УЧЕБНИК НАШЕГО ВРЕМЕНИ

Основоположником советской школы искусственного интеллекта считается Дмитрий Александрович Поспелов, выдающийся учёный и педагог, специалист в области информатики, кибернетики и искусственного интеллекта. Он был одним из основателей направления «Искусственный интеллект» в СССР и Ассоциации искусственного интеллекта, лауреатом премии Джона фон Неймана и профессором технических наук.

Поспелов окончил механико-математический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова и работал в Московском энергетическом институте и Московском физико-техническом институте. В МФТИ он начал разрабатывать собственные вычислительные системы вместе с коллегами по кафедре, включая профессоров Вячеслава Афанасьевича Горбатова и Евгению Тихоновну Семёнову, а также аспирантов Юрия Ивановича Клыкова, Вадима Николаевича Вагина и Живко Желева.

Под руководством Поспелова были созданы два прототипа ЭВМ нового поколения: «Логическая информационно-вычислительная система» (ЛИВС) и «Параллельная архитектура. Микроэлектроника. Интеллектуальный решатель» (ПАМИР). Учёный разработал новые методики построения систем управления на основе семиотических моделей и аппарат ярусно-параллельных форм для организации параллельных вычислений.

В 1976 году была создана кафедра прикладной математики, где Поспелов стал главой и активизировал исследования по новым направлениям искусственного интеллекта, включая прикладную семиотику и применение нетрадиционных логик. В конце 1980-х годов он возглавил Советскую и Российскую Ассоциацию искусственного интеллекта, став автором более 20 монографий и 300 научных статей.

Искусственный интеллект: "новая нефть" XXI века

С 2015 года количество проектов, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением, значительно возросло. Одним из факторов этого роста стали большие данные, называемые «новой нефтью» XXI века. Этот термин, впервые предложенный Клиффордом Линчем в 2008 году в журнале «Nature», подчёркивает важность структурирования данных из-за их огромного объёма и постоянного увеличения.

В начале XXI века анализ больших данных был сосредоточен на академических исследованиях учёных. Однако быстрый рост объёмов информации привёл к необходимости систематизировать и эффективно использовать накопленные ресурсы. В этот момент искусственный интеллект вышел на передний план, предлагая разнообразные подходы для обработки и интерпретации больших данных. Таким образом, нейронные сети компьютеров могут быстро обрабатывать данные и обучаться, благодаря чему машины демонстрируют навыки, которые раньше считались исключительно человеческими.

Следующее десятилетие можно считать новой ступенью развития искусственного интеллекта, во время которой произойдёт революция в области человеко-машинных интерфейсов, создания данных для метавселенных, программирования, компьютерного зрения и технологий дополненной реальности.

От теста Тьюринга до GPT-4: эволюция ИИ

Окончание следует.

Краткая история возникновения и развития искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта — это путь от мифов и философских размышлений до мощных нейросетей, которые сегодня пишут тексты, рисуют и управляют автомобилями. Я подобрала ключевые вехи этого пути.

Древний мир и античность

Всё началось с идей и мифов. В древнегреческих легендах встречались автоматоны — механические существа, способные выполнять действия. Например, у Гефеста были золотые служанки, которые помогали в кузнице и даже могли говорить. Дедал создавал движущиеся статуи (вроде «дышащей» Афродиты), а Герон Александрийский конструировал сложные механизмы на пару, сжатом воздухе и гидравлике — например, автоматизированный театр, который считают одной из первых «программируемых» машин.

Параллельно философы задумывались о природе разума. Аристотель разработал формальную систему логического вывода (силлогистику), которая позже стала фундаментом для алгоритмов.

Средневековье и эпоха Возрождения

В разных культурах продолжали создавать сложные механические автоматоны. В Багдаде в VIII веке появлялись устройства, двигавшиеся от ветра, а братья Бану Муса в IX веке сконструировали программируемый музыкальный автомат (флейту с системой штырей на цилиндре). В Европе тоже были такие изобретения — например, железная служанка Альберта фон Больштедта или механизмы Леонардо да Винчи. Но все они выполняли лишь заранее заданные функции, а не действовали автономно.

