Искусственный интеллект

Всем привет!
Меня зовут Дима Савелко, я лид команды нейро-сети.рф. Зачастую на старте создания сервисов люди концентрируются на вещах, которые стоит делать в самую последнюю очередь, после чего теряют кучу времени на расхлёбывание проблем.

В нашей статье мы рассказываем о том, как построить сервис с AI, а именно с диффузионной моделью, когда нужно обучать модель, как нужно обучать, и что делать если не можете обучить модель, также делимся ценным опытом предобработки данных и практическими советами, как начать с базовых решений и только при необходимости переходить к более сложным методам.

Узнайте, как существующие ИИ-инструменты могут уже сейчас удовлетворить ваши потребности, сохраняя высокое качество продукта.

За сравнительно небольшое время генеративный искусственный интеллект (Gen AI) превратился в одну из ключевых технических парадигм и уже породил отдельное направление в программной инженерии. Это происходит аналогично тому, как сначала это сделали СУБД, потом интернет с поиском и мобильными платформами. Gen AI несет в себе не меньший потенциал для решения и автоматизации ключевых бизнес-проблем.

С момента написания моей прошлой статьи прошло не так много времени, но прогрес не стоит на месте и произошло несколько важных изменений. Раньше про RAG можно было услышать из холодильника, теперь же ситуация изменилась. Каким образом - читайте дальше.

Привет, Хабр! Меня зовут Миша Паутов, я аспирант Сколтеха и научный сотрудник группы Доверенные и безопасные интеллектуальные системы Института AIRI. Совсем недавно вместе коллегами мы предложили новый метод  создания цифровых водяных знаков для нейронных сетей. Такие объекты, по-другому называемые ватермарками, можно использовать для определения того, что вашу нейросеть кто-то скопировал и выдаёт за свою. Здесь я расскажу, в чем состоит идея предложенного метода, а более детально о нем можно почитать в препринте статьи, принятой на международную конференцию IJCAI. 

Привет, Хабр! Меня зовут Константин Прошин, я руководитель направления «Метаверс», Венчурной студии. Хочу рассказать о метаверсе ВТБ, который мы с командой совсем недавно представили рынку.

По порядку: о том, что это такое (в теории и на практике), зачем мы вписались в эту авантюру, из чего и как сделан наш метаверс: от движка до конструктора аватаров, какие фичи «отвечают» за особую душевность и о многом другом — читайте в моей статье.

Он вообще уже делает всё: контролирует производство на фабриках и даже генерирует новые вкусы. Где и как — сейчас расскажем. И сделаем обзор не только на западные, но и на российские ИИ-продукты.

В эпоху цифровизации нейросети стали незаменимыми помощниками для IT-менеджеров, предоставляя возможность автоматизировать множество задач: исследования, поиск информации, поиск бенчмарков, анализ таблиц, построение прогнозов, улучшение рабочих процессов, написание требований... можно перечислять бесконечно. 

Чем может помочь искусственный интеллект IT менеджеру: 

— Делать анализ: аудитории, рынка, конкурентов
— Производить нейросегментацию
— Автоматизировать создание сайтов, презентаций и брендов
— Автоматизировать и адаптировать разработку контента
— Генерировать рекламные кампании с помощью искусственного интеллекта
— Внедрять искусственный интеллект во все этапы воронки продаж, начиная с ее разработки
— и многое другое.

В этой статье мы рассмотрим нейросеть ChatGPT и обсудим все его возможности, нюансы и практические советы. Потому что именно он может закрыть до 70% ваших задач.

Обычный человек руководствуется эмоциями, чувствами, инстинктами, но не мозгом. Если бы человек руководствовался мозгом, то он бросил бы всё и занялся продлением жизни - давно создал бы эликсир молодости (или научно доказал, что это невозможно). Но человек находит "более важные дела", ему некогда заниматься "ерундой" - это экспериментальный факт - не занимается человек созданием эликсира молодости, противится долголетию, кочевряжится, торгуется: "а сколько мне заплатят, если я соглашусь съесть это ваше молодильное яблоко".

Далее следует обзорная статья об этой безмозговой особенности человека - на примере отторжения идеи бессмертия тела (upd: ну и комменты уже доставляют).

Статья "Иммортофобность культуры"

Аннотация

Для отторжения идеи бессмертия тела предложен термин — иммортофобность. Представлены примеры иммортофобности. Предложено рациональное объяснение иммортофобности, как дуальной части личностного разрешения психической проблемы смерти: примирение со смертью тела и отторжение бессмертия тела в личностной картине мира обязаны происходить одномоментно. Сделан вывод о неотъемлемости иммортофобности от культуры — точно на тех же основаниях, на которых смерть неотъемлема от культуры. Замечено, что иммортофобность является примером влияния культуры на актуальность научных исследований и на определение направления государственной деятельности. Показаны маргинальные идеологии, ставящие целью борьбу с иммортофобностью в культуре. Идеологии разделены на два типа — по отношению к обществу и культуре — один тип характеризуется борьбой исключительно с иммортофобностью при бережном отношении к культуре и обществу в целом (иммортализм), второй тип характеризуется борьбой со всей культурой и обществом путем отрицания и искажения существующих культурных норм и создания субкультуры (баторизм). Предложено использовать риторический опыт маргинальных идеологий в качестве материала для изучения особенностей культуры, общества, личности. Замечено, что опыт сконцентрирован в художественной литературе.

