
Искусственный интеллект
Всем весна!
Весна пришла, и вместе с ней пришло счастье и радость для всех людей. С первым днем марта начинается самое волшебное время года. Птицы весело щебечут, цветы начинают расцветать, а солнце светит ярче и теплее. Люди выходят на улицу с улыбкой на лице, наслаждаясь первыми лучами весеннего солнца.
Март - самый лучший весенний месяц, потому что он символизирует новое начало, обновление и возрождение. В этот месяц природа просыпается от зимнего сна, принося с собой свежесть и жизненную энергию. Весна вдохновляет на новые начинания, мечты и планы.
И 1 марта - самый лучший день, потому что он как ключ к волшебству весны. В этот день люди испытывают особенное чувство радости и оптимизма, готовясь встретить все чудеса, которые принесет с собой весна. Каждый вдохновляется на новые свершения и готов принять все радости и возможности, которые принесет с собой этот прекрасный месяц.
Текст написан нейросетью Джулиус (ChatGTP).
Qualcomm представила AI Hub для создания AI приложений
Qualcomm представила AI Hub — инструмент, который сделает создание локальных ИИ-приложений более доступным и удобным для разработчиков. В свете растущего интереса к работе с нейросетями на собственных устройствах, компания представила этот новый инструмент на выставке MWC 2024. AI Hub содержит широкий спектр генеративных моделей ИИ, которые могут быть легко загружены на устройства Qualcomm. В настоящее время в библиотеке представлено более 75 моделей.
Это событие приходит на фоне запуска Snapdragon 8 Gen 3 для смартфонов и Snapdragon X Elite для ПК, что означает начало масштабной коммерциализации ИИ на устройствах Qualcomm. Согласно Дурге Маллади, старшему вице-президенту Qualcomm, AI Hub открывает перед разработчиками возможность полноценно использовать потенциал передовых технологий для создания ИИ-приложений.
Библиотека AI Hub содержит популярные модели, такие как Whisper от OpenAI для распознавания речи и Stable Diffusion от Stability AI для преобразования текста в изображения. Qualcomm утверждает, что модели в AI Hub оптимизированы аппаратно, обеспечивая высокую производительность ИИ на устройствах.
Использование всех ядер Qualcomm AI Engine, включая NPU, CPU и GPU, приводит к повышению энергоэффективности и ускорению работы моделей. Помимо этого, локальная обработка данных обеспечивает повышенную безопасность, что крайне важно при работе с конфиденциальной информацией.
По словам Маллади, Qualcomm AI Hub предоставляет разработчикам обширную библиотеку оптимизированных моделей ИИ для быстрой интеграции в приложения, обеспечивая таким образом улучшенный пользовательский опыт. Оптимизированные модели доступны на AI Hub, GitHub и Hugging Face, и разработчики уже могут оформить подписку.
https://www.zdnet.com/ - источник
Нейросеть смогла оживить популярные картины Ван Гога
Это новый уровень искусства или его конец?
- - -
NeuroTrends 👇:
https://t.me/neuro_trends8/6549
Умеет ли нейросеть писать рассказы и сказки?
Понимаю, что пост не по теме канала, но лезущие из всех щелей и скважин банки и политота просто задолбали. Внимание – будет много букв.
В интернете просто лавина всяких «бесплатных» курсов и вебинаров по обучению приёмам работы с нейросетями.
Послушав парочку, я пришёл к выводу, что они меня вряд ли чему научат. Это как курсы по приёмам работы в MS Word. Хотя, возможно, я ошибаюсь, и они действительно для кого-то будут откровением.
Простой пример. Находим через поисковик несколько нейронок по написанию текста и даём следующее задание
Напиши рассказ объёмом 2000 знаков про приключения маленького бездомного котёнка, который много страдал и скитался, но потом его нашла девочка, принесла домой и он обрёл новую семью, где его все любили.
На выходе получаем вот такие результаты, текст никак не обрабатывал. Как говорится сохранил стилистику и оформление авторов.