XVII–XIX века: от механики к логике

В XVII веке Рене Декарт размышлял, может ли машина обладать сознанием. Готфрид Лейбниц пошёл дальше: он мечтал об «азбуке мысли» — универсальном символическом языке, который позволил бы свести рассуждения к вычислениям. Он же внёс вклад в развитие двоичной системы счисления. 9 7 13

В XIX веке Чарльз Бэббидж спроектировал «аналитическую машину» — механический прообраз программируемого компьютера. Ада Лавлейс, работавшая с ним, заложила идеи программирования. Параллельно Джордж Буль разработал булеву алгебру — формальный язык для логических операций, который лёг в основу компьютерных вычислений.

XX век: рождение науки

Ключевой момент — появление вычислительных машин и теоретических моделей. В 1936 году Алан Тьюринг предложил абстрактную «машину Тьюринга» — модель, способную выполнять любые алгоритмические вычисления. В 1950 году в статье «Вычислительные машины и разум» он сформулировал вопрос «Может ли машина мыслить?» и предложил тест для проверки машинного перевода.

Далее последовали важные шаги:

1957 год — Фрэнк Розенблатт создал перцептрон, первую модель нейронной сети, способную обучаться.

1966 год — появилась программа ELIZA, имитировавшая диалог с человеком (ранний чат-бот).

1970–1980-е годы — развитие экспертных систем (программ, кодирующих знания экспертов в узких областях, например, для медицинской диагностики).

Однако этот путь не был гладким. Периодически возникали «зимы ИИ» — периоды спада интереса и сокращения финансирования из-за завышенных ожиданий, технических ограничений или критики.

Современность

Новый мощный виток начался в 2000-х годах. Экспоненциальный рост вычислительных мощностей (в том числе благодаря графическим процессорам), накопление огромных массивов данных и совершенствование алгоритмов привели к прорыву в глубоком обучении.

Знаковые вехи:

2012 год — нейросеть продемонстрировала революционный результат в соревновании по компьютерному зрению ImageNet.

2016 год — AlphaGo от DeepMind победила чемпиона мира по игре Го.

2017 год — появилась архитектура трансформеров, которая легла в основу современных языковых моделей.

2020-е годы — взрывной рост генеративного ИИ: модели вроде GPT создают тексты, DALL-E и Midjourney генерируют изображения, появляются мультимодальные системы.

2024–2025 годы — развитие агентного ИИ: системы, способные самостоятельно планировать многошаговые действия и использовать цифровые инструменты.

Сегодня ИИ интегрируется в самые разные сферы: от медицины и транспорта до творчества и образования. Вместе с возможностями растут и вопросы — об этике, безопасности, конфиденциальности данных и необходимости регулирования.

В 1997 году шахматный компьютер Deep Blue от IBM обыграл чемпиона мира Гарри Каспарова, показав превосходство искусственного интеллекта над людьми в решении сложных задач.

В конце 1990-х годов в Массачусетском технологическом институте был создан искусственный гуманоид «Кисмет», способный распознавать и моделировать человеческие эмоции. Этот проект стал важным шагом в развитии понимания и интерпретации машинами человеческих эмоций.

С 2000-х годов искусственный интеллект активно развивается, опираясь на возрастающее количество больших данных и рост вычислительных способностей оборудования. Крупные компании инвестируют в ИИ и создают продукты на его основе.

По материалам из Интернета.

Продолжение следует.

26 января 2025

ChatGPT4: рассказываем, почему он такой крутой

OpenAI — нейронные сети нового поколения Улучшенная производительность ChatGPT4 Широкий спектр применений Искусственный интеллект на новом уровне

ChatGPT4 — это самый совершенный и инновационный языковой модуль, который разработала компания OpenAI. В этой статье мы рассмотрим основные преимущества и особенности ChatGPT, которые делают его настолько крутым.

OpenAI — нейронные сети нового поколения

ChatGPT4 — это результат совместной работы инженеров и исследователей OpenAI, которые разработали новый тип нейронной сети, основанный на архитектуре GPT-3.5. Это самая передовая нейронная сеть, которая на данный момент существует, и ChatGPT4 это ее последнее слово.

Нейронные сети — это одна из ключевых технологий в области искусственного интеллекта. Они используются для решения широкого круга задач, таких как распознавание образов, анализ текстов, прогнозирование и многих других. В последние годы нейронные сети стали еще более эффективными благодаря появлению нейронных сетей нового поколения.

Что такое нейронные сети нового поколения?

Нейронные сети нового поколения — это нейронные сети, которые построены на основе новых архитектурных решений и алгоритмов. Они обладают более высокой скоростью обучения и более точными результатами, чем предыдущие версии нейронных сетей. Нейронные сети нового поколения используются в различных областях, таких как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие.

