22 Nov Объясняем предсказания вашей нейронной сети Часть 1

Какое-либо использование https://deveducation.com/ материалов без письменного разрешения ООО “ФОКУС МЕДИА” — запрещено. При использовании материалов с данного ресурса гиперссылка focus.ua обязательна. Но не расстраивайтесь если у вас совсем туго с финансами. Энтузиасты готовы прийти к вам на помощь и дадут полный бесплатный доступ к “DALL-E для бедных” — нейросети Crayon.

Применение искусственного интеллекта. Где используется ИИ?

На этих параметрах API можно натренировать нейросеть — и вот вам уже готовый контент. Впрочем, в таком контексте нейросети практически не рассматривают. Сейчас это скорее бизнес и демонстрация технологического прогресса.

Нейронные сети: искусственный интеллект, вдохновленный мозгом

Так, в настоящее время сформировалось понятие FATE in AI (Fairness, Accountability, Transparency, Ethics — честность, отчетность, прозрачность, этика). Это проблемы, как использовать нейросети в работе которые требуют своего рассмотрения при разработке модели, взаимодействующей с людьми. В настоящее время этими проблемами занимаются различные коллективы в университетах и больших компаниях, например в Microsoft Research. Но все это полуслепой поиск — мы просто не понимаем, почему модель ошибается. Нам не хватает визуализации работы модели, некоторого «подсвечивания» проблемных мест. Все права на материалы, опубликованные на данном ресурсе, принадлежат ООО “ФОКУС МЕДИА”.

Появились ИИ-сутенеры, которые завлекают пользователей смотреть ИИ-порномоделей

Начиная с 2018 года Европейский союз может потребовать от компаний объяснять клиентам решения, которые принимают их интеллектуальные системы. «Вероятно, это будет невозможно даже в случае с относительно простыми системами — приложениями и сайтами, которые используют глубинное изучение, чтобы показывать рекламу или рекомендовать песни. Программы, которые управляют этими сервисами, запрограммировали сами себя и сделали это таким образом, что люди не могут понять их логику действий. Даже создатели ИИ не до конца знают, как он работает», — отмечает редактор MIT Technology Review Уилл Найт.

• И эти образы сформировали в наших головах устойчивое чувство недоверия и опаски к технологиям, обладающим свойством развиваться самостоятельно.
• Был у нас как-то 3 года назад проект интересный по автоматизации работы мерчендайзеров.
• Причем аудитория голосовала за размышления ИИ, а не дайджесты и подборки, которые на рациональном уровне больше напоминают машинную структуру мышления.
• Нейросети состоят из множества связанных искусственных нейронов, которые организованы в слои (входной слой, скрытые и выходной) и каждый нейрон имеет свои веса (параметры) и функцию активации.

Если искусственный интеллект и заменит человека, то скорее в сферах рутинного и монотонного труда, пусть даже и интеллектуального. О чем стоит задуматься так это о том, что у компании OpenAI есть конкуренты и они могут быть не столь щепетильными. Тут важно вспомнить, что OpenAI очень много внимания уделяется именно этике использования нейросетей. Так что бояться, что ChatGPT станет проблемой для человечества все же не стоит. Мошенники не смогут написать текст с помощью ChatGPT, искусственный интеллект не будет помогать.

Они позволяют компаниям улучшать обслуживание клиентов, предоставлять персонализированные рекомендации, повышать безопасность и прогнозировать события. Ожидается, что рынок нейронных сетей будет расти высокими темпами в течение прогнозируемого периода. Этому росту будет способствовать ряд факторов, в том числе растущий спрос на ИИ, увеличение объема данных и развитие технологий искусственного интеллекта.

Любое искусство всегда стоит рассматривать в контексте истории, потому вернемся немного назад — в середину 20 века. Мировое искусство тогда переживало очередной кризис мыслей. Впрочем, еще Пабло Пикассо говорил, что «великие художники воруют», так что какой-то сверхтрагедии в подобном подходе нейросетей к творчеству нет. Однако само слово «творчество» в высоком значении подразумевает наличие каких-то идей. Отсюда и большое распространение графических нейросетей, которые подражают всевозможные стилям и арт-течениям.

И это как раз на фоне глобальных новостей о том, что мировое научное сообщество также ищет ответы на те же вопросы. К нашей идее мы пришли спонтанно, в разговоре со СТО я предложил идею нового формата нейросети, которая могла бы не просто учиться, а “думать”, решать разные задачи для одной и той же структуры сети. Команда подхватила эту идею, мы развили ее и через два месяца получили первое подтверждение гипотезы. Эти компании играют ключевую роль в формировании будущего нейронных сетей и искусственного интеллекта в целом. Конкуренция между ними стимулирует инновации и ускоряет развитие технологий, что в итоге приносит пользу всем пользователям. Вы не подумайте ничего такого, никто тут не хочет принижать достоинства нейронных сетей, созданных для генерации контента.

