Искусственный интеллект

Вы когда-нибудь видели робота, анимационного персонажа или даже героя видеоигры, который был настолько похож на человека, что это казалось почти… зловещим? Было ли вам трудно понять, человек это или нет, и вызывала ли эта неопределенность странное, нервирующее чувство? Если да, то вы, вероятно, испытали явление, известное как «зловещая долина». Но что это такое и почему оно вызывает у нас такую сильную реакцию?

Развитие искусственного интеллекта все больше позволяет моделям LLM решать сложные математические задачи. Но насколько хорошо они справляются с логическими задачами уровня олимпиады для начальной школы? В предыдущем тесте я изучал производительность различных моделей, и теперь, с выпуском новой модели O3 от OpenAI, я провел обновленное сравнение.

Недавно OpenAI представила модель o3-mini, ознаменовав очередной шаг вперед в линейке систем искусственного интеллекта, оптимизированных для рассуждения. Эта новая модель особенно полезна для тех, кому нужна AI-поддержка в решении технических или научных задач.

Развитие машинного обучения и больших языковых моделей (LLM) создало вычислительные задачи, которые требуют гораздо большего, чем простое обновление оборудования. Взрывной рост искусственного интеллекта в последние годы породил специализированные вычислительные потребности, для которых NVIDIA в настоящее время предлагает практически эксклюзивные решения.

Разработка моделей ИИ в последние годы прогрессировала поразительными темпами, но как эти системы справляются с решением задачи математической олимпиады для 5-го класса? В этом тесте я не только изучаю способности моделей к решению проблем, но и даю представление о том, насколько эффективно они могут справляться с задачами оптимизации.

До недавнего времени в сфере высококлассного ИИ доминировали закрытые модели, такие как GPT-4 и Claude Sonnet. Доступ к ним часто связан со значительными расходами и ограничениями. Однако появление DeepSeek-V3 знаменует собой потенциальный сдвиг: эта языковая модель с открытым исходным кодом не только предлагает производительность, сравнимую с лучшими проприетарными моделями, но и дает возможность запускать ее на собственной инфраструктуре.

Mixture of Experts (MoE) – это архитектура машинного обучения, основанная на принципе «разделяй и властвуй». Ее ключевая идея – разбить крупную модель на ряд более мелких, специализированных подмоделей, которые называются «экспертами». Каждый «эксперт» специализируется на решении определенной задачи или обработке конкретного набора данных.

При работе с большими языковыми моделями (БЯМ), такими как GPT-4o или Claude Sonnet, многие пользователи, особенно те, кто использует языки, отличные от английского, задаются вопросом: какой язык лучше выбрать для получения наилучших результатов? Несмотря на многоязычность этих моделей, позволяющую общаться на разных языках, их эффективность часто снижается по сравнению с запросами на английском. В этой статье мы разберемся, почему так происходит и когда стоит перейти на английский.

Человеческий мозг, сложная биологическая система, усовершенствованная миллионами лет эволюции, контрастирует с большими языковыми моделями (LLM) — последними достижениями в области искусственного интеллекта. Несмотря на то, что LLM демонстрируют впечатляющие возможности в обработке языка, смогут ли они когда-нибудь превзойти сложность и способности человеческого мозга?

Одной из наиболее динамично развивающихся областей искусственного интеллекта является создание больших языковых моделей (LLM), которые сегодня входят в число самых популярных технологий. Растущее число поставщиков выпускают собственные модели, как закрытые, так и с открытым исходным кодом. Эти модели могут отвечать на различные темы с разным уровнем качества и точности. Из-за быстрого темпа инноваций определение того, какая модель предлагает наилучшую производительность, меняется почти еженедельно. Но как мы можем убедиться, что конкретная модель действительно работает лучше других? Какие методы и тесты используются для сравнения этих инструментов?

Представьте, что все, что вы видите, слышите и чувствуете – ваше любимое кресло, газонокосилка соседа и даже самые дорогие воспоминания – все это часть сложной симуляции. Что, если окажется, что мы живем не в физической вселенной, а в виртуальной реальности, созданной сложным искусственным интеллектом (ИИ)?