18 ноября 2024

Как нейронная сеть понимает слово «вилка», если никогда не видела вилки?

Сегодня на Разговорах о важном была тема "Искусственный интеллект и человек". Очень интересная информация была представлена на этом занятии. Как создают цифровых помощников, как обучают нейросети, современные возможности искусственного интеллекта. Как был создан Сберкот рассказала его изобретательница и владелица Наталья Цвентарная. Ребятам было предложено придумать своего цифрового помощника. На уровне как бы вы его назвали, что бы он умел делать и пр. Мне как раз попалась информация по теме. Делюсь ею с вами.

Как нейросети могут понимать смысл каких-либо предметов, если они никогда не видели и не трогали их? Подобные системы действительно не обучаются на реальных предметах и не имеют наглядного опыта взаимодействия с ними. Но как же они понимают, о чем пишут?

Нейросети не имеют органов чувств и не могут воспринимать окружающую реальность как таковую. Вместо этого они анализируют текст и выявляют скрытые закономерности, основанные на огромных наборах данных, охватывающих множество контекстов, в которых используется это слово. Это позволяет нейросети сформировать «представление» о значении слов, используя ассоциации.

Когда нейросеть обрабатывает слово «вилка», она не понимает его в привычном для человека смысле. Она не знает, как вилка выглядит или для чего конкретно служит. Но, читая тысячи предложений, где упоминается этот предмет, сеть начинает замечать статистические закономерности. Например, «вилка» часто встречается рядом с глаголами, связанными с едой и действиями на кухне («есть», «накалывать», «подавать»), упоминается вместе с едой («салат», «мясо», «жаркое»), иногда используется в компании других кухонных предметов («ложка», «тарелка»). Такие ассоциации формируют своеобразное представление о слове — оно связывается с конкретными действиями, объектами, ситуациями.

На этой основе нейросеть создает представление о «ложке», которое для неё совокупность типичных окружений слова, его «контекстных признаков».

Таким образом, понимание слова в нейросети работает как модель вероятностных ассоциаций, в которой множество связей заменяют непосредственное восприятие. Это позволяет ей правильно использовать и даже интерпретировать слова в тексте, хотя это понимание и отличается от человеческого. Нейросеть, по сути, «видит» слово через статистические паттерны, и хотя её понимание — не более чем математическая модель, оно оказывается достаточно гибким для обработки и генерации текстов, которые воспринимаются людьми как осмысленные.

29 сентября 2023

Как использовать нейросети для детского развития

Рассказываем, как развлекаться с ребенком при помощи нейросетей.

Одним из интересных и полезных способов применения нейросетей является их использование родителями для досуга детей. Рассказываем о том, как можно воспользоваться этой технологией для развлечения и обучения.

Что такое нейросети

Нейросети — это алгоритмы машинного обучения, вдохновленные работой человеческого мозга. Они способны обучаться на основе большого объема данных и затем применять полученные знания для выполнения разнообразных задач, от распознавания образов до генерации текста.

Пример — голосовые помощники, такие как Siri, Alexa или Алиса тоже являются нейросетями. Они работают на основе технологии распознавания речи и используют машинное обучение для понимания голосовых команд и реагирования на них.

Существует множество образовательных приложений для детей, использующих нейросети, например, для обучения грамоте, математике или даже программированию:«Toonify» от NVIDIA. Этот искусственный интеллект может превратить фотографии людей в стильных анимированных персонажей, что может стать интересным помощником в играх для детей и родителей.
Читать полностью

25 сентября 2023

О несовершенстве мира и любви. Сочинения от искусственного интеллекта

11-классникам было задано написать сочинение в формате итогового на тему "Как Вы понимаете высказывание А.И. Куприна "Несовершенство мира убивает любовь, а без любви невозможно усовершенствование мира"? Некоторые из них вполне прилично справились с задачей с первого раза. Другим не удалось выполнить все требования, предъявляемые к итоговому сочинению, и они попытались переделать свои сочинения. Сегодня я не о работах моих ребят.

Далее представлены три варианта сочинений на заданную тему, сгенерированные нейросетью. Обратите внимание, как мне пришлось уточнять задачу, чтобы получить желаемый результат. При использовании искусственного интеллекта всё дело в правильно составленном задании/запросе/ промте.

Промты – это инструкции для чат-бота, которые задают правила, автоматизируют процессы и позволяют эффективно использовать диалоговые модели искусственного интеллекта. В частности, промты задают контекст разговора и сообщают модели, какая информация важна и какой должна быть желаемая форма вывода и содержание.

