Vi är redan vana vid frasen "artificiell intelligens", vad en smartphone eller TV erbjuder
Men detta betyder inte att teknikens möjligheterutmattad eller begränsad endast av enkla vardagliga liv. Pandemin har orsakat ett nytt steg i utvecklingen av AI- och maskininlärningsalgoritmer (ML), även på grund av dramatiskt förändrade ekonomiska förhållanden och människors vanor. Mediekonsumtionen har skjutit i höjden, och social isolering har hjälpt. Allt detta har krävt mer personliga interaktioner med kunder, media och underhållning (M&E). Till exempel kunde Netflix, med hjälp av AI-algoritmer, inte bara upprätthålla kvaliteten på streaming, utan också avsevärt förbättra den: plattformen förutsäger tittarnas framtida behov och placerar resurser på strategiskt viktiga serverplatser. Genom att förpositionera videotillgångar närmare prenumeranterna kan användare strömma video av hög kvalitet även under rusningstid. Men, naturligtvis, möjligheterna med artificiell intelligens är mycket bredare och har praktiskt taget inga gränser: från avancerade kvantberäkningssystem och medicinsk diagnostik till hemelektronik och smarta personliga assistenter. Om du är osäker, fråga Alice eller Siri.
Experter tror att 80% av tekniker somkommer att utvecklas under de kommande åren, kommer att baseras på AI-algoritmer och ML. Antalet och variationen av tillämpningar för artificiell intelligens fortsätter att växa, och forskare och forskare hittar ständigt nya sätt att använda dem. Enligt forskning har idag 77 % av de enheter vi använder i livet inbyggd artificiell intelligens.
AI sprider sig i snabb taktbåde på chipnivå och på programvarunivå. Dessutom är båda riktningarna nära besläktade med varandra. Tillverkare som NVIDIA, Intel och Qualcomm förbättrar aktivt hårdvaran, vilket gör AI-system snabbare och mer komplexa. Detta leder till en större demokratisering av AI. Fler och fler programvaruutvecklare och företagens IT-anställda kan använda algoritmer för artificiell intelligens när de arbetar med data. Detta noteras redan av många molntjänstleverantörer: AWS, Azure, Google, Oracle och IBM. De bäddar in och utökar sina AI-erbjudanden för offentliga och hybridmolninstallationer. I slutändan betyder detta större tillgänglighet av datorkraft, ramar och algoritmer som behövs för att tillämpa AI på allt från smart högtalare till mobil enhet till företagsförsäljning och schemaläggningsprogramvara.
Hur AI fungerar med texter och varför det hjälper äldre människor
Generativa modeller baserade påkonversations AI har under en pandemi blivit mer efterfrågad än någonsin. Anledningen är enkel - att leva och arbeta på distans har fått människor att begära anpassning när de använder digitala resurser. Fram till nyligen kunde bara en person skapa en sådan upplevelse. Nu har den ersatts av chatbots och NLP-teknik (Natural Language Processing).
Ny rapport om forskning och marknader visadeatt den globala konversations-AI-marknaden förväntas växa från 4,8 miljarder USD 2020 till 13,9 miljarder USD 2025.
NLP-teknik låter dig imitera människorprata. Och chatbots som arbetar på dess bas är idag ett av de mest populära sätten för personalisering och kostnadsoptimering: deras implementering tillåter många företag att minska kostnaderna med upp till 90 %. Men det största värdet med konversations-AI är att det möjliggör personlig kommunikation. Den kan tränas till att vara flerspråkig eller till och med ge empatiskt stöd till användaren. Intelligenta chatbots kan till exempel hjälpa äldre att hantera ensamhet. Osmar Zayane, en expert på artificiell intelligens vid University of Alberta, ledde till exempel ett projekt som syftade till att utveckla en chatbot som kunde simulera dynamiska samtal och ge social tillfredsställelse för äldre vuxna som upplever ensamhet.
En av de mest effektiva språkmodellerna ärTransformator. Google experimenterar aktivt med denna metod för att generera text. Tidigare i år meddelade företaget att det kunde träna en modell som innehöll 1,6 biljoner parametrar. I april 2021 slogs Googles rekord av forskargruppen för det kinesiska företaget Huawei, som meddelade skapandet av den kinesiska motsvarigheten till GPT-3: 750 GB-modellen, kallad PanGu-Alpha, innehåller upp till 200 miljarder parametrar - 25 miljoner mer än GPT-3. och har utbildats i 1,1 TB e-böcker, uppslagsverk, nyheter, sociala medier och webbsidor.
Metoden "sällan aktiverad" som används idess modeller Google och Huawei, förenar flera modeller inom en mer global, och låter dig också bygga in ett strobenätverk som bestämmer vilken modell du ska adressera i varje fall.
