружия на основе ИИ.

👁 В силу закрытого характера данных о военных разработках, достаточно трудно оценить уровень использования в них технологий ИИ. Тем не менее некоторые выводы можно сделать на основании публичных заявлений официальных лиц, которые неоднократно подчеркивали, что в арсенале Вооруженных сил РФ имеется целая линейка вооружения, основанного на ИИ.

1 марта 2018 года в Послании Президента РФ Федеральному Собранию Владимир Путин заявил, что в России разработан глубоководный беспилотный аппарат, способный двигаться с практически неограниченной дальностью и нести ядерный боеприпас. Такие автономные устройства, получившие название «Посейдон», поступят на вооружение ВМФ до 2027 года.


Продолжение 👇

В марте 2018 года министр обороны РФ Сергей Шойгу призвал военных и гражданских ученых объединить усилия для разработки технологий ИИ, «развитие которых необходимо для парирования возможных угроз в области технологической и экономической безопасности России». Оценить вложения в развитие ИИ военного применения сложно, но можно сделать приблизительный обзор структур, связанных с Минобороны.


Например, представители гос. корпорации «Ростех» заявляли, что целый ряд ее дочерних компаний разрабатывают вооружения с использованием ИИ (Калашников, Техмаш, НПО Высокоточные комплексы, АО ЦНИИточмаш). Элементы ИИ уже несколько лет используются в реактивных системах залпового огня, производимых «Техмашем».

На итоговой коллегии Минобороны в декабре 2019 года, Путин заявил, что: «Действовавшие ранее образцы вооружения и техники в Воздушно‑космических силах, ВМФ, в других видах войск последовательно заменяются на современные, в том числе основанные на цифровых технологиях и ИИ. Активно внедряются, осваиваются в ходе боевой учебы роботизированные комплексы и беспилотные аппараты, что в разы повышает возможности частей и подразделений».

Новые образцы военной техники активно тестируются в ходе сирийской кампании. Еще в 2016 году Минобороны заявляло об использовании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для контроля за соблюдением перемирия. В последующие годы в сирийском небе были замечены не только серийные модели БПЛА, такие как «Орлан-10» и «Форпост», но и опытные образцы, например средневысотный БПЛА большой продолжительности полета «Орион», потенциально способный нести вооружение. Автономные летательные аппараты — одно из наиболее перспективных направлений для военного использования ИИ.

Точное количество БПЛА в арсенале российской армии на данный момент неизвестно, однако в 2018 году генерал-майор Александр Новиков оценил его более чем в 1,9 тыс. единиц. А в августе 2019-го Минобороны России опубликовало видео первого полета тяжелого ударного БПЛА С-70 «Охотник», способного нести вооружение и поражать цели в воздухе и на земле.

В апреле 2020 года Минобороны объявило о проведении закрытого конкурса на выполнение научно-исследовательской работы «по созданию экспериментального образца комплекса разработки, обучения и реализации глубоких нейронных сетей для нового поколения военных систем с ИИ» (шифр «Каштан»). Изначальная цена контракта составила 387 млн 751 тыс. руб. А в IV квартале 2020 года в Анапе завершилось строительство военного технополиса «Эра», специализирующегося на робототехнике, ИИ, информационной безопасности и суперкомпьютерах.

Резюмируя, отметим, что военное направление является одним из наиболее сильных с точки зрения развития технологий ИИ в России. Достижения российской армии в этой сфере признает и западное экспертное сообщество.

🧠 Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали нейроинтерфейс, который позволил парализованному мужчине говорить с окружающим миром.

Они имплантировали сетку электродов в сенсомоторную кору головного мозга пациента, чтобы снимать с него импульсы и обрабатывать их алгоритмами глубокого обучения для дальнейшей расшифровки.

⏱ Они отметили, что испытуемый смог составлять короткие предложения с точностью до 93% и скоростью более 18 слов в минуту.

Данные для обучения алгоритма собрали во время 48 сеансов, которые длились 22 часа. Ученые записали сигналы мозга, когда пациент пытался произнести 50 мигающих на экране слов. Затем они обучили модель обнаруживать и классифицировать их по шаблонам в записанной корковой активности.

https://forklog.com/paralizovannyj-muzhchina-nachal-govorit-blagodarya-nejrotehnologiyam-i-iskusstvennomu-intellektu/

#исследование

Искусственный интеллект дорисовал картину Рембрандта «Ночной дозор» 😍

Впервые за 300 лет знаменитая картина «Выступление стрелковой роты капитана Франса Баннинга Кока и лейтенанта Виллема ван Рёйтенбюрга» снова демонстрируется в первоначальном размере.

