Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Новости, кейсы, статьи по тегу #Нейросети в интернет-журнале Секрет фирмы. Нейронные сети или Нейросеть — это вид машинного обучения, при котором вычислительная программа работает по алгоритма человеческого мозга, используя различные нейронные. Российские ученые создали первую отечественную квантовую нейросеть на основе сверхпроводящих кубитов.
#нейросети
Самые свежие новости связанные с тематикой Нейросети со всего Мира и России на сегодня. Почти все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: нейроконфискации киберимущества за дипфейки, Верховный суд РФ осудил сладкие проценты. AI Insider: всесторонний источник информации о нейросетях и искусственном интеллекте.
Тег: нейросети
Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные. Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем. Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети?
Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше.
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать.
Нейросети учатся искать актуальную информацию в интернете и обращаться к внешним сервисам. Чаще всего для этого используют систему плагинов, по аналогии с решением, используемым в ChatGPT. Компании увеличивают длину контекстного окна для повышения точности ответов.
GPT-4 и Claude 100K способны воспринимать более 100 тысяч токенов за раз. На подходе технологии с ещё более внушительными параметрами — до 1—2 миллионов токенов. Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них. Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS.
IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию. Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей. Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами.
Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных. Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги.
При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей.
Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели.
Люди будут больше ценить людей. Вообще говоря, в мире, где уникальность контента — это оксюморон, будет все меньшее значение получать то, кто вы по национальности, профессии, интересам. Важно не то, что вы умеете. Важно то, какие запросы вы задаете, в чём вас чистый, искренний интерес к миру. Это всё, что останется после меня. Это всё, что возьму я с собой. В киберпанк кстати, он уже скоро.
Напоследок процитирую: «Если человека из ближайшего будущего перенести на полвека назад, он умрёт просто потому, что нет вай-фая». Но если автор шутил, то я думаю, что всё ровно так и будет. И мы с вами в этом мире еще поживём…» Государство рано или поздно закроет свободный доступ к нейросети Понятно, что, как и любой прогноз, этот вряд ли будет исполнен в точности, а потому его читатели охотно дополнили его своими предположениями: - Про поисковики точно так будет, но при этом появятся и новые SEO технологии - способы обманывать ИИ, чтобы он выдавал выгодную заказчику обмана информацию. Возможно, это будет происходить путем натравливания одного ИИ на другой с генерацией каких-то тонн фейк-контента. Реальные фотографии, фильмы, снятые именно людьми, музыка написанная именно людьми, нарисованные людьми картины и прочее, будет цениться не меньше, а может и больше. Следующий этап в том, что развивать ИИ можно будет дальше через интерфейс общения с ним. И как он может расти.
А потом разные ИИ общаться друг с другом, придумывать свои языки и новые недоступные людям смыслы. Ну и я бы хотел верить не в тотальную приватность, а в тотальное отсутствие приватности.
Развитие искусственного интеллекта открывает новые горизонты для автоматизации и улучшения процессов разработки программного обеспечения. Согласно данным, опубликованным Bloomberg, как Microsoft с GitHub Copilot, так и Apple с предстоящими обновлениями в Xcode, стремятся интегрировать возможности искусственного интеллекта для ускорения и улучшения создания программного кода. GitHub Copilot...
Нейросеть: последние новости создания различных образов
Внимательные пользователи обратили внимание, что арт, скорее всего, создавался при помощи нейросети. Так могла бы выглядеть героиня, если бы Disney решила снять фильм про нее в стиле темного фэнтези, где она была бы сиреной демоническое существо в древнегреческой мифологии. Нейросеть Midjourney сгенерировала 20 иллюстраций с наиболее известными героями. Стиль был вдохновлен темным фэнтези 80-х. На этот раз подборкой артов, сгенерированных ИИ, поделился энтузиаст с ником bjurty. На иллюстрациях он показал, как должна выглядеть экранизация мультсериала. Вышло атмосферно Новости 13 февраля 2024, в 04:15 Московский художник Рафаэль Рагимов, работавший над постапокалиптическим фильмом «Аванпост» 2019 года, опубликовал атмосферные арты другой версии «Терминатора».
На каждом тарифе всем пользователям доступны галереи других участников. Stable Diffusion Stable Diffusion — ещё одна нейросеть, генерирующая изображения по тексту. Ключевым преимуществом является открытый исходный ход, благодаря чему вклад в её развитие может внести буквально любой человек, знакомый с программированием. Для тех, кто не разбирается в подобных вещах, предусмотрено несколько платформ с упрощённым функционалом и интерфейсом. Самой популярной является Dream Studio. Проходим на сайт , регистрируемся и приступаем к работе. Пользователю доступно 100 кредитов, эквивалентных примерно 500 изображениям. Важно, что при генерации учитываются выставленные параметры, поэтому итоговое количество картинок может быть меньшим. В дальнейшем придётся пополнять баланс — 1000 кредитов обойдётся в 10 долларов. Поскольку нейросеть Stable Diffusion обучалась на творениях известных деятелей искусства, с её помощью можно создавать очень впечатляющие картины.