Вариант 1. Напиши сочинение на тему "Как Вы понимаете высказывание А.И. Куприна "Несовершенство мира убивает любовь, а без любви невозможно усовершенствование мира"? 350 слов

17 сентября 2023

Уникальные случаи использования нейросетей

Рассказываем о трех неожиданных направлениях, где нейросети оказались невероятно полезны.

Сфера применения нейросетей очень обширна. Обычно самые яркие кейсы бывают о том, как человек использует искусственный интеллект в финансах, бизнесе, медицине и программировании. Сегодня посмотрим под другим углом на то, как можно использовать ИИ и приведем несколько уникальных примеров.

AI тестирование пива

08 августа 2023

Нейросети в Ростелекоме

Из последней почты.

Валентина,
наверняка вы слышали, что нейросеть может писать за человека тексты любого жанра, составлять резюме, вакансии и рекламные офферы, но если хотите внедрять в работу силы ИИ по-взрослому, смотрите на опыт корпораций.
И, конечно, приходите на практикум «Нейросети для бизнеса» 9 августа

УЧАСТВОВАТЬ

Например, в «Ростелекоме» искусственный интеллект помогает измерять эффективность сотрудников в фоновом режиме, прогнозировать выгорания и даже скорые увольнения.
Компания использует данные Росстата, HR отчетность и метаданные корпоративной почты для прогноза вероятности увольнения на 3-месячный срок.
А системы мониторинга продуктивности на основе big data собирают:
-- количество сообщений в единицу времени;
-- скорость ответа на сообщения в чатах и почте;
-- время отправки самого раннего и самого позднего сообщения в сутки;
-- тон сообщений (позитивный или негативный);
-- количество встреч, на которых присутствовал сотрудник;
-- время захода и выхода в рабочие системы;
-- количество периодов простоя, когда не двигается мышь, гаснет экран и т.д.

ИИ интегрируется также в процесс поиска талантливых кадров:

Системы идентификации реальных компетенций кандидатов (их результаты, с кем и где работали), а не просто поиск по «ключевым словам»/дипломам.
Система конвертирует должностную инструкцию в описание должности, составляет перечень требований и подбирает подходящих кандидатов.
Кандидатам отправляются персонализированные письма.
Рекрутеры могут увидеть, по каким критериям принимались решения, и почему были идентифицированы те или иные кандидаты
Дальше в работу включаются системы рекомендации внутренних кандидатов, соответствующих профилю должности.
Независимо от величины вашего бизнеса, отдела или персонала в подчинении, вы можете внедрить нейросети в любые рутинные процессы и значительно увеличить эффективность своей работы.
С чего начать, как правильно общаться с нейросетями и какие задачи можно поручить ИИ, смотрите в бесплатном практикуме «Нейросети для бизнеса» 9 августа!

БЕСПЛАТНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ

03 августа 2023

Webflow Animation: создание ярких и динамичных эффектов для вашего сайта

Одним из способов создания запоминающегося впечатления и привлечения внимания посетителей является использование движений. В этой статье мы рассмотрим возможности Webflow для создания потрясающей анимации на вашем сайте.

Что такое Webflow

Webflow – это платформа создания сайтов без программирования. Здесь есть визуальный редактор и CMS.

Как использовать Webflow для анимации

Webflow обладает мощными инструментами для создания анимации, которые делают процесс легким и доступным для дизайнеров и разработчиков. Вот несколько причин, выбрать его:Визуальный редактор: Webflow предлагает интуитивно понятный визуальный редактор, который позволяет создавать сайт без необходимости писать код. Вы можете просто выбрать элемент и применить к нему анимацию, настраивая ее параметры и поведение.

Интерактивность: Webflow позволяет создавать интерактивные эффекты, которые реагируют на действия пользователя. Вы можете создавать эффект, активируемый при наведении курсора, щелчке или прокрутке страницы. Это поможет сделать ваш сайт более привлекательным и захватывающим.

Микро: Webflow предоставляет возможность добавлять микроанимацию, которая придает жизнь маленьким элементам на странице. Например, вы можете применить на кнопки, иконки, заголовки и другие элементы, чтобы сделать их более интересными и привлекательными для посетителей.

От простого к сложному: Webflow позволяет создавать сложные анимационные эффекты, включая перемещение, изменение размера, поворот, изменение цвета. Вы можете управлять каждым аспектом, чтобы достичь желаемого визуального эффекта.

