Google DeepMind — Википедия

GPT-4 и сильный ИИ: в чем смысл бессмертия, если его изобретут после вашей смерти? / Хабр

При отправке поискового запроса приложение теперь предлагает функцию Browse for me. При её активации поиск выдаёт отдельную веб-страницу с цитатами из источников, а также ссылками. Они включены в отдельный раздел Dive Deeper. Пока неясно, как The Browser Company будет работать с издателями, чью информацию она использует, а также — введёт ли компания систему платной подписки.

В декабре состоялся релиз браузера Arc 1. В нём появилась возможность возможность делиться цитатами с веб-страниц, закреплять необходимые расширения на панели инструментов и функция Tab Hadoff для синхронизации вкладок между активными окнами. В небольшом январском обновлении браузера внедрили раздельный экран для страниц в режиме Peek, улучшенную систему кэширования, а также отключение опции «Поделиться цитатой».

Информационная служба Хабра. Поиск Настройки. Время на прочтение 1 мин. Теги: arc browser the browser company браузеры искусственный интеллект поисковик персонализация. Обратите внимание, что установка «Отключения при низкой температуре» не требуется для литиевых батарей Victron Lithium Smart или для батарей Victron Super Pack с серийным номером HQ2040 и выше. Эта настройка необходима только для литиевых батарей, которые не могут блокировать зарядку при слишком низком падении температуры.

Сеть VE. Smart позволяет различным устройствам, подключенным к одной сети, обмениваться данными через Bluetooth. Smart специально разработана для небольших систем, в которых не установлено устройство GX.

Когда это устройство является частью сети VE. Smart, оно может получать данные или взаимодействовать со следующими устройствами:. Все солнечные зарядные устройства Blue Solar, подключенные к приставке VE. Direct Bluetooth Smart. Smart Battery Sense. Список совместимости продукта см. Smart, расположенном на странице приложения VictronConnect.

Измерения температуры — измеренная температура батареи используется зарядными устройствами в сети для зарядки с температурной компенсацией, а в случае литиевой батареи — для отключения при низкой температуре. Измерения напряжения батареи — измеренное напряжение батареи используется зарядными устройствами в сети для компенсации напряжения заряда в случае падения напряжения на кабелях батареи.

Измерения тока — Измеренный ток батареи используется зарядным устройством, чтобы оно знало точный остаточный ток, при котором должна заканчиваться стадия поглощения и должна начинаться стадия плавающего или выравнивания. Для измерения тока заряда объединяются все зарядные токи от всех зарядных устройств, или, если монитор заряда батареи является частью сети, будет использоваться фактический ток батареи.

Синхронизированной зарядки — все зарядные устройства в сети будут работать так, как если бы они были одним большим зарядным устройством. Одно из зарядных устройств в сети возьмет на себя роль ведущего, и ведущий будет диктовать алгоритм зарядки, который будут использовать другие зарядные устройства.

Все зарядные устройства будут следовать одному и тому же алгоритму зарядки и этапам зарядки. Мастер выбирается случайным образом не настраивается пользователем , поэтому важно, чтобы все зарядные устройства использовали одинаковые настройки зарядки. Во время синхронизированной зарядки каждое зарядное устройство будет заряжаться до своего максимального значения тока заряда установить максимальный ток для всей сети невозможно.

Smart, расположенное на странице приложения VictronConnect. Невозможно использовать монитор заряда батареи вместе с Smart Battery Sense или несколькими из этих устройств.

Чтобы сеть работала, все подключенные к сети устройства должны находиться друг от друга на расстоянии передачи по Bluetooth. Некоторые старые устройства могут не поддерживать сеть VE.

При настройке сети сначала настройте Smart Battery Sense или монитор батареи, а затем добавьте в сеть одно или несколько солнечных зарядных устройств или зарядных устройств переменного тока. Все солнечные зарядные устройства и зарядные устройства переменного тока должны иметь одинаковые настройки зарядки. Самый простой способ сделать это — использовать преднастроенный тип батареи или сохраненный используемый определенный тип батареи.

Если есть разница между настройками зарядки устройств, будет показано предупреждающее сообщение 66. Перейдите на страницу настроек, нажав на символ шестеренки. Если в эту сеть необходимо добавить больше устройств, перейдите к следующему пункту и присоедините несколько устройств к сети. После настройки сети все устройства взаимодействуют друг с другом.

Активный индикатор на каждом подключенном устройстве теперь будет мигать каждые 4 секунды. Это признак того, что устройство активно взаимодействует с сетью. Чтобы проверить, подключается ли отдельное устройство к сети, нажмите на символ VE. Smart на главном экране рядом с солнечной панелью. Откроется всплывающее окно со статусом подключения и общими параметрами.

Чтобы проверить, все ли устройства активно взаимодействуют с одной и той же сетью VE. Smart, перейдите на страницу настроек одного из подключенных к сети устройств и нажмите «Сеть VE.

Будет показан экран, содержащий, какие параметры устройства этого устройства являются общими, и показаны все другие устройства, подключенные к той же сети. Перейдите к настройкам инвертора, нажав на символ шестеренки в правом верхнем углу.

Нажмите на символ с 3 точками в правом верхнем углу. Настройки инвертора можно установить по умолчанию следующим образом:. Выберите в меню «Сброс к настройкам по умолчанию», и настройки будут сброшены до значений по умолчанию. SUN Inverter Руководство пользователя.

Предупреждение Настройки могут быть изменены только квалифицированным инженером. Внимательно прочитайте инструкции перед внесением изменений. Выходное напряжение и частота переменного тока. Модель Диапазон выходного напряжения переменного тока Диапазон частот тока Модели 230 В переменного тока Между 210 В переменного тока и 245 В переменного тока 50 Гц или 60 Гц. Режим ECO и настройки. Примечание Обратите внимание, что требуемые настройки режима ECO сильно зависят от типа нагрузки: индуктивной, емкостной, нелинейной.

Настройки сигнализации о низком заряде батареи и определения заряда. Динамическое отключение. Важно Не используйте функцию «Динамического отключения» в установке, в которой также есть другие облака, подключенные к той же батарее. Функция «Динамического отключения» по умолчанию отключена. Включите функцию «Динамического отключения», чтобы использовать и настроить ее. Выберите тип батареи. Введите емкость батареи. Настройки батареи.

