Часто новые технологические тенденции становятся «пузырями» задолго до того, как они реально становятся востребованными на рынке. Но бум генеративных ИИ сопровождается реальными достижениями на реальных рынках и реальной подпиткой со стороны реальных компаний. Такие модели, как Stable Diffusion или ChatGPT устанавливают исторические рекорды роста пользователей, а несколько приложений на основе ИИ достигли годового дохода в размере 100 миллионов долларов менее чем через год после запуска. И пора признать, что в некоторых задачах искусственный интеллект уже превосходит людей на несколько порядков. Вопрос один: кто получает основной профит от этого и кто будет владеть всем этим в будущем?

https://habr.com/ru/post/712626/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=712626

Данная статья представляет собой свободный перевод раздела "Исследования" из доклада State of the Art 2022 (октябрь). Доклад State of the Art публикуется уже пятый год. Это подборка самых интересных вещей в мире AI, (конечно с точки зрения авторов). Отчет включает в себя несколько блоков:

https://habr.com/ru/post/711512/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711512

Это можно сравнить с поиском Священного грааля, поиск алгоритма по которому работают биологические нейронные сети. Конечно многие скажут, что никакого грааля не существует, это всё легенды, и в искусственных нейронных сетях уже всё реализовано, осталось дождаться развития этой технологии, вычислительных ресурсов и.. и всё настоящий искусственный интеллект будет создан. А, разбираться в сложном и запутанном органе для этих целей нет необходимости. Но, надеюсь есть добрая доля искателей приключений которым будет интересны некоторые рассуждения где стоит искать этот “Священный грааль”. В статье мы проанализируем и сравним работу искусственных нейронных сетей с гипотезами о том как работают биологические нейронные сети, и конечно, сопроводим это практическими опытами, разберем новую искусственную нейронную сеть, которая по своему принципу работы ближе к биологическому аналогу.

https://habr.com/ru/post/709350/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709350

Сможет ли ChatGPT сделать более сложную работу? Например, написать статью-интервью. Я решил это проверить и попросил ChatGPT взять интервью у .... ChatGPT. То есть подготовить вопросы, потом самому же на них ответить. Результат можете оценить сами: весь дальнейший текст сгенерирован нейронной сетью.

https://habr.com/ru/post/707306/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707306

Привет Хабр! Меня зовут Ильдар. Сегодня я расскажу вам как настроить Visual Studio Code Server с плагином Jupyter ноутбук для работы с нейронными сетями в браузере на выделенном сервере используя Облачную ОС.

https://habr.com/ru/post/694616/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=694616

Частенько бывает такая ситуация, когда программист ругает менеджера из за рабочего конфликта. Суть критики сводится к тому что менеджер вообще не понимает как устроена “реальная реальность” и пытается везде выехать на “софт-скилах”. Занимается “нетворкингом” вместо изучения чего то хотя бы на начальном уровне, в общем балабольствует и манипулирует понятиями и шаблонами оторванными от реального понимания действительности. А потом этот же программист, в своё свободное время, мечтая о собственном успешном стартапе, пытается создать ИИ общего назначения на основе языковой модели, загружает в обучающий набор данных гигабайты текстов и картинок, ожидая при этом практичного рассудочного мышления от создаваемой нейросети.

https://habr.com/ru/post/691078/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=691078

Здравствуйте Хабр. Просматривал ленту вечерком и наткнулся на очередную статью про ИИ:

Что мы действительно (не)знаем о наличии сознания у сверхбольших нейросетей?

И, честно говоря, в очередной раз в статье пытаются ответить на вопрос - который, по-моему, ИМХО уже давно имеет ответ. Ну не интересно читать об одном и тоже каждый раз. Это как пройденный уровень в игре. И главное - есть следующий уровень. Интересный. Т.е. есть следующий вопрос. Обсуждение, которого и хотелось бы услышать. Начал писать комментарий. Но по мере увеличения количества текста понял - опубликую его отдельной статьёй. Потому как в ответах на изначальный топик, он просто потеряется. А мне хотелось бы увидеть обсуждение. Какие на сегодня есть подвижки в вопросе, который я подымаю, как следующий цепочке вопросов по проблеме создания ИИ. Может мой взгляд кардинально не верен.

Повторюсь - статья ниже это коммент, который писался без всякой коррекции, выглядит сумбурно, поэтому строго не судите. Я надеюсь, что всё же смог донести свою мысль.

https://habr.com/ru/post/674682/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=674682

Я хочу рассказать вам историю команды Омега. Я собираюсь рассказать о некоторых событиях, которые, вероятно, произойдут в недалеком будущем. Команда Омега состоит из талантливых людей. Эти люди были выбраны харизматичным генеральным директором компании после того, как они по очереди прошли собеседование. Идеалистическая группа исследователей, инженеров и разработчиков программного обеспечения, которые являются лучшими в своих областях. Их целью было помочь человечеству. Но их миссия была слишком опасной. Если код, который они разрабатывали, попадет в руки не тех людей, это может привести к очень плохим результатам. Так в свое время объединились самые умные умы мира для «Манхэттенского проекта». Но что же все-таки произошло? Появилось ядерное оружие, и в мировых войнах человечество было практически уничтожено.

Они назвали искусственный интеллект «Прометеем». Он отличался от примеров «узкого искусственного интеллекта», которые до этого разрабатывали другие технологические компании. Команда Omega разрабатывала Prometheus как «общий искусственный интеллект». Возможно, ему не хватало социальных навыков, которые сейчас есть у людей, но они работали, чтобы быть лучшим в чем-то. У Прометея была возможность программировать другие системы ИИ. Они хотели, чтобы это было похоже на машину, которая может проектировать машину. Если бы он мог развить лучший интеллект, чем он сам, он мог бы научиться другим вещам, которые ему понадобятся со временем, используя этот интеллект.

В 09:00 пятничного утра команда Omega решила запустить написанный ими код, а именно «Прометей», и нажала кнопку. Прометей начал работать на компьютере в хорошо проветриваемом закрытом помещении. Они не подключали его к Интернету из соображений безопасности. Но они разместили копии некоторых сайтов в Интернете на жестких дисках рядом с собой. Википедия, несколько каналов с YouTube, несколько страниц из Twitter и Facebook… Он использовал эту информацию для самообразования. Такого рода выборочные данные были необходимы для метода машинного обучения, который другие компании используют уже много лет.

https://habr.com/ru/post/659649/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=659649