Как создать анимацию в Webflow

Выберите элемент: откройте свой сайт в Webflow и выберите элемент, который вы хотите анимировать. Это может быть кнопка, изображение, текстовый блок и т.д.

Откройте панель стилей: перейдите к панели стилей элемента и найдите вкладку «Анимация» (Animation). Здесь вы найдете все инструменты.

Добавьте: нажмите на кнопку «Добавить анимацию» (Add Animation), чтобы начать создание. Выберите тип, например, перемещение, изменение размера или изменение прозрачности.

Настройте параметры: после выбора типа вы сможете настроить ее параметры, такие как продолжительность, задержка, эффект затухания и др. Все эти настройки влияют на то, как все будет выглядеть.

Настройте взаимодействие: если вы хотите создать интерактив, вы можете настроить взаимодействие с помощью триггеров. Например, вы можете настроить, чтобы движение активировалось при наведении курсора или щелчке.

Просмотрите результат: после настройки всех параметров просмотрите результат в режиме предварительного просмотра. Вы можете проверить, как будет выглядеть анимация во время взаимодействия с элементом.

29 июля 2023

Как составить эффективный промт -- запрос для нейросети

Нейросеть совсем как человек — чем больше информации она получит, тем лучше будет работать.

Промт — это запрос для нейросети, от английского «prompt». Некоторые общаются с ней настолько виртуозно, что почти сразу получают релевантный результат. Причем работодатели уже оценили столь ценный навык — появилась профессия промт-инженера, человека, который правильно разговаривает с искусственным интеллектом.

1. Используйте контекст

Когда есть контекст, лучше работают и люди, и нейросети. Например, есть разница между: «Напиши поэму о зиме» и «Напиши поэму о холодной и мрачной зиме в стиле Эдгара Аллана По». Или между: «Напиши письмо о том, как воспитывать щенка» и «Напиши готовое письмо от лица кинолога в дружелюбно-неформальном тоне о том, как воспитывать трехмесячного щенка овчарки».
Какой контекст имеется в виду:тон письма — например, формальный, профессиональный, дружелюбный;
тип текста — статья в блог, описание к видео или электронное письмо;
роль пишущего — специалист, клиент, заказчик.
Чем больше контекста, тем точнее будет результат. И переспрашивать не придется, а это сильно экономит время.
2. Предлагайте примеры
Особенность современных нейросетей заключается в том, что они обучаются. Поэтому для того, чтобы машина «подхватила» и развила идею, ей можно просто предложить готовый пример!
Такой подход отлично работает, когда нужно писать скрипты, ответы на вопросы, описания к фотографиям и короткие посты в определенном стиле. Еще он работает не только с написанием текстов, но и, например, с программированием. И другими вещами, с которыми машина точно справится быстрее человека.

23 июля 2023

Литературные жанры в представлении нейросети

Нейросети Kandinsky 2.2 было задано представить литературные жанры в образе людей. Вот что выдал ИИ.

Сказка

Повесть

Роман

Стихотворение

Песня

Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования

ИСТОЧНИК

Больше трети студентов используют ChatGPT для написания работ

В некоторых странах введен официальный запрет на использование искусственного интеллекта (ИИ) в процессе обучения школьников и студентов. Однако в Австралии подобный запрет может быть отменен уже в следующем году. Данная технология в настоящее время запрещена в большинстве государственных школ Австралии, но некоторые частные предприятия уже учат школьников правильно ее использовать. Опрос 1 тыс. студентов, проведенный сайтом Intelligent в апреле этого года, показал, что 30% использовали ChatGPT в письменных работах. Как развитие ИИ-технологий скажется на системе образования, какие сервисы помогают обучающимся и преподавателям и как с этим обстоят дела в России — разбирались «Известия».

Область применения

Постепенно ИИ предлагает новые возможности для обучения и развития учащихся. Заметной тенденцией в образовании стало адаптивное обучение. Системы, разработанные с использованием ИИ, способны анализировать данные о прогрессе учащихся, выявлять их слабые места и предлагать индивидуально подобранные материалы и поддержку. Об этом «Известиям» рассказал руководитель тренинг-центра IT-компании «Аурига» Денис Синицын.

— Таким образом, каждый студент получает образование, наиболее эффективное для его личных потребностей и способностей. Виртуальные помощники и тьюторы, работающие на базе ИИ, становятся ценными ресурсами для студентов. Они могут отвечать на вопросы, объяснять сложные концепции и помогать с выполнением заданий, — отметил Синицын.

