Искусственный Интеллект что это

Знаете, что общего между мозгом человека, социальной сетью и молекулой? Все они состоят из множества связанных между собой элементов. Нейроны соединены синапсами, люди — дружескими связями, атомы — химическими связями. И понять принципы, по которым строятся эти сети, означает понять саму систему. Исследователи из Российского экономического университета имени Плеханова и Балтийского федерального университета имени Канта разработали метод машинного обучения, который, в отличие от аналогов, позволяет учитывать при анализе не только парные связи, но и высокие порядки взаимодействий внутри сети. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале The European Physical Journal Special Topics. Сложные системы встречаются повсеместно. Нейронные сети в головном мозге, сообщества людей, цепочки поставок, финансовые рынки. Принципы, по которым строятся подобные сети, важно знать, поскольку это позволяет решать целый ряд практических задач. Например,

Недавно разговаривал с преподавателем университета. Он рассказал: студенты теперь пишут курсовые с помощью нейросетей. Просят ИИ составить план, подобрать литературу, даже сгенерировать целые главы. Он не против использования технологий, но беспокоится — а где граница? Когда помощь превращается в списывание? И кто отвечает за сохранность данных студентов? Учёные Самарского университета подготовили рекомендации по созданию этических и правовых норм для работы с искусственным интеллектом в сфере образования. Разработка поможет снизить риски, связанные с использованием этого инструмента при обучении. Результаты опубликованы в журнале Springer Nature. Использование искусственного интеллекта сегодня открывает новые горизонты перед всеми участниками образовательного процесса. Новые технологии позволяют персонализировать процесс обучения и адаптировать его содержание и темп к индивидуальным потребностям и возможностям каждого обучающегося — школьника или студента. Валентина Мантуленко, доцен

Помню, как играл в «камень, ножницы, бумага» с другом. Я знал, что он знает, что я обычно начинаю с камня. Он знал, что я это знаю. Я начал думать на три шага вперёд и запутался. В итоге показал камень. Друг показал бумагу и сказал: «Ты слишком много думаешь». Оказывается, искусственный интеллект делает ту же ошибку. Учёные Высшей школы экономики выяснили, что современные модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Claude, в играх на стратегическое мышление переоценивают уровень рациональности своих оппонентов. Модели стараются предсказать поведение людей, но в итоге играют слишком умно и проигрывают, потому что приписывают людям чрезмерно логическое поведение. Исследование проводилось на примере так называемого конкурса красоты Кейнса. В тысяча девятьсот тридцатых годах британский экономист Джон Кейнс разработал теоретическую модель. Классический пример выглядит так: читателям газеты предлагают выбрать из ста фотопортретов шесть самых привлекательных, а награду получит тот

Как-то раз закрыл глаза и попробовал пройти по своей квартире. Думал, что знаю каждый угол. Но без зрения даже родное пространство превратилось в лабиринт. Через минуту открыл глаза — слишком некомфортно. А ведь миллионы людей живут так постоянно. Команда Университета штата Пенсильвания создала NaviSense — приложение для смартфонов на базе искусственного интеллекта, способное помочь людям с нарушениями зрения выполнять повседневные задачи. Оно распознаёт нужные предметы в реальном времени и направляет к ним голосовыми и вибросигналами. Технологии, которые помогают людям с нарушениями зрения ориентироваться в пространстве, за последние годы заметно продвинулись. Но ещё остаются возможности их усовершенствовать. NaviSense создали на основе реальных запросов пользователей и способностей современных моделей искусственного интеллекта. В тестах такая навигация показалась участникам точнее и естественнее, чем в существующих помощниках. Разработка была представлена на конференции SIGACCESS A

Знаете, что самое сложное в операции на мозге? Не сам разрез, не доступ к опухоли. Самое сложное — понять, где заканчивается больная ткань и начинается здоровая. Ошибка в миллиметр может стоить пациенту потери важных функций. И вот эту задачу решили российские учёные. Сотрудники МГУ имени Ломоносова и НМИЦ эндокринологии Минздрава создали уникальный прибор Thyrochrome, который упрощает процесс удаления доброкачественных опухолей в головном мозге за счёт точного определения их границ. Решение представлено на пятом Конгрессе молодых учёных. Аденома представляет собой наиболее распространённую опухоль гипофиза. При удалении этого доброкачественного новообразования хирургам важно точно определить его границы, чтобы не задеть здоровую ткань. Раньше врачи ориентировались на визуальные различия, тактильные ощущения, опыт. Но человеческий глаз не всегда видит точную границу. Принцип работы прибора Thyrochrome основан на обнаружении флуоресцентного отклика тканей опухоли в инфракрасном диапазо

