Малые нейросети» и AI-роботы. Пять глобальных технотрендов в области искусственного интеллекта

Проприетарные чипы для AI

Тренд следует разделить на чипы, разрабатываемые гиперскейлерами (крупными облачными провайдерами) и другими компаниями. Как правило, гиперскейлеры выпускают чипы для задач исполнения и обучения моделей для продажи их в составе своих облачных сервисов. Они недоступны компаниям для покупки и размещения в их собственных ЦОДах. На глобальном рынке для размещения оборудования в своих ЦОДах доминирует Nvidia.

С увеличением объемов данных, которые обрабатываются ИИ, возрастает риск нарушения конфиденциальности и безопасности. Важно обеспечить защиту личных данных и предотвратить их несанкционированное использование. Разработка безопасных и надежных ИИ-систем должна включать механизмы защиты данных на всех этапах их обработки.

Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивается, становясь неотъемлемой частью нашей жизни. С каждым новым поколением ИИ приобретает более продвинутые способности, которые открывают невероятные возможности в различных сферах. В этой статье мы рассмотрим особенности нового поколения ИИ, его достижения, потенциал и вызовы, с которыми предстоит столкнуться.

Новое поколение ИИ активно внедряется в робототехнику. Автономные роботы, оснащенные ИИ, могут выполнять сложные задачи в производстве, логистике и даже медицине. Такие роботы способны самостоятельно принимать решения, адаптироваться к изменяющимся условиям и выполнять действия с высокой точностью. Примером являются дроны для доставки товаров и роботы-хирурги, которые помогают проводить операции с минимальными рисками.

С помощью таких технологий можно, например, управлять гаджетами мысленными усилиями или делать инновационное оборудование для медицинской сферы (сообщает «Ферра.ру»). Кроме того, развитие нейроинтерфейсов и их интеграция с AI окажут влияние на ряд других отраслей: AR и VR, беспилотники, средства восстановления, спорт, промышленность.

Новое поколение ИИ использует усовершенствованные методы глубокого обучения (deep learning) и нейронные сети (neural networks), что позволяет создавать модели с высокой степенью точности и эффективности. Такие системы способны обучаться на больших объемах данных, что улучшает их способность к распознаванию изображений, пониманию речи и анализу текстов. Благодаря этому ИИ может решать сложные задачи, которые ранее были недоступны.

Персонализированные услуги

Современные ИИ-системы способны анализировать большие объемы данных и предоставлять рекомендации для принятия решений в реальном времени. Это особенно полезно в бизнесе, финансах и медицине, где точность и быстрота принятия решений играют ключевую роль. ИИ помогает выявлять тренды, прогнозировать события и оптимизировать процессы, что повышает эффективность и снижает затраты.

Искусственный интеллект играет ключевую роль в развитии умных городов (smart cities). ИИ-системы помогают оптимизировать управление трафиком, энергопотреблением и коммунальными услугами. Это позволяет создавать более устойчивую и комфортную городскую среду. С помощью ИИ можно также улучшать безопасность, выявляя потенциальные угрозы и реагируя на них в реальном времени.

AI меняет подход к программированию роботов, он позволяет роботам принимать решения на основе анализа данных об окружающем мире и распознавания контекста. В робототехнике произошёл переход от узкоспециализированного использования алгоритмов AI, например таких, как системы компьютерного зрения, к работе с мультимодальными нейронными сетями, объединяющими видео, текст, аудио и другую информацию.

ИИ открывает новые возможности для создания персонализированных услуг в различных сферах. В здравоохранении ИИ может анализировать медицинские данные пациентов и предлагать индивидуализированные планы лечения. В образовании ИИ помогает создавать адаптивные учебные программы, учитывающие потребности и способности каждого ученика. В маркетинге ИИ позволяет разрабатывать целевые рекламные кампании, основываясь на предпочтениях и поведении пользователей.

Обработка естественного языка (NLP) достигла новых высот. Современные ИИ-системы могут не только понимать и генерировать человеческую речь, но и анализировать тексты с высокой точностью, выявляя контекст и смысл. Это открывает новые возможности для автоматизированного перевода, создания чат-ботов и виртуальных ассистентов, которые могут вести диалоги, отвечая на вопросы и выполняя задания.

Нейродевайсы — это носимые устройства, способные регистрировать показатели работы мозга или, наоборот, воздействовать на мозг (например, с помощью безопасной дозированной электрической или магнитной стимуляции через кожу и череп). Есть ещё нейроинтерфейсы, или интерфейсы «мозг — компьютер», которые регистрируют показатели работы мозга не для диагностики состояния человека или терапии, а для выделения в этих сигналах намерений человека и последующей их передачи в виде команд для внешних устройств.

На обучение SLM требуется в десятки раз меньше вычислительных мощностей. Так, по оценкам экспертов, на обучение опенсорсной модели LLaMa 2 (7B) было потрачено около 85 000 долларов, в то время как на аналогичную модель 70B ушло ближе к 2 млн долларов . Сейчас в бизнесе такие маленькие модели применяются всё чаще.

С развитием ИИ возникают вопросы этики и ответственности. Важно, чтобы ИИ-системы были прозрачными и подотчетными. Необходимо разработать нормативные акты и стандарты, которые будут регулировать использование ИИ, чтобы избежать дискриминации, предвзятости и нарушения прав человека. Ответственные разработки и использование ИИ должны стать приоритетом для всех участников этого процесса.