Under experimentet frågade forskarnautbildade modeller uppgiften att förutsäga ord i avsnitt. Samtidigt saknades cirka 15% av orden i texten. Google förnekar dock inte att användningen av AI för att generera text fortfarande inte är helt anpassad till den verkliga världen. Först och främst på grund av förekomsten av fördomar och olika typer av främlingsfientlighet, som orsakar stereotyp tänkande i artificiell intelligens. Till exempel kan AI-modellen lägga adjektivet "stygg" bredvid ordet "kvinna" eller be patienten att döda sig själv, som det var under experimentet med det franska företaget Nabla.
GPT-3-modellen, som introducerades förra året, har lyckatsklarat av vad som tidigare ansågs vara en mänsklig grund för arbetet - hon skrev en artikel för The Guardian, där hon berättade varför AI inte hotar mänskligheten, och lärde sig också att översätta texter, svara på frågor, skriva poesi och prosa.
Sber har tillämpat en liknande undervisningsmetodikspråkmodell för din assistent. Modellen utbildades i rysk litteratur och kompletterade sin kunskap med en dataset med dialoger. Dessutom har Joys assistent en inbyggd rankningsmekanism som gör att han kan välja de mest intressanta svaren. Dessutom väljer Joy inte förberedda repliker, han bygger fraser i realtid. Kommunikation med honom ser därför ut som att kommunicera med en person.
Där algoritmer för artificiell intelligens redan används aktivt
- bio och TV;
- personalisering av användarupplevelse;
- sociala media;
- journalistik;
- musik;
- spel;
- sport;
- medicin;
- Cybersäkerhet;
- bekämpa djupa förfalskningar;
- automatisering och personalisering av produktionen;
- insamling och bearbetning av information.
Hur AI hjälper människor att skapa innehåll
AI-algoritmer hjälper människor att utveckla sinatalanger, kreativitet. Det som maskinmodeller alltid kritiseras för är bristen på förmåga att skapa det en person inte kan göra. Men de tillåter lätt en person att utöka sitt utrymme för fantasi. På Internet tänker nu användare på bilden de presenterar för människor, på innehållet. För att samla så många prenumeranter som möjligt behöver du en högkvalitativ produkt, till skillnad från något annat, och samtidigt karakteristisk för författaren. På PicsArt använder vi aktivt AI så att användare kan arbeta med bilder utan några begränsningar. Algoritmer hjälper oss att göra komplexa ändringar, som att ändra bakgrunden, ta bort onödiga objekt, förbättra kvaliteten på bilder och ändra deras stil. Detta gör att vi också kan förbättra den övergripande användarupplevelsen.
Alla metadata vi samlar in användsför att direkt förbättra användarupplevelsen. Det är en god cykel: anonymiserad, integritetsanpassad användardata hjälper oss att förbättra vår produkt, en bättre produkt ökar användningen och mer användning genererar mer data, vilket gör vår AI ännu smartare. Denna cykel är avgörande för den massiva tillväxten av ett företag som vårt.
Dessutom hjälper AI PicsArt-användareför att förenkla deras arbete: för detta implementerar tjänsten system för att söka innehåll med taggar, rekommenderar klistermärken och söker efter liknande bilder, som väljer foton med de vanligaste färgerna eller genom beskrivningen av handlingen i bilderna. Det finns modeller som helt enkelt betygsätter foton för likhet.
Om vi pratar direkt om ovanligtsätt att arbeta med bilder, då är de naturligtvis nu populära bearbetningar - att förvandla ett foto till en tecknad film eller anime, använda effekter och visuella lösningar, som Canvas, Sketch-effekt, Styleöverföring, Upscale eller förbättra en bild enligt tekniska och konstnärliga kriterier. Målet är i alla fall detsamma - att skapa innehåll som kommer att locka mer uppmärksamhet.
Användare älskar att de kan användalättanvända verktyg för att göra målningar från dina foton som ser ut som stora konstnärers arbete. I huvudsak bli en digital konstnär. Men bakom detta ligger arbetet med modeller för djupinlärning.
För att förklara hur sådantmodell kan en analogi göras. Föreställ dig en situation där du får två bilder: ditt foto och en målning av en konstnär och sedan ombedd att rita ett foto, men med hjälp av färger och färger från bilden. Hur skulle du göra det? Till exempel skulle jag försöka skissa med en penna och sedan försöka färga den i konstnärens stil, men utan att glömma själva skissen.
En av PicsArt-konsteffekterna - Canvas - baserad påAI-algoritmer väljer en berömd målning eller skulptur från antiken, medeltiden eller renässansen för ett foto som laddats upp av användaren. Med hjälp av ansiktsigenkänningsteknik skapar konsteffekten en dubbel bild av en person och ett konstverk. För att skapa Canvas gjordes över 6000 lutnings- och ansiktsförsök för att hitta den optimala kombinationen av element. För att utbilda det neurala nätverket tog det en dataset med över 2000 konstverk.