Что такое Reformer и почему он круче Transformer’a (GPT-4...)?

Давайте предварительно начнем с того, что же такой Reformer и почему благодаря ему мы можем рассчитывать на расширение контекстов вплоть до десятков тысяч слов. 

В классической архитектуре Transformer механизм внимания работает со сложностью, которая масштабируется квадратично с увеличением длины последовательности. 

Это происходит потому, что каждый токен в последовательности должен вычислять оценки внимания со всеми другими токенами, что приводит к плотной матрице внимания, размер которой растет с квадратом длины последовательности – мрак для вычислительных способностей наших TPU и GPU. 

Здравствуйте-здравствуйте, играю я значит в классический World of Warcraft и понимаю, что игра тосклива из-за отсутствия более-менее озвученных квестов. Конечно, инди-студия Метелица не способна озвучить всю свою игру, да и понятно, что сюжет развивается, а люди имеют свойство менять работу или, да это печально, физической гибели, как например случилось с озвучкой Артаса Менетила в Warcraft III: Frozen Throne.

В общем, заваривайте чай, как и все мои предыдущие публикации, эта статья в формате (б|в)лога.

Насколько можно доверять ответам ChatGPT? Причём не тем из них, которые даются на простые вопросы, а тем, что имеют отношение к разработке? Исследование Pew Research Center показало, что каждый десятый пользователь применяет ИИ-чат-бот для выполнения ежедневных рабочих задач. Что касается IT-отрасли, то в 2024 году около 2 млн программистов используют ChatGPT для работы на постоянной основе. Впрочем, результаты от Pew Research Center способны серьёзно подорвать доверие разработчиков к цифровому помощнику, ставшему для многих привычным. Подробности — под катом.

Что такое ИИ, почему людей обманывают о «встраивании ИИ» во все что угодно – в телефоны, в сервисы и т.д. и т.п.

Хайп. Маркетинговый ход. Обыватель падок на все новое, модное, «прорывы» и т.д. и т.п.

Если вам говорят, что вашим телефоном управляет ИИ – вас просто обманывают.

Бостон Дайнемикс – тоже программы. Да, отлично делают приводы, устройства даже могут ходить, бегать – но это тоже только программы.

Популярные сейчас «нейросети» - из той же оперы. Построение ИИ через нейросети собирались сделать – та дамм – в 1950-х годах. Т.е. прошло уже 70 лет. Поезд там же.

Почему программа в принципе не может быть ИИ

Что такое программа и как она работает – от унитаза и чайника до лунного модуля

Бачок унитаза с поплавком – пример простого механического программирования.
Бачок не думает, заливать ему воду в себя или нет. Вы нажали на слив – запустили программу заполнения бака – пока вода до нужного уровня не поднимется и поплавок не перекроет отверстие в трубке, подающей воду, вода будет заполнять бак.

Или чайник.

Вы включили чайник в сеть. Нажали кнопку нагрева и запустили программу. Микросхема коммутирует цепь питания с нагревателем и с определенной периодичностью проверяет сигнал с датчика, цикл за циклом – как сигнал с датчика станет соответствовать температуре в 100 градусов – программа отключит нагреватель от цепи питания.
Проверили температуру – равна 100? Нет. Значит греем.
Проверили – равна 100? Да – отключаем.

И в том, и в другом случае это просто набор инструкций.

Black box AI is bad AI —  гласит слоган исследовательской группы Pr(AI)2R (Practical AI Alignment and Interpretability Research). Её основал прошлым летом стэнфордский автор Аттикус Гигер (Atticus Geiger). Своей миссией группа считать превратить AI в “хороший AI”,  то есть сделать его интерпретируемым.  

Пока авторы выпустили три работы: Rigorously Assessing Natural Language Explanations of Neurons (лучшая статья 2023 по версии BlackBoxNLP), в которой попытались провести интерпретацию на уровне нейронов, Linear Representations of Sentiment in Large Language Models,  где исследовали репрезентацию настроения в LLM и RAVEL: Evaluating Interpretability Methods on Disentangling Language Model Representations, где представили бенчмарк для оценки интерпретируемости. Есть и более ранние работы Гигера, в частности, он предложил исследовать внутренности LLM с помощью интервенций (изменения внутренних состояний). Суть проста: если зафиксировать скрытое состояние, и выход модели поменяется так, как будто какой-либо компонент производил это состояние, то это даёт нам право установить причинно-следственную связь.   Но тут расскажем о том, к каким конструктивным идеям приводит исследование интерпретируемости. Как говорится, критикуешь — предлагай. 

На прошедшей неделе вышло сразу несколько новых Open Source LLM. Разбираемся, что в них особенного, а также как и зачем их запускать локально.

