Искусственный интеллект утвердился в качестве одной из ключевых концепций во многих сферах деятельности, включая компьютерные системы, биотехнологии, промышленность, науку и образование. Его широкое внедрение уже обеспечило существенный технологический прогресс и рост эффективности рабочих процессов. При углубленном изучении данной области критически важно понимать различия между основными типами ИИ — традиционным и генеративным. На основе материала издания Forbes нами был подготовлен расширенный обзор, в котором рассматриваются ключевые отличия данных технологий, процессы их обучения и перспективы дальнейшего развития. Традиционный искусственный интеллект, который зачастую классифицируют как узкий или слабый ИИ, предназначен для интеллектуального выполнения строго определенных задач и функционирует на основе реакции на конкретные входные данные.
Архив рубрики: Инновации
Чем цифровой рубль отличается от безналичного и каковы его преимущества и недостатки: комментарии профессионала
В Российской Федерации недавно вступили в силу изменения, регулирующие использование цифрового рубля. Согласно официальному заявлению Центрального банка РФ, этап тестирования новой формы национальной валюты будет ограничен узким кругом клиентов и сотрудников всех крупнейших кредитных организаций. Профессор кафедры экономики и управления промышленным производством Пермского Политеха, доктор экономических наук Жанна Мингалева, представила разъяснения относительно отличий цифрового рубля от безналичных денежных средств, а также подробно изложила преимущества и недостатки данной формы обращения. Цифровой рубль представляет собой электронную версию национальной валюты и является дополнительным способом отображения наличных и безналичных денег в виде цифрового кода.
Есть ли перспективы у турбовентиляторного авиадвигателя с открытым ротором: российские и зарубежные проекты
На представленной здесь нами иллюстрации продемонстрированы варианты размещения нового перспективного турбовинтопоршневого двигателя. Реализация амбициозных планов руководства всей авиационной отрасли по достижению новых экологических стандартов сопряжена с существенными трудностями. В зарубежной практике активно обсуждается концепция достижения углеродной нейтральности мировой авиации к 2050 году, подразумевающая отсутствие чистого выброса углекислого газа в атмосферу. Данная цель предполагает не полное устранение эмиссии, а ее компенсацию за счет использования инновационных видов топлива и технологий прямого улавливания углерода из воздуха. Несмотря на то что за последние пять лет объем выбросов CO2 мировой авиацией увеличился на треть, Международная организация гражданской авиации (ИКАО) в сентябре прошлого года приняла резолюцию о достижении нулевого уровня нетто-эмиссии углекислого газа.
Латинская Америка на пути развития технологий искусственного интеллекта: современное состояние и перспективы
В этой статье мы продолжаем публикацию серии материалов, посвященных динамике развития разных технологий искусственного интеллекта в различных странах и регионах мира. В текущем выпуске рассматривается рынок Латинской Америки. По итогам 2022 года объем рынка ИИ в данном регионе оценивался в 2,9 млрд долларов США; согласно прогнозам, к 2028 году этот показатель достигнет 13,3 млрд долларов. Ожидается, что внедрение технологий искусственного интеллекта обеспечит рост ВВП региона на 5% и более к 2030 году. При условии усиления государственной поддержки в данной сфере возможен двузначный темп роста. На текущем этапе основными драйверами развития выступают преимущественно частные структуры. Ключевыми игроками в области ИИ являются Аргентина, Бразилия, Чили, Колумбия и Уругвай — это также единственные страны региона, утвердившие национальные стратегии по развитию искусственного интеллекта.
Цифровые технологии для обучения персонала: опыт применения виртуальных тренажеров в Металлоинвесте
В условиях современной глобализации уже невозможно единожды и окончательно освоить профессию, так как очень стремительная цифровизация и динамичная экономическая конъюнктура постоянно создают новые вызовы для отечественных производителей. В то же время бизнес сейчас демонстрирует высокую способность к адаптации: выход на рынок поколения «2000-х» с цифровым мышлением в сочетании с непрерывным потоком технологических инноваций и опытом дистанционного обучения, полученного в период пандемии Covid-19, вынуждает российскую промышленность пересматривать базовые модели корпоративного образования. Несмотря на сохраняющуюся значимость личного взаимодействия с наставником, наиболее эффективным подходом становится интеграция живого общения с инструментами виртуальных помощников. Ведущие российские компании уже предпринимают масштабные усилия по внедрению в производственные процессы проверенных мировых образовательных моделей.
Сможет ли самообучающийся искусственный интеллект адаптироваться к реальности нашего мира?
До недавнего времени машины, обладающие потенциалом превзойти любых человеческих чемпионов, использовали годами накопленный человеческий опыт для обучения играм. Так, для победы над выдающимся шахматистом в 1997 году группа инженеров IBM применили многовековую шахматную мудрость при разработке компьютера Deep Blue. В 2016 году программа AlphaGo от Google DeepMind одержала победу над чемпионом Ли Седолем в древней настольной игре го, обработав миллионы игровых позиций, собранных из десятков тысяч партий, сыгранных людьми. Однако в настоящее время исследователи в области искусственного интеллекта пересматривают подходы к интеграции человеческих знаний в работу своих ботов. Эта меняющаяся тенденция можно охарактеризовать как отход от зависимости от человеческих данных. В прошлом октябре команда DeepMind представила подробную информацию о новой системе игры в го, AlphaGo Zero, которая не обучалась на примерах человеческих партий, а начинала исключительно с базовых правил и путем самообучения.