Perplexity
В сердце лесной глуши, в угловике заброшенных руин, жила история непобедимого духа – история маленького безымянного котенка. Светлые глаза его были полны печали и ожидания, а хрупкий телёнок был обернут в мягкую пухлядь из старых листьев и сухих трав.Сорок дней котенок претерпевал испытания, борясь против голода и холода, пытаясь найти себе место под солнцем и кротовую лачугу. Ночные волчки и звериный шум только усиливали его трепет, и каждый раз, когда ветер кивает над его головами, котенок чувствовал, что ему предстоит столкнуться с новыми трудностями.Однако, как буря в море, в этот мир разоренности и отчаяния вторгается сила человеческой любви. Девочка-прохожая, которая часто гуляла этими местами, видела маленького котенка и была поражена его состоянием. Она решает помочь своему новому другу, и вместе они начинают долгий путь обратно домой.Девочка приносит котенка в свои домашние стена, где тот находится в окружении любви и тепла. Мама девочки, с первого же взгляда, осознаёт, что их жизни никогда больше не останутся такими же, как раньше. Открывая для котенка новый мир, она учит его играть, кормить и даже выполнять самые простые команды.Вскоре котенок становится частью семьи, и его нежно называют Мишой. Он получает лучшую пищу, игрушки и даже специальную кроватку, чтобы он мог спать комфортно. Каждая ночь Мишка ложится между двух своих новых хозяев, которые обещают ему, что никогда не бросят его и ничего не позволят случиться снова.Таким образом, началась новая эпоха в жизни маленького котенка Мишки, который стал счастливым членом новой семьи, где его любят и ценим. Если бы не случайная встреча с девочкой, которой было суждено открыть мир Мишке, то его жизнь могла сложиться совсем иначе...
Как-то не очень внятно. Идём далее...
OpenChat.team
Вдали от городской суеты, по заросшим берегам хрустальной реки, жил маленький бездомный котёнок, который назвали Сестрикой. Он был маленькой, едвой и терпеливой кошице, которойhour обидчики лишь каталожили страдания и преданность. В затруднительных моментах, маленькая Сестрица испытывала горечь и щелочь, скитаясь по унылой местности, но всё же витая через события.
Сестричка не долго скиталась: перед ней развернулось новое утро. Оно было ярким и солнечным — днем, когда девочка по имени Катя поймала маленького котёнка. Катя была маленькой, хрустущей деревенской девочкой, забитой в дураковом пальто и держившейся за светящуюся ветоchnую игрушку.
Катю так поразилаarger量 энергии и своенравности Сестрички, что не вступила в состязание с едой. Она moldrem жизни и обозначилаSort новойземлю в доме, где любящие взрослые согласовали приютить двух маленьких жизней. Сестричка обязалась заботиться о котёнке, который теперь получил имя Мими, и взаимность была вполне понятной.
Сестрица и Мими, почувствовав утреннюю свежину в воздухе, плакали от радости, когда девочка принесла их домой. Они чувствовали обветшалого дома и в том же качестве показательных бумаг, которые Директор им как дать, амуляция Whether цвета холодок ежегодно снифлен среди отчетов. Впрямь просто должно быть время так сделать.
С самого начала Сестрица и Мими чувствовали, что они принадлежат друг другу, как ручка и книга или молот и плита, не делая различия между себя. Seiji they passed hours laughing, miming, and melodically chanting to each other like spirits in a second home. Трудно было поверить, что эти маленькие существа раньше были привязаны друг к другу лишь чашками и бокалами, а также двумя мягкими мячами, которые они проползали по полу, стараясь уловить друг друга.
Однажды, в темноте, когда все жители дома уже спали, Сестрица и Мими преодолели небесноые препятствия, когда девочка затем имаensed toполями и птичьими гнёзда, кото
Вообще не фонтан. Видно где-то трудности перевода - чат работает на английском. Смотрим что будет дальше.
