Опрос
|
реклама
Быстрый переход
«Яндекс» научил ИИ распознавать человеческие эмоции
14.03.2024 [13:23],
Павел Котов
«Яндекс» представил нейросеть, способную распознавать эмоции человека во время разговора. Она поможет в работе голосовых помощников и виртуальных операторов кол-центров, пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на разработчиков системы. 
Источник изображения: The_BiG_LeBowsKi / pixabay.com Созданная «Яндексом» нейросеть распознаёт нецензурную лексику, отмечает неформальные и негативные высказывания, идентифицирует пол говорящего человека и фразы, которые он произносит в диалоге. В перспективе большая языковая модель YandexGPT поможет платформе в понимании неуверенности и сарказма. Для оценки эмоций нейросеть анализирует содержимое речи собеседника, её тембр, скорость, высоту и другие параметры. Она также определяет, кто в общем разговоре произнёс ту или иную реплику. Это поможет искусственному интеллекту эффективно реагировать на возникающие в разговоре с клиентами нештатные ситуации — к примеру, если речь человека приобретает негативную окраску, система переключит его на сотрудника кол-центра. Нейросеть работает в фоновом режиме и анализирует эмоциональный фон диалога прямо во время разговора. Она изучает не только позвонившего клиента, но и оператора, и если оператор нагрубит клиенту, отчёт об инциденте будет автоматически направлен руководству. Последующий анализ поможет понять, какая формулировка или тема вызвала отрицательную реакцию клиента, чтобы оптимизировать общение с ним. Швейцарский робопёс ANYmal сам научился грациозно и изобретательно преодолевать препятствия
14.03.2024 [11:06],
Павел Котов
Инженеры Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich) представили обновлённую версию собакоподобного робота ANYmal, которого обучили преодолевать препятствия различными способами и самостоятельно принимать решения по каждому из них. 
Источник изображения: ethz.ch ANYmal преодолевает препятствия, пользуясь методом проб и ошибок: он оценивает препятствие и выбирает способ, как его преодолеть — машина может перелезть, перепрыгнуть его, проползти под ним или применить любую комбинацию движений, которая сработала в прошлом. Создатели робота применили комплексный подход к его обучению, сочетая реализованное в предыдущих версиях проекта программное управление и технологии машинного обучения. Движения самообучающегося робота на удивление грациозны и эффективны, что отличает его от большинства подобных машин. Алгоритмы машинного обучения помогают ANYmal оценивать ландшафт и ориентироваться в нём; робот по необходимости с гибкостью применяет библиотеку движений, которая постоянно увеличивается. Это помогает машине уверенно держаться на неровных и скользких поверхностях. На практике ANYmal сможет работать на промышленных и строительных площадках, а также при разборе завалов во время стихийных бедствий. ChatGPT обрёл тело — OpenAI и Figure сделали умного робота-гуманоида, который полноценно общается с людьми
13.03.2024 [22:40],
Николай Хижняк
Американский стартап Figure показал первые плоды сотрудничества с компанией OpenAI по расширению возможностей гуманоидных роботов. Figure опубликовала новое видео со своим роботом Figure 01, ведущим диалог с человеком в режиме реального времени. Машина на видео отвечает на вопросы и выполняет его команды. 
Источник изображения: Figure Стремительный темп развития проекта Figure 01 и компании Figure в целом не может не впечатлять. Бизнесмен и основатель стартапа Бретт Эдкок (Brett Adcock) «вышел из тени» год назад, после того как компания привлекла внимание крупных игроков на рынке робототехники и технологий искусственного интеллекта, включая Boston Dynamics, Tesla Google DeepMind, Archer Aviation и других, и поставила цель «создать первого в мире коммерчески доступного гуманоидного робота общего назначения». К октябрю того же года Figure 01 «встал на ноги» и продемонстрировал свои возможности в выполнении базовых автономных задач. К концу всё того же 2023 года робот обрёл возможность обучаться выполнению различных задач. К середине января Figure подписала первый коммерческий контракт на использование Figure 01 на автомобильном заводе компании BMW в североамериканском штата Северная Каролина. В прошлом месяце Figure опубликовала видео, на котором Figure 01 выполняет работу на складе. Практически сразу после этого компания анонсировала разработку второго поколения машины и объявила о сотрудничестве с OpenAI «по разработке нового поколения ИИ-моделей для гуманоидных роботов». Сегодня Figure поделилась видео, в котором демонстрируются первые результаты этого сотрудничества. Через свою страницу в X (бывший Twitter) Адкок сообщил, что встроенные в Figure 01 камеры отправляют данные в большую визуально-языковую модель ИИ, обученную OpenAI, в то время как собственные нейросети Figure «также через камеры робота захватывает изображение окружения с частотой 10 Гц». Алгоритмы OpenAI также отвечают за возможность робота понимать человеческую речь, а нейросеть Figure преобразует поток полученной информации в «быстрые, низкоуровневые и ловкие действия робота». Глава Figure утверждает, что во время демонстрации робот не управлялся дистанционно и видео показано с реальной скоростью. «Наша цель — научить мировую модель ИИ управлять роботами-гуманоидами на уровне миллиардов единиц», — добавил руководитель стартапа. При таком темпе развития проекта ждать осталось не так уж и долго. Microsoft скоро выпустит ИИ, который поможет бороться с хакерами и улучшить кибербезопасность
13.03.2024 [21:33],
Владимир Чижевский
1 апреля 2024 года Microsoft выпустит инструменты на основе искусственного интеллекта, которые помогут специалистам по кибербезопасности составлять сводки подозрительных инцидентов и обнаруживать действия хакеров для сокрытия своих намерений. 
