Зміст
«Ми однозначно зможемо очікувати на довшу відпустку», – зазначив Гейтс на Всесвітньому економічному форумі. Автоматизація, підсилена ШІ, може призвести до зникнення традиційних професій ai content writer та змінити ринок праці. Важливо розробити стратегії для мінімізації негативних наслідків для працівників. Дозволяє машинам розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову.
OpenAI випускає нову модель, здатну міркувати та зі знаннями рівня PhD: що відомо про o1-preview та o1-mini
Глобальний ринок штучного інтелекту у 2020 році становив $62,35 млрд та, за прогнозами, має сягнути $360,36 млрд у 2028-му. McKinsey Global Institute очікує, що до 2030 року внесок ШІ у глобальну економіку може становити $13 трлн. Відповідні настанови вже мають понад 30 країн, найбільш відомі — у США та ЄС. У вересні 2021 року Китай також назвав власні етичні принципи щодо штучного інтелекту.
Які сфери застосування штучного інтелекту?
Цей тип ШІ називають автономним керуванням, а безпілотні авто оснащені камерами, радаром і лазерами для вимірювання відстані. Зберіть разом усі необхідні шаблони, як-от “поверхня Марса”, “астронавт” і “ходіння” – і ви отримаєте нове зображення. Більше того, така програма буде не тільки моделлю розуму; вона в буквальному розумінні слова сама і буде розумом, в тому ж розумінні, в якому людський розум — це розум[44]. Штучний інтелект знайшов своє застосування на найрізноманітніших ринках. Нагадаємо, що раніше “Ми – Україна” розповідав про нові годинники, AirPods та iPhone16, яке представила Apple на останній великій презентації. Реєструючись, ви погоджуєтеся з угодою користувача та політикою конфіденційності.
Зайнятість та економічні зміни
У 1836 році математик Кембриджського університету Чарльз Беббідж і Августа Ада Кінг, графиня Лавлейс, винайшли перший проект програмованої машини. ШІ має довгу і часом суперечливу історію, починаючи з тесту Тюрінга в 1950 році і закінчуючи сучасними генеративними чат-ботами, такими як ChatGPT. Пояснюваність є потенційним каменем спотикання для використання ШІ в галузях, які працюють в умовах суворих регуляторних вимог. Наприклад, фінансові установи в США працюють за правилами, які вимагають від них пояснювати свої рішення про видачу кредитів. Як каже Моллік, його думки були “досить вражаючими”, навіть якщо не одразу правильними.
Машинне навчання без контролю
1623 року Вільгельм Шиккард (нім. Wilhelm Schickard) побудував першу механічну цифрову обчислювальну машину, згодом було створено машини Блеза Паскаля (1643) і Готфріда Лейбніца (1671). Лейбніц також був першим, хто описав сучасну двійкову систему числення, хоча до нього цією системою періодично захоплювались різні великі вчені[26][27]. В XIX столітті Чарлз Беббідж і Ада Лавлейс працювали над програмованою механічною обчислювальною машиною. Nvidia стверджує, що поєднання швидшого апаратного забезпечення, ефективніших алгоритмів ШІ, точного налаштування інструкцій для GPU та кращої інтеграції з центром обробки даних призводить до покращення продуктивності ШІ в мільйон разів.
Розвиток штучного інтелекту зумовлений необхідністю вирішувати складні проблеми, підвищувати ефективність і створювати нові можливості для інновацій. Оскільки багато галузей прагнуть автоматизувати певні види робіт за допомогою інтелектуальних машин, існує побоювання, що 300 мільйонів людей будуть витіснені з ринку праці. Самокеровані автомобілі можуть усунути потребу в таксі та програмах спільного користування автомобілями, а виробники можуть легко замінити людську працю роботами. Системи штучного інтелекту працюють, поєднуючи великі обсяги даних з інтелектуальними ітеративними алгоритмами обробки. Таке поєднання дозволяє йому вчитися на основі шаблонів і особливостей аналізованих даних. Щоразу, коли система виконує цикл обробки інформації, тестує та вимірює свою продуктивність, використовує результати для розвитку додаткової експертизи.
Він пропонує широкий спектр переваг, але водночас має й низку викликів. Флопс — одиниця швидкодії комп’ютера, яка дорівнює кількості операцій з рухомою комою за секунду. Напередодні виходу першого лістингу 100 українських ШІ-компаній пояснюємо головні поняття та цифри про штучний інтелект. Ці дві прості дії разом – і у величезних масштабах – навчили більшість систем ШІ ухвалювати надзвичайно складні рішення. Потім просите штучний інтелект розробити візуальний шаблон, який сортує автомобілі та фургони на дві групи. Люди давали ярлики з поясненням величезним наборам навчальних даних, а ШІ мав знайти закономірності у цих даних.
Ці завдання можуть бути надзвичайно небезпечними для людини, але системи штучного інтелекту можуть виконувати їх ефективно, захищаючи людські життя. ШІ став центральним елементом багатьох найбільших і найуспішніших компаній сучасності, зокрема Alphabet, Apple, Microsoft і Meta, де технології штучного інтелекту використовуються для вдосконалення операцій і випередження конкурентів. Відповіді на ці та багато інших запитань ви отримаєте, переглянувши цей захід. Лектором розглянуто історію виникнення ШІ та основні галузі застосування, а також проаналізовано етичну проблематику використання можливостей штучного інтелекту в освіті (і не тільки). А ще ви надано поради з використання ШІ як для виконання рутинних завдань, так для здійснення справ творчого характеру. Таким чином, на перший план виходить інженерія знань, яка об’єднує завдання отримання знань з простої інформації, їх систематизацію і використання.
