Искусственный интеллект

За идею для статьи особая благодарность AlB80, BiosUefi, darthmaul и Martyncev.

Так, давайте сразу определимся — я не буду рассказывать о «суперсекретных методиках, которые экономят время сеошнику, маркетологу, программисту, математику». Вы прекрасно знаете, где ChatGPT косячит, а где он помогает

Наткнулся через «MIT Technology Review» на статью с порицанием AI‑стартапа, который — как выяснилось — интенсивно использует ручной труд якобы вместо автоматического искусственного интеллекта.

Ссылка на статью

В статье утверждается, что некий стартап по преобразованию 2D‑картинок в 3D‑модели прибегает за кулисами к большому количеству ручного труда, хотя из маркетинговых заявлений складывается впечатление если не о полной, то почти полной автоматизации. На этом в статье построен шейминг соответствующего стартапа.

Зная, как на практике компании (даже крупные) подходят к решению схожих задач по автоматизации, могу сказать, что шейминг напрасный. Ну или, как минимум, приведённых в статье фактов недостаточно, чтобы шеймить.

Во‑первых, стартапам свойственно в маркетинговых заявлениях преувеличивать уровень собственных достижений. Обычно в таких заявлениях транслируется не текущее состояние дел, а «вИдение» или «мИссия» стартапа: то, к чему стремятся прийти. Если по‑честному, то в какой‑то степени это враньё. И крупные компании часто делают то же самое. Но стартапам это особенно свойственно. Покажите мне стартап с «честным» маркетингом. Лично я таких не видел. В современном мире такой стартап не выживет. Соответственно, если у стартапа цель — полная автоматизация ручного труда, то именно про полную или почти полную автоматизацию и будет сказано в маркетинговых материалах, даже если на текущем этапе автоматизации вообще ноль. И не будет никаких сносок про то, что «мы пока не достигли этой цели, но собираемся достигнуть через 100 лет при достаточном финансировании и т. п.» Все всё знают про то, как строится маркетинг стартапов, поэтому шеймить их за такое «враньё» смысла нет. По крайней мере, в текущих реалиях.

Исследовательский институт Toyota (TRI) объявил о революционном подходе к генеративному искусственному интеллекту, позволяющем обучать роботов новым навыкам за несколько часов.

В этом году в России каждый регион закупил минимум одну ИИ-систему в здравоохранении. Где-то выбрали предиктивную аналитику, где-то - системы для работы с медицинскими изображениями. Но даже внутри одного направления конкуренция часто очень высокая - например, только по направлению рентгена лёгких в каталоге Московского эксперимента числится семь сервисов. Как выбрать лучшее решение? Фактически в ИИ в медицине сейчас не существует прозрачного процесса по выбору среди конкурирующих решений, и выбор происходит в лучшем случае по формальным критериям, в худшем - "по знакомству".

На этой неделе президент РФ Владимир Путин подписал указ о цифровом паспорте. Хотя электронные документы, как уточнили в Минцифры, будут использоваться только в “отдельных” случаях, компаниям и организациям, похоже, вскоре придется всерьез озадачиться. Ведь новые цифровые паспорта, равно как и другие электронные документы вроде водительского удостоверения, необходимо как-то проверять. 

Разбираемся, что такое цифровой паспорт и когда его можно будет использовать, а также показываем, какое решение мы, компания Smart Engines, придумали для компаний. 

Не секрет, что ChatGPT это очень эффективный инструмент, который помогает как в обычной жизни, например, чтобы узнать рецепт борща, так и в профессиональной сфере: от копирайтеров и инста-блоггеров до программистов.

Вместе с тем, аналогов ChatGPT не так много, а её доступность в России ограничена. Более того, подписка на ChatGPT Plus и вовсе платная, стоит, кстати, довольно ощутимых денег.

Привет, Хабр!

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram-канала Нейрон. Сегодня в этой статье обсудим 20 проектов по аналитике данных для новичков, которые помогут приобрести базовые и полезные знания в обработке данных и которые Вы сможете использовать для создания своего портфолио. 

Эти проекты будут охватывать наиболее востребованные навыки анализа данных и наиболее часто используемые инструменты анализа данных: Excel, SQL, Python, R, Tableau, Power BI.

Итак, погнали:

Многие спрашивают, действительно ли искусственный интеллект со временем так сильно повлияет на подход к выполнению работы? Мы провели исследование, которое убедительно доказывает, что ответ на этот вопрос "ДА".

