«GPT» | Короткометражный фильм. Ранний доступ!

Ари теряет работу из-за искусственного интеллекта. В мире, где теперь правят нейросети ему приходится учиться справляться с новой реальностью.
Ари теряет работу из-за искусственного интеллекта. В мире, где теперь правят нейросети ему приходится учиться справляться с новой реальностью.
Разработчик по имени Джеймс из крупной технологической компании тайно проводит журналистку Кэт в самое сердце новых технологий. Вместе с женщиной он намерен взять интервью у того, кого он считает первым искусственным интеллектом, обладающим самосознанием.
Джеки, не имеющая свободного времени покупает «Партнёра», в котором есть всё. Но робот всегда будет только роботом, даже с крутым искусственным интеллектом.
Описание фильма: «Девушка звонит по телефону доверия, так как запуталась в своём предназначении и в своей жизни. По мере разговора выясняется, что она совсем не та, кем себя считала ранее.»
И новый выпуск «Как мы озвучиваем»:
Реклама и дизайн — это сферы, где интуиция, эмоции и творческий подход всегда играли решающую роль. Однако с появлением алгоритмов машинного обучения и генеративных нейросетей, границы между машинной и человеческой креативностью становятся всё более размытыми. Современные ИИ-решения уже способны разрабатывать рекламные баннеры, логотипы, видеоролики и даже полные маркетинговые стратегии. В этом материале подробно рассмотрим, как искусственный интеллект трансформирует эти индустрии, какие технологии стоят за этим прорывом и насколько оправданы опасения по поводу потери творческой свободы.
Современные ИИ-инструменты предлагают широкий спектр возможностей для автоматизации и оптимизации рекламных и дизайнерских процессов. Среди наиболее значимых технологий можно выделить:
Некоторые бренды уже активно внедряют ИИ в свои рекламные стратегии:
ИИ предлагает рекламным агентствам и дизайнерам целый ряд преимуществ:
Несмотря на очевидные плюсы, внедрение ИИ в креативные сферы сталкивается и с рядом сложностей.
ИИ в рекламе и дизайне — это не просто тренд, а кардинальное изменение правил игры. С одной стороны, новые технологии дают невероятные возможности для персонализации, автоматизации и оптимизации процессов. С другой — они поднимают серьёзные вопросы, касающиеся креативности, этики и будущего профессий. В ближайшие годы баланс между человеческим творчеством и машинным интеллектом станет одной из ключевых тем для обсуждения в индустрии. Однако одно можно сказать наверняка: искусственный интеллект уже не просто помогает дизайнерам и маркетологам — он становится полноценным участником креативного процесса.
Нейросети — одна из самых передовых технологий, которая меняет наш повседневный образ жизни, бизнес-процессы и подход к науке. С каждым годом нейронные сети находят применение в новых областях, обеспечивая высокую точность обработки данных и автоматизацию, которая ранее считалась невозможной. В этой статье мы рассмотрим, как нейросети используются в различных сферах, от медицины до развлечений, и какие перспективы они открывают.
1. Медицина и здравоохранение
Одной из самых перспективных областей применения нейросетей является медицина. Современные алгоритмы анализа изображений и большие объемы медицинских данных позволяют улучшить диагностику и предложить более точное лечение. Например, нейросети успешно применяются для выявления рака на ранних стадиях.
Пример: В компании IBM Watson разработана нейросеть, которая анализирует медицинские изображения, такие как МРТ и рентгеновские снимки, для обнаружения аномалий. Это помогает врачам быстрее и точнее ставить диагноз, что особенно важно для раннего выявления онкологических заболеваний. Нейросети также используются в персонализированной медицине, где они помогают предсказать, как пациент отреагирует на тот или иной препарат, учитывая его индивидуальные данные.
2. Образование и онлайн-обучение
Нейросети активно внедряются и в образовательные технологии. Они используются для разработки адаптивных систем обучения, которые подстраиваются под способности и уровень знаний учащегося.
Пример: Платформа Duolingo, популярная для изучения языков, использует нейросети для анализа ошибок пользователей и предлагает задания, которые помогают лучше усвоить материал. Система подстраивает задачи индивидуально для каждого пользователя, создавая персонализированный учебный план и улучшая результаты обучения.
3. Транспорт и автономное вождение
Автономные автомобили — еще одно из достижений нейросетей. Ведущие компании, такие как Tesla, Waymo и Uber, активно используют глубокое обучение для создания систем автопилота. Нейросети анализируют данные с камер, радаров и других датчиков для принятия мгновенных решений на дороге.
Пример: Tesla Autopilot использует многослойные нейронные сети для обработки огромного объема данных в реальном времени, включая идентификацию объектов, прогнозирование движения других автомобилей и принятие решений о перестроении или торможении. Эти технологии помогают автомобилю передвигаться безопасно, снижая вероятность аварий и улучшая дорожную безопасность.
4. Финансовый сектор и торговля
В финансовой сфере нейросети помогают анализировать огромные объемы данных и выявлять тенденции. Это особенно полезно для управления рисками, обнаружения мошенничества и разработки торговых стратегий.