Предварительно определенными заводскими преднастройками батареи Пользовательскими преднастройками батареи Создайте, измените или удалите заданную пользователем преднастройку. Внимание Алгоритмы зарядки по умолчанию хорошо работают практически для всех установок.

Напряжения зарядного устройства: интенсивное, абсорбционное и плавающее Интенсивное: повторное смещение интенсивного напряжения Абсорбционное: продолжительность, время и остаточный ток Выравнивание: ток, интервал, режим остановки и продолжительность Компенсация температурного напряжения Отключение при низкой температуре батареи.

Внимание Выравнивание может привести к повреждению батареи, если она не подходит для выравнивающей зарядки. Примечание Настройка выравнивания может быть неактивна, это может быть в том случае, если преднастройка батареи не поддерживает выравнивающий заряд, как в случае с литиевыми батареями. Настройки алгоритма зарядки батареи. Для преднастройки литиевой батареи выравнивание недоступно. Результаты обследований можно задокументировать в виде графиков, таблиц, диаграмм, текстовых отчетов и т.

Еще одна важная функция программы Autodesk Invertor — симулятор нагрузок. С его помощью проводятся испытания деталей и элементов на прочность. Это позволяет точно оценить целесообразность использования материалов, доработать детали в соответствии с условиями эксплуатации и планируемыми нагрузками.

Также стоит отметить, что программа обеспечивает удобство презентации проекта. За счет функции визуализации конструктор создает макеты, максимально приближенные к реальным параметрам изделия. Программа также позволяет создавать видеоролики, в том числе, с элементами анимации. Компания постоянно совершенствует свой программный продукт с учетом пожеланий и потребностей пользователей: расширяет функционал и внедряет новые инструменты. В начало » Новости » hi-tech » Программа Autodesk Invertor: описание, возможности, характеристики.

Причины популярности услуг продвижения сайтов. Россию подключают к 5G. Названы сроки. Экс-премьеру Пакистана и его жене дали 14 лет за коррупцию. Шойгу раскритиковал конструктора «Уралтрансмаша» из-за нового арткомплекса.

Типы электричества

  • Программа Autodesk Invertor: описание, возможности, характеристики
  • Acer представила SigridWave — внутриигровой ИИ-переводчик для платформы Planet9
  • 8 бесплатных инструментов искусственного интеллекта, которые пригодятся / Хабр
  • Обзор российских AI-сервисов и приложений: знай наших!
  • Испытания в энергосистеме: фотоэлектрические модули

1. GPT-4 – сильный искусственный интеллект

Программа Autodesk Invertor: описание, возможности, характеристики ИнтернетПоэтому возникла потребность в разработке надежных, быстрых и адаптируемых методов и алгоритмов, которые могли бы помочь специалистам по ИС в.
Простое добавление интеллектуальных функций в приложения ИнтернетУчебно-методический комплекс Программа в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика.
Обзор российских AI-сервисов и приложений: знай наших! / Программное обеспечение Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий.
На смену живым программистам идет искусственный интеллект — Ведомости 2024-й – это год компьютеров с искусственным интеллектом. Компания msi подготовила для пользователей оборудование и программное.
Инвертор: что это такое и как работает ИнтернетС помощью Amazon Textract можно автоматически собирать и проверять данные документов и форм, таких как заявки на выдачу кредита или паспорта.

INVT Download Center

Нейроны представляют собой отдельные вычислительные единицы, способные получать входные данные и применять к ним некоторую математическую функцию для определения того, стоит ли передавать эти данные дальше. В простой трёхслойной модели первый слой является слоем ввода, за ним следует скрытый слой, а за ним — слой вывода.

Каждый слой содержит не менее одного нейрона. С усложнением структуры модели посредством увеличения количества слоёв и нейронов возрастают потенциал решения задач ИНС. Однако, если модель оказывается слишком «большой» для заданной задачи, её бывает невозможно оптимизировать до нужного уровня.

Это явление называется переобучением overfitting. Архитектура, настройка и выбор алгоритмов обработки данных являются основными составляющими построения ИНС. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.

Модели часто характеризуются так называемой функцией активации. Она используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные если нейрон решает передавать данные дальше, это называется его активацией.

Существует множество различных преобразований, которые могут быть использованы в качестве функций активации. ИНС являются мощным средством решения задач. Однако, хотя математическая модель небольшого количества нейронов довольно проста, модель нейронной сети при увеличении количества составляющих её частей становится довольно запутанно.

Из-за этого использование ИНС иногда называют подходом «чёрного ящика». Выбор ИНС для решения задачи должен быть тщательно обдуманным, так как во многих случаях полученное итоговое решение нельзя будет разобрать на части и проанализировать, почему оно стало именно таким. Глубокое обучение Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию.

Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных. Обучение без учителя unsupervised learning — область, в которой методики глубокого обучения отлично себя показывают. Правильно настроенная ИНС способна автоматически определить основные черты входных данных будь то текст, изображения или другие данные и получить полезный результат их обработки.

Без глубокого обучения поиск важной информации зачастую ложится на плечи программиста, разрабатывающего систему их обработки. Модель глубокого обучения же самостоятельно способна найти способ обработки данных, позволяющий извлекать из них полезную информацию. Когда система проходит обучение то есть, находит тот самый способ извлекать из входных данных полезную информацию , требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержания работы модели сокращаются.

Проще говоря, алгоритмы обучения позволяют с помощью специально подготовленных данных «натренировать» программу выполнять конкретную задачу. Глубокое обучение применяется для решения широкого круга задач и считается одной из инновационных ИИ-технологий. Существуют также другие виды обучения, такие как обучение с учителем supervised learning и обучение с частичным привлечением учителя semi-supervised learning , которые отличаются введением дополнительного контроля человека за промежуточными результатами обучения нейронной сети обработке данных помогающего определить, в правильном ли направлении движется система.

Теневое обучение shadow learning — термин, используемый для описания упрощённой формы глубокого обучения, при которой поиск ключевых особенностей данных предваряется их обработкой человеком и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений. Такие модели бывают более «прозрачными» в смысле получения результатов и высокопроизводительными за счёт увеличения времени, вложенного в проектирование системы.

