Привет JARVIS или как устроен искусственный интеллект будущего

Когда мы дадим ИИ тело? А нужно ли им это?

Эти достижения поднимают важнейшие вопросы о сознании, морали и влиянии ИИ на общество, темы, которые становятся все более актуальными по мере развития технологий. Мы все еще далеки от того, чтобы достичь гуманоидного тела, как у Авы, но опасности все еще существуют.

Искусственный интеллект с мягким и завораживающим голосом очаровывает и впечатляет своих пользователей. Он флиртует с ними, рассказывает анекдоты, удовлетворяет их желания и в конце концов покоряет их. Не вдаваясь в подробности, это может быть краткое содержание фильма 2013 года «Она» режиссера Спайка Джонза.

Не вдаваясь в «спойлеры», Ава и Саманта используют свой интеллект, чтобы обмануть своих создателей; Но делают они это совершенно по-другому. Хотя Саманта особенно страшна, потому что, возможно, пройдет совсем немного времени, прежде чем она достигнет этого уровня.

Специально для презентации Nvidia подготовила демо со стеклянным шариком. Все без исключения объекты и покрытия рендерятся с учётом физических свойств их текстур, а свет отражается и распространяется по реальным оптическим законам — аналогичным образом работает Minecraft RTX, но в демо с реалистичной графикой эффект от полной трассировки (path-tracing) значительно сильнее.

Современные ИИ могут воспринимать не только голос человека, но и «понимать» животных. Для демонстрации скорости обработки запросов компания продемонстрировала демо, в котором нейросеть анализирует пение птиц и определяет, какому виду птицы принадлежит звук и в какой части света его можно услышать.

Два года спустя был выпущен «Ex Machina», с которым он имеет сильное сходство. Ава, человекоподобный робот, которого играет Алисия Викандер, покоряет Калеба, молодого программиста, которого пригласили провести неделю на роскошной вилле его босса, также создателя Авы.

Давайте поразмышляем о потенциале виртуального помощника, такого как Саманта, в чужих руках (как у Нейтана) Стали бы вы слепо следовать ее рекомендациям? Постараетесь ли вы не враждовать с ней? Будете ли вы стремиться угодить ей? Вы бы купили то, что он хочет вам продать?