Зокрема Сергій Петрович розповів, як ефективно застосувати штучний інтелект в системі інформаційної безпеки. Чи існує систематизований комплекс зручних і інтуїтивно зрозумілих у використанні інструментів, адаптованих для роботи українського педагога? Адже саме на ньому було презентовано “Персональний помічник «На Урок»” та продемонстровано його унікальні можливості. Також ви отримаєте практичні поради та цікаві ідеї щодо ефективної роботи з ним під час підготовки до уроків та здійснення педагогічної діяльності. Управління ІТ-аутсорсингом передбачає делегування ІТ-завдань і послуг зовнішнім постачальникам.
У цьому вступі ми зазирнемо за куліси штучного інтелекту, досліджуючи основні концепції та технології, що стоять за цією революційною силою сучасності. Системи зі штучним інтелектом використовують дані та алгоритми для своєї роботи. Спочатку, під час процедури, яка називається навчанням, збираються величезні обсяги даних і вводяться в математичні моделі, або алгоритми, які використовують дані для виявлення закономірностей і надання прогнозів. Після навчання алгоритми використовуються в різноманітних додатках, де вони постійно поглинають нову інформацію і пристосовуються до неї. В результаті системи штучного інтелекту з часом можуть виконувати складні завдання, такі як аналіз даних, обробка мови та ідентифікація зображень, з підвищеною ефективністю і точністю.
Модель не так добре працює, коли потрібно згадати фактичну інформацію. Крім того, вона позбавлена можливості переглядати веб-сторінки або обробляти файли чи зображення. Ще до старту своєї нової моделі компанія повідомляла, що це буде серйозний та помітний крок у розвитку ШІ. І хоч, на перший погляд, o1 не пропонує нічого революційного, її впровадження знаменує собою перехід від традиційних моделей ШІ, навчених імітувати патерни в даних, як це було в попередніх GPT-моделях OpenAI. По мірі розвитку ШІ постає питання про те, чи слід приписувати машинам певний ступінь “прав” або “свідомості”, особливо у випадку розвитку штучного загального інтелекту. У цьому підручнику з тестування штучного інтелекту давайте дізнаємося, чому штучний інтелект зараз процвітає.
Він потребує персоналу, навченого розробці та управлінню штучним інтелектом, і відкриває нові перспективи працевлаштування. Штучний інтелект, який має здатність розуміти, навчатися і застосовувати свій інтелект широко і гнучко, подібно до людського пізнання, відомий як загальний штучний інтелект. Завдання з розпізнавання мовлення або зображень можуть тривати хвилини чи години – людині на це знадобилося б незрівнянно більше часу. Обіцянки та застереження наукової фантастики, здається, раптово підкралися до нас вже у реальному житті – і ми виявили, що живемо у світі, де штучний інтелект починає виявляти свої дивні нелюдські здібності. Вони шукають у цих випадкових крапках будь-який натяк на візерунок, який вони вивчили під час тренування – шаблони для створення різних об’єктів.
Хоча OpenAI визнає, що o1 все ще перебуває на ранніх стадіях – називаючи її “попередньою версією” – модель вже продемонструвала помітне поліпшення в роботі зі складними завданнями. Наприклад, під час тестування вона вирішила 83% завдань на відбірковому іспиті до Міжнародної олімпіади з математики, що є значним стрибком у порівнянні з 13% успішності GPT-4o. У змаганнях з програмування Codeforces o1 посів 89-й процентиль, продемонструвавши свою майстерність у кодуванні. Насправді чудові ідеї для роботи з «Чатом «На Урок»» народжуються миттєво! І навіть той недолік, що штучний інтелект може помилятися й видавати неточності, можна використати з користю для перевірки знань та розвитку критичного мислення учнів. Алгоритми машинного навчання вчаться на основі існуючих даних, які можуть містити упередження.
- За даними Zion Market Research, очікується, що глобальна індустрія штучного інтелекту зросте з 59,7 мільярдів доларів у 2021 році до 422,4 мільярдів доларів до 2028 року[32].
- O1-preview занурився у вивчення реальних галактик, обрав не те слово і навіть вибудував хибний ланцюжок подальших відповідей.
- Модель не так добре працює, коли потрібно згадати фактичну інформацію.
- Про амбіції створити власний екзамасштабний суперкомп’ютер Dojo говорив також Ілон Маск.
- Тобто збирати й адаптувати зовнішні дані, а на їх основі навчатися ухвалювати рішення та робити висновки, як могла би людина.
- Завдяки інвестиціям NVIDIA та AMD доступне нове покоління GPU (графічний процесор).
Викладачі зі штучним інтелектом можуть надавати додаткову підтримку студентам, гарантуючи, що вони не відставатимуть від графіка. Під час вебінару лектор розглянув можливості, переваги та перспективи використання педагогами штучного інтелекту для організації професійної діяльності. Переглянувши його у запису, ви дізнаєтесь про різноманітні програми, створені на базі штучного інтелекту, та про особливості роботи з чат-ботом ChatGPT. А ще отримаєте поради зі створення і використання освітнього контенту за допомогою ШІ. Глибинне навчання (ГН), спеціалізована форма машинного навчання, використовує штучні нейронні мережі для обробки інформації та отримання висновків. Ці мережі імітують біологічні нейронні мережі людського мозку, що дозволяє штучному інтелекту обробляти великі масиви даних, встановлювати зв’язки всередині даних і робити висновки на основі позитивного і негативного зворотного зв’язку.
Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/
