Искусственный интеллект был вездесущей темой в течение последнего года, он раздвинул рамки и заставил переосмыслить многие отрасли за короткое время.

С сентября 2022 по август 2023 года только 50 лучших инструментов искусственного интеллекта сгенерировали невероятное количество более 24 миллиардов посещений, при этом среднемесячный рост составил 236,3 миллиона посещений.

Из этого огромного числа только на ChatGPT приходилось 14 миллиардов трафика, покрывая около 60% проанализированного трафика.

Эта открывающая глаза статистика анализа индустрии искусственного интеллекта задает тон тому, что ждет нас впереди, когда мы исследуем сложные слои цифрового поведения индустрии искусственного интеллекта.

Первоначально я назвал эту статью "Разработчики и руководство OpenAI – группа
социально опасных аморальных безумцев", но, затем, счёл этот заголовок немного
эпатирующим.
Хотя, в качестве краткого комментария на эту статью и исходную статью OpenAI
он вполне отражает моё отношение к происходящему.

Необходимое предуведомление

Не всем читателям очевидно, что вопросы о том, что такое этика и что такое сознание –
это такие вопросы, в которых наука не является последней инстанцией в смысле
компетенции и установления истиной.

Эти вопросы относятся, в первую очередь к компетенции философии и религии – как
(частично) конкурирующих между собой метатеорий.

То, что вопросы этики и вопросы установления того, кто (или что) является личностью, а
кто (или что) – нет, не могут быть решены в рамках науки – это факт, который является
неоспоримым и не является предметом дискуссии.

Интересующиеся могут ознакомиться со всем необходимым массивом философских
текстов, посвящённых этой теме – начиная с Аристотеля, включая Гегеля, Канта и прочих
классиков и заканчивая, например, Чалмерсом. Кому окажется мало философии – вся
классика мировой религиозной мысли, начиная с Авесты и заканчивая Кораном, а также
более современными авторами к Вашим услугам.

AGI, бизнес и человеческое общество
"...AGI (Artificial general intelligence) – это гипотетический искусственный интеллект,
способный без прямого обучения решать любые задачи, которые может решить человек,
так же эффективно, как это делал бы человек...".

Определение, данное в хабровской статье, достаточно хорошо, чтобы исходить из того, что OpenAI пользуются примерно им и делают (или заявляют что делают) нечто, соответствующее этому определению.

Топ бесплатных VPN-сервисов для компьютеров и телефонов в 2023 - обзор лучших VPN для использования в России, доступных для загрузки на Windows, MacOS, iPhone, Android, а также для браузеров Google Chrome, Opera, FireFox, Яндекс.

Проанализировал более 100 VPN-приложений для разных платформ и провел тестирование каждого из них, чтобы составить рейтинг 15 наиболее надежных и эффективных, подтвержденных работоспособностью в России на данный момент и с перспективой функционирования в 2024 году.

Добрый день, уважаемые читатели и авторы Хабра!

Сегодня я рад представить вам подробное руководство по обучению модели ruGPT-3.5 13B с использованием датасетов модели Saiga-2/GigaSaiga, технологии Peft/LoRA и технологии GGML. Эта статья призвана стать полезным и практичным ресурсом для всех, кто интересуется машинным обучением, искусственным интеллектом и глубоким обучением, а также для тех, кто стремится глубже понять и освоить процесс обучения одной из самых мощных и перспективных русскоязычных моделей.

В данной публикации мы разберем каждый этап обучения модели, начиная от подготовки данных и заканчивая конвертацией в формат GGML. Буду рад, если мой опыт и знания помогут вам в вашем исследовании и экспериментах в этой захватывающей области!

За последний год появилось огромное число новых сервисов, которые работают на нейронных сетях. Кажется, что уже не осталось людей, кто бы не слышал о том, что chatGPT пишет новости, а Midjorney во всю создает шедевры.