Друзья, всем привет! Недавно популярный нейросетевой интерфейс Fooocus обновился сразу до версии v2.4.1. Меня зовут Илья, я основатель онлайн-нейросети для создания изображений ArtGeneration.me, техноблогер и нейро-евангелист. Давайте посмотрим, какие основные нововведения и улучшения появились. Я отдельно озвучу самые заметные обновления и оставлю полный список изменений в конце.

Они встретились, увлеклись одной идеей и написали статью, давшую старт, возможно, самому значительному технологическому прорыву в новейшей истории.

Как и многие научные открытия это произошло по счастливой случайности...

Не знаю, многие ли из здешних обитателей смотрели фильм "Приключения Электроника", но песню, в которой есть слова "вкалывают роботы, счастлив человек", уверен, слышали многие.

Я хорошо эти слова запомнил, укладывая асфальт на 35° жаре в детском садике под эту песню:).

Но тем не менее всегда верил, что роботы будут вкалывать, а человек отдыхать. Но действительность пока не в пользу таких мыслей. Наоборот, роботы не просто не вкалывают, а указывают, что человеку делать.

В пятёрочках видеокамеры с искусственным интеллектом смотрят за тем, чтобы стеллажи были не пусты и в случае недостатка товара указывают людям, куда его положить.

Но недавно набрёл на ещё более интересный проект. https://xn--d1abjl7at.xn--p1ai/case.php?case=2403

Читаем описание проекта и наслаждаемся.

Голосовые технологии позволяют управлять в режиме реального времени всеми складскими операциями - от приемки до отгрузки. В частности, технология позволяет осуществлять комплектацию как штучного, так и весового товара; сборку больших заказов одновременно несколькими комплектовщиками; весовой контроль скомплектованых паллет; обеспечивает автоматическую выдачу комплектовщикам заданий и паллетных ярлыков. Начальник склада формирует состав заказа и загружает его в систему учета (WMS или ERP). В ней заказ переводится в пошаговую инструкцию — например, в какой секции, на каком стеллаже, на какой полке сколько единиц товара нужно взять. Инструкция отправляется на мобильный голосовой терминал, закрепленный на поясе у комплектовщика. Синтезированный голос пошагово выдает команды сотруднику. Комплектовщик выполняет команду и сообщает об этом в микрофон — ГОЛАС выдает ему следующий шаг инструкции. Процесс повторяется, пока заказ не будет полностью укомплектован.

Искусственный интеллект в образовании: вчера, сегодня, завтра

Влияет ли искусственный интеллект на естественный? Какое место он уже занимает и только может занять в системе образования? Обучаем ли мы его, или же он – нас? Какие функции педагога он уже взял на себя, а какие заменит в перспективе? Не отомрет ли профессия учителя в ближайшем будущем? Как искусственный интеллект применяется в регионах? Эти и другие наболевшие вопросы уже довольно долго будоражат умы ведущих отечественных экспертов. Сумеют ли они быстро прийти к некому консенсусу, или, пока люди пытаются договориться, наш мир уже захватят машины?

Обмани меня, если сможешь

«Мозг впитывает в себя абсолютно все, с чем сталкивается. Искусственный интеллект – это другой тип подачи информации, классификации, обратной связи. Вполне естественно, что он влияет на естественный интеллект. Однако, человечество не готово жить в среде, где сочетаются два типа интеллекта. - поделилась Татьяна Черниговская, доктор биологических наук, доктор филологических наук, академик РАО (2023), заслуженный работник высшей школы и Заслуженный деятель науки РФ (2010), профессор кафедры общего языкознания СПбГУ, заведующая лабораторией когнитивных исследований и кафедрой проблем конвергенции естественных и гуманитарных наук. - У нас нет этических правил: что можно, что нельзя, нет навыков жизни в этой среде – чего стоит только развитие нейросетей с огромной скоростью. Делать вид, что есть возможности отступления – бесполезно. Недавно мы провели исследование с командой Сбера, как мозг реагирует на офлайн и онлайн обучения, и результаты этого влияния отличаются. Очень важна такая вещь, как практические исследования роли обратной связи вживую и через экран. Плюсы работы в сети огромны, но и риски огромны. Эта сфера исследований – вызов нашему биологическому виду».

Как вы уже поняли из названия, новелла "Данные" – это литературный эксперимент в стиле ненумерованных списков и этим я в свою хотел сказать и доказать, что наличие списков в тексте вообще не является признаком чего-либо.

Содержание статьи:

1. Предисловие

2. Немного о моём личном опыте взаимодействия с данными и технологиями

3. Размышления о прошлом данных

4. Философские аспекты информационного общества

5. Заключение

Краткий отчет о выходных на хакатоне в Кельне, где мы стремились создать AI-стартап всего за два дня. В этой статье я рассказываю о 8 основных шагах для создания стартапа на примере нашего проекта с открытым кодом. От подачи идей в пятницу вечером до демонстрации работающего приложения к воскресенью.