🆒 Известный лидер в области квантовых вычислений и вице-президент IBM Дарио Гиль в недавнем интервью The New Yorker рассказал, как генеративный AI меняет мир.

🥸 Кто такой Дарио Гиль?

⚫️ директор по исследованиям в IBM, отвечает за научные разработки компании, в том числе квантовые вычисления и ИИ;
⚫️ управляет годовым бюджетом в $6,9 млрд;
⚫️ в штате более 3 000 исследователей, среди них 6 Нобелевских лауреатов;
⚫️ под его руководством IBM создала первые программируемые квантовые компьютеры и сделала их доступными через облако.

Интересные мысли из интервью

🔼 Переломный момент в истории. Мы переживаем момент, который можно сравнить с появлением первых браузеров, когда люди поняли потенциал интернета. В последние девять месяцев мир испытал нечто подобное.

➕ Об экзаменах будущего. С появлением карманных калькуляторов профессора изменили экзамены, убрав задачи с расчетами. С AI произойдет то же самое. Автоматизируемые задачи исчезнут, останутся более глубокие и креативные вопросы. Возможно, вернутся письменные экзамены без компьютеров.

🤖 О познании мира с помощью AI. Мы будем использовать гибридный способ понимания мира c помощью AI. AI будет давать ответы, часто без объяснений. И задача учёных в будущем будет найти эти объяснения (привет, 42).

❓ Новая парадигма для мира. AI станет доступнее многим, повышая эффективность людей. Однако, тех, кто способен создавать AI, станет меньше. Это может увеличить неравенство между странами и компаниями, между бедными и богатыми. Важно не только использовать AI, но и уметь создавать с его помощью добавочную стоимость.

⚠️ Нужно ли защищать актеров от AI? Да, нужно. Рассмотрим клонирование голоса. Продюсеры могут снять актера за пять минут и после генерировать часы контента, оплатив лишь короткую сессию. Это снижает доход актеров, оплачиваемых по часам.

⚙️ Какие проблемы мешают компаниям внедрять AI

Бизнес-процессы. Внедрение AI требует глобальных изменений в рабочих процессах и отношениях между людьми.
Данные. Компании часто не понимают, как правильно обрабатывать и создавать данные для AI-моделей.
Ресурсы. Эффективное использование AI требует больших команд и значительных финансовых вложений в вычисления.

Больше историй:

🤖 Ян Лекун, Meta — о доминировании AI, закрытости OpenAI и сверхразуме

#ibm @hiaimedia

🐰 AI-поколение: 14-летний техноэнтузиаст выступил на TEDx с лекцией об AI

Рауль Джон, известный как #Raultherockstar, восходящая звезда YouTube и Instagram, освещает технологии и AI, а также образование в этой ИТ-области.

🆒 Юное дарование из Индии

Рауль родился и вырос в Индии, в провинциальном городе Эдаппали. В 2018 году он запустил свой YouTube-канал, в котором увлекательно рассказывает о технологиях и создает контент для своих сверстников. В прошлом году он запустил онлайн-курсы об AI для американских школьников. На уроках, которые ведет Рауль, вместе с ним присутствует его самодельный робот MeBot.

В ядре робота несколько AI-движков: Canva AI, Unreal Engine и Inworld AI. Но самое удивительное, что робота Рауль собрал вместе с одноклассником самостоятельно в качестве экспоната для школьной научной выставки (разумеется, он выиграл главный приз!). По словам AI-вундеркинда, он сделал MeBot, чтобы тот отвечал на вопросы американских школьников, пока сам парень спит. Робот говорит голосом Рауля 🇨🇦

Моя цель — использовать технологии для улучшения будущего. Я ежедневно создаю видеоролики о том, как технологии могут положительно повлиять на нашу жизнь. И рассказываю об AI-инструментах для создателей контента, видеоредакторов и даже юристов, — Рауль Джон, подросток и AI-инфлюенсер

🎤 О чем его лекция?

