1. Соучредитель и председатель Coursera Эндрю Нг прогнозирует следующие 10 лет ИИ.
Эндрю Нг, основатель Landing AI и DeepLearning AI, сопредседатель и соучредитель Coursera и адъюнкт-профессор Стэнфордского университета, предсказал переход к ИИ, ориентированному на данные.
В интервью VentureBeat Нг сказал, что основное внимание в области искусственного интеллекта в течение последнего десятилетия уделялось большим данным. Через десять лет он предсказывает переход к ИИ, ориентированному на данные. «Десять лет назад я недооценил объем работы, который потребуется для конкретизации глубокого обучения, и я думаю, что многие люди сегодня недооценивают объем работы… который потребуется для полной конкретизации ориентированного на данные ИИ. потенциал», — сказал Нг. «Но по мере того, как мы вместе добиваемся прогресса в этом направлении в течение следующих нескольких лет, я думаю, что это позволит использовать гораздо больше приложений ИИ, и я очень рад этому».
Новичок в трейдинге? Попробуйте криптотрейдинговые боты или копи-трейдинг на лучших криптобиржах
2. Первый искусственный интеллект, обнаруживший более быстрые алгоритмы умножения матриц.
Команда DeepMind создала AlphaTensor, систему искусственного интеллекта, предназначенную для обнаружения новых и более эффективных алгоритмов решения важнейших математических операций.
AlphaTensor — это новый подход к искусственному интеллекту, который еще больше расширяет сверхчеловеческую производительность AlphaZero в настольных играх, таких как шахматы и го.
Умножение матриц используется для обработки изображений смартфона, понимания речевых команд, создания компьютерной графики для компьютерных игр и сжатия данных. Сегодня компании используют дорогостоящее аппаратное обеспечение графических процессоров для повышения эффективности умножения матриц, поэтому любая дополнительная скорость может изменить правила игры с точки зрения снижения затрат и экономии энергии.
AlphaTensor использует новый подход, называемый «глубокое обучение», чтобы решать эти проблемы быстрее, чем люди смогли бы справиться вручную. Эта технология может применяться по-разному — от помощи людям в изучении языков (например, английского или китайского) до безопасного вождения автомобилей по улицам города.
3. Google запустил простой ML для электронных таблиц
Google представила Simple ML, новый инструмент, который позволит пользователям создавать модели искусственного интеллекта в Google Sheets. Хотя инструмент в настоящее время находится в стадии бета-тестирования и требует приглашения, вы можете настроить его через панель в Google Sheets без кода. TensorFlow, техническая команда Google с открытым исходным кодом, разработала эту модель.
Пользователи создадут электронную таблицу Google Sheets с точками данных, расположенными в строках и столбцах, для обучения моделей ИИ с помощью Simple ML. Затем они будут использовать этот инструмент для автоматического обучения одной или нескольких моделей ИИ для выполнения заданной задачи. Два варианта использования поддерживают простое машинное обучение при запуске: заполнение пустых полей электронной таблицы и поиск полей с неточными данными.
4. Intel представила новый детектор глубоких подделок, точность которого составляет 96%.
Intel представила продукт для обнаружения дипфейков под названием FakeCatcher, который, по утверждению компании, является первым продуктом, обеспечивающим идентификацию дипфейков в реальном времени. Intel утверждает, что продукт имеет точность 96% и работает, анализируя тонкий «кровяной поток» в видеопикселях, чтобы выдавать результаты в миллисекундах. С появлением дипфейковых угроз этот тип технологии обнаружения дипфейков становится все более важным.
FakeCatcher фокусируется на подсказках в реальных видео. Он использует фотоплетизмографию, или ФПГ, метод измерения количества света, поглощаемого или отражаемого кровеносными сосудами в живых тканях, для обнаружения сигналов из 32 мест на лице. С помощью FakeCatcher сигналы PPG собираются из 32 точек на лице, а затем создаются карты PPG из временных и спектральных компонентов.
5. 2022 год был годом генеративного ИИ, в котором открытый ИИ стал лидером.
Генеративный ИИ был модным словом в 2022 году, поскольку Open AI разработала свои бета-модели, такие как DALL-E2 и ChatGPT.
OpenAI запустила бета-версию DALL·E 2, системы ИИ, которая может генерировать изображения из описания на естественном языке. Стабильность ИИ запустил систему преобразования текста в изображение чуть более пяти месяцев назад, и теперь она доступна более чем 100 миллионам пользователей. пользователей Canva.
Система генеративного поиска OpenAI DALL-E 2 использует серверы Microsoft Azure для создания уникальных иллюстраций из текстового приглашения, аналогично поиску изображений Google. Графический дизайнер не требуется.
OpenAI ошеломил Интернет, когда выпустил ChatGPT в конце 2022 года.
ChatGPT, новый чат-бот, использующий языковую модель OpenAI GPT3.5, привлек 1 миллион пользователей за пять дней.
Некоторые наблюдатели за ИИ с нетерпением ждут выпуска GPT4, который ожидается в 2023 году. Следующая версия GPT будет иметь 100 триллионов параметров, что примерно в 500 раз больше, чем у GPT3.
Присоединяйтесь к Coinmonks, Каналу Telegram и Каналу Youtube, узнайте о криптотрейдинге и инвестировании