21 июля 2023

Создать чат-бот или чат-бота — как писать правильно

В нашей жизни появилось много новых помощников (в том числе и голосовых), о которых непонятно как рассуждать — как о живых сущностях или как о бездушных сервисах. Вот, например, «сделать чат-бот» или «сделать чат-бота»? Разбираемся вместе с Марией Чепиницкой, преподавателем и автором блога о русском языке в стихах и прозе.

Правильно: создать чат-бота

В русском языке есть такое понятие, как одушевлённость. При этом не всегда одушевлённые существительные являются «живыми». Например, слово «робот» — одушевлённое существительное (сравните: я вижу робота, кота, жука, но вижу стол, комод, компьютер).

Казалось бы, при чём тут робот, если речь идёт о боте. Но ведь «бот» — это сокращение от «робот». Значит, бот — тоже одушевлённое существительное, которое будет склоняться так же, как и слово «кот»:

вижу кота — вижу бота,

создал кота — создал бота.

И не имеет значения, наделяем ли мы мысленно бота человеческими качествами (предположим, общаясь с ним в чате поддержки банка) или нет.

По аналогии с «ботом» одушевлённым принято считать и сложное существительное «чат-бот», поскольку «бот» здесь главное, родовое понятие, а «чат» — видовое, второстепенное («чат-бот» — это бот, который функционирует в формате чата, то есть «бот для чата», а не наоборот).

«Чат-бот» в словари пока не попал — нормативного написания этого слова нет, однако портал «Грамота.ру» рекомендует поставить дефис: чат-бот.

У Геннадия забота:

Сотворил вчера чат-бота.

Раз явился он творцом,

Можно звать его отцом?

Подробнее на «Меле»: https://mel.fm/gramotnost/gramotny-otvet/6049173-sozdat-chat-bot-ili-chat-bota--kak-pisat-pravilno

Ее звали ELIZA. Первая программа ИИ чат-бота ChatGPT

Сегодня многие удивляются способностям нейросетевого чат-бота ChatGPT. Он сдает за людей экзамены в вузах, помогает выполнять рабочие обязанности и даже притворяется живым человеком, если его об этом попросят. Первая такая программа появилась еще в 60-х годах прошлого века. Ее звали «Элиза» (ELIZA). Сейчас этот чат-бот вспоминают редко, но разработчики современных ИИ-систем относятся к нему с почтением и, по сути, считают его прародителем ChatGPT. «Газета.Ru» расспросила специалистов по развитию искусственного интеллекта о возможностях «Элизы» и ее влиянии на сегодняшние технологии. Свое мнение высказал и сам ChatGPT.

Кто такая Элиза?

«Элизу» (ELIZA) в 1966 году разработал профессор Массачусетского технологического института Джозеф Вейценбаум. Для него она была экспериментом – ученый хотел создать программу, которая прошла бы знаменитый тест Тьюринга. Принципы данного опыта были сформулированы математиком Аланом Тьюрингом в 50-х. Он направлен на определение способности машины демонстрировать интеллектуальное поведение. Тест Тьюринга считается пройденным, если машина заставила человека думать, что она разумна.

18 июля 2023

Нейросети для фото: 12 лучших онлайн сервисов на ИИ для обработки и создания картинок

В настоящее время нейросети имеют большое значение в обработке фотографий и изображений и создании новых изображений. Использование нейросетей позволяет получать высококачественные результаты в различных областях, таких как анимация, ретушь фотографий, раскрашивание черно-белых фотографий и другие.

10 июля 2023

Как работает нейросеть: принцип работы Искусственного Интеллекта (ИИ) и примеры применения

Искусственный интеллект (ИИ)

— это область компьютерных наук, которая занимается разработкой компьютерных систем, способных выполнить задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Развитие ИИ началось в середине прошлого века, когда были созданы первые программы, которые могли выполнять сложные математические операции. В дальнейшем, появились системы, способные решать задачи в логике, а также использовать обучение на основе данных.

В 1956 году прошел знаменитый Дартмутский летний исследовательский семинар, где был сформулирован термин «искусственный интеллект» и были представлены первые прототипы систем ИИ. В 1960-х годах развитие ИИ привело к созданию первых экспертных систем, способных выполнять задачи, которые раньше требовали наличия специалиста в конкретной области.

Сегодня ИИ используется в различных областях, таких как медицина, автоматизация производства, финансы, транспорт и многих других. Например, в медицине ИИ используется для диагностики заболеваний, а в транспорте — для управления транспортными потоками.