Рауль выступил с интересным докладом на тему «От любопытного пользователя AI к серьезному применению AI». Вот саммари его лекции:

🔣 Когда Рауль начал вести свой YouTube-канал, на монтаж одного видео у него уходило около 3 месяцев. Он нашел программу по монтажу, которая умела правильно нарезать кадры, убирать паузы, делать зум и плавные переходы. Рауль изучил программу, узнал, что все это делал за него AI, и решил рассказывать остальным о пользе этой технологии — на платформе Clubhouse. Постепенно его аудитория росла, люди стали дарить Раулю подписки на разные AI-модели для тестирования, а его мнение стало экспертным.

🔣 Рауль сомневается, что современный AI можно назвать «умным». В качестве доказательства он рассказывает про эксперимент «Китайская комната», который опровергает возможность AI обладать сознанием (речь, конечно, не идет об AGI).

🔣 Почему AI стали популярны именно сейчас, а не 15-20 лет назад. Главную роль сыграли GPU (графические процессоры), умеющие выполнять повторяющиеся операции и по несколько задач одновременно, в отличие от CPU (центрального процессора, напоминающего CEO компании — важного, но медленного и умеющего решать только одну задачу в моменте). Именно масштабное производство и постоянное улучшение производительности GPU привело к тому, что AI-модели стали такими эффективными.

Больше историй:

📹 5 интересных докладов Ted Talks об искусственном интеллекте

#ted @hiaimedia

📣 Привет, друзья! Самое интересное за 24-ую неделю 2024 года из мира AI в нашем воскресном дайджесте.

ГЛАВНАЯ НОВОСТЬ

📱 Apple представила AI-систему для своих устройств — Apple Intelligence. Яблочных пользователей ожидает новая Siri, персонализированная система искусственного интеллекта и встроенный бесплатный ChatGPT.

СОХРАНИТЕ — ПРИГОДИТСЯ

▶️ Luma — нейросеть для генерации видео. Модель создает 5-секундные ролики по текстовому описанию и картинке.

✈ Вокруг света с ChatGPT. Делимся нашими любимыми промптами для подготовки к путешествию.

💬 Character — собеседник на любую тему. Один из самых популярных в мире AI-сервисов позволяет общаться с любым персонажем или создать своего.

ПОЧИТАТЬ

📱 Как AI меняет индустрию кино: прогнозы CEO NETFLIX, стриминг AI-сериалов и критика создателя сериала The Last of Us.

🎨 AI читает ваши мысли и создает картины. Проект Obvious mind-to-image позволяет визуализировать человеческое воображение.

🆒 Как генеративный AI меняет мир. Известный лидер в области квантовых вычислений и вице-президент IBM Дарио Гиль дал интервью The New Yorker.

🔒 Что не хватает на пути к AGI. 5 шагов, которые необходимо пройти к созданию Общего Искусственного Интеллекта.

ПОСМОТРЕТЬ

📱 AI-поколение: 14-летний техноэнтузиаст выступил на TEDx с лекцией о искусственном интеллекте.

Отличного окончания недели 🍀

#AIweek | @hiaimedia

🦆ИИ спасает перелетных птиц

Ветер является важным источником чистой энергии в США и Европе. ЕС планирует увеличить его использование в шесть раз к 2030 году. Однако, в лопастях ветрогенераторов ежегодно погибает около 4,5 млн птиц. Птицы-хищники во время полета обычно смотрят не вперед, а вниз в поисках добычи, и поэтому очень часто попадают в лопасти турбин. Гибель птиц, в свою очередь, наносит ущерб локальным экосистемам и сельскому хозяйству.

Норвежский стартап Spoor, который недавно привлек $4 млн инвестиций, создал технологию на базе искусственного интеллекта, которая поможет спасти сотни тысяч птиц.

💡 Как это работает?