Artificiell intelligens hjälper ochprofessionella fotografer som måste bearbeta hundratals bilder. IT-jätten Adobe använder en artificiell intelligensmotor i sin Sensei-produkt. Den kan analysera fotografier och jämföra dem med en databas med tusentals professionellt redigerade bilder. Baserat på den här analysen rekommenderar han intelligent redigering och justeringar för ditt tag.
Luminar AI fotoredigerare använder också AI somkan ses direkt från dess namn. Det är sant att vissa användare anser att redaktörens tillvägagångssätt är för automatiserad, men redaktörens verktyg, enligt utvecklarna, gör att du kan retuschera ansikten utan svåra och krävande åtgärder, lägga till väderförhållanden i fotot och justera färger och belysning för dem. Composition AI-modellen justerar automatiskt bilder och föreslår beskärning baserat på kompositionens riktlinjer och feedback från professionella fotografer.
Hur AI avgör om ett foto eller en video är en djupfake
AI-algoritmer födde deepfakes och nu är de självade bråkar. Detta område är en av prioriteringarna inom cybersäkerhet. Att använda toppcheferns ansikten eller röster är en ny typ av bedrägeri. Men till skillnad från sofistikerad teknik som ransomware är djupa falska attacker beroende av socialteknik: de är beroende av bedrägeri. Enligt ZDnet är den genomsnittliga förlusten per klagomål för sådana attacker 75 000 dollar. Den genomsnittliga förlusten från skadlig programvara per klagomål är 4 400 dollar. Det är därför forskare vid Dawes Center for Future Crimes vid University College London bedömde djupa förfalskningar med simulerat mänskligt ljud och video bilder som det farligaste kriminella hotet i samband med artificiell intelligens.
Historien spelar verkligen ett sprattAI-utvecklare. Stanfords Manish Agrawala för två år sedan hjälpte till med att utveckla läppsynkroniseringsteknik som gjorde det möjligt för videoredigerare att nästan sömlöst ändra talarens ord. Verktyget kunde enkelt infoga ord som personen aldrig hade sagt, inte ens mitt i en mening, eller radera ord som personen hade sagt. För blotta ögat, och även för många datorsystem, såg allt organiskt ut.
Men denna teknik har skapat enorma möjligheterför bedragare, politisk utpressning och brott. I Ryssland har till exempel bedragare skapat en djupfals kopia av grundaren av Flocktory och Dbrain Dmitry Matskevich. I nästan en halvtimmes video pratade deepfake-Matskevich om en plattform med ett nytt intjäningssystem. Naturligtvis tillhörde domänen som är länkad till i den här videon cyberbrottslingar.
Därför ett år efter utvecklingenAgrawals läppsynkroniseringstekniker har infört en AI-algoritm som kan upptäcka djupa förfalskningar i video. Programmet upptäcker exakt mer än 80% av förfalskningar, vilket känner igen de minsta inkonsekvenserna mellan ljuden från människor och deras munform.
Men enligt Agrawal, långsiktigdet finns ingen teknisk lösning för att hitta och identifiera djupa förfalskningar. Teknik för deras skapande står inte heller stilla: idag, med tanke på ett tillräckligt antal prover av en persons ansikte och röst, kan skaparen av en djupfake-video få en person att "säga" vad som helst.
Agrawals verktyg fungerar utifrånEn AI-algoritm som letar efter inkonsekvenser mellan "visemer" eller munformer och "fonemer", fonetiska ljud. I synnerhet tittade forskarna på människans mun när han gjorde ljudet "B", "M" eller "P", eftersom det är nästan omöjligt att göra dessa ljud utan att stänga läpparna tätt.
AI-algoritmer kommer att fortsätta att utvecklas aktivt,erbjuda användare av digitala tjänster fler och fler alternativ: från att säkerställa säkerhet och förbättra medicinens kvalitet till kreativitet och röstassistenter. Introduktionen av AI fortsätter mer och mer aktivt och marknaden kommer att utvecklas.
Förra året gjorde OpenAI det största språngetnaturlig språkbehandling. Denna modell av artificiell intelligens krävde dock en enorm mängd beräkningsresurser. Microsoft planerar att hjälpa OpenAI att arbeta tillsammans för att utnyttja företagets superdatorer för att skapa ännu mer kraftfulla och pålitliga AI-modeller. Troligtvis kommer mer tonvikt att läggas på AI, vilket också hjälper till att optimera och minska energiförbrukningen för dessa datahungriga maskiner.
Google DeepMind, AI for Good av Microsoft,Facebook AI, Intel University Research & Collaboration Office (URC), NVIDIA AI och OpenAI är bara några av de mest framstående företagen och organisationerna som bedriver AI-forskning. De kommer att hjälpa människor att lösa många problem relaterade till hälsa, fattigdom, utbildning, miljö och allt annat som rör våra liv.
Läs också:
Japanska forskare borrade havsbotten nära Fukushima på ett djup av 8000 meter
En matematisk hjärnmodell gör att AI kan tänka som en människa
Uranus har fått status som den konstigaste planeten i solsystemet. Varför?