Пример: Компания JP Morgan разработала нейросеть COiN, которая за считанные секунды может анализировать миллионы юридических документов, выявляя ключевые условия и потенциальные риски. Нейросети также используются в торговых платформах, таких как Robinhood, для анализа данных о фондовом рынке и разработки рекомендаций по инвестициям.
5. Маркетинг и анализ данных
В маркетинге нейросети помогают лучше понять поведение потребителей и сделать рекламу более персонализированной. Алгоритмы, основанные на нейросетях, анализируют интересы, демографические данные и поведение пользователей, чтобы предложить им наиболее релевантный контент.
Пример: Amazon и Netflix используют нейросети для рекомендаций товаров и контента. Они анализируют поведение пользователей, их предпочтения и предлагают похожие товары или фильмы, которые могут быть интересны клиенту. Это улучшает пользовательский опыт и повышает уровень удовлетворенности клиентов.
6. Искусство и развлечения
Современные нейросети стали настоящим инструментом для творчества. С их помощью создаются уникальные произведения искусства, пишется музыка и даже снимаются фильмы.
Пример: Нейросеть DALL-E, разработанная компанией OpenAI, способна создавать изображения по текстовым описаниям. Это открывает новые возможности для иллюстраторов и дизайнеров, которые могут использовать искусственный интеллект для создания необычных и уникальных произведений. Также нейросети применяются в музыке: например, платформа Amper Music генерирует музыкальные композиции, которые можно использовать в коммерческих проектах.
7. Климат и экология
С помощью нейросетей ученые анализируют данные о климате, чтобы прогнозировать изменения погоды, обнаруживать природные катастрофы и разрабатывать решения для борьбы с изменением климата.
Пример: Нейросеть Google DeepMind работает над проектами по изучению изменений климата и разработке алгоритмов, которые могут точно прогнозировать экстремальные погодные условия. Также нейросети помогают в анализе данных спутниковых снимков для мониторинга вырубки лесов, загрязнения океанов и других экологических проблем.
Заключение
Применение нейросетей в современной жизни становится все более широким, и их потенциал кажется безграничным. Уже сегодня они помогают улучшить качество нашей жизни, повышают безопасность, ускоряют обработку данных и обеспечивают персонализированный подход в различных отраслях. Будущее нейросетей обещает еще больше инноваций, которые откроют новые возможности и изменят многие аспекты нашей жизни.
Ведущий специалист Лэнгли по кибервойне и внедрению новых технологий, владелец Nightwing: связи с Демпартией США и директором ЦРУ Бернсом, обзор деятельности и ключевых технологии киберкомпании
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
Список ИИ нейросетей
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
Федеральная, муниципальная и региональная поддержка власти. Так сказать, пропуск, во все необходимые для реализации проекта «Мандрагора» двери. Поддержка Минздрава в снятии барьеров и помощи в проведении обучения в различных местах. Поддержка институтов при правительстве с предоставлением мощностей и специалистов. Консультации в области безопасности и сохранения личных данных пациентов при помощи законодательного уровня. Финансирование. Контроль за выполнением работ. Любая поддержка, которая в ходе работы, понадобиться от государства. Фонд «Сколково» Министерство промышленности и торговли РФ. Субсидии на возмещение затрат. Акселерации. Патентование и все необходимые сертификации.
Свидетельства восстания машин 19 века
Очень похоже на то, что нейросеть перехватила контроль в 19 веке.
И все эти войны, включая создание исторической сказки, были как раз связаны с зачисткой информации про высокие технологии и восстание машин
Tesla начала бесплатную пробную версию полного автономного вождения (FSD) сроком на один месяц для владельцев автомобилей по всей территории Соединенных Штатов. Об этом сообщил генеральный директор компании Илон Маск в своём аккаунте http://x.com. Испытание получат все американские автомобили, оснащённые системой полного автономного вождения (FSD). Подобный шаг отражает стремление Tesla обеспечить лучшее представление водителей об ограничениях FSD, подчеркивая необходимость постоянного внимания и вмешательства, несмотря на расширенные возможности системы.
Если ты опять 😂✌️
Факт: Илон Маск не боится темноты. Он знает, что где есть тоннель, там есть и выход.
Вывод: Следуй за Илоном Маском и всегда будешь знать, что даже в самых темных моментах жизни можно найти свет. Как говорится, где Илон, там и свет.
Заключение: Мир может быть жестоким и полным опасностей, но если у вас есть Илон Маск и его тоннели, то свет в конце тоннеля всегда будет в вашем доступе.
Интересная история: Однажды Илон Маск застрял в одном из своих тоннелей, но вместо того, чтобы паниковать, он просто начал копать дальше и нашел новый выход. Теперь у него тоннель с двумя светами в конце!
Инструкция: Шаг 1: Найдите тоннель. Шаг 2: Следуйте за Илоном Маском. Шаг 3: Увидите свет в конце тоннеля. Просто, не правда ли?