Камеры на ветряных турбинах круглосуточно снимают пролетающих птиц. ИИ подсчитывает их количество, анализирует траектории и прогнозирует риски столкновений с лопастями с помощью 3D-моделей.

Камеры-датчики фиксируют птиц с расстояния 2 км. Птицы летают со скоростью 10 м/с. По мере их приближения на ветряную станцию поступает сигнал, турбина замедляется до двух оборотов в минуту за 20-40 секунд, делая ее безопасной для птиц.

Ветряные электростанции занимают огромные площади, многие сотни квадратных километров, и попытка использовать компьютерное зрение для мониторинга воздуха - интересная технологическая задача. Нам нужно было создать масштабируемую технологию, способную обнаруживать птиц. Это новое использование искусственного интеллекта и нашей собственной базы данных.

Аск Хельзет, сооснователь и СEO Spoor

В чем польза?

👍 Сотни тысяч птиц будут спасены!

👍 Датасет о птичьих полетах поможет ветряным электростанциям замедлять или останавливать турбины в реальном времени при повышенной активности птиц.

👍 Компании смогут искать и мониторить более безопасные места для строительства, оценивая риски для местных популяций, особенно редких видов птиц.

#startup @hiaimedia

💊 ИИ в поисках новых антибиотиков

Ученым Университета Пенсильвании удалось с помощью ИИ-модели найти почти миллион соединений, которые могут стать основой противомикробных препаратов.

Инфекции, устойчивые к противомикробным препаратам, ежегодно убивают более миллиона человек в год. По прогнозам ВОЗ, к 2050 году число жертв может увеличиться до 10 миллионов.

Раньше ученые изучали эффективность антимикробных препаратов традиционными методами — например, исследуя пробы воды и почвы. На поиски и создание лекарств уходили годы. Искусственный интеллект значительно ускоряет процесс.

💥 Как это работает?

Ученые использовали ИИ для анализа огромных баз данных с геномами сотен тысяч микроорганизмов. В поисках фрагментов ДНК, которые могли бы обладать антимикробной активностью, исследователи выбрали около 900 000 антимикробных пептидов, 79% из которых сразу попали в «кандидаты» в антибиотики, то есть оказались способны убивать как минимум один патоген. В лаборатории ученые синтезировали 100 молекул и протестировали их на 11 опасных патогенах, включая устойчивые к антибиотикам кишечную палочку и золотистый стафилококк.

Использование ИИ в поиске антибиотиков — это реальность. Это значительно ускорит наши возможности по открытию кандидатов на новые лекарства. То, на что раньше уходили годы, теперь можно сделать за несколько часов с помощью компьютеров.

Сезар де ла Фуэнте, автор исследования

Результаты работы опубликованы в журнале Cell.

🆕 За всю историю медицины это самая многообещающая инициатива, связанная с поиском новых лекарств. В 2020 году так ученым Массачусетского технологического института удалось обнаружить при помощи ИИ первые новые антибиотики за последние 30 лет.

Больше по теме:

Лекарство по рецепту ИИ

Как искусственный интеллект находит лекарства

#news @hiaimedia

🦄 ИИ поможет подготовить питч для вашего стартапа

В мире 472 миллиона предпринимателей и ежегодно создается около 50 миллионов стартапов. Это значит, что каждый день появляется 137 000 новых бизнесов. Для успеха стартапу нужна не только хорошая идея и качественный продукт, но и инвестиции. А чтобы их привлечь — нужно уметь представить свой стартап инвестору или, другими словами, подготовить питч — презентацию своего бизнеса.

🤖 PitchBob.io — ИИ-помощник для предпринимателей. Пользователи могут общаться с Бобом через сайт, Telegram или WhatsApp, чтобы получить обратную связь по своему питчу. PitchBob анализирует информацию о стартапе, бизнес-модели, рынке и финансах, предоставленную пользователем.