Источник изображения: Microsoft Security Copilot представили около года назад и с тех пор продукт тестировался корпоративными клиентами. По словам вице-президента Microsoft по маркетингу в области безопасности Эндрю Конвея (Andrew Conway), «сейчас в тестировании участвуют сотни партнёров и клиентов». Компания будет взимать плату за используемую функциональность подобно облачным сервисам Azure. Поскольку время от времени искусственный интеллект ошибается — а ошибки в сфере кибербезопасности могут быть весьма дорогими — Конвей подчеркнул, что Microsoft уделяет особое внимание этому аспекту. Security Copilot объединяет возможности искусственного интеллекта OpenAI с хранящимися в Microsoft огромными массивами информации по безопасности. «Учитывая серьёзность данного направления, мы стараемся устранить возможные риски. В компьютерной безопасности по-прежнему существуют продукты, выдающие ложные срабатывания и ложноотрицательные результаты. Без этого никак», — прокомментировал Конвей. Copilot работает со всеми программами по безопасности и сохранению приватности Microsoft и предлагает особую панель, которая обобщает данные и отвечает на вопросы. Компания приводит пример, в котором программа безопасности собирает предупреждения и объединяет их в инциденты, которые пользователь открывает одним щелчком мыши, а Copilot составляет отчёт на основе полученной информации — в ручном режиме это занимает немало времени. Кроме того, одна из целей Security Copilot — обобщить информацию о действиях хакеров и предположить их возможные намерения. По словам Конвея, Security Copilot позволит опытным специалистам по кибербезопасности заняться более сложными задачами, а новичкам — быстрее освоиться и развить свои навыки. По данным Microsoft, использовавшие Security Copilot новички работали на 26 % быстрее и на 35 % точнее. Более опытные сотрудники смогут задать вопросы ИИ на привычном английском с использованием принятой в сфере терминологии. «Преступники становятся всё быстрее, а значит и нам следует ускоряться — и этот инструмент как раз то, что нужно. Он пока не идеален, но со временем его доведут до совершенства», — прокомментировал вице-президент по кибербезопасности тестировавшего Security Copilot нефтяного гиганта BP Plc (бывшая British Petroleum) Чип Калхун (Chip Calhoun). Cerebras представила гигантский процессор WSE-3 c 900 тысячами ядер
13.03.2024 [19:58],
Николай Хижняк
Американский стартап Cerebras Systems представил гигантский процессор WSE-3 для машинного обучения и других ресурсоёмких задач, для которого заявляется двукратный прирост производительности на ватт потребляемой энергии по сравнению с предшественником. 
Cerebras WSE-3. Источник изображений: Cerebras Площадь нового процессора составляет 46 225 мм2. Он выпускается с использованием 5-нм техпроцесса компании TSMC, содержит 4 трлн транзисторов, 900 000 ядер и объединён с 44 Гбайт набортной памяти SRAM. Его производительность в операциях FP16 заявлена на уровне 125 Пфлопс. Один WSE-3 составляет основу для новой вычислительной платформы Cerebras CS-3, которая, по утверждению компании, обеспечивает вдвое более высокую производительность, чем предыдущая платформа CS-2 при том же энергопотреблении в 23 кВт. По сравнению с ускорителем Nvidia H100 платформа Cerebras CS-3 на базе WSE-3 физически в 57 раз больше и примерно в 62 раза производительнее в операциях FP16. Но учитывая размеры и энергопотребление Cerebras CS-3, справедливее будет сравнить её с платформой Nvidia DGX с 16 ускорителями H100. Правда, даже в этом случае CS-3 примерно в 4 раза быстрее конкурента, если речь идёт именно об операциях FP16. 
Cerebras CS-3 Одним из ключевых преимуществ систем Cerebras является их пропускная способность. Благодаря наличию 44 Гбайт набортной памяти SRAM в каждом WSE-3, пропускная способность новейшей системы Cerebras CS-3 составляет 21 Пбайт/с. Для сравнения, Nvidia H100 с памятью HBM3 обладает пропускной способностью в 3,9 Тбайт/с. Однако это не означает, что системы Cerebras быстрее во всех сценариях использования, чем конкурирующие решения. Их производительность зависит от коэффициента «разрежённости» операций. Та же Nvidia добилась от своих решений удвоения количества операций с плавающей запятой, используя «разреженность». В свою очередь Cerebras утверждает, что добилась улучшения примерно до 8 раз. Это значит, что новая система Cerebras CS-3 будет немного медленнее при более плотных операциях FP16, чем пара серверов Nvidia DGX H100 при одинаковом энергопотреблении и площади установки, и обеспечит производительность около 15 Пфлопс против 15,8 Пфлопс у Nvidia (16 ускорителей H100 выдают 986 Тфлопс производительности). 