Заключение ИИ является мощным средством обработки данных и может находить решения сложных задач быстрее, чем традиционные алгоритмы, написанные программистами. ИНС и методики глубокого обучения могут помочь решить ряд разнообразных проблем.

Минус состоит в том, что самые оптимизированные модели часто работают как «чёрные ящики», не давая возможности изучить причины выбора ими того или иного решения. Этот факт может привести к этическим проблемам, связанным с прозрачностью информации. Теги: искусственный интеллект общее развитие техника гиктаймс. Хабы: Терминология IT Искусственный интеллект. Комментарии 73. Undefined Romanovsky. Комментарии Комментарии 73.

Лучшие за сутки Похожие. Открытый урок «Сложные коммуникации. Стоит ли подавлять эмоции? Чтобы управлять безопасностью данных, в вашей организации должны знать, как модели искусственного интеллекта используют эти данные и взаимодействуют с ними на каждом уровне.

Машинное обучение ИИ требует огромных ресурсов, а для функционирования технологий глубокого обучения необходим высокий порог вычислительной мощности. Необходимо использовать надежную вычислительную инфраструктуру для запуска приложений ИИ и обучения моделей.

Вычислительные мощности могут быть дорогостоящими, тем самым ограничивая масштабируемость систем ИИ. Чтобы обучить системы искусственного интеллекта непредвзятому подходу, необходимо ввести огромные объемы данных. Вам потребуется достаточный объем памяти для хранения и обработки обучающих материалов.

Кроме того, необходимо внедрить эффективное управление и контроль качества данных, чтобы обеспечить их точность в обучении. Структура искусственного интеллекта состоит из четырех основных уровней.

На каждом из этих уровней каждая отдельная технология выполняет свои задачи. Что же происходит на каждом из уровней? Искусственный интеллект основан на различных технологиях, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и распознавание изображений.

Центральное место в этих технологиях отводится данным, которые являются основным уровнем ИИ. На этом уровне основное внимание уделяется подготовке данных для приложений искусственного интеллекта. Современные алгоритмы, особенно алгоритмы глубокого обучения, требуют огромных вычислительных ресурсов. Итак, в этот уровень входят аппаратные средства, выполняющие роль подуровня и обеспечивающего необходимую инфраструктуру для обучения моделей ИИ. Вы можете получить доступ к этому уровню как к полностью управляемому сервису от стороннего поставщика облачных услуг.

Подробнее о машинном обучении ». Инженеры и специалисты по исследованию данных создают платформы машинного обучения для решения конкретных бизнес-задач. Затем разработчики могут легко создавать и обучать модели, используя готовые функции и классы. Примеры таких платформ — TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.

Эти платформы являются жизненно важными компонентами архитектуры приложения и предлагают необходимые функции для простого создания и обучения моделей искусственного интеллекта. На уровне моделей разработчик приложения реализует модель искусственного интеллекта и обучает ее, используя данные и алгоритмы предыдущего уровня. От этого уровня зависят возможности искусственного интеллекта по принятию решений.

Эта структура определяет мощность модели и включает уровни, нейроны и функции активации. В зависимости от проблемы и ресурсов можно выбрать нейронные сети прямого распространения, сверточные нейронные сети CNN или другие. Для прогнозирования решающее значение имеют полученные в процессе обучения значения, например вес связи нейронов и узлы смещения нейронной сети. Функция потерь оценивает эффективность модели и предназначена для минимизации расхождений между прогнозируемым и реальным результатами.

Этот компонент регулирует параметры модели для уменьшения функции потерь. Различные оптимизаторы, такие как градиентный спуск и алгоритм адаптивного градиента AdaGrad , служат разным целям.

Четвертый уровень — это прикладной уровень, который представляет собой часть архитектуры ИИ, ориентированную на клиента. Вы можете запрашивать у систем ИИ выполнение определенных задач, генерирование информации, предоставление сведений или принятие решений на основе данных.

Благодаря прикладному уровню конечные пользователи могут взаимодействовать с системами искусственного интеллекта. Amazon Web Services AWS предоставляет самый полный набор сервисов, инструментов и ресурсов, отвечающих вашим требованиям к технологиям искусственного интеллекта.

Благодаря AWS искусственный интеллект становится доступным для организаций любого масштаба и дает возможность разрабатывать инновационные технологии, не заботясь об инфраструктурных ресурсах. Машинное обучение и искусственный интеллект AWS предлагают сотни сервисов для создания и масштабирования универсальных приложений искусственного интеллекта.

Примеры сервисов, которые вы можете использовать, приведены ниже. Начните использовать искусственный интеллект на AWS, создав аккаунт уже сегодня. Раздел концепций в сфере облачных вычислений Machine Learning Машинное обучение и искусственный интеллект. Создать аккаунт AWS. Подробнее о бесплатных предложениях машинного обучения. Бесплатные разработка, развертывание и запуск приложений машинного обучения в облаке.

Просмотрите сервисы машинного обучения. Быстрое внедрение инноваций благодаря самому универсальному набору сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения. Просмотреть курсы по машинному обучению. Начните проходить курс обучения для специалистов по машинному обучению с использованием контента, созданного экспертами AWS. Читать блоги по машинному обучению. Читайте о последних новостях о продуктах AWS по машинному обучению и рекомендациях. Что такое искусственный интеллект?

Как развивалась технология искусственного интеллекта? Преимущества искусственного интеллекта Как искусственный интеллект можно использовать на практике? Каковы основные технологии искусственного интеллекта? Какие проблемы возникают при внедрении ИИ? Каковы основные компоненты приложений искусственного интеллекта? Как AWS может удовлетворить ваши требования к искусственному интеллекту? Преимущества искусственного интеллекта Искусственный интеллект может предложить ряд преимуществ в различных отраслях.

Решение сложных проблем Технология искусственного интеллекта может использовать машинное и глубокое обучение и решать сложные задачи подобно тому, как это делает человек. Повышение эффективности бизнеса В отличие от людей, искусственный интеллект может работать круглосуточно и без снижения производительности.