Рембрандт закончил работу над большим полотном в 1642 году. Картина, которая сейчас считается одним из величайших шедевров Золотого века Голландии, в 1715 году была обрезана со всех четырёх сторон во время переезда в новый зал, где иначе не помещалась. Хотя полоски не были найдены, есть копия, сделанная Герритом Люнденсом примерно в 1655 году. Ее использовали, чтобы воссоздать недостающие части с сохранением стиля Рембрандта.

Для реставрации сама картина и копия были сфотографированы, после чего специалисты подогнали размеры и скорректировали работу Люнденса, чтобы точнее совместить фигуры и другие объекты. Далее ПО ИИ постаралось воспроизвести стиль и цвета Рембрандта, а люди оценивали степень сходства.

16 июля — форум «Территория смыслов»

🔹12:30 — «Искусственный интеллект и естественный язык:
как машины учатся понимать людей и общаться с ними»
Панельная дискуссия с Сергеем Марковым
(Руководитель Управления экспериментальных систем машинного обучения, SberDevices)
Трансляция: https://youtu.be/uxwPJDbbSF8

🔹15:30 — «Твой ход»
Панельная дискуссия с Григорием Гуровым
(Заместитель руководителя Федерального агентства по делам молодежи)
Трансляция: https://youtu.be/OG9-SfrrwNg

❗️17:00 — «Система просвещения для нового мира: вызовы и решения»
Панельная дискуссия с Александром Бугаевым
(Первый заместитель Министра просвещения РФ)
Трансляция: https://youtu.be/YJalcGB5zLs

🎨 ИИ находит широкое применение в разных отраслях. Нейросети способны писать музыку, причем самых разных жанров — и классику, и этнику, и «ненаписанный альбом» Летова.

Созданный специалистами «Яндекса» ИИ в соавторстве с Сергеем Лукьяненко выдал рассказ «в стиле Гоголя». Нарисовать картинку для ИИ вовсе проще простого.

Но является ли все это творчеством? Однозначно нет, считает философ Александр Мишура. «Роботы могут создавать такие произведения искусства, которые даже эксперт не отличит от созданного человеком. Но важным условием творчества является создание новых эстетических норм. Программа может следовать тем или иным нормам, которые в нее заложил разработчик, но не сможет сама создать новый жанр или направление».

ИИ может быть прилежным подражателем, но не способен быть творцом. Чтобы создавать что-то новое, мало знать правила: нужно знать время и место, когда нарисованный тобой черный квадрат станет новым эталоном искусства.

Искусственный интеллект на «Территории смыслов» 🙌

16 июля в Солнечногорске в рамках второй смены Всероссийского молодежного образовательного форума «Территория смыслов» состоялась лекция Сергея Маркова, руководителя Управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices на тему «Искусственный интеллект и естественный язык: как машины учатся понимать людей и общаться с ними».

Спикер рассказал, как технологии ИИ используются в области естественного языка и литературного творчества, какие результаты показали первые эксперименты с генерацией текста на заре эры ИИ и каких успехов удалось достичь благодаря гигантским нейросетевым генеративным моделям.

По словам спикера, технологии искусственного интеллекта претендуют на то, чтобы изменить очень многие отрасли человеческой деятельности. ИИ-технологии ежегодно совершенствуются и все точнее справляются с решением поставленных задач. Например, с рубежа 2016-2017 гг. машины способны распознавать образы, лучше, чем люди. Такая же картина наблюдается в распознавании речи, но пока только для английского языка. В ближайшие пару лет машины превзойдут человека в такой деятельности, как ответ на вопрос по картинке. А через 5-6 лет машинный перевод с разных языков будет на уровне профессиональных переводчиков.

В конце лекции Сергей продемонстрировал работу виртуального помощника Джой, созданного SberDevices на основе генеративной модели искусственного интеллекта.

👁 Посмотреть лецию 👇
https://youtu.be/uxwPJDbbSF8

❗️Порядка 50% домашних заданий школьников будет проверять искусственный интеллект (ИИ), технологию планируется внедрить до 2030 года, сообщается в паспорте стратегии цифровой трансформации образования, подготовленном Минпросвещения России.