Одна из установок Condor Galaxy AI Cerebras уже работает над внедрением CS-3 в состав своего суперкластера Condor Galaxy AI, предназначенного для решения ресурсоёмких задач с применением ИИ. Этот проект был инициирован в прошлом году при поддержке компании G42. В его рамках планируется создать девять суперкомпьютеров в разных частях мира. Две первые системы, CG-1 и CG-2, были собраны в прошлом году. В каждой из них сдержится по 64 платформы Cerebras CS-2 с совокупной ИИ-производительностью 4 экзафлопса. В эту среду Cerebras сообщила, что построит систему CG-3 в Далласе, штат Техас. В ней будут использоваться несколько CS-3 с общей ИИ-производительностью 8 экзафлопсов. Если предположить, что на остальных шести площадках также будут использоваться по 64 системы CS-3, то общая производительность суперкластера Condor Galaxy AI составит 64 экзафлопса. В Cerebras отмечают, что платформа CS-3 может масштабироваться до 2048 ускорителей с общей производительностью до 256 экзафлопсов. По оценкам экспертов, такой суперкомпьютер сможет обучить модель Llama 70B компании Meta✴ всего за сутки. Помимо анонса новых ИИ-ускорителей Cerebras также сообщила о сотрудничестве с компанией Qualcomm в вопросе создания оптимизированных моделей для ИИ-ускорителей Qualcomm с Arm-архитектурой. На потенциальное сотрудничество обе компании намекали с ноября прошлого года. Тогда же Qualcomm представила свой собственный ИИ-ускорители Cloud AI100 Ultra формата PCIe. Он содержит 64 ИИ-ядра, 128 Гбайт памяти LPDDR4X с пропускной способностью 548 Гбайт/с, обеспечивает производительность в операциях INT8 на уровне 870 TOPS и обладает TDP 150 Вт. 
Источник изображения: Qualcomm В Cerebras отмечают, что вместе с Qualcomm они будут работать над оптимизацией моделей для Cloud AI100 Ultra, в которых будут использоваться преимущества таких методов, как разреженность, спекулятивное декодирование, MX6 и поиск сетевой архитектуры. «Как мы уже показали, разрежённость при правильной реализации способна значительно повысить производительность ускорителей. Спекулятивное декодирование предназначено для повышения эффективности модели при развёртывании за счёт использования небольшой и облегченной модели для генерации первоначального ответа, а затем использования более крупной модели для проверки точности этого ответа», — отметил гендиректор Cerebras Эндрю Фельдман (Andrew Feldman).  Обе компании также рассматривают возможность использования метода MX6, представляющего собой форму сжатия размера модели путём снижения её точности. В свою очередь, поиск сетевой архитектуры представляет собой процесс автоматизации проектирования нейронных сетей для конкретных задач с целью повышения их производительности. По словам Cerebras, сочетание этих методов способствует десятикратному повышению производительности на доллар. Google представила ИИ, который сможет пройти любую игру — он учится играть как человек
13.03.2024 [19:00],
Сергей Сурабекянц
Google DeepMind представила ИИ-агента SIMA, обучающегося играть в видеоигры как человек. Название SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) расшифровывается как «масштабируемый, обучаемый, мультимировой агент». Пока SIMA находится только в стадии исследования, но со временем он сможет научиться играть в любую нелинейную видеоигру с открытым миром. Создатели описывают SIMA как «ещё одного игрока, который хорошо вписывается в вашу группу». 