Чатбот Нейрокот
Маленький бездомный котёнок по имени Лео скитался по улицам города уже несколько дней. Он был исхудалый, грязный и испуганный. Лео уже не помнил, когда он последний раз ел или пил. Он был одинок и беззащитен.
Однажды Лео забрел во двор одного дома и увидел маленькую девочку по имени Анна. Девочка сразу же увидела бедного котёнка и поняла, что ему нужна помощь. Она подошла к Лео и погладила его по голове. Котёнок заурчал от удовольствия и теперь уже не ходил на хвосте.
Анна поняла, что Лео нуждается в заботе и доме. Она взяла его на руки и принесла в дом. Родители девочки были удивлены, но согласились взять котёнка к себе. Лео был в восторге - наконец-то у него появилась новая семья, которая его любила.
С каждым днем Лео становился все счастливее. Он играл с Анной, спал на ее кровати и наслаждался вкусной едой, которую для него приготавливали. Котёнок быстро приходил в себя и становился все красивее.
Анна очень постаралась, чтобы Лео было комфортно и уютно. Она купила ему игрушки, построила специальное место для сна и каждый день играла с ним. Лео был ей очень благодарен и отплачивал ей своей преданностью и лаской.
И вот однажды Лео понял, что он нашел свой дом, свою семью, свою любовь. Ему больше не нужно было скитаться по улицам и искать еду. Теперь у него были настоящие друзья и заботливые хозяева.
Лео был счастлив и благодарен судьбе, что он встретил девочку по имени Анна, которая спасла его из бездомности и дала ему шанс на новую жизнь. Теперь они были неразлучны и небывало счастливы вместе.
Вполне неплохо. Посмотрим может ли быть лучше.
Julius.ai
Маленький бездомный котёнок по имени Мурзик много страдал и скитался по улицам города. Он был одинок и голоден, и каждый день был испытанием для него. Но однажды его жизнь изменилась, когда девочка по имени Аня нашла его на улице. Аня была добрым и заботливым ребенком, и она решила взять котёнка домой.
Мурзик был испуган и неуверен, но постепенно он начал доверять Ане. Девочка кормила его, играла с ним и ухаживала за ним. Мурзик почувствовал, что он нашел свою новую семью, где его любили и заботились о нем.
С каждым днем Мурзик становился все смелее и дружелюбнее. Он стал настоящим членом семьи Ани и ее родителей. Он играл с ними, спал на их кровати и получал много ласки и внимания. Мурзик был счастлив, что он больше не одинок и что у него есть люди, которые его любят.
Таким образом, маленький бездомный котёнок Мурзик нашел свое счастье и новую семью благодаря девочке Ане. Он понял, что даже после многих испытаний и трудностей всегда есть место для любви и добра в этом мире.
На мой взгляд пожалуй лучший результат.
А дальше начинается интересное – нейросеть предлагает развит и дополнить рассказ разными сюжетными линиями.
Например:
«Какие приключения Мурзика произошли до того, как его нашла девочка?»
«Какие опасности встречал Мурзик пока жил на улице?»
«Как изменилась жизнь Ани после того, как она забрала Мурзика домой?».
Продолжать можно долго. В зависимости от выбранного ответа нейросеть предлагает разные варианты сценария.
Всё это было проделано мной менее, чем за несколько минут, не считая поиска нейронок и регистрации в них.
А я ведь до этого момента практически с ними не сталкивался, пока не посмотрел по полчасика парочку мотивирующих вебинаров.
Чем это может быть вам полезно?
Например, можно сочинять сказки для своих детей на разные темы. Например с участием вашего ребёнка и любимыми героями его мультфильмов.
Я же стал просто генерировать в разных нейросетях десятки картинок для оформления сайтов, постов, и рекламных объявлений. Это как-то приятнее, чем рыться на фри-стоках в поисках нужной графики.
Если интересно - пишите в комментариях. Напишу про свой опыт работы с нейросетями по генерации графики, как всегда, с примерами и ссылками.
Всем добра.