Нобелевская премия по физике 2024 года была присуждена Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за их новаторскую работу в области искусственного интеллекта. Эта награда отмечает их фундаментальные открытия в сфере искусственных нейронных сетей, которые сделали возможным развитие современного машинного обучения. Их исследования, проведенные в 1980-х годах, заложили основу для современных технологий ИИ, включая распознавание изображений и обработку естественного языка. Эта революционная работа внесла значительный вклад в развитие научного и технологического мира.

Google DeepMind недавно анонсировала AlphaChip, систему искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, призванную революционизировать проектирование компьютерных чипов. AlphaChip может создавать оптимизированные компоновки чипов, важнейший этап, известный как floorplanning, всего за несколько часов, в то время как традиционные методы, использующие человеческий труд, могут занимать месяцы. Этот прорыв был подробно описан в публикации 2021 года в журнале Nature.

Представлена новейшая модель искусственного интеллекта от OpenAI, o1 (внутреннее кодовое имя "Strawberry"). Модель o1 специально разработана для улучшения возможностей искусственного интеллекта в области рассуждений. Многочисленные источники сообщают, что это новое семейство моделей нацелено на решение сложных задач в науке, программировании и математике, уделяя больше времени "размышлению" перед предоставлением ответа.

Быстрорастущий французский ИИ-стартап Mistral AI вышел на арену мультимодального искусственного интеллекта, выпустив Pixtral 12B. Мультимодальный ИИ – это системы, способные обрабатывать и понимать информацию из различных типов данных одновременно, таких как текст и изображения. Эта новая модель с 12 миллиардами параметров позволяет Mistral, известной своим акцентом на решения с открытым исходным кодом и конкуренцией с американскими технологическими гигантами, соперничать с аналогичными предложениями от крупных игроков, таких как OpenAI и Anthropic.

Развитие технологий искусственного интеллекта постоянно улучшает пользовательский опыт благодаря новым функциям, но немногие инновации оказывают столь значительное влияние, как функция памяти ChatGPT. Она обещает более глубокое, персонализированное и эффективное взаимодействие, открывая путь к новому типу отношений между человеком и машиной. При этом крайне важно понимать ее возможности и существенные ограничения.

В областях искусственного интеллекта и робототехники одной из самых захватывающих и всё более исследуемых тем является Рой Интеллект (РИ). Этот подход черпает вдохновение из коллективных поведенческих моделей, наблюдаемых в природе, как у муравьев, пчел, стай рыб или стай птиц. Цель состоит в том, чтобы научиться у этих естественных систем для разработки искусственных систем, способных эффективно выполнять сложные задачи в децентрализованной, самоорганизующейся манере, зачастую приводя к удивительно сложному *эмерджентному поведению* из простых индивидуальных правил.

Новейшая большая языковая модель (LLM) от xAI, Grok-2, недавно начала развертывание для подписчиков X Premium, вызвав значительные дискуссии в сети. Эта улучшенная версия AI-ассистента обладает рядом новых возможностей, включая улучшенный чат, кодирование и логическое мышление. Наряду с LLM, xAI также представила функции генерации изображений, которые вызвали особое беспокойство из-за своей менее строгой природы.

Сельское хозяйство стоит на пороге технологической революции, и искусственный интеллект (ИИ) находится в авангарде этих преобразований. ИИ революционизирует сельскохозяйственный сектор, предлагая новые решения для повышения продуктивности, оптимизации использования ресурсов и решения таких проблем, как нехватка рабочей силы и устойчивость. Благодаря интеграции машинного обучения, робототехники и анализа данных, ИИ не только повышает эффективность методов ведения сельского хозяйства, но и обещает более устойчивое и прибыльное будущее для производства продуктов питания.

Первая «зима ИИ», охватывающая примерно период с 1974 по 1980 год, знаменует собой важный период в истории исследований искусственного интеллекта. Это было время, характеризующееся резким снижением энтузиазма, финансирования и ощутимого прогресса, после эпохи интенсивного оптимизма в 1950-х и 1960-х годах. В те первые десятилетия пионеры делали смелые прогнозы о скорых возможностях мыслящих машин, подготавливая почву для последующей волны разочарования, когда реальность не оправдала ожиданий.