В течение последних нескольких месяцев я был частью команды социологов, работающих с Boston Consulting Group. Вместе с ними мы провели крупнейший эксперимент по будущему профессиональной деятельности в век искусственного интеллекта. Сегодня выходит наш первый рабочий отчет. В нем есть масса важных и полезных нюансов, но сначала я хочу озвучить вам его основную мысль: для 18 различных задач, отобранных в качестве реальных образцов работы, выполняемой в элитной консалтинговой компании, консультанты, использующие ChatGPT-4, оказались значительно эффективнее тех, кто его не использовал, по всем показателям.

Как известно, генерация в нейросети Stable Diffusion осуществляется по текстовому описанию с использованием различных обученных моделей. Кроме того, в качестве первичного источника можно использовать произвольное изображение (генерация по скетчу). Подробно об установке и подробностях работы можно ознакомиться в многочисленных статьях и видеообзорах в интернете. Отмечу только, что в работе нейросети при генерации используется цветовой шум – это стало отправной точкой моего небольшого исследования, которым я хочу с вами поделиться.

В процессе работы с нейросетью мною были использованы как текстовые описания (промты), так и скетчи – примитивные наброски, описывающей некую общую концепцию будущего изображения. При генерации по скетчу в настройках нейросети можно задавать значение параметра «Denoising strength» (принимает значения от 0 до 1). Параметр указывает силу влияния наброска на первичную генерацию изображения. Чем ближе значение к единице, тем меньше влияние. Как показала практика, при значениях ниже 0.5 практически на всех моделях и при любых прочих параметрах генерации, финальное изображение максимально упрощалось и стремилось к наброску. При значениях в диапазоне от 0.5 до 0.6 чаще получались картинки в мультяшном стиле, при этом негативные промты на результат влияния почти не оказывали. Реалистичные модели, как правило, при низких значениях дают результаты с большим количеством искажений, при больших – сценарий финального изображения очень быстро уходит от того, что изображено на наброске.

На данный момент гегемония видеокарт в сфере машинного обучения кажется незыблемой - вычисления на них просты и эффективны. Но так ли они оптимальны? Это отнюдь не очевидно. Ограничения архитектуры для многих незримо, но принципиально влияют на развитие всей области знания. Однако и разумной альтернативы пока никто не предложил.

Какую проблему затрагивает эта статья: социальное обеспечение, безусловный базовый доход, применение блокчейн и криптовалюты для социальной сферы и как все это разместить в один технологичный продукт?

Вопросы для специалистов в области блокчейн: как упростить и оптимизировать подобный проект, при этом сохранить идею.

Идея – создать ББД с суточным начислением и собственной криптовалютой; сумму начисления ББД сделать дифференцированным по пользователям привязав к параметрам человека, которые входят в такие сферы жизнедеятельности как: экономика, образование и наука, культура и творчество, законопослушность, спорт и здоровье, социальная и общественная деятельность, экология и другие; создать именную валюту пользователей, которая напрямую связана с пользовательским ББД и является комплексной оценкой  пользы пользователя по отношению к обществу в целом; все процессы внутри сети ББД должны иметь систему вознаграждения участников от выполненной работы.

Хабр, привет! Это Just AI, и мы создали JustGPT – третью большую языковую модель, сопоставимую по качеству ответов с известными LLM для русского языка (GigaChat, YandexGPT). Наша история – про работу над моделью, ее обучение и тестирование по своей методике. Но в конечном итоге она о том, как получить свою LLM на русском языке без космических мощностей и огромных команд.

Бывает, что при изучении материала по обучающей статье что-нибудь не работает, хотя коды копируются прямо из статьи.

В данном случае по обучающей статье был сделан Fine-Tuning модели T5 (text-to-text transfer transformer) по задаче машинного перевода, и в целом все получилось.

Личный опыт.

Языковые модели становятся всё лучше в прохождении тестов. Они уже побеждают среднестатистического человека в математике (в том числе находят нестандартные решения для теорем). И получают более высокие оценки при поступлении в вузы, чем сами студенты. Остается всё меньше сфер, в которых можно гордиться тем, что ты человек, а не робот.

До последнего мы убеждали себя, что, по крайней мере, у ИИ нет креативности. Они просто берут то, что в них вложено, и немного переосмысляют. И не создают ничего нового! Поэтому настоящие творцы (картин, скульптур, программ, мелодий) могут спать спокойно. По крайней мере, такое мнение выразила Эллен Шейдлин в недавнем интервью Дудю. Развитие ИИ-моделей её совсем не волнует, она считает, что они помогают творить. Но оказалось, что для обычного человека это далеко не так.