Первоисточник - мой канал на Дзене.
Новые горизонты в разработке игр: Как нейросети меняют правила игры
В мире развивающихся технологий каждый день появляются новые инновации, меняющие привычные нам представления о возможностях творчества и производства. Одной из самых захватывающих тенденций последних лет стало использование искусственного интеллекта в создании контента, включая текст, изображения и теперь даже игры.
Недавно Google DeepMind представила свою последнюю разработку - нейросеть с именем Genie, способную создавать простейшие 2D-платформеры по описанию или изображению. Этот шаг открывает новые возможности для тех, кто мечтает о создании игр, но не обладает глубокими знаниями программирования или дизайна.
Суть работы Genie заключается в том, что нейросеть обучена на огромном объеме видеозаписей, на которых люди играют в 2D-платформеры. Несмотря на простоту игр и низкое разрешение видео, на основе этого обучения нейросеть может создавать игры с невероятно небольшими требованиями к ресурсам. Она может преобразовать любое изображение в играбельный контент, реагирующий на действия пользователя.
Однако, важно отметить, что это лишь начало. Пока созданные Genie игры представляют собой простейшие платформеры, но с развитием технологии они могут стать гораздо более сложными и интересными. Этот пример является лишь одним из множества случаев использования нейросетей в творческом процессе.
Вопрос о том, как эта технология повлияет на индустрию разработки игр и рынок труда в целом, остается открытым. Но есть основания полагать, что нейросети станут инструментами, дополняющими навыки профессионалов, а не заменяющими их. Они могут ускорить процесс создания, освободив время для более творческих задач, и помочь даже непрофессионалам в воплощении своих идей в жизнь.
В конечном счете, развитие технологий, включая нейросети, не должно вызывать страха у профессионалов в индустрии разработки игр и других областях. Они представляют собой возможность для новых творческих выражений и улучшения продуктивности, а не угрозу для существующих специалистов. Как и в случае с другими инновациями, ключевым будет умение адаптироваться и использовать новые возможности в своей работе.
источник google блог
Что такое нейросети: история возникновения ИИ
Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.
💡 Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти.
Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.
🧠 Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.
Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.
В 1970-е годы наступила "Зима ИИ", когда ожидания от нейросетей не оправдались на уровне лунной экспедиции.
Публичное высказывание Марвина Мински и Сеймура Пейперта в книге "Перцептроны" подчеркнуло ограниченность простых нейросетей, что снизило интерес к искусственному интеллекту и привело к сокращению финансирования исследований.
Однако в 1980-е годы начался "ретро-ренессанс" нейросетей с разработкой метода обратного распространения ошибки, учеными такими как Джефри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Рональд Уильямс. Этот метод позволил эффективно обучать многослойные сети, открыв новые горизонты для развития искусственного интеллекта.
С появлением новых алгоритмов нейросети смогли подняться на новый уровень.
В 80-е годы они начали раскрывать свой потенциал, а в 90-е годы сверточные нейронные сети, в том числе работа Яна ЛеКуна с LeNet-5, стали золотым стандартом в области компьютерного зрения, открыв новые перспективы для глубокого обучения и задач распознавания образов.
Microsoft не осталась в стороне и в 90-е годы также начала активные исследования в области машинного обучения, речевой обработки и распознавания образов. Основание лаборатории исследований Microsoft Research в 1991 году стало одним из ключевых событий в развитии искусственного интеллекта.
Конец 20-го века также характеризовался активными исследованиями в области искусственного интеллекта со стороны ведущих компаний, таких как IBM и Microsoft. IBM совершила значительный прорыв в 1997 году, когда их шахматный компьютер Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, подчеркивая потенциал искусственного интеллекта.
🚀 С развитием компьютерной техники нейросети стали способны обучаться, работать и анализировать данные быстрее, открывая новые возможности для применения в различных областях. Подводя итог, 90-е годы стали временем, когда исследования в области нейросетей и искусственного интеллекта принесли значительные результаты, открывая путь к новой эре технологий с бесконечными возможностями.