Помню, как в детстве смотрел на звёзды и думал: а есть ли там, где-то далеко, другие планеты? Может быть, на них тоже есть жизнь? Сейчас учёные ищут ответы на эти вопросы. И помогает им в этом искусственный интеллект. Исследовательская группа NASA Ames вместе с партнёрами, среди которых сотрудники Коуровской астрономической обсерватории УрФУ, создали нейросеть для поиска экзопланет. Алгоритм назвали ExoMiner++ и обучили на данных миссии Kepler и космического телескопа TESS. Экзопланеты — это миры за пределами Солнечной системы. Они бывают газовыми гигантами, как Юпитер, а бывают небольшими и плотными, как Земля. Многие вращаются вокруг звёзд, похожих на наше Солнце. Некоторые находятся в зонах, где температура позволяет существовать жидкости на поверхности. Вадим Крушинский, руководитель Коуровской астрономической обсерватории УрФУ, объяснил: изучение экзопланет помогает понять, насколько уникально наше положение во Вселенной, как часто встречаются условия, пригодные для жизни, и каки

Знаете, что меня всегда удивляло в современных нейросетях? Их размер. Модели вроде GPT содержат десятки и сотни миллиардов параметров. Для их работы нужны огромные серверные мощности, которые потребляют энергию небольшого города. А ведь большинству компаний такие гиганты и не нужны. Учёные Высшей школы экономики — Санкт-Петербург разработали технологию быстрого уменьшения размера нейронных сетей без потери качества. Разработка позволяет использовать искусственный интеллект в небольших замкнутых системах — банках, больницах, отдельных корпорациях. Современные модели искусственного интеллекта становятся всё мощнее и всё больше разрастаются. Они требуют крупных резервов серверной памяти. Это увеличивает стоимость разработки ИИ и затраты на их содержание и обслуживание, что становится экономическим тормозом для дальнейшего развития. Для решения этой проблемы разрабатываются технологии сжатия нейронных сетей. Однако они сталкиваются с рядом ограничений. Классический подход сжатия требует м

Недавно читал статью и поймал себя на мысли: а написал её человек или искусственный интеллект? Не смог ответить. Текст был грамотным, структурированным, информативным. Но чего-то в нём не хватало. Той самой искры, которая отличает живое письмо от машинного шаблона. Исследование компании Graphite, проанализировавшей десятки тысяч статей, подтверждает: мы достигли момента, когда машинный контент в сети стал доминирующим. Более пятидесяти процентов новых статей пишут нейросети. Граница между человеческим и машинным авторством стремительно размывается, и отличить текст, созданный искусственным интеллектом, от написанного человеком становится всё сложнее. Это заставляет задуматься о судьбе писательского труда, творчества и самой ценности человеческого голоса в цифровую эпоху. Некоторые уже говорят про апокалипсис, про вымирание профессии автора. Эксперты призывают не впадать в крайности, вспоминая концепцию философа Умберто Эко. Он разделял подход к новым медиа на апокалиптический и интег

Знаете, что самое страшное после землетрясения? Не первый удар. А ожидание следующего. Афтершоки — повторные толчки, которые могут случиться через час, через день, через неделю. Они способны обрушить здания, ослабленные основным ударом. И предсказать их всегда было сложнейшей задачей. Учёные из Эдинбурга, Британской геологической службы и Падуанского университета создали инструменты на основе искусственного интеллекта, которые могут оценивать риск афтершоков почти сразу после основного землетрясения. Модели обучили на данных о землетрясениях магнитудой четыре и выше из Калифорнии, Новой Зеландии, Италии, Японии и Греции. Эти события часто запускают цепочки повторных толчков, которые способны нанести сопоставимый или больший ущерб, чем первоначальный удар. Поэтому точный прогноз в первые часы после катастрофы критически важен. Алгоритмы анализируют архивы сейсмических наблюдений и оценивают, где и сколько афтершоков может произойти в течение ближайших двадцати четырёх часов. По качест