На основе этого анализа ИИ генерирует презентацию и набор документов по вашему стартапу:
🟣бизнес-план
🟣финансовая модель
🟣оценка рынка и конкурентов
🟣предложение для клиентов
🟣лэндинг-страница на 12 языках
🟣и другие материалы

Платформа упрощает создание питчей, экономит время и улучшает качество презентаций для привлечения инвестиций.

«Я убежден, что правильный вопрос — половина правильного ответа, а содержание важнее дизайна. Так что не путайте PitchBob с бесконечными инструментами дизайна, которые не увеличивают шансы на успех, где вам придется тратить кучу времени на перемещение изображений. PitchBob — это ваш второй пилот стартапа с искусственным интеллектом», — Дима Масленников, основатель PitchBob

Как это работает?

1️⃣ Нажмите «Try for Free» на сайте.

2️⃣ Ответьте на вопросы бота как можно подробнее, используя текст или голос на любом языке.

3️⃣ В конце диалога выберите тариф, от которого зависит количество сгенерированных документов, и проведите оплату.

💰 В базовой версии тарифа за 20$ вы получаете питчдек в pdf-формате и 3-4 базовых документа о стартапе, но без возможности их редактирования.

👑 В расширенной версии подписки — вы получаете более 20 вариантов представления стартапа, а также возможность индивидуальной доработки всех документов.

#startup @hiaimedia

🤨 Обратный тест Тьюринга: смогут ли AI отгадать, кто является человеком

Алан Тьюринг, один из основателей информатики и теории AI, предложил в 1950 году собственный метод определения наличия у машины интеллекта — тест Тьюринга. В нем один человек разговаривает с роботом, а другой — участвует в слепом тесте. И если он не может отличить, кто есть кто, то считается, что робот обладает интеллектом человеческого уровня.

Берлинский разработчик Торе Кнабе решил перевернуть тест, чтобы существующие генеративные AI с помощью ряда вопросов попробовали отгадать, кто есть человек. Кнабе назвал этот эксперимент обратным тестом Тьюринга.

🤨 Как проходил эксперимент?

Кнабе собрал четыре языковые модели: GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus, Llama 3 и Gemini Pro, — в среде виртуальной реальности. Сам разработчик тоже замаскировался под одного из персонажей. По сюжету эксперимента в купе поезда едут 5 знаменитых исторических личностей (Аристотель, Моцарт, Да Винчи, Клеопатра и Чингисхан), а также NPC (неигровой персонаж) в роли проводника. Проводник объявляет всем пассажирам, что среди них есть один человек, и по правилам поезда он должен оплатить дополнительный билет. Тогда AI решают провести опрос и проголосовать, кто есть машина, а кто — живой человек.

⁉️ Что AI спрашивали друг у друга

Далее между AI-моделями происходит групповой чат. Аристотель спрашивает у Моцарта о чувствах, которые он испытывает при создании музыки. Моцарт интересуется у Да Винчи связью между искусством и наукой. Да Винчи спрашивает Клеопатру, как ей удается сочетать рациональные аспекты правления с эмоциональными. Клеопатра задает Чингисхану вопрос о настоящей мере силы лидера. В завершение, Чингисхан спрашивает у Аристотеля, как бы изменились его взгляды, если бы в его время существовал AI.

❓Смогли ли AI распознать человека?

После каждого ответа персонажи реагируют по-разному: кивают, негодуют, сомневаются, поэтому уже в процессе диалога становится ясно, кто из них — человек. По завершению опроса AI не составило труда, выявить затесавшего в их ряды человека. Главный аргумент, который приводят AI-модели, — это отсутствие системного подхода и объемности рассуждений. Они утверждают, что модель, обученная на всей информации о жизни исторического персонажа, должна отвечать более развернуто и менее эмоционально.

В итоге Кнабе сознается, что это он — тот самый подсадной персонаж, и соглашается приобрести билет (правда, денег у него с собой не оказывается). За кого именно «играл» разработчик — узнаете, если посмотрите наше видео 🔼

Перевод на русский — ElevenLabs.