Сегодня я бы хотел показать 5 сервисов на основе нейронных сетей, которые не связаны с chatGPT, Midjorney или Stable Diffusion. Эти сервисы помогают обрабатывать аудио, преобразовывать текст в речь и удалять ненужные вещи с картинок.

К моим словам прошу относиться со здоровой долей скепсиса, ибо я не нейтив-спикер, а просто ИТшный переводчик-редактор (пусть даже и с 20-летним опытом).

В последние полгода англо-русские переводы по понятным причинам практически исчезли, и по работе на проверку приходят в основном русско-английские, зачастую на «рунглише». Отмечу, что «рунглишевые» ошибки в присылаемых материалах более или менее однотипные, поэтому я и предположил, что коллегам может быть полезно, если эти ошибки кто-то разложит по полкам.

Эту памятку или «дорожную карту» я опубликовал в своем телеграм-канале несколько месяцев назад, многократно её обкатал на проектах, и убедился в ее применимости — поэтому вешаю ниже.

Шагов в этой памятке 5:

Или максимы Английского языка, которые бы я хотел знать 20 лет назад.

Чем отличается хороший геймер от плохого? Хороший геймер сидит и изучает игру. Он знает каждый закуток. Он может без запинки назвать все характеристики всех юнитов в Star Craft. А самый крутой игрок знает все пропускные способности желтых, красных и синих конвейеров. А плохой игрок использует чит-коды или assistant apps. 

Можно сколько угодно сидеть и жаловаться о том, что правила сложны. А можно просто взять, изучить эти правила и уделать наисложнейшую игру.

Я не раз в своей жизни слышал, что Английский чрезвычайно сложен. Подобные заявления фактически являются чит-кодом. Вы просто сдаётесь и перестаёте пытаться. А зря. В английском языке есть очень много полезных и понятных вещей. 

В этой статье я хочу вам показать основные моменты, которые помогли мне хорошо овладеть языком. И надеюсь, что понимание этих моментов поможет и вам. 

Всем привет! Сегодня я хочу представить своё виденье времен в английском языке, а также представить свою диаграмму по изучению и применению на практике данных времен.

Сразу хочу отметить, что я не являюсь педагогом и у меня вообще нет никакого ни лингвистического, ни педагогического образования. Данной статьей я просто хочу поделиться своей диаграммой по изучению времен, возможно кому-то она будет полезной и поможет в понимании времен и того, как и когда использовать, то или иное время. Данная диаграмма будет поверхностной и не будет углубляться во все подробности языка (и так она получилась огромной), она не охватывает все многообразие времен и конструкций в английском. Уровень данной диаграммы А2-В1.

И сразу начну с диаграммы:

Предложен новый подход в выявлении коронарной болезни сердца. С помощью нейросетевого анализа создана модель диагностики ишемической болезни сердца, выявляющая ишемию миокарда, патологию магистральных коронарных артерий. В задачу исследования входило сравнить точность обученной модели нейронной сети на входных структурированных данных (пол и возраст, уровень холестерина, наличие хронических заболеваний, наследственные факторы, образ жизни и пр.)  и ЭКГ-изображений с результатами классической инвазивной коронарографии. Доказана высокая чувствительность и достоверность предложенной диагностической модели на 1500150 наблюдений. Проведено сравнение модели с классическими методами диагностики преходящей ишемии миокарда – тредмил-тест, суточное мониторирование ЭКГ. Выявлено значимое превосходство представленной диагностической модели. Оценена точность прогнозов с профильными специалистами-кардиологами, ежедневно курирующих пациентов с ОКС. В данной статье также предложен новый метод экстраполяции выборки с помощью генеративно-состязательных нейронных сетей, позволяющим превзойти объём наблюдений, использующихся в классических мета-анализах.

Создано мобильное приложение для определения патологии артерий сердца.

IOS

Android

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью нашей жизни, что привело к появлению огромного числа продуктов, основанных на нейронных сетях. Давайте посмотрим на несколько полезных сервисов, в которых используются технологии искусственного интеллекта.