Источник изображений: Google DeepMind При обучении и тестировании SIMA лаборатория DeepMind сотрудничала с восемью разработчиками игр, включая Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain. Исследователи подключили SIMA к таким играм, как No Man’s Sky, Teardown, Valheim и Goat Simulator 3. Разработчики утверждают, что SIMA не нуждается в специальном API для запуска игр или доступе к исходному коду. SIMA сочетает обучение естественному языку с пониманием трёхмерных миров и распознаванием изображений. «SIMA не обучен побеждать в игре, он обучен запускать игру и делать то, что ему говорят», — говорит исследователь Google DeepMind Тим Харли (Tim Harley). Команда выбирала игры, которые больше ориентированы на открытый мир, чем на повествование, чтобы помочь SIMA освоить общие игровые навыки. К примеру, суть игры Goat Simulator — в совершении случайных, спонтанных поступков, и именно такой спонтанности разработчики хотели добиться от своего ИИ-агента.  Команда сгенерировала новую игровую среду при помощи «движка» Unity, в которой агентам было поручено создавать скульптуры, чтобы проверить их понимание манипулирования объектами. Перед этим были записаны совместные действия в этой среде пар игроков-людей, один из которых давал инструкции, а другой выполнял их. Затем записывался процесс самостоятельной игры, чтобы люди могли продемонстрировать получающийся результат. На базе этой информации SIMA обучался предсказывать дальнейшие действия участников игры. В настоящее время SIMA изучил порядка 600 базовых игровых навыков, таких как движение вперёд-назад, повороты, подъём по лестнице и открытие меню для использования карты. Со временем разработчики планируют поручать SIMA выполнение более сложных функций в игре. На данный момент задачи типа «найти ресурсы и построить лагерь» не под силу ИИ-агенту. По замыслу создателей, SIMA должен стать ещё одним полноправным участником игры, влияющим на результат. Разработчики считают, что пока преждевременно говорить о том, какое применение подобные агенты ИИ могут принести в игры за пределами исследовательской сферы. Они полагают, что благодаря более совершенным моделям ИИ SIMA в конечном итоге сможет выполнять сложные задачи и стать идеальным членом игровой партии, который приведёт её к победе. Volley представила ИИ-тренажёр для теннисистов, который адаптируется под спортсмена
13.03.2024 [18:40],
Владимир Чижевский
Технологический стартап Volley попытается совершить революцию в тренировках игроков в ракетные виды спорта (платформенный теннис, падел-теннис, пиклбол) при помощи тренажёра с искусственным интеллектом. В отличие от обычных тренажёров, запускающих мячи с разной скоростью и высотой, робот-тренажёр Volley анализирует собранные с помощью компьютерного зрения данные, оценивает уровень мастерства игрока и имитирует настоящую игру. 
Источник изображений: Volley «Благодаря искусственному интеллекту, Volley отлично подходит для новичков и профессионалов, да и вообще игроков любого уровня. Машина знает правила игры, видит ваше положение на корте и реагирует как настоящий соперник. Таким образом, вам приходится выкладываться не меньше, чем в игре с живым человеком», — рассказал о разработке соучредитель и генеральный директор компании Джон Вайнладер (John Weinlader). Благодаря трём встроенным камерам Volley отслеживает положение игрока и мяча, а также ведёт запись матча. Ещё одна камера находится внутри устройства и помогает службе поддержки удалённо обнаружить проблемы и помочь в их устранении.  Робот имеет обширные возможности для регулировки высоты и углов подачи мяча. Тренажёр также оборудован динамиком и светодиодным экраном, что позволяет инструкторам управлять ходом тренировки. Кроме того, в приложениях для iOS и Android можно запустить индивидуальные тренировки, просмотреть видеозаписи, проанализировать собственные действия и ознакомиться со статистикой других игроков. Пользователь может управлять роботом, например, указать, куда именно запустить мяч. Все собранные данные сохраняются, что позволяет человеку в любой момент продолжить тренировки. Компания постоянно совершенствует тренажёр, добавляя новые функции: недавно в приложении появилась функция видеосравнения, позволяющая оценить улучшения телосложения, а в конце месяца Volley обещает представить функцию управления жестами без использования смартфона.  Первые тренажёры Valley вышли в сентябре 2023 года и полностью разошлись менее чем за четыре месяца — 110 тренажёров распределили по 45 клубам. За аренду устройств компания взимает плату в $1500–3000 в зависимости от количества роботов, игроков и используемых функций. Евросоюз принял первый в мире «Закон об ИИ»
13.03.2024 [17:59],
Павел Котов
Европейские парламентарии большинством голосов утвердили «Закон об искусственном интеллекте», который сделает незаконными некоторые сценарии применения технологий и обяжет поставщиков решений в области ИИ обеспечивать прозрачность. Теперь начнётся работа по обеспечению его применения. 
Источник изображения: NoName_13 / pixabay.com «Закон об ИИ» вызвал горячие споры с тех пор, как он был предложен в 2021 году — некоторые его нормы, в том числе полный запрет на биометрические системы массового публичного наблюдения, пришлось в последний момент смягчить. На обеспечение применения других норм уйдут годы. Юридический текст документа ещё ожидает окончательного утверждения — возможно, это случится 10 или 11 апреля, а в силу он вступит через 20 дней после официальной публикации ориентировочно в мае или июне. Положения закона будут вступать в силу поэтапно: в первые 6 месяцев входящие в ЕС страны заблокируют работу запрещённых систем ИИ; 12 месяцев даются на обеспечение соблюдения норм в отношении «систем ИИ общего назначения», таких как чат-боты; и до 36 месяцев уйдут на утверждение правоприменения в отношении систем ИИ, обозначенных как несущие «высокоуровневый риск». К запрещённым системам относятся такие решения, как платформы социального рейтинга, распознавания эмоций на рабочих местах и в учебных заведениях, а также системы, предназначенные для влияния на поведение граждан или эксплуатации уязвимостей. Системы ИИ «высокого риска» применяются на критически важных объектах инфраструктуры, в образовании и профессиональной подготовке, в правоохранительных органах, а также это системы, которые могут повлиять на демократические процессы, включая выборы. До 2025 года положения закона не коснутся американских технологических гигантов, так что OpenAI, Microsoft, Google и Meta✴ продолжат борьбу за доминирование, пользуясь правовой неопределённостью в США. 
Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com «Закон об ИИ» появился ещё до бурного развития систем ИИ общего назначения, таких как большая языковая модель OpenAI GPT-4, и принципы их регулирования вызвали оживлённые дискуссии. Нормы закона подразделяются по уровням риска, которые системы ИИ несут для общества — «чем выше риск, тем строже правила», пояснили в ЕС. Некоторые входящие в ЕС государства выразили опасения, что излишне строгие нормы могут снизить привлекательность региона для рынка ИИ: Германия, Италия и Франция выступали за смягчение ограничений в отношении ИИ общего назначения. Они добились компромиссов, в том числе в отношении критериев, по которым системы причисляются к «высокорисковым», на которые распространяются самые строгие нормы. Вместо того, чтобы отнести к ним все системы ИИ общего назначения, их разграничили на два уровня и ввели исключения для правоохранительных органов в отношении категорически запрещённых сценариев применения ИИ, таких как удалённая биометрическая идентификация. Президент Франции Эмманюэль Макрон (Emmanuel Macron) раскритиковал «Закон об ИИ», заявив, что он создаёт препятствующую инновациям жёсткую нормативную среду. Некоторым занимающимся ИИ европейским компаниям станет сложнее привлекать средства, что даст преимущество их американским конкурентам. Игроки из других регионов могут отказаться от деятельности в ЕС или заблокировать доступ к своим платформам, чтобы их не оштрафовали за нарушения закона. С этой же угрозой ЕС столкнулся, когда в силу вступили «Закон о цифровых сервисах» (DSA) и «Закон о цифровых рынках» (DMA). В отношении сбора данных для обучения ИИ новый закон новых требований не предъявляет — они ограничиваются уже действующим «Общим регламентом по защите данных» и действующими законами об авторском праве. Наконец, «Закон об ИИ» не предполагает применения жёстких штрафов в отношении разработчиков ПО с открытым исходным кодом, исследователей и небольших компаний. Одним из наиболее заметных эффектов принятия «Закона об ИИ» может стать пример политикам в других регионах, включая США, которые ещё не предложили регулирования этой отрасли. И это не первая крупная нормативная база для ИИ в мире — в июле прошлого года собственный набор правил был принят в Китае. Но относительно прозрачный и широко обсуждаемый процесс принятия норм в ЕС дал отрасли ИИ представление о том, чего ожидать. Закон не направлен на регулирование существующих моделей и приложений задним числом, но будущие версии OpenAI GPT, Meta✴ Llama и Google Gemini должны будут учитывать установленные ЕС требования прозрачности. К кардинальным изменениям в одночасье это, возможно, не приведёт, но документ демонстрирует позицию властей региона в отношении ИИ. IBM сократит сотрудников подразделений маркетинга и коммуникаций
13.03.2024 [15:44],
Дмитрий Федоров
IBM объявила о сокращении штата своих подразделений маркетинга и коммуникаций. Это решение было озвучено Джонатаном Адашеком (Jonathan Adashek), главным директором по коммуникациям компании, в ходе короткой встречи с сотрудниками. Корпорация пошла на этот шаг на фоне общей тенденции сокращения рабочих мест в IT-индустрии, где с начала года было сокращено почти 50 тысяч рабочих мест в 204 технологических компаниях. 
Источник изображений: IBM Данные меры являются частью широкомасштабной стратегии IBM, направленной на оптимизацию численности сотрудников и интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в свои бизнес-процессы. В августе прошлого года компания озвучила планы по замене около 8000 рабочих мест ИИ, а генеральный директор Арвинд Кришна (Arvind Krishna) в декабре в интервью CNBC сообщил о массовом повышении квалификации всех сотрудников в области ИИ. В ходе обсуждения планов по оптимизации персонала в январе предыдущего года, IBM объявила о намерении сократить 3900 рабочих мест. Компания подчеркнула, что такое сокращение составляет лишь незначительную долю от общей численности персонала. В отчёте за IV квартал 2023 года IBM сообщила о расходах, связанных с ребалансировкой штата, с целью достижения к концу 2024 года такого же числа работников, какое было в начале предыдущего года.  Сфера ИИ стала ключевой для IBM, особенно после выпуска ИИ-чат-бота ChatGPT компанией OpenAI, который привлёк внимание общественности к возможностям генеративного ИИ. В мае IBM представила WatsonX — платформу для разработки, обучения, настройки и внедрения моделей машинного обучения, что является частью стратегии компании по занятию лидирующих позиций в сфере корпоративного ИИ. Доходы IBM от продуктов, связанных с генеративным ИИ и WatsonX, удвоились с III квартала 2023 года, достигнув нескольких сотен миллионов долларов. Тем не менее, IBM сталкивается с сильной конкуренцией со стороны таких компаний, как Microsoft, Google и Amazon, которые также активно развивают собственные ИИ-сервисы. Долгое время компанию критиковали за медленный темп монетизации и интеграции ИИ в свои продукты. Кришна признал, что компания допустила ошибку, сосредоточившись на разработке масштабных и сложных решений, которые рынок не готов был принять. Важным шагом в стратегии IBM стала продажа подразделения Watson Health инвестиционной компании Francisco Partners. Это решение отражает пересмотр компанией своего подхода к рынку здравоохранения и ИИ. Созданное с помощью ИИ лекарство впервые начали испытывать на людях — оно поможет от смертельного заболевания лёгких
13.03.2024 [15:43],
Геннадий Детинич
Гонконгская компания Insilico Medicine сообщила, что разработанный с её помощью препарат для лечения идиопатического лёгочного фиброза (ИЛФ) стал первым в мире созданным с помощью искусственного интеллекта лекарством, разрешённым для клинических испытаний. Препарат проходит проверку на 60 пациентах в клиниках США и Китая. На его разработку ушло всего 18 месяцев, тогда как обычно такая работа требует многих лет работ. 