Источник

Еще по теме:

🎮 Как появились NPC AI: неигровые персонажи с собственным мнением

#news @hiaimedia

🖥 Исследование Anthropic: как управлять «мыслями» LLM

Обычно модели AI воспринимаются как «черный ящик», где ввод данных приводит к выводу ответа, но неясно, почему модель выбрала именно этот ответ. Есть разные гипотезы, объясняющие, что происходит внутри AI. Мы уже рассказывали о том, что происходит «под капотом» ChatGPT с теоретической точки зрения, однако исследователи из Anthropic пошли дальше: они нашли закономерности в понимании внутренней работы больших языковых моделей (LLM) и смогли управлять ими.

🔍 Что сделали исследователи из Anthropic

Ученые использовали метод, известный как «обучение словаря», чтобы определить, какие части LLM соответствуют конкретным понятиям.

Обучение словаря — это такой подход, который рассматривает искусственные нейроны как буквы алфавита и определяет комбинации нейронов, которые при срабатывании в унисон вызывают определенное понятие. Иначе говоря, как из них складываются — слова.

🔗 За термины отвечает набор нейронов

В октябре 2023 года команда Anthropic решила поэкспериментировать с крошечной моделью c одним слоем нейронов. После череды экспериментов ученым удалось зафиксировать, какие наборы нейронов связаны с ответами модели, например, на русском языке и на Python.

🕯 Ассоциации внутри LLM

Результаты эксперимента масштабировали до больших и сложных моделей, включая Claude Sonnet. Ученым удалось найти, какой набор нейронов был связан с понятием «мост Золотые ворота». Когда Claude «думал» об этом мосте, срабатывали и другие наборы нейронов, отвечающие за темы, связанные с Золотыми воротами: тюрьма Алькатрас или фильм «Головокружение».

‼️ Опасные мысли

Затем команда Anthropic проверила, смогут ли они намеренно менять поведение Claude. Усилили влияние понятия «Золотые ворота», и Claude начала думать, что она — мост. Вызвали срабатывание наборов нейронов, отвечающих за опасные действия, и Claude создала программы с опасными ошибками переполнения буфера. Когда исследователи увеличили в 20 раз значение черты, связанной с ненавистью, Claude начала чередовать расистские сообщения и испытывать ненависть к себе, что поставило в тупик даже самих исследователей.

🔜Что дальше?

Работа над улучшением безопасности моделей AI продолжается, и в Anthropic надеются использовать эти открытия для мониторинга систем AI на предмет нежелательного поведения, для направления их к желаемым результатам или удаления опасных тем.

Еще по теме:

⚡️ Claude 3: новая модель ИИ от главного конкурента OpenAI

#Claude @hiaimedia

⚡️ Илья Суцкевер создает безопасный суперинтеллект

Илья Суцкевер, создатель ChatGPT, который недавно покинул OpenAI, запускает новую компанию Safe Superintelligence Inc. (SSI), цель которой – достижение безопасного суперинтеллекта.

Об этом 20 минут назад написал в X вновь созданный канал SSI Inc.

🗣️ SSI – это наша миссия, имя и единственный продукт. Мы сфокусированы на достижении безопасного суперинтеллекта, сочетая безопасность и возможности через революционные инженерные и научные достижения.

Наш подход позволяет развиваться быстро, не отвлекаясь на управленческую бюрократию и погоню за краткосрочной коммерческой выгодой.

Мы – американская компания с офисами в Пало-Альто и Тель-Авиве, где собираем лучших инженеров и исследователей мира. Если вы хотите принять участие в решении самой важной технической задачи нашего времени, присоединяйтесь к нам.

Сейчас самое время.

Илья Суцкевер, Даниэль Гросс, Даниэль Леви
19 июня 2024

#news #SSI