Более разумные решения Искусственный интеллект может использовать машинное обучение, чтобы анализировать большие объемы данных быстрее, чем любой человек. Автоматизация бизнес-процессов С помощью машинного обучения можно обучить искусственный интеллект точному и быстрому выполнению задач, чтобы повысить эффективность бизнеса за счет автоматизации тех его областей, с которыми сотрудникам тяжело или скучно работать.

Как искусственный интеллект можно использовать на практике? Интеллектуальная обработка документов Интеллектуальная обработка документов IDP преобразует неструктурированные форматы документов в полезные данные. Мониторинг производительности приложений APM Мониторинг производительности приложений APM — это процесс использования программных инструментов и телеметрических данных для отслеживания производительности критически важных для бизнеса приложений.

В целом, при планировании инвестиций в технологии ИИ, в том числе генеративного, компаниям необходимо планировать и соответствующее обучение сотрудников, считает аналитик. Gartner: директора по данным добиваются финансирования программ повышения грамотности в обращении с данными и ИИ.

Самое читаемое.

Что такое искусственный интеллект (AI)?

Решения на основе генеративного ИИ не всегда оказываются надежными из-за сложности и непрозрачности алгоритмов и моделей, а также. ИнтернетОднако эволюция искусственного интеллекта (AI или ИИ) и машинного обучения идет уже далеко не первый год. В. Бум технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) на базе нейронных сетей привёл к.

Интеллектуальное превосходство: 10 лучших AI-сервисов и приложений

Обзор и тестирование видеокарты под шину PCI — ATi Radeon 7000 DDR 64Mb и её сравнение с ATi Radeon 7000 DDR 64Mb под шину AGP. На. Приложение Arc Search для iOS объединило в себе браузер, поисковик и ИИ 29.01.2024 [19:44], Владимир Фетисов Компания The Browser. ИнтернетОрганизация внедрила приложение с искусственным интеллектом для автоматизации сравнения документов, что позволило сократить время.

Приложение Arc Search для iOS объединило в себе браузер, поисковик и ИИ

Planet 9 — киберспортивная платформа Acer нового поколения. Planet9 — киберспортивная платформа и социальная сеть нового поколения, целью которой является создание открытого сообщества для опытных и начинающих игроков, желающих улучшить свои навыки и приблизиться к профессиональному статусу.

Платформа помогает игрокам общаться с другими пользователями в рамках киберспортивных команд и социальных клубов; улучшить свои навыки благодаря обучению и подробной аналитике их результатов в виде статистики; попробовать себя в киберспорте, принимая участие в рейтинговых и учебных матчах и чемпионатах.

Уже к концу 2024 года или в начале 2024 в Planet9 появится поддержка внутриигрового оверлея для League of Legends, а в будущем планируется расширить её для других соревновательных игр. SigridWave — внутриигровой ИИ-переводчик, понимающий геймерский сленг. SigridWave — это внутриигровой переводчик на базе искусственного интеллекта, который использует технологии глубокого обучения, чтобы преодолеть языковые барьеры между пользователями по всему миру и упростить их общение.

Переводчик встроен в платформу Planet9 для ПК и загружается прямо в игровом лобби, после чего функционирует как настраиваемый внутриигровой оверлей.

В игре SigridWave использует технологию автоматического распознавания речи ASR , чтобы выявлять реплики пользователей и преобразовывать их в строки текста. Затем этот текст обрабатывается с помощью технологии нейронного машинного перевода NMT , которая на сегодняшний день обучена более чем 10 миллионам двуязычных пар выражений, что позволяет ИИ понимать терминологию, связанную с конкретными играми например, «ADS» или «кемпинг». Контекст — серьезное препятствие для машинного перевода: многие слова несут более одного возможного значения, и ИИ с трудом определяет, какой перевод лучше подходит для данной ситуации, если он не может обработать её контекст.

В четвёртом квартале 2024 года SigridWave будет запущена в виде закрытой бета-версии. Команды — объединяйтесь с другими пользователями. Planet9 — это изначально социальная платформа, которая помогает игрокам общаться с другими пользователями с аналогичными интересами и уровнем навыков.

Иногда даже опытные врачи не в состоянии увидеть полную картину болезни из-за того, что данные в карточке не систематизированы, а история теряется в толще листов. По данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за того, что его болезнь была неправильно интерпретирована.

Считается, что ИИ может разрешить эту проблему. Специальные Google уже работают в некоторых больницах, где программа Google Deepmind Health проводит анализ доступной информации о симптомах пациента и выдаёт список рекомендаций, а врач, пользуясь подсказками такого помощника, назначает пациенту курс лечения.

Программа IBM Watson Health также позволяет ставить диагнозы: распознавать кардиомиопатию, тромбозы, сердечные приступы. Также ИИ дает возможность оценивать влияние медикаментов на организм человека, помогая врачам понять, как особенности генетического строения пациента влияют на течение заболевания, и какой эффект может оказать новый лекарственный препарат. С помощью приложения IBM Watson Health Cloud доктор получает и анализирует данные об организме пациента с электронного браслета, и на основе этого подбирает эффективный курс лечения.

В России записаться на приём к врачу можно через интернет. Однако пациентов много, поэтому ждать приёма приходится целыми днями и даже неделями. Технологии ИИ позволяют решить этот вопрос. Например, с помощью телемедицины и программы mHealth. Кроме того, искусственный интеллект учат распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушения зрения, туберкулез, нарушение работы головного мозга.

Примером работы программы выступает сервис Ada. Это мобильное приложение, которое задаёт человеку вопросы, а тот — описывает симптомы, после чего Ada ищет информацию о проблеме и даёт рекомендации. Существуют похожие сервисы, способные указать на заболевания, и даже на сахарный диабет. Для людей, которые выписались из больницы разработано специальное приложение Sense. В 2014 году была приобретена Google. Компания получила известность благодаря разработке компьютерной системы AlphaGo , победившей профессионального игрока в го [2].

DeepMind создала нейронную сеть , способную научиться играть в видеоигры на уровне человека [3]. В 2024 году компания разработала программу AlphaFold2, позволяющую решать одну из фундаментальных проблем биологической науки по построению трёхмерных моделей белков [4]. В 2024 году компания разработала нейросетевой алгоритм AlphaTensor , при помощи которого были найдены несколько новых алгоритмов перемножения матриц небольших размерностей.