Источник изображения: Insilico Medicine Болезнь ИЛФ буквально забирает жизни возрастных пациентов, а её природа до сих пор неизвестна. В случае развития заболевания пациенты сталкиваются с лёгочной недостаточностью и умирают. Компания Insilico Medicine, созданная в 2012 году в Гонконге учёным-предпринимателем Александром Александровичем Жаворонковым, с самого начала стала практиковать использование генеративных моделей искусственного интеллекта для синтеза молекул по заданным критериям. На днях в журнале Nature Biotechnology вышла статья Жаворонкова, в которой он сообщил буквально следующее: «Эта работа [поиск мишени и её ингибитора] была завершена примерно за 18 месяцев от обнаружения мишени до доклинического выдвижения кандидата и демонстрирует возможности нашей генеративной системы поиска лекарств, управляемой искусственным интеллектом». Для начала исследователи на собственной ИИ-платформе обучили алгоритм идентифицировать мишени, ответственные за деструктивные процессы в лёгких. Для этого использовались общедоступные данные и публикации о фиброзе. Это заболевание приводит к утолщению или рубцеванию тканей, что может снизить эластичность органов и лёгких в частности. Фиброз тесно связан с процессом старения, в результате которого возникает хроническое воспаление, приводящее часто к смертельному исходу. С помощью предиктивной аналитики был выявлен белок TNIK, который стал главной антифибротической мишенью. Затем исследователи использовали генеративный химический алгоритм для создания около 80 кандидатов-молекул. Среди них был найден оптимальный ингибитор, получивший название INS018_055. Это лекарство допущено для клинических испытаний «второй» фазы изучения всех новых препаратов. В клиниках США и Китая препарат и его фармакологические свойства проверяются на 60 пациентах. Разработка новых лекарств с помощью искусственного интеллекта может быть значительно ускорена на начальных этапах проведения исследовательских работ. Но на этапе клинического испытания работы ускорить нельзя. Пройдёт немало времени, прежде чем даже созданные ИИ лекарства окажутся доступными для повсеместного применения. В Китае искусственный интеллект навёл порядок на железной дороге — она заработала лучше, чем новая
13.03.2024 [12:10],
Геннадий Детинич
Чат-боты, сгенерированные картинки, видео и другие подобные развлечения с искусственным интеллектом — это интересно и местами полезно. Но более важным станет практическое внедрение ИИ в производство, транспорт и материальную экономику в целом. В конечном итоге выиграет тот, кто буквально будет «пахать и строить» на ИИ, заменив человека в производственной сфере. Китай сделал важный шаг к этому: благодаря ИИ там смогли навести порядок на железной дороге. 
