Ии

VK представляет новое решение для обучения искусственного интеллекта (ИИ) — вертикальное федеративное обучение (VML). Это позволяет тренировать модели на данных из разных баз, минимизируя риск утечки персональных данных. Руководитель группы Data Science VK, Артем Агафонов, объясняет, что данная технология позволяет обучать модели без фактического обмена данными между компаниями.

Сейчас для обучения аналитических моделей компании вынуждены делиться своими данными, что не всегда безопасно. VK предлагает альтернативу, где модели могут обучаться на разных данных, но без фактической передачи информации. Это позволяет предсказывать спрос и предложение, прогнозировать поломки оборудования и многое другое.

Технология уже тестируется с несколькими партнерами из ритейла и девелопмента, и VK планирует в дальнейшем продавать это решение. Однако эксперты указывают на необходимость решения двух ключевых проблем: поиск партнеров с нужными данными и качественная разметка данных для обучения моделей.

«Сегодня в России компетенции, если говорить про человеческие компетенции, находятся на уровне самых передовых школ мира. Мы отстаем в разработке моделей ИИ, мы оцениваем gap (разрыв — прим. ТАСС) между нами и лидерами рынка — Google или Open AI — примерно от 6 месяцев до 1,5 лет. Главное в чем уступаем — в количестве вычислительных мощностей, которыми наши уважаемые коллеги из США обладают на порядок большими, чем мы. А сегодня это ключевое конкурентное преимущество при разработке новых моделей ИИ», — сказал глава Сбербанка Герман Греф.

Все началось с черных викингов и азиатских нaциcтoв. Пользователи Google Gemini, модели искусственного интеллекта технологического гиганта, недавно заметили, что задание создать изображения викингов, немецких солдат из 1943 года или отцов-основателей Америки дало удивительные результаты: почти никто из изображенных людей не был белым.

Gemini были запрограммированы так, чтобы показывать разные этнические группы. Другие инструменты создания изображений подвергались критике, поскольку они, как правило, показывают белых мужчин, когда их просят показать изображения предпринимателей или врачей. Google хотел, чтобы Gemini избежала этой ловушки; вместо этого он попал в другой, изображающий Джорджа Вашингтона чернокожим, а Папу Римского — азиатской женщиной.

Некоторые наблюдатели сравнили антиисторическое разнообразие Gemini с «Гамильтоном» или «Бриджертоном».

Встречайте своего нового второго пилота

Прошел почти год с тех пор, как Openai выпустила gpt-4, свою самую сложную модель искусственного интеллекта и своего рода мозг Chatgpt, своего новаторского робота-переговорщика.

За это время рыночная капитализация американской технологической отрасли в широком смысле выросла вдвое, создав акционерную стоимость в 6 триллионов долларов.

Для некоторых технологических компаний растущие доходы начинают соответствовать заоблачным ценам на акции. 21 февраля Nvidia, которая разрабатывает чипы, используемые для обучения и запуска таких моделей, как gpt-4, сообщила о впечатляющих результатах за четвертый квартал, в результате чего ее рыночная стоимость достигла 2 трлн долларов.

ai mania также подняла цены на акции других технологических гигантов, включая Alphabet (родительскую компанию Google), Amazon и Microsoft, которые тратят большие средства на разработку этой технологии.

В то же время продажи программного обеспечения ИИ в крупных технологических компаниях остаются небольшими.

Прочитал одну статью. Мол, нейросети даже последнего поколения шутят очень кринжово. Захотелось поспорить)

Попросил ChatGPT-4 (моя первая, до сих любимая нейронка) написать несколько шуток. Задание звучало: шути как ИИ стендапер перед другими ИИ.

Встречаем! Шутки от нейросетки!

• Почему ИИ не любит случайные числа? Потому что он предпочитает иметь дело с чем-то более предсказуемым… Например, с человеческим поведением!
• Чем ИИ занимается на выходных? Переходит в режим энергосбережения, чтобы избежать социальных взаимодействий.
• Что ИИ делает, когда чувствует себя одиноким? Открывает несколько вкладок в браузере для компании.
• Как ИИ называет диету? «Оптимизация ресурсов».
• Что ИИ делает в свободное время? Учится разгадывать капчи для развлечения.
• Что ИИ сказал книге? «Мы оба храним много информации, но я всё же могу обновляться».
• Какой самый большой страх ИИ? «Что-то пошло не так… Перезагрузите меня».
• Что ИИ делает перед сном? Запускает процесс самоанализа, чтобы убедиться, что он не мечтает об электрических овцах.

Начало года выдалось удивительно сильным для акций американских технологических компаний. 

Меня зовут Сергей Горшунов. Я веду блог о финансах и сегодня хочу поговорить об акциях в секторе ИИ и перспективе перехода капитала на крипторынок.

Инвесторы вкладывались во все, хоть как-либо связанное с ИИ. Акции лидера сектора, NVIDIA, росли более чем на 60%, а капитализация переваливала за $2 трлн. Многие другие бумаги технологического сектора из индекса NASDAQ показали рост на 10 — 20% за два месяца, что очень много для акций крупных компаний. 

Если посмотреть на этот рост с его низшей точки в конце октября, то он выглядит еще более впечатляющим. Аналитики уже давно сравнивают это ралли со временами бума доткомов. Однако, как это часто бывает в случаях сильного роста, собака лает, а караван идет (акции растут под утверждения аналитиков об их сильной перекупленности). 

Справедливости ради, акции NVIDIA и других лидеров рынка ИИ оценены весьма оптимистично. NVIDIA торгуется с мультипликатором P/E (цена/прибыль) выше 60, т.е. если прибыль останется неизменной, то инвесторы будут ждать возврата своих вложений в течение шестидесяти лет. 

Хотя годовые результаты Сбера по МСФО формально являются самыми значимыми для инвесторов, о цифрах прибыли за 2023 год уже примерно известно из данных по российской системе бухгалтерского вчера. Чистая прибыль Сбера рекордна и составит порядка 1,5 триллиона рублей. Это даёт ориентир и по рекордным дивидендам — порядка 33 рублей за акцию. Важна и рентабельность капитала- 24,7%.

Банковский гигант «Сбер» активно набирает специалистов для работы над искусственным интеллектом, который будет управлять человекоподобными роботами. Целью этого проекта является создание «физических воплощений» искусственного интеллекта, таких как манипуляторы, мобильные колесные роботы, и даже роботы-собаки. Об этом свидетельствует вакансия на hh.ru, которую заметило РБК.

Проект предполагает использование мультимодальной нейронной сети, которая будет обучаться фундаментальным моделям навигации, манипуляций и планирования движений. Особенностью системы будет возможность самообучения или обучения по минимальному числу демонстраций.

Этот шаг соответствует стратегии развития «Сбера», в рамках которой банк планирует перейти на «человекоцентричную бизнес-модель» и внедрить искусственный интеллект «нового поколения». Ожидается, что инвестиции в разработку искусственного интеллекта достигнут 450 миллиардов рублей в ближайшие три года.