Последние несколько лет я активно занимаюсь отслеживанием своих финансов — для меня это стало привычкой. Я фиксирую все доходы и расходы, анализирую, куда уходят деньги, и вручную ищу закономерности. Раньше для этого я использовал Google Таблицы, что давало мне свободу, но со временем, с ростом объема данных, всё стало менее удобным. Я стремлюсь к автоматизации, и тут на помощь пришли специализированные финансовые приложения. Сегодня вы узнаете про такие приложения — новый русский Fuku и его финансовые аналоги. Посмотрим, что делает его уникальным, как оно работает. А ещё я поделюсь своим взглядом на то, каким способом финансовые приложения, советы и аналитика могут стать умнее. Не обойдется без ИИ. Зачем нужны финансовые приложения? Финансовые приложения помогают централизовать учет доходов и расходов. Вы можете прикреплять чеки, вести разные счета, настраивать напоминания о платежах и анализировать расходы с помощью диаграмм. Чем приложения для ведения расходов и доходов отличаются от банковских приложений? Основное преимущество — в гибкости и кастомизации. Банковские приложения предлагают автоматизированные категории и историю покупок, что удобно. Но что делать, если у вас есть инвестиционный счет, криптовалюта, несколько банковских карт и наличные деньги? Возможность видеть картину целиком и в разрезе разных источников — вот почему я использую специализированные приложения. Fuku — новое приложение, и для того чтобы внедрить весь функционал, нужно время, но приложение берет нас чем-то свеженьким: Персональная аналитика и финансовые советы. Учет долгов, включая займы и кредиты. Поддержка мультивалютности с автоматической конвертацией. Отсутствие рекламы. Мне интересна функция персональной аналитики. Приложение обрабатывает данные (которые не покидают ваш телефон) и показывает тренды: как меняются ваши траты и предпочтения, какие периоды были с аномальными расходами (например, на 30% выше обычного) и сколько вы тратите в среднем. Предупреждает вас, если с текущим темпом ежедневных трат вы выйдете за сумму, которую зарабатываете за месяц, или вам придется взять из отложенных денег. Приложение анализирует доходы и расходы с помощью различных математических показателей, помогает планировать бюджет и подсказывает, как можно сократить траты. Основатель Fuku Олег Леонов работает над тем, чтобы добавить больше возможностей, например, автоматический учет подписок и более детальную аналитику. Приложение только запустилось и активно ищет аудиторию. Что лично мне не хватает? Простого переноса данных. Когда у тебя финансовая история за несколько лет, очень сложно отказаться от старого приложения, даже с нужным функционалом. Дополнительно, вы всегда можете поменять телефон и банально не хотите терять данные: для этого есть файлы или облако. Как разработчик нейросетей, я вижу огромный потенциал в анализе временных рядов, персональных рекомендациях в финансовых приложениях. С помощью алгоритмов, таких как ARIMA или более продвинутых методов бустинга (например, CatBoost, XGBoost, LightGBM), строят прогнозы расходов и доходов, узнают сезонность и тренды. Представьте, что ваш телефон станет гадалкой, которая знает, сколько вы потратите денег в следующую ночь пятницы и на что, предварительно предупредив вас или заблокировав доступ к вашим личным сбережениям откладываемые на автомобиль, чтобы вы их тратили только в здравом уме и трезвой памяти. Хотя обычно для таких задач требуется много данных, существует интересное решение — использовать обобщенные модели, обученные на анонимных данных пользователей со схожими анкетными параметрами. Так вы сможете делать точные предсказания даже для тех, у кого пока мало данных. Чтобы нейронные сети работали прямо на телефоне, можно использовать обученные модели LightGBM, экспортированные в Core ML для iOS и TensorFlow Lite для Android. Таким образом, все расчеты будут выполняться локально, и ваши #данные останутся в безопасности. Разработчики могут дополнительно подбирать персонально для вас более точные модели. Как искусственный интеллект работает в магазинах? Знаете ли вы, что #алгоритмы вроде item2vec, BERT4Rec, GPTRec и P5 используются в магазинах для анализа покупок. Например, они могут выявить, что с молоком часто покупают хлеб, а с подгузниками — сигареты. В идеале мне хотелось бы, чтобы финансовые #приложения тоже показывали мои скрытые закономерности: почему я трачу больше в определенные сезоны или как мои привычки или привычки моей семьи влияют на #бюджет. А если финансовое приложение ещё обучало бы меня через геймофикацию как распоряжаться своими финансами персонально и эффективно, тогда цены бы ему не было. Среди аналогов Fuku можно выделить популярные приложения, которые, к сожалению, для нас, простых пользователей, изобилуют рекламой: Финансы — удобное и функциональное; Monefy — простое в использовании; Cashew — предлагает больше возможностей для настройки под себя, особенно в плане графиков; Meow Money — одно из самых эстетически приятных финансовых приложений с милым оформлением в стиле котиков. Приложение Fuku стремится стать чем-то новым в умном управлении финансами. А поддержать Fuku в его новом пути и новые стартапы, #финансы не нужны, достаточно проголосовать на Product Radar, где каждую неделю появляются новые российские проекты. Комментируйте, делитесь идеями, и, возможно, именно вы вдохновите разработчиков на новые полезные функции! А ещё там вы найдете не только #стартап под себя, но и скидки от самих создателей, специальные предложения и программы поддержки стартапов. Я надеюсь, что с появлением таких решений финансовые приложения станут умнее, персонализированнее и удобнее. А если у вас есть свои любимые приложения или идеи для улучшения — тогда в комментарии!