Источник изображения: Xinhua Простой обыватель даже не может себе представить, чего стоит содержать дорогу, инфраструктуру и парк техники в порядке, а также обеспечивать движение составов. Это потенциально убыточные мероприятия с огромной ответственностью. Китай, как и другие страны, вскоре ощутит проблемы со стареющим населением. При этом железнодорожная сеть в стране растёт и предполагает соединение высокоскоростными ж/д магистралями все города с населением свыше 500 тыс. человек. Скорость подвижного состава также растёт, что делает человеческий фактор наиболее слабым звеном. Протокол управления данными для внедрения ИИ-алгоритмов на железной дороге в Китае был внедрён оператором национальной сети железных дорог — китайской государственной компанией China State Railway Group — в 2022 году. Доступ к данным должен был быть ограничен и защищён от стороннего вмешательства и утечек. Алгоритмы управления были проверены людьми, и только после этого они были внедрены. Масштабные испытания начались в 2023 году. Результат ошеломил — железная дорога стала работать даже лучше, чем новая (сразу после ввода участков и составов в строй). Датчики установлены на объектах инфраструктуры, на колёсные пары, на вагоны, чтобы учитывать вибрации, ускорение и амплитуды и это не говоря об обычной сигнальной автоматике. Объём собираемых для анализа данных достиг 200 Тбайт, а ведь это не картинки или видео, а обычные состояния регистров. Человек и сколь угодно большой коллектив не смог бы оперативно обрабатывать такой объём информации. Всё это данные о 45 тыс. км путей — это длиннее, чем экватор Земли. Обслужить всё это не хватит никакой рабочей силы. Размещённая в Пекине система искусственного интеллекта в режиме реального времени обрабатывает огромные объёмы данных со всей страны и может предупреждать ремонтные бригады о нештатных ситуациях в течение 40 минут с точностью до 95 %. Рекомендации обычно направлены на предотвращение неисправностей — на профилактику потенциальных проблем. ИИ во всём этом потоке данных научили находить связи между событиями, которые недоступны для осознания в реальном масштабе времени. За прошедший год ни одна из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не получила ни единого предупреждения о необходимости снижения скорости из-за серьёзных проблем с неровностями пути, в то время как количество мелких неисправностей на путях сократилось на 80 % по сравнению с предыдущим годом. Алгоритмы действуют настолько чётко, что даже повышают плавность хода в условиях сильных ветров и на мостах, снижая амплитуду колебаний составов и уменьшая нагрузку на пути и инфраструктуру. Звучит, как фантастика. Подобные решения не только уменьшают потребность в обслуживающем персонале, но также снижают финансовую нагрузку на содержание железных дорог и, что самое важное, повышают безопасность движения. В Китае признают своё отставание от США в плане развития искусственного интеллекта, но если США не сможет конвертировать возможности ИИ в повышение производительности труда в материальной сфере, то это их преимущество будет лишь иллюзией. Представлен ИИ, способный полностью заменить инженера-программиста — он выполняет целые проекты и самообучается
13.03.2024 [11:15],
Павел Котов
Молодая американская компания Cognition представила проект Devin — нейросеть, способную самостоятельно осуществлять полный цикл разработки ПО. Это не примитивный основанный на искусственном интеллекте помощник в написании кода, а полноценный инженер-программист, способный выполнять поставленные задачи не хуже человека. 
Источник изображения: Tung Nguyen / pixabay.com Devin, обученный рассуждать, самостоятельно планирует и реализует проекты в области написания ПО, принимая по мере их выполнения тысячи решений. ИИ обучается, исправляет допущенные ошибки и ориентируется в контексте. Cognition снабдила Devin необходимыми инструментами разработчика для органичной интеграции в существующей рабочие процессы. Компания перечислила основные возможности нейросети:
Новую нейросеть протестировали журналисты из Bloomberg и остались довольны, отметив, что новинка способна на куда большее, чем прежние ИИ-помощники для программистов. Devin сделал для них полноценный сайт-каталог с ресторанами Сиднея по простому текстовому запросу. Внедрение инструмента, с одной стороны, может существенно разгрузить работающих инженерами-программистами людей, взяв на себя рутинные задачи и оставив человеку более сложные и требующие творческого подхода. С другой стороны, появление такой платформы поднимает вопросы о будущем человека в этой профессии и его сосуществовании с ИИ в разработке ПО. На текущий момент ИИ помогает автоматизировать множество задач, но инновационные аспекты в разработке и контроль пока остаются за человеком: Devin является мощным инструментом, но едва ли он вытеснит потребность в живых специалистах. Midjourney теперь можно показать персонажа, чтобы он повторял его на генерируемых изображениях
12.03.2024 [17:51],
Павел Котов
Основанный на искусственном интеллекте генератор изображений Midjourney 6, доступный сейчас только в рамках альфа-тестирования на платформе Discord, предложил новую функцию «образец персонажа» (Character Reference), позволяющую зафиксировать один образ на разных созданных платформой изображениях. 
Источник изображения: youtube.com/@curtispyketech Чтобы задать образец, пользователь Midjourney может указать одну или несколько ссылок на картинку с интересующим его персонажем или загрузить его на платформу, и генератор будет учитывать эти данные при получении команды. Администрация сервиса отметила, что новая функция предназначается в первую очередь для персонажей, созданных ИИ. «Для реальных людей/фотографий она не предназначена», — заявил администратор Midjourney Discord и добавил, что это, «скорее всего, исказит их, как это делают обычные запросы на изображения». Но пользователи платформы, конечно, не смогли не попробовать. Один из них загрузил в качестве образца фотографию футбольной звезды Криштиану Роналду (Cristiano Ronaldo), и результаты действительно сильно напоминали известного спортсмена. Функция пока тестируется, но уже демонстрирует убедительные результаты: доступен также параметр «силы» (strength), то есть степени соответствия образца и результата генерации. Новая функция вызывает два противоположных этических вопроса. С одной стороны, возможность задать образец персонажа облегчит недобросовестным пользователям создание убедительных дипфейков. С другой, исключение отсылок на работы художников может вызвать проблемы с авторскими правами, если пользователи захотят коммерциализировать или опубликовать творения Midjourney. Apple позволила ИИ решать, где и кому показывать рекламу в App Store
12.03.2024 [17:05],
Дмитрий Федоров
Компания Apple, известная своей осторожностью в вопросах рекламы, приступила к тестированию платформы для размещения рекламы на основе искусственного интеллекта (ИИ). Теперь ИИ определяет, где именно в App Store будут размещаться рекламные объявления, что, несомненно, вызовет интерес как в профессиональном сообществе, так и среди пользователей. 