Так чтобы можно было прогнозировать, что такая вот последовательность визуальных образов может максимизировать, не знаю, там уровень стресса, или там максимизировать сердцебиение. И это довольно нетривиальная задача, особенно когда мы хотим сделать так, чтобы каждый раз, когда нужно нового человека заменить на видео, не приходилось перетренировывать всю нейросеть. Потому что такие методы уже есть, их называют DeepFake. А хочется сделать так, чтобы одна фотка – один клик – и все, без всякой перетренировки. И здесь возникает проблема в том, что мы хотим, чтобы на выходе то, что нейросеть синтезировала, было реалистичным. Если в случае с классификацией изображений там, где котики – собачки, довольно просто сформулировать, что мы хотим от нейросети, как аналитически сформулировать понятие реалистичность?

Claude разрабатывается с использованием принципов “Конституционного ИИ”, что позволяет контролировать его поведение и предотвращать генерацию нежелательного контента. Claude 2 – улучшенная версия модели с расширенными возможностями. Каждый тип нейросетей имеет свои особенности архитектуры и применение.

Перед тем, как пускать нейросеть в бой против четвероногих оккупантов, ее нужно было научить их распознавать. Бонд продемонстрировал ей 300 фотографий, проанализировав которые нейросеть начала узнавать кошек. Но делала это правильно только в 30% процентах случаев, применив однажды разбрызгиватели и против своего хозяина.

Как правило, если смотреть на график падения ошибки на тренировочной выборке, он плавно так падает, пытаясь приблизиться к нулю. В это же самое время на тестовой выборке, как правило, сначала все очень похоже, но в определенный момент ошибка на тестовой выборке начинает расти. В точке, где ошибка на тестовой выборке начала расти, мы считаем, что здесь модель уже начала переучиваться и просто запоминать примеры вместо того, чтобы реализовать задачу, которую мы хотим решить. Это значит, что несмотря на то, что там ошибка на тренировочной выборке почти нулевая, мы не можем использовать такие веса, потому что она будет очень страшно фейлить в реальных ситуациях.

Любые абстрактные запросы там приводят всего лишь к результатам, которые оказались ближе всего к заданной абстракции на этапе обучения сети. В случае изображений от нейросетей ничего подобного нет. Они всего лишь стараются соответствовать вашим запросам, просчитывая по внутренним коэффициентам соответствие каждого нейрона. Любой случайный результат — это, скорее всего, сбой, в ходе которого выйдет нечто не очень внятное, но никак не произведение искусства. Ведь 20 секунд ушло на генерацию финального результата, а ему предшествовали несколько дней подбора правильного запроса и составления идеи, которую нейросеть сможет адекватно понять.

Есть и такая нейросеть, которая на основе вашего рисунка создает картину. Набор разработчика NVIDIA Jetson Nano — недорогой компьютер для разработок, связанных с искусственным интеллектом. Он невероятно энергоэффективен и потребляет всего 5 Вт. NVIDIA Jetson Nano может питаться от micro-USB и поставляется с широкими возможностями ввода-вывода, что облегчает разработчикам подключение разнообразного набора новых датчиков. – В ТОП-3 я бы выделил генеративные сети, прорывы в области квантовых вычислений, да и вообще развитие биоинформатики и персонализированной медицины.

Исследователи работают над созданием ещё более мощных и эффективных моделей, которые смогут решать задачи, о которых раньше мы и не мечтали. Создавать изображения и видео можно непосредственно в языковой модели. Однако нейросети часто имеют дополнительные функции — редактирование текста, учет SEO-параметров, распознавание звуков или изображений с последующей обработкой. В зависимости от назначения и задач диджитал-специалистов дополнительные функции становятся существенным преимуществом для выбора нейросети. Однако, стоит отметить, что нейронные сети не являются точной копией биологического мозга, а скорее абстракцией его основных принципов работы в цифровой форме. Нейронные сети – это математические модели, основанные на работе человеческого мозга.

Одним из основных инструментов для продвижения бренда у Telegram является канал — его может создать кто угодно и на любую тематику. Copilot имеет веб-версию, приложение и программу, встроенную в Windows 11. Нейронка умеет создавать изображения и генерировать тексты. Namelix является частью нейросети Brandmark, которая создает логотипы по заданным параметрам. Оплата за пользование одноразовая — от 25$ в зависимости от потребностей.

Формально изображение, доступное для просмотра, доступно и для обучения нейросетям. Человек пишет словами объяснения того, что должна нарисовать для него нейросеть. Специальные модули этой нейросети понимают описание, представленное человеком и передают его модулям, которые могут нарисовать изображение. Интересно, что команды человека не должны быть формализованы, то есть написаны в соответствии с какими-либо требованиями. Это достигается за счет того, что нейросети-генераторы картинок используют инструмент GPT-3 – новейшую версию алгоритма обработки естественного языка. Летом этого года во время конкурса Colorado State Fair картина, представленная на рассмотрение жюри Джейсоном Алленом, получила первый приз в категории “цифровое искусство”.