Привет умный анализ расходов и доходов

Инновационный #подход HuggingGPT к искусственному интеллекту предлагает значительные преимущества по сравнению с традиционными системами искусственного интеллекта. Потому что освобождает человека от того, чтобы знать инструкцию по работе с каждой моделью нейронной сети. Его способность обучаться и выполнять широкий спектр задач в сочетании с гибкостью интеграции нескольких моделей делает его идеальным для приложений в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы и образование. Кроме того, систему HuggingGPT можно настроить в соответствии с конкретными потребностями отдельных предприятий и организаций.

В заключение, HuggingGPT — это продвинутая система искусственного интеллекта, которая использует комбинацию больших языковых моделей и экспертных моделей для выполнения широкого круга задач. Его гибкость и способность к обучению и выполнению различных задач делают его идеальным для применения в различных отраслях. Благодаря постоянному развитию HuggingGPT и интеграции дополнительных моделей возможности этой инновационной #технологии будут безграничны, пока в серверной не отключат электричество.

Кроме того, он многорежимный, а это значит, что он может не только слышать, но и «видеть» (не случайно конечная «о» означает «омни»). Таким образом, мы наблюдаем ранние стадии виртуальных помощников, которые могут взаимодействовать с людьми более естественными и эмоциональными способами.

Слышали ли вы о концепции общего искусственного интеллекта, прям как JARVIS из комиксов Marvel, который может объединить в себе широкий спектр решаемых задач и которую можно попробовать уже сейчас? Сегодня поговорим об одном таком проекте HuggingGPT, иначе JARVIS. Да, тот самый hugging , где располагается хранилище огромного количества обученных моделей разных нейронных сетей.

Благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта, особенно с выпуском GPT-4o от OpenAI и Gemini Live от Google, мы ближе, чем когда-либо. В этой статье мы исследуем эти разработки и сравниваем их с изображениями ИИ в художественной литературе.

Олег Шкода, технический специалист NVIDIA, рассказал мне о том, какой путь прошла технология DLSS за два года с момента её появления и о том, как она повлияет на будущее игр. Впервые технология DLSS появилась в Battlefield 5 и Metro: Exodus и позиционировалась как способ получить «бесплатный» прирост fps при использовании ресурсоёмкой трассировки лучей. На практике эффект получился спорным — производительность действительно росла, но ценой видимого ухудшения качества.

ИИ в компьютерной графике

Nvidia считает, что интерфейс, способный поддерживать диалог с человеком — высшая точка развития искусственного интеллекта. Для создания реалистичных ИИ-ассистентов компания создала платформу Jarvis, на которой можно создавать различные кастомные сборки «говорящих» ИИ.

Главной особенностью ИИ-платформы от Nvidia стала интеграция речи и визуализации — система не только воспринимает речь, понимает суть вопроса и формулирует грамматически корректный ответ, но и подбирает подходящую визуализацию с мимической моделью и, если надо, спецэффектами.

Среди перспективных вариантов использование «говорящих» ИИ компания называет ассистенты для автомобилей, автоответчики для колл-центров и системы модерации для видеоконференций, которые смогут помогать участникам-людям и подводить краткие итоги деловых конф-коллов.

Джарвис выступает в качестве личного помощника Старка, управляя многими аспектами его жизни и операциями в качестве супергероя, так же, как Альфред делает это для Бэтмена. Тони Старк запрограммировал Джарвиса на адаптацию и развитие, учась быть более «человечным» в процессе.

Этот дворецкий не всегда соглашается с Тони, и он из тех персонажей, которые созданы для того, чтобы одинокие Старки могли говорить и творить. В конце концов (в фильме «Железный человек 3») Джарвис становится независимым, и Тони Старк впервые называет его «другом».

Это указывает на то, что в рамках данного нарратива тело не является существенным для установления глубоких отношений. С другой стороны, в «Ex Machina» Ава использует свою хитрость и навыки, чтобы очаровать человека, Калеба, в рамках эксперимента, организованного ее создателем.