Источник изображения: Mohamed_hassan / Pixabay Тестирование новинки проводится с ограниченным кругом партнёров Apple. На данный момент технология используется для повышения эффективности рекламных кампаний в поиске по App Store. Однако, как предполагает издание Business Insider, в будущем эта технология может найти применение и в других сервисах Apple, что постепенно расширит спектр услуг компании с поддержкой рекламы. Технология размещения рекламы с помощью ИИ не является новинкой на рынке рекламы. Аналогичные системы уже внедрены компаниями Google и Facebook✴, но для Apple, обладающей ограниченным набором рекламных форматов, разработка такого инструмента кажется несколько неожиданным шагом. В App Store разработчики приложений могут заплатить за то, чтобы появиться на вкладке «Сегодня», вкладке «Поиск», в верхней части результатов поиска и в нижней части страниц других приложений. Компания также предлагает рекламные кампании для приложений «Новости» и «Акции», хотя большая часть этих услуг осуществляется через посредников, таких как NBCUniversal. С течением времени Apple, вероятно, предложит ещё больше слотов для рекламы в поиске по App Store и может расширить области размещения рекламы на другие мобильные приложения. В этом контексте инструмент размещения рекламы на основе ИИ становится значительно актуальнее. Несколько лет назад Марк Гурман (Mark Gurman) из Bloomberg сообщил о планах Apple расширить рекламный бизнес на другие приложения, такие как Apple Maps, а также на сервисы, включая «Книги» и «Подкасты». Однако на данный момент официальных заявлений от компании не последовало. Инициатива Apple по внедрению ИИ в рекламные стратегии вызывает вопросы о будущем рекламы в мобильных приложениях и о том, как это повлияет на пользовательский опыт. Компания, долгое время придерживавшаяся стратегии минимального количества рекламы, теперь может пересмотреть свой подход, что, безусловно, окажет влияние на рынок мобильной рекламы в целом. OpenAI отвергла обвинения Илона Маска, назвав их «бессвязными и запутанными»
12.03.2024 [16:37],
Дмитрий Федоров
OpenAI подвергла критике обвинения, выдвинутые против неё Илоном Маском (Elon Musk), и назвала их основанными на запутанных и зачастую бессвязных фактических предпосылках. Маск утверждал, что компания отошла от своей миссии по созданию ответственного искусственного интеллекта (ИИ) и стала зависимой от Microsoft, своего крупнейшего инвестора. OpenAI, в свою очередь, заявляет об отсутствии каких-либо договорённостей с Маском, что делает его требования к компании несостоятельными. 
Источник изображения: 2541163 / Pixabay В своём заявлении OpenAI подчеркнула, что никакого нарушения обязательств перед Маском быть не могло, поскольку не существует никакого учредительного договора или вообще какого-либо соглашения с Маском. В дополнение компания опровергла претензии Маска в письме своим сотрудникам и сообщила, что Маск просит суд обязать OpenAI реорганизовать свою деятельность и распределить разрабатываемые технологии в соответствии с условиями вымышленного контракта. Отметим, что до возникновения судебного спора Маск, будучи одним из первых спонсоров ИИ-стартапа и одним из его учредителей, уже выражал недовольство стратегией коммерциализации компании и её тесными отношениями с Microsoft. В своём блоге OpenAI утверждает, что Маск предлагал сделать стартап частью его автомобильной компании Tesla, а также поддерживал идею его коммерциализации, но только под своим руководством. «Видя, каких выдающихся технологических успехов добилась OpenAI, Маск теперь хочет добиться этого успеха сам», — написали юристы OpenAI. Конфликт двух значимых игроков технологической сферы подчёркивает важность вопросов безопасности и доступности ИИ. Винод Хосла (Vinod Khosla), инвестор OpenAI, высказал мнение, что Маск не сможет достичь цели в развитии ИИ общего назначения через судебные иски. OpenAI также выразила опасение, что начало предварительного судебного расследования и обмена информацией позволит Маску получить доступ к технологиям и документации стартапа. В заявлении отмечается необходимость строгого контроля за процессом раскрытия данных, чтобы предотвратить несанкционированный доступ к конфиденциальной информации. Компания также предложила суду классифицировать дело как «сложное», что, согласно калифорнийским правилам, означает передачу иска в ведение специально назначенных судей, если он связан со сложными и техническими вопросами, а также с несколькими сторонами и многочисленными исками. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2025 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