В 2000-х годах мир искусственного интеллекта и нейросетей перешел в новую, активную фазу развития.
Благодаря популярности интернета, компании стали собирать огромные объемы данных, что открыло новые возможности для нейросетей.
Google активно инвестировал в разработку искусственного интеллекта, сосредоточившись на поиске информации, алгоритмах перевода и рекомендательных системах.
Ян Лекун и его коллеги продолжали исследования в области сверточных нейронных сетей, которые стали ключевыми для прорывов в компьютерном зрении, особенно в задачах распознавания изображений. Рекуррентные нейронные сети, ставшие бумом в 90-ых годах, стали основой для работы с последовательными данными, такими как текст или речь, и легли в основу таких сервисов, как автоматические переводчики или помощники вроде Siri (представленным в 2011 году).
Появление более мощных графических процессоров позволило более быстрое и эффективное обучение нейросетей, с NVIDIA в роли ключевого игрока на этом рынке. Amazon, Netflix и Spotify стали первыми, кто создал автоматизированные системы рекомендаций, используя алгоритмы машинного обучения для предсказания предпочтений пользователей.
На заре нового тысячелетия искусственный интеллект благодаря новым достижениям в нейросетях был готов перейти на новый уровень. Этот период напоминал танцевальную вечеринку на технологическом диско, где каждый новый алгоритм становился новым хитом. В 2010-е годы глубокое обучение стало звездой вечера.
В мире искусственного интеллекта последние годы ознаменовались великими изменениями и новыми достижениями.
На сцену вышли трансформеры, не те, что мы привыкли видеть в кино, а новый подход к обработке естественного языка.
Архитектура трансформеров стала основой для таких знаменитых моделей, как BERT появившейся в начале 2018 года и молодой GPT который появился в 2022 году.
В это время технологические компании начали разрабатывать специализированные процессоры для обучения и вывода моделей искусственного интеллекта, такие как Tensor Processing Units (TPU) от Google.
Новые алгоритмы сразу же стали золотым стандартом в мире нейросетей.
Модели, подобные BERT и GPT, стали как знаменитые дети искусственного интеллекта, всегда удивляющие нас своими способностями.
С появлением новых программных инструментов, таких как TensorFlow и PyTorch, даже бабушка могла бы создать нейросеть. Ну, или почти.
За последние десятилетия нейросети прошли путь от "хм, интересно" до "вау, это же везде!" И если вам кажется, что вы поняли все о них, у нас для вас спойлер: история только начинается.
Любопытно, как все это волшебство работает изнутри? Присоединяйтесь к нашему каналу, где мы исследуем удивительный мир современных технологий ИИ и освещаем их влияние на бизнес.
А у вас вообще есть план как вы через полгода-год будете новости читать?
Мне кажется надо начинать создавать курсы по фактчекингу. Уже сейчас, особо удачно сгенерированные изображения - невозможно отличить от реальных, а самое страшное еще впереди. Например, как на видео выше, сгенерированное на Sora.
Да, и раньше такое можно было сделать через CG графику. За кучу бабок и времени. Сейчас, потенциально это можно сделать за минуты и очень дёшево.
Оно нам надо? *ворчит как старик*
👟Кроссовок Джеки Чана: @JCsneaker
NASA разработали новый алгоритм искусственного интеллекта
Новый алгоритм искусственного интеллекта, разработанный НАСА, позволяет предсказывать солнечные бури в рекордно короткие сроки. Солнечные бури могут нанести серьезный ущерб как на Земле, так и в космосе. Новая система предупреждения, названная Dagger, обеспечивает точные и своевременные прогнозы силы и направления солнечной бури в течение менее чем секунды.
Этот алгоритм НАСА открывает новые возможности для предотвращения ущерба, вызванного солнечными бурями, что особенно важно с увеличением солнечной активности. Благодаря этому инновационному подходу можно значительно повысить безопасность как на Земле, так и в космосе.