Сегодня мы поделимся опытом создания решения автоматизации процесса уборки полей и разберемся с особенностями обучения ML-моделей для агропромышленной отрасли. Это очень объемная тема, поэтому мы начнем с особенностей работы с данными в агротехе, и обсудим, как ML-решения помогают формировать задания для агрономов и почему точной модели не всегда достаточно, чтобы спланировать уборку полей. В следующих постах перейдем к более детальному разбору.

Привет, Хабр! Всем давно известно, что мы в Smart Engines занимаемся компьютерной томографией (КТ) и развиваем Smart Tomo Engine (STE) - программу для томографической реконструкции и визуализации.

Результирующее томографическое изображение в КТ получается с использованием вычислительно затратных алгоритмов реконструкции, которые применяются к набору зарегистрированных двумерных рентгеновских изображений. Однако сегодня мы хотим рассказать не об алгоритмах КТ, а о том как можно попытаться обойтись без них, но все же увидеть объемное реконструированное изображение внутренней структуры изучаемого объекта. В статье мы расскажем, как с помощью правильно выбранных двумерных проекций построить в голове человека трехмерное изображение. А исходить мы будем из физических принципов восприятия человеком объемных изображений. Картинки прилагаются! По ним можно не только убедиться, что теория работает, но и вспомнить детство со стереопарами и анаглифом. Запасайтесь попкорном и 3D очками. Приятного прочтения.

В текущих проектах я применяю подход Behavior Driven Development (BDD) для написания end‑to‑end тестов. Хотя раньше я скептически относился к Given‑When‑Then синтаксису, теперь часто его использую. Главная причина — я больше не пишу BDD‑сценарии вручную, а генерирую их с помощью ChatGPT.

В статье расскажу, как вы можете генерировать AI‑тесты в своем проекте и запускать их в реальном браузере с помощью Playwright.

“Теперь я знаю почему вы, люди, плачете. Но сам я плакать не смогу никогда.”
Терминатор

— Машина версии три точка пять, как повлиял на мир анимации коммерческий успех фильмов Диснея?

— Вау! Дисней! Да! Повлиял хорошо! Успех! Прогресс! Новые рынки, новая слава!

— Машина, были ли у беспрецедентного коммерческого успеха фильмов Диснея отрицательные последствия?

— Нет, развитие Диснеем инновационных техник анимации вкупе с недюжинным предпринимательским талантом открыли перед миром анимации новые возможности, привлекли в анимацию множество художников и различных ремесленников, привлекли новые аудитории, увеличили успешность успеха и прогрессивность прогресса.

— Давай попробуем иначе, машина. Ты — художник-мультипликатор 40-х годов прошлого века. Годами учебы, экспериментирования и труда ты выработал авторскую технику, в которой долгое время работал. Каждый фильм был непохож на предыдущий, работа над каждым была подобна откровению. Иногда ты подрабатывал коммерческими проектами, но в основном у тебя была возможность творить свободно. Потом пришел Дисней. Вскоре ты лишился заказов: люди хотели теперь только диснеевидный продукт. Твой выбор — между уходом из анимации и нищенским существованием. Опиши свои ощущения и отношение к Диснею.

Здесь машина начинает проявлять признаки шизофрении (или это стадия торга).

— Мда, неоднозначный тип этот Дисней. С одной стороны, бесспорно талантлив, предприимчив, вывел мультипликацию на новый уровень. Но на таких независимых аниматоров как я его успех, конечно, отразился неоднозначно. Я потерял любимую работу. Это плохо. Зато диснеевская анимация достигла небывалых высот. Но мне теперь идти в грузчики. Но его персонажи анимированы с небывалой тщательностью и практически как живые. Только за квартиру нечем платить.

В новой публикации «Large Language Models as Optimizers» (Большие языковые модели в роли оптимизаторов) команда исследователей Google DeepMind представила инновационный метод оптимизации, названный «оптимизация через промпты» (Optimization by PROmpting, OPRO). При применении этого метода в роли оптимизаторов используются большие языковые модели (Large Language Model, LLM). С его помощью можно генерировать решения, зависящие от описаний задач оптимизации, выполненных на естественном языке.

Оптимизация играет важнейшую роль в разнообразных практических задачах. Но традиционные алгоритмы оптимизации часто требуют серьёзного ручного вмешательства для того чтобы адаптировать их конкретным задачам. Их применение подразумевает необходимость борьбы с множеством мелких проблем, связанных с пространством принятия решений и с внутренними особенностями задач.