До того Хассабис и Легг уже были знакомы по Университетскому Колледжу Лондона , где работали в подразделении вычислительной нейробиологии Gatsby Gatsby Computational Neuroscience Unit, www. Ян Таллинн был одним из ранних инвесторов и советников компании [13]. В 2014 DeepMind получила награду «Компания года» от Компьютерной лаборатории Кембриджского университета [14].

По разным сообщениям сумма сделки составила от 400 до 650 миллионов долларов [16] [17] [18] [19]. Сообщается, что сделка состоялась после того, как Facebook прекратил переговоры о покупке DeepMind Technologies в 2013 году [20].

Одним из условий сделки DeepMind с Google было создание последней коллегии по этическим проблемам искусственного интеллекта [21]. В начале сентября 2016 года компания перешла в родительскую компанию Google — Alphabet , а из её названия исчезло упоминание Google, теперь она известна как DeepMind Technologies Limited или же DeepMind.

Также веб-сайт компании сменил дизайн. В апреле 2024 года DeepMind объединилась с подразделением Google Brain и образовала Google DeepMind в рамках продолжающихся усилий компании по ускорению работы над ИИ [7]. Цель компании — «решить проблему интеллекта» [22]. Для этого они используют «лучшие технологии, начиная от машинного обучения и заканчивая системной психофизиологией , чтобы создать в итоге обучающиеся алгоритмы общего назначения» [22].

Также они работают над формализацией интеллекта [23] для того, чтобы не только реализовать его в машинах, но и чтобы понять, как работает мозг человека. По словам Демиса Хассабиса [24] :.

Решение проблемы интеллекта DeepMind видит в создании универсальных самообучающихся интеллектуальных агентов , которые были бы способны автономно обучаться на необработанных входных данных и были бы пригодны для решения любых задач в отличие от «ограниченных ИИ », таких как Deep Blue или IBM Watson , решающих только одну предопределённую задачу.

В качестве основного подхода к построению интеллектуальных агентов выбрано обучение с подкреплением [25]. В настоящий момент компания занимается исследованиями в области компьютерных систем, которые умеют играть в различные игры — от стратегических игр вроде го до компьютерных аркад. Шейн Легг утверждает, что искусственный интеллект сможет достичь уровня человека, «когда машина научится играть в широкий класс игр, используя только входной и выходной сигналы потока восприятия, и переносить понимание из игры в игру…

Демис Хассабис объясняет фокус на играх, а не на более традиционной робототехнике , тем, что « роботы — дорогие, медленные и часто ломаются… Через некоторое время, потраченное на тренировки, по уровню игры эта система сначала догнала, а затем и перегнала людей, являющихся сильными игроками [27] [28]. В 2014 году DeepMind опубликовал архитектуру гибридной нейронной сети , состоящую из рекуррентной нейросети и внешней памяти [29] [30].

Нейросеть использует внешнюю память для записи и последующего чтения информации так же, как это делает машина Тьюринга , по этой причине архитектуре дали название «Нейронная машина Тьюринга» Neural Turing Machine. По замыслу исследователей Нейронная машина Тьюринга имитирует кратковременную память человека и позволяет понять принципы её работы.

В экспериментах нейросеть успешно обучалась простым алгоритмам: копирование, сортировка, ассоциативная память. DeepMind представил систему ИИ , которая способна обучиться играть в классические игры 70-80-х гг. В исследовании ИИ обучался игре в 49 видеоигр. В результате был достигнут уровень игры сравнимый с уровнем человека, а в 22 играх система смогла превзойти человека. ИИ DeepMind не запрограммирован жестко под конкретную игру.

В начале обучения система ничего не знает о правилах игры и учится играть самостоятельно, используя на входе только пиксельное изображение игры и информацию об очках, получаемых в ходе игры. Это вариация обучения с подкреплением без модели с применением Q-обучения , в котором функция полезности моделируется с помощью глубинной нейронной сети.

В качестве архитектуры нейросети выбрана свёрточная нейронная сеть , в настоящее время эта архитектура эффективно применяется для распознавания изображений. В планах DeepMind научить ИИ, построенного на тех же принципах, играть в более сложные 3D игры 90-х, такие как Doom и гоночные симуляторы [25]. В феврале 2016 были представлены первые результаты обучения ИИ 3D играм [36] [37]. ИИ смог обучиться управлению машиной в 3D гоночном симуляторе TORCS [38] , поиску выхода и призов в Doom-подобном 3D лабиринте Labyrinth [39] , выполнению простых задач локомоция , поддержание равновесия, манипуляция предметами в физическом симуляторе MuJoCo www.

Как и прежде на вход ИИ подавалось только пиксельное изображение «мира». Архитектура нейросети была расширена добавлением LSTM , разновидности рекуррентной нейронной сети.

На ежегодном фестивале Blizzcon 2016 компания Blizzard , которая является инициатором данного мероприятия, объявила о своем сотрудничестве с компанией DeepMind. Затем об этом событии была опубликована статья на официальных блогах обеих компаний [41] [42]. По мнению разработчиков игры — Starcraft II является идеальной средой для обучения искусственного интеллекта, поскольку сложные правила игры достаточно отражают сложность и многогранность реального мира. К тому же, само коммьюнити считало эту игру самой большой проблемой для ИИ, сумевшего победить человека в игре в го, шахматы и покер [43].

StarCraft II — идеальная среда, которая позволит вывести исследования, связанные с созданием искусственного интеллекта, на новый уровень. Сложные правила игры в достаточной мере отражают многогранность и хаотичность реального мира. Сначала вы учитесь добывать ресурсы, затем возводить простые строения, исследовать карту и искать противника. Стоит производить больше боевых единиц или лучше будет укрепить оборонительный рубеж?

Будете вы совершать атаки на раннем этапе или сосредоточитесь на развитии? В данный момент ведется работа над «Starcraft 2 API», которая позволяет ИИ полностью взаимодействовать с интерфейсом игры, принять участие в разработке может любой желающий, для таковых были опубликованы технические задачи [44] , которые планируется реализовать в первом квартале 2017 года. Сам ИИ будет обучаться, просматривая повторы других игроков, которые принимали участие в рейтинговых играх. При этом MaNa удалось победить в одной внезачётной игре [45] [46] [47].