Topaz Labs Topaz Labs — набор нейросетей, предназначенных уже не для генерации новых картинок, а улучшения существующих. Или их редактуры. К примеру, Topaz Sharpen AI повысит резкость, что особенно актуально для фото, снятых при плохой выдержке, недостаточной освещённости или просто на некачественную оптику. Комплект утилит для работы с изображениями обойдётся в 199 долларов, а за видео придётся «накинуть» ещё 100. При этом Topaz Labs предлагает бесплатный 30-дневный доступ — правда, с урезанным функционалом и вотермарками, которые будут наноситься на сгенерированные изображения и ролики. Второй минус — системные требования. Требования к процессору, как ни странно, невысокие — достаточно модели не старше 2015 года. MyHeritage Узкоспециализированная сеть, предназначенная, в основном, для создания «семейного дерева». С её помощью можно оживить «снимки». Правда, как ни странно, популярность проекту принесли попытки «анимирования» мемов.
Бесплатная версия позволяет сгенерировать до 250 изображений — этого будет вполне достаточно для того, чтобы оценить функционал MyHeritage и приобрести платный тариф. Или, напротив, найти себе другое занятие.
Объединение достижений этих двух областей привело к появлению квантового машинного обучения. Одна из ветвей подобных исследований — это создание квантовой нейросети , в которой искусственный нейрон заменен кубитом.
Мы уже рассказывали, как такую нейросеть научили довольно точно предсказывать свойства молекулы водорода. Сегодня ведется активная работа по адаптации известных методов обучения нейросетей для квантовых компьютеров и симуляторов. С помощью такой квантовой нейросети российские физики решили несколько задач классификации в рамках глубокого машинного обучения с учителем. Из восьми кубитов квантового процессора, созданного в МФТИ, авторы использовали четыре.
Нейросеть, построенная на их базе, состояла из нескольких слоев. Входные данные кодировались как углы однокубитных операций, составляющих первый слой.
К примеру, Topaz Sharpen AI повысит резкость, что особенно актуально для фото, снятых при плохой выдержке, недостаточной освещённости или просто на некачественную оптику. Комплект утилит для работы с изображениями обойдётся в 199 долларов, а за видео придётся «накинуть» ещё 100.
При этом Topaz Labs предлагает бесплатный 30-дневный доступ — правда, с урезанным функционалом и вотермарками, которые будут наноситься на сгенерированные изображения и ролики. Второй минус — системные требования. Требования к процессору, как ни странно, невысокие — достаточно модели не старше 2015 года. MyHeritage Узкоспециализированная сеть, предназначенная, в основном, для создания «семейного дерева».
С её помощью можно оживить «снимки». Правда, как ни странно, популярность проекту принесли попытки «анимирования» мемов. Бесплатная версия позволяет сгенерировать до 250 изображений — этого будет вполне достаточно для того, чтобы оценить функционал MyHeritage и приобрести платный тариф. Или, напротив, найти себе другое занятие.
Всего предусмотрено четыре подписки: Premium — 89 долларов в год 59 за первый год. PremiumPlus — 139 долларов в год 89 за первый год за неограниченный размер семейного древа, Smart Matches и функцию добавления других ветвей древа из всемирной коллекции. Полный пакет — 199 долларов в год 129 за первый год за все предыдущие опции и функцию автоматического соответствия с миллиардами исторических отчётов, а также получение полезной информации о датах, браках и прочих данных. Инфо-пакет — 129 долларов в год 89 за первый год.
То же, что и базовый, но с приоритетной поддержкой и сохранением записей. Результаты работы MyHeritage потрясающие. Нейросеть с высокой точностью создаёт короткие анимации, учитывает расположение губ, носа и добавляет фотографиям объём. Лучший способ поностальгировать о прошлом.
В бесплатной версии можно создать три проекта, и в ней присутствует неудаляемые вотермарки. А вот что предлагают платные тарифы: Standart за 12 долларов — возможность апскейла исходного изображения, экспорта в 4K, поддержка зелёного экрана и прочие возможности. Тариф поддерживает до 5 участников проекта, и стоимость указана на одного человека; Pro за 28 долларов — всё вышеперечисленному плюс доступ к большему набору ассетов и до 10 участников проекта. Стоимость всё так же указана на одного человека.
Нейросеть: последние новости и статьи
"Это текстогенерирующие нейронные GPT–подобные сети, которые поддерживают русский язык. Также я бы назвал NeuroHD — это генеративно–состязательная нейросеть от VK. читайте последние и свежие новости на сайте РЕН ТВ: По "музыке сердца" и ушам: необычные способы идентификации личности Опасные дипфейки. По оценке ряда ученых, уже скоро качество нейросетей может стремительно деградировать. Причиной этого станет обилие в сети контента, ранее сгенерированного ИИ-моделями. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.
Нейросетевой бум: Как ИИ покорил 2022 год
Главные новости к утру 17 января. Нейронные сети — это быстрорастущая область технологий, которая, как ожидается, продолжит расширяться и развиваться в ближайшие годы. Ожидается, что в 2023 году нейронные сети. Демо-модели можно потестировать на Hugging Face, сообщает Neurohive. Вышел в свет первый бумажный фэшн-журнал, созданный нейросетями. Российские ученые разработали новую нейросеть для распознавания мошенников в чатах. Главные новости на этот час за 2 февраля.