В этом уверенМинстрой. Но точно получится?
Если бы речь шла только о профессиях, в которых без проблем можно заменить человека роботом, то проблема была бы решена уже завтра. Но есть нюанс...
🔧 В нашей стране в дефиците оказались не только IT-специалисты, на чьих хрупких плечах основное бремя цифровой революции, но и нехватка важнейших прикладных профессий: слесарей, операторов станков, монтажников, технологов, инженер-дизайнеров, наладчиков и других.
👁 Как их заменить технологими? Роботы, конечно, могут значительно упростить работу, но нужен человек, который будет все контролировать. А сейчас у нас проблемы не только с импортом этих технологий, но и с отсутствием людей, которые бы знали, что и куда «присобачить».
То же самое касается производителей электрооборудования и нефтепродуктов, агрономов, специалистов по международной логистике и, наконец, полиции.
🎙️ Внедрение искусственного интеллекта, конечно, способствовало развитию этих профессий, но вряд ли оно полностью заменит живую рабочую силу. По крайней мере не сейчас.
Рассказывает Александра Мурзина, руководитель отдела перспективных технологий в Positive Technologies.
1️. Польза как атакующим, так и защищающим
Технологии генеративного искусственного интеллекта помогли компаниям повысить эффективность обнаружения угроз и реагирования на них, а киберпреступникам — улучшить схемы нападения. На GitHub появилось много разных инструментов, основанных на использовании генеративных моделей ИИ для различных задач ИБ.
2️. Применение технологий ИИ в роли ассистента
В качестве примера можно привести Microsoft Security Copilot. Эта тенденция толкает индустрию к переосмыслению традиционных продуктов для безопасности.
3️. Использование машинного обучения (ML) для достижения результата
Positive Technologies активно работает с технологиями ML, адаптируя их к своим продуктам с прицелом на результат. Так, в 2023 году в песочницу PT Sandbox добавили ML-алгоритмы поведенческого анализа, в MaxPatrol SIEM внедрен модуль поведенческой аналитики BAD, а в MaxPatrol VM реализовано ранжирование уязвимостей по популярности на основе ML.
Безработица в России остается рекордно низкой. Это давит на инфляцию за счет того, что предложение не успевает за ростом спроса. Один из выходов это улучшение производительности труда каждого сотрудника.
Сбер уже вовсю использует ИИ в решении повседневных задач. А вот X5 и например, Магниту только предстоит автоматизация процессов, которая станет драйвером роста.
$SBER
$FIVE
$MGNT
Рубрика #выжимки
Самое важное из исследования 'Влияние технологических трендов на рынок труда' от Яков и Партнеры.
Искусственный интеллект и роботизация изменят рынок труда сильнее, чем другие технологии
Компании, в которых работают более тысячи сотрудников, занимаются внедрением технологических трендов в 1,5 раза активнее компаний меньшего размера.
В целом респонденты чаще ожидают, что технологии позволят создавать рабочие места или сохранять их при повышении производительности труда, однако в связи с автоматизацией бизнес-процессов и роботизацией ожидается сокращение рабочих мест.
Треть респондентов считают, что технологические тренды приведут к сокращениям среди сотрудников с низкой и средней квалификацией и росту производительности труда у высококвалифицированных сотрудников.
Мы запустили первого в России цифрового ассистента на базе технологий искусственного интеллекта, который специализируется на теме инвестиций.
AI Инвест-ассистент поможет начинающим сориентироваться в мире финансов и повысить свою инвестиционную грамотность. Опытные инвесторы благодаря навыку работы ассистента с аналитикой смогут оперативно найти информацию о ценных бумагах, показателях и компаниях-эмитентах.
Что может AI Инвест-ассистент:
📍 поговорить на тему финансов, даже если вы ничего не знаете об инвестициях. А если вы трейдер со стажем, — он расскажет, как торговать на срочном рынке и что означает фраза «хеджирование деривативов»;
📍 выполнить ваши поручения — искусственный интеллект оперативно предоставит нужную информацию или даст ссылку на статью, вам не нужно самостоятельно искать информацию на сайте, в приложении и других источниках;
📍 рассказать новости и оценить их влияние на фондовый рынок — например, как рост ключевой ставки отразится на котировках;
Наткнулся в списке литературы по нейросетям на книгу Станисласа Деана «Как мы учимся: почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока». Это очень годная вещь! Прочитал взахлеб.
На прошлой неделе публиковал обзор на книгу «Как учится машина». Там было только про искусственные нейросети. А эта книга сравнивает наш мозг с современными искусственными нейросетями, интересно рассказывает об их работе на примере детей и дает множество советов, как лучше учиться и поддерживать мозг для его эффективной работы.
Почему мы должны учиться
Почему мы не рождаемся уже подготовленными, с предварительно загруженными поведенческими программами и знаниями, необходимыми для выживания? Зачем эволюции понадобилось изобретать научение?
Я отвечу так: предварительное программирование мозга и невозможно, и нежелательно. Невозможно? Но почему? Хотя бы потому, что для подробного кодирования всех наших знаний человеческой ДНК просто не хватило бы емкости.
В этом году бум нейронок. Как я писал в недавнем обзоре на книгу «Как учится машина» одного из пионеров машинного обучения, это направление в аналитике данных существует многие десятилетия. Но именно в этом году появились прорывные продукты на основе нейросетей, которые стали доступны массам и резко ускорили гонку в разработке искусственного интеллекта.
По данным поиска Яндекса, с начала 2022 года интерес к нейросетям вырос больше чем в 15 раз. Сейчас слово «нейросеть» встречается в запросах примерно так же часто, как «фитнес», «психолог» или «пиво».
После взрывного роста пользователей Chat GPT 4 во многих технологических компаниях был буквально объявлен режим мобилизации для разработки конкурирующих технологий. Я сам видел, какой переполох был в Яндексе.
Кто побеждает в мире?
Chat GPT, самая популярная нейронка, уже научился работать не только с текстами, данными, кодом, но и с голосом, и видео. Правда, внутри компании корпоративный кризис. Основателя Сэма Альтмана то выгоняют, то зовут обратно.
Британский ученый Алан Тьюринг, известный своими работами в области математики и криптографии, задумался о том, может ли машина мыслить и общаться с людьми наравне с человеком. Эти размышления привели ученого к созданию теста в 1950 году. Суть теста проста: пользователь общается с машиной и с человеком, не зная, кто из них кто, и пытается определить, с кем он ведет диалог. Если участник не может отличить машину от человека, считается, что машина успешно прошла тест. В настоящее время тест Тьюринга применяется для проверки чат-ботов на «человечность», выявляя умения ИИ выдавать себя за людей.
Проходит ли GPТ-4 тест Тьюринга?
В недавнем исследовании под названием «Проходит ли GPТ-4 тест Тьюринга?», ученые из Калифорнийского университета в Сан-Диего провели занимательное сравнение между живыми людьми и популярными моделями искусственного интеллекта GPT-3.5 и GPT-4. Кроме того, в исследовании принял участие виртуальный собеседник ELIZA, написанный в далеком 1966 году для пародирования общения психоаналитика с клиентами.