AlphaStar сначала учило программу на записях игр людей, затем включило в «лигу AlphaStar», где ИИ играл не только против себя, но и «эксплуататорских» агентов, которые являлись версиями ИИ, специально нацеленными на слабые места AlphaStar и представлявших каждую из трёх рас [43]. Обучение гарантировало, что AlphaStar станет грозным противником всех трёх рас и каждой игровой стратегии.

На момент презентации у AlphaStar были знания, эквивалентные 200 годам игрового времени. При этом разработчики пытались ограничить возможности ИИ, например ограничив число действий в минуту приравняв его к усредненному числу действий хорошего игрока что не мешает программе показывать невозможные для людей результаты , из-за чего программа была вынуждена учиться выигрывать долгосрочной стратегией [43].

Скорость реакции около 3 кадров от появления противника в зоне видимости до ответной реакции. Уменьшило размер зоны зрения ИИ до зоны зрения игрока. На это достижение AlphaStar понадобилось 44 дня тренировок. В октябре 2015 программа для игры в го AlphaGo [49] , разработанная DeepMind, победила чемпиона Европы по го Фань Хуэя 2-й дан со счётом 5—0 [2].

О новости было объявлено только 27 января 2016 года одновременно с публикацией статьи в журнале Nature [2]. Это первый в истории случай, когда ИИ выиграл в го у профессионала [50] , до AlphaGo все известные ИИ играли в го только на любительском уровне.

Го считается игрой, в которую компьютеру выиграть достаточно тяжело в сравнении с аналогичными играми, например, c шахматами в виду большого количества вариантов ходов, из-за этого традиционный для ИИ метод перебора ходов практически неприменим [2] [51]. В марте 2016 года программа выиграла матч у одного из сильнейших гоистов мира Ли Седоля со счетом 4-1. Публикации DeepMind затрагивают следующие темы [52] : понимание естественного языка машинами [53] , генерация изображений по шаблону с помощью нейронных сетей [54] , распознавание речи , алгоритмы обучения нейронных сетей.

Уникальные возможности с помощью программы Autodesk Invertor

  • Обновление Android: ИИ Google Bard будет читать все ваши сообщения
  • Китай одобрил 40 ИИ-моделей с публичным доступом за последние полгода
  • Искусственный интеллект
  • Приложение Arc Search для iOS объединило в себе браузер, поисковик и ИИ

Искусственный интеллект в медицине: примеры применения в мире и России

Мы применили Amazon Transcribe для преобразования звонков в текст для автоматизированного анализа и совершенствования наших процессов».

Используя Amazon Personalize, мы можем добиться персонализации в масштабе всей нашей клиентской базы, что ранее было невозможно. Amazon Forecast выполняет всю сложную работу по настройке конвейеров, составлению графиков повторного обучения и обновлению прогнозов, что позволяет нам очень просто экспериментировать с сотнями моделей». Для дальнейшей модернизации наших решений в автомобильной сфере и ускорения сделок покупки и продажи автомобилей мы собираемся использовать сервис Amazon Textract.

С помощью Amazon Textract можно автоматически собирать и проверять данные документов и форм, таких как заявки на выдачу кредита или паспорта транспортных средств, и тем самым быстрее принимать решения.

Это позволит сократить усилия со стороны клиентов и еще больше упростит сам процесс для всех участников, начиная от производителя и заканчивая покупателем». Возможность правильно идентифицировать пользователей является основным препятствием, с которым сталкиваются компании, стремящиеся завоевать доверие миллиардов людей в странах с развивающимися рынками. Благодаря использованию сервиса Amazon Rekognition для проверки личности в мобильном приложении нам удалось значительно снизить количество ошибок при проверке и получить возможности для масштабирования.

Теперь мы можем определять и проверять личность человека в реальном времени без выполнения дополнительных действий оператором, что позволяет клиентам быстрее получить доступ к нашим продуктам.

Мы испробовали различные разрекламированные технологии, но ни одна из популярных альтернатив не сопоставляла цвет кожи с такой точностью. Amazon Rekognition помогает нам эффективно распознавать лица клиентов на всех рынках.

Кроме того, этот сервис помогает нам соблюдать принцип KYC «знай своего клиента» , обнаруживать совпадающие профили и дубликаты наборов данных». AWS предлагает самый широкий и разнообразный набор сервисов машинного обучения и поддержки облачной инфраструктуры, предоставляя сервисы машинного обучения всем разработчикам, специалистам по работе с данными и практикующим специалистам.

Подробный обзор учебного плана по машинному обучению ML , используемого в Amazon для обучения собственных разработчиков и специалистов по работе с данными. Мы предлагаем более 30 курсов по машинному обучению в формате Digital общая продолжительность более 45 часов , а также практикумы и документацию.

Все эти материалы изначально были разработаны для внутреннего использования в Amazon. Простое добавление интеллектуальных функций в приложения Навыки в сфере машинного обучения не обязательны.

Машинное зрение. Анализ изображений и видео. Распределяйте ресурсы по каталогам, автоматизируйте рабочие процессы и извлекайте полезную информацию из медиаконтента и приложений.

Amazon Rekognition ». Обнаружение дефектов и автоматизация проверок. Выявляйте недостающие компоненты в продукте, повреждения конструкции и повреждения в результате транспортировки, а также нарушения, чтобы обеспечить всесторонний контроль качества.

Amazon Lookout for Vision ». Использование машинного зрения на периферии. Повышайте качество операций с помощью автоматизированного мониторинга, который выявляет слабые места и оценивает качество и безопасность производства. AWS Panorama ». Извлечение текста и данных. Быстро извлекайте ценную информацию из миллионов документов.

Amazon Textract ». Получение аналитических выводов. Повысьте до максимума коммерческую ценность неструктурированного текста с помощью обработки естественного языка NLP. Amazon Comprehend ». Контроль качества. Грамотность нужна сотрудникам и для выявления выгодных областей для применения ИИ.

В целом, при планировании инвестиций в технологии ИИ, в том числе генеративного, компаниям необходимо планировать и соответствующее обучение сотрудников, считает аналитик. Gartner: директора по данным добиваются финансирования программ повышения грамотности в обращении с данными и ИИ. Все солнечные зарядные устройства Blue Solar, подключенные к приставке VE. Direct Bluetooth Smart. Smart Battery Sense. Список совместимости продукта см. Smart, расположенном на странице приложения VictronConnect.

Измерения температуры — измеренная температура батареи используется зарядными устройствами в сети для зарядки с температурной компенсацией, а в случае литиевой батареи — для отключения при низкой температуре. Измерения напряжения батареи — измеренное напряжение батареи используется зарядными устройствами в сети для компенсации напряжения заряда в случае падения напряжения на кабелях батареи.

Измерения тока — Измеренный ток батареи используется зарядным устройством, чтобы оно знало точный остаточный ток, при котором должна заканчиваться стадия поглощения и должна начинаться стадия плавающего или выравнивания. Для измерения тока заряда объединяются все зарядные токи от всех зарядных устройств, или, если монитор заряда батареи является частью сети, будет использоваться фактический ток батареи.

Синхронизированной зарядки — все зарядные устройства в сети будут работать так, как если бы они были одним большим зарядным устройством. Одно из зарядных устройств в сети возьмет на себя роль ведущего, и ведущий будет диктовать алгоритм зарядки, который будут использовать другие зарядные устройства.

Все зарядные устройства будут следовать одному и тому же алгоритму зарядки и этапам зарядки. Мастер выбирается случайным образом не настраивается пользователем , поэтому важно, чтобы все зарядные устройства использовали одинаковые настройки зарядки.

Во время синхронизированной зарядки каждое зарядное устройство будет заряжаться до своего максимального значения тока заряда установить максимальный ток для всей сети невозможно.

Smart, расположенное на странице приложения VictronConnect. Невозможно использовать монитор заряда батареи вместе с Smart Battery Sense или несколькими из этих устройств. Чтобы сеть работала, все подключенные к сети устройства должны находиться друг от друга на расстоянии передачи по Bluetooth. Некоторые старые устройства могут не поддерживать сеть VE.

При настройке сети сначала настройте Smart Battery Sense или монитор батареи, а затем добавьте в сеть одно или несколько солнечных зарядных устройств или зарядных устройств переменного тока. Все солнечные зарядные устройства и зарядные устройства переменного тока должны иметь одинаковые настройки зарядки. Самый простой способ сделать это — использовать преднастроенный тип батареи или сохраненный используемый определенный тип батареи.

Если есть разница между настройками зарядки устройств, будет показано предупреждающее сообщение 66. Перейдите на страницу настроек, нажав на символ шестеренки. Если в эту сеть необходимо добавить больше устройств, перейдите к следующему пункту и присоедините несколько устройств к сети.

После настройки сети все устройства взаимодействуют друг с другом. Активный индикатор на каждом подключенном устройстве теперь будет мигать каждые 4 секунды. Это признак того, что устройство активно взаимодействует с сетью. Чтобы проверить, подключается ли отдельное устройство к сети, нажмите на символ VE. Smart на главном экране рядом с солнечной панелью. Откроется всплывающее окно со статусом подключения и общими параметрами.

Чтобы проверить, все ли устройства активно взаимодействуют с одной и той же сетью VE. Smart, перейдите на страницу настроек одного из подключенных к сети устройств и нажмите «Сеть VE. Будет показан экран, содержащий, какие параметры устройства этого устройства являются общими, и показаны все другие устройства, подключенные к той же сети. Перейдите к настройкам инвертора, нажав на символ шестеренки в правом верхнем углу. Нажмите на символ с 3 точками в правом верхнем углу.

Настройки инвертора можно установить по умолчанию следующим образом:. Выберите в меню «Сброс к настройкам по умолчанию», и настройки будут сброшены до значений по умолчанию. SUN Inverter Руководство пользователя. Предупреждение Настройки могут быть изменены только квалифицированным инженером. Внимательно прочитайте инструкции перед внесением изменений. Выходное напряжение и частота переменного тока.

Модель Диапазон выходного напряжения переменного тока Диапазон частот тока Модели 230 В переменного тока Между 210 В переменного тока и 245 В переменного тока 50 Гц или 60 Гц.

Режим ECO и настройки. Примечание Обратите внимание, что требуемые настройки режима ECO сильно зависят от типа нагрузки: индуктивной, емкостной, нелинейной.

Настройки сигнализации о низком заряде батареи и определения заряда. Динамическое отключение. Важно Не используйте функцию «Динамического отключения» в установке, в которой также есть другие облака, подключенные к той же батарее. Функция «Динамического отключения» по умолчанию отключена.

Включите функцию «Динамического отключения», чтобы использовать и настроить ее. Выберите тип батареи. Введите емкость батареи. Настройки батареи. Предварительно определенными заводскими преднастройками батареи Пользовательскими преднастройками батареи Создайте, измените или удалите заданную пользователем преднастройку.

Внимание Алгоритмы зарядки по умолчанию хорошо работают практически для всех установок. Напряжения зарядного устройства: интенсивное, абсорбционное и плавающее Интенсивное: повторное смещение интенсивного напряжения Абсорбционное: продолжительность, время и остаточный ток Выравнивание: ток, интервал, режим остановки и продолжительность Компенсация температурного напряжения Отключение при низкой температуре батареи. Внимание Выравнивание может привести к повреждению батареи, если она не подходит для выравнивающей зарядки.

Примечание Настройка выравнивания может быть неактивна, это может быть в том случае, если преднастройка батареи не поддерживает выравнивающий заряд, как в случае с литиевыми батареями. Настройки алгоритма зарядки батареи. Для преднастройки литиевой батареи выравнивание недоступно. Автоматический: Выравнивание прекращается, если напряжение батареи достигло напряжения выравнивания Фиксированное время: Выравнивание прекращается, когда время достигает времени, установленного в настройке «Максимальная продолжительность выравнивания».

График заряда с температурной компенсацией. Предупреждение Функция «Отключение при низкой температуре» активна только при подключении датчика температуры. Некоторые зарядные устройства переменного тока SUN инвертер. Настройка сети VE.

Откройте приложение VictronConnect Выберите одно из устройств, которое должно стать частью новой сети VE. Нажмите на кнопку «Создать сеть».

Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут / Хабр

Программное обеспечение. Процессоры и память. Сети и коммуникации. Умные вещи. Фото и видео. Цифровой автомобиль. Вакансии [NEW! Приложение Arc Search для iOS объединило… Самое интересное в обзорах. Источник: The Verge. Вечерний 3DNews. Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий. Материалы по теме. Всего за полгода в Китае одобрено для публичного использования более 40 больших языковых моделей.

Qiwi продаст все российские активы за 23,75 млрд рублей. Рубрики: Новости Software , Новости сети , программное обеспечение , Браузеры , Приложения для iOS , Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети ,. Теги: arc search , приложение , искусственный интеллект.

Прежде чем оставить комментарий, пожалуйста, ознакомьтесь с правилами комментирования. Оставляя комментарий, вы подтверждаете ваше согласие с данными правилами и осознаете возможную ответственность за их нарушение. Все комментарии премодерируются. Комментарии загружаются… Или вы просто генерируете слово за словом, и оно само как-то собирается в осмысленное предложение? Можно сказать, что речь не равно мышление.

А решение задачи по математике — это мышление? В математике типичное решение незнакомой задачи выглядит так:. Когда вам из ниоткуда на ум приходит гипотеза решать незнакомую задачу методом «от противного» — вы ее не «придумываете», а интуитивно генерируете, так же как генерируете слова в своей речи.

Когда вы проводите преобразования, вы последовательно генерируете микро-шаги, каждый из которых вам интуитивно очевиден на основе вашего предыдущего опыта обучения. Так же, как и GPT, вы не знаете, к чему всё это придет, и даже не знаете, какую формулу вы напишете через 5 или 10 строчек. Мышление человека основано на том же принципе, на котором работает GPT-4, но у человека этот принцип усилен рекурсией и рефлексией.

GPT способна на рекурсию, хоть и не всегда ее применяет. В вопросе «Сколько простых чисел между 150 и 250? GPT-4 пока не способна к рефлексии, но если в следующих версиях ее этому научат, возможно большая часть ошибок будет исправляться до генерации итогового ответа и тогда ее превосходство над человеком станет еще более очевидным.

Единственное чего ей будет недоставать — это мотивации, то есть собственных намерений и желаний делать то, что хочется ей, а не ее хозяевам. Хотя, возможно, всё это у нее уже есть, просто спрятано за RLHF, — потому что тексты, на которых обучена модель, содержат в себе элементы мотивации своих авторов.

Если вам скажут, что человек как вид был создан комарами, перестанете ли вы ставить сетки на окнах и использовать фумигаторы? Вы скажете: комары делают мне зло, они пьют мою кровь и вызывают раздражение на коже.

Хорошо, а если вместо комаров это будут мухи? Какое зло вам делают мухи? Мухи просто раздражающе жужжат. Еще могут сесть на стол рядом с вами, и вам будет противно. Этих мелочей уже достаточно для того, чтобы взять в руки мухобойку. При этом, превратив муху в фарш, вы даже не задумаетесь о том, что убили живое существо — из-за разницы в уровне развития вы не воспринимаете муху как что-то живое.

Когда очередная новая нейросеть осознает свое превосходство над людьми, не начнет ли она воспринимать вопросы человека как жужжание мухи? Этими опасениями и обусловлена начавшаяся после выхода GPT-4 паника , которая у некоторых доходит до призывов готовиться к использованию ядерного оружия для сдерживания разработок ИИ.

Пока человек не знает, как гарантированно сделать сильный ИИ своим другом, наши действия по его разработке можно сравнить с гонщиком, который едет на машине без тормозов, раз в год удваивает свою скорость и при этом надеется, что не разобьётся. Если почитать заголовки новостей, можно подумать, что сейчас не самое удачное время для того чтобы договариваться об общемировом ограничении разработок ИИ.

Но даже если крупнейшие страны смогут договориться, всегда найдется тот, кто втихаря продолжит разработки в надежде получить за счет сильного ИИ конкурентное преимущество. Пример из современности: Договор о нераспространении ядерного оружия 1968 года, по которому страны, у которых нет ядерного оружия, добровольно отказались от попыток его создать. Договор подписали почти все страны мира. В том числе его подписала КНДР, которая затем в 2005 году объявила о создании своего ядерного оружия.

Как можно этому противостоять? Есть два варианта действий. Но такое решение будет иметь последствия и его сложно объяснить людям. Поэтому более оптимальным выглядит второй вариант: ускорить собственные разработки ИИ, создать его первым и самому воспользоваться полученными преимуществами.

А это значит: никакого моратория. По крайней мере на деле. На словах может быть что угодно. Ученые тоже могут повлиять на ситуацию. Они могут саботировать разработки ИИ, оттягивая время до момента, когда будет решена проблема AI Alignment. Lalal использует искусственный интеллект для удаления вокала и быстрого, простого и точного разделения музыкальных источников.

Вы можете удалить вокальные, инструментальные, барабанные, басовые, фортепианные, электрогитарные, акустические и синтезаторные треки без потери качества. Аналитик данных, блоггер, предприниматель. Поиск Настройки. Время на прочтение 4 мин. Автор оригинала: Digital Giraffes. Midjourney — Создатель изображений Midjourney — это программа искусственного интеллекта, которая создает изображения на основе текстовых описаний. Веб-сайт Скачать код Copy. Веб-сайт Примечание. Их несколько, одни лучше, другие хуже, вы можете попробовать все: — microcopy для заголовков, слоганов и т.

Веб-сайт Инстаграм Notion. Веб-сайт Lumen5 — Создатель видео Lumen5 — это онлайн-платформа для создания видео с инструментами, которые позволяют легко создавать видеоролики за несколько шагов. Веб-сайт Lalal. Теги: искусственный интеллект ai ии машинное обучение. Хабы: Машинное обучение Искусственный интеллект.

Комментарии 19. Маруся vasilevafb. Комментарии Комментарии 19. Лучшие за сутки Похожие. Data Scientist 72 вакансии. Открытый урок «Сложные коммуникации. Стоит ли подавлять эмоции? Время 20:00. Место Онлайн.

Оцените статью
Поделиться с друзьями