Ии эро

Ларри Эллисон: обширные системы наблюдения на базе ИИ гарантируют, что люди будут вести себя наилучшим образом.

Ларри Эллисон, сооснователь и CTO Oracle, один из самых богатых людей в мире с состоянием 157 миллиардов, на собрании с инвесторами поделился своим видением о будущем систем наблюдения.

"У нас будет надзор", — сказал Эллисон. "Каждый полицейский будет постоянно находиться под присмотром, и если возникнет проблема, ИИ сообщит об этой проблеме соответствующему лицу. Граждане будут вести себя наилучшим образом, потому что мы постоянно записываем и сообщаем обо всем, что происходит."

Эллисон также ожидает, что дроны с искусственным интеллектом заменят полицейские машины в погонях.

Он также сказал, что Оракл строит ядерный реактор, чтобы снабжать электричеством акры датацентров, которые строят они же. А еще, что те, кто хотят составить конкуренцию ведущим компаниям мира в области ИИ, в ближайшие три года должны будут потратить не меньше сотни миллиардов долларов. Что, наверное, недалеко от истины, учитывая, что OpanAI вместе Microsoft, Google и Amazon - все заявляли, что собираются потратить в ближайшие годы 100+ миллиардов на датацентры каждый.

Соус

Видосы со встречи с инвесторами Оракл

Инцидент, произошедший с фотографом Майлзом Астреем (Miles Astray) на премии 1839 Photography Awards подчеркивает продолжающуюся напряженность между традиционным искусством и искусством, созданным искусственным интеллектом.

Фотография фламинго, сделанная Астреем под названием “F L A M I N G O N E” изначально заняла первое место в категории искусственного интеллекта на конкурсе People's Vote Award и третье место в призах жюри. Его намерением было подчеркнуть непреходящую актуальность и эмоциональную глубину искусства, созданного руками человека, на фоне роста контента, создаваемого искусственным интеллектом.

Однако, обнаружив, что фотография не была создана искусственным интеллектом, организаторы конкурса дисквалифицировали Астрея и удалили его работу с сайта, подчеркнув важность соблюдения критериев категории для честной конкуренции. «В каждой категории есть отдельные критерии, которым должны соответствовать изображения участников», заявили организаторы конкурса. «Его работа не соответствовала требованиям для категории изображений, сгенерированных искусственным интеллектом. Мы понимаем, что в этом была суть, но не хотим помешать другим художникам выиграть в категории ИИ».

Несмотря на дисквалификацию, Астрей посчитал этот результат победой человеческого творчества и выразил надежду, что это приведет к большему признанию ценности искусства, созданного руками человека.

IBM приостановит приём сотрудников, планируя заметить 7,8 тыс. вакансий системами искусственного интеллекта. 

Глава IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) заявил о намерении компании приостановить приём новых сотрудников на ряд должностей в компании. Ожидается, что в ближайшие годы со многими задачами сможет успешно справляться искусственный интеллект. В частности, речь шла о сотрудниках «бэк-офиса» вроде HR, чьи задачи не предполагают непосредственного общения с клиентами.

Ожидается, что приём на работу сотрудников на новые позиции будет или замедлен или вовсе остановлен. Около 26 тыс. сотрудников бэк-офиса IBM занимают должности, не предусматривающие прямого общения с клиентами. По словам Кришны, порядка 30 % из этих сотрудников можно легко заменить с помощью ИИ и автоматизации в следующие пять лет. Другими словами, речь идёт о судьбе примерно 7,8 тыс. рабочих мест — на некоторые из них просто не будут нанимать новых сотрудников.

В то время как ИИ-инструменты привлекли внимание общественности в первую очередь в связи с их возможностью генерировать программный код, тексты и другой контент, эксперты предполагают, что потенциально они способны оказать негативное влияние и на рынок труда. План Кришны, ставший ответом на быстрое развитие технологий, послужил лишь первым из признаков грядущих кадровых изменений во многих отраслях.

По словам Кришны, всё больше повседневных задач вроде подготовки писем или перемещения сотрудников между департаментами скоро, похоже, будут полностью автоматизированы. Правда, многие функции HR, от подбора персонала до оценки их эффективности, ИИ, возможно, не сможет выполнять ещё в течение десятилетия.

Сейчас на IBM работают около 260 тыс. сотрудников, и компания продолжает нанимать разработчиков ПО и людей для работы с клиентами. По мнению Кришны, найти соискателя сегодня проще, чем ещё год назад. Ранее в этом году компания сообщила о грядущем сокращении нескольких тысяч человек. При этом глава компании заявил, что только в первом квартале текущего года IBM наняла ещё 7 тыс. Стоит отметить, что сама IBM стояла у истоков появления ИИ-решений. В частности, её суперкомпьютер IBM Watson и сопутствующее ПО применялись для построения моделей машинного обучения ещё 10 лет назад.

Сейчас Кришна, занявший пост главы компании в 2020 году, активно занимается оптимизацией бизнеса — от продажи не слишком маржинальных структур вроде Watson Health до сокращения сотрудников. Ожидается, что к концу 2024 года его действия помогут экономить до $2 млрд ежегодно.

Источник:

https://3dnews.ru/1086010/ibm-priostanovit-priyom-sotrudnikov-planiruya-zamenit-78-tis-lyudey-sistemami-iskusstvennogo-intellekta

Нейросеть превращает мемесы в скриншоты из олдскульных игр

ArtStation не хочет «мешать исследованиям и коммерциализации ИИ» — поэтому арты нейросетей на сайте пока останутся

ArtStation — один из главных сайтов для профессиональных художников, в том числе из игровой индустрии. В конце 2022 года, на фоне того, как в сети стали набирать популярность работы нейросетей вроде Midjourney, пользователи платформы стали всё негативнее реагировать на их публикацию.

Реакция переросла в полноценный протест в декабре, когда сгенерированные нейросетями работы стали появляться на главной странице наряду с работами, на которые художники тратили десятки и сотни часов.

Разозлённые художники начали публиковать на ArtStation изображение со словами «Нет изображениям, сгенерированным ИИ», и в результате они заполнили галерею последних и обсуждаемых работ.

Китайский разработчик Rayark уволил всю команду художников в пользу ИИ

https://tryhardguides.com/chinese-developer-rayark-has-allegedly-fired-entire-art-team-in-favor-of-ai/

Коротко: китайский разработчик мобильных игр Rayark обвиняется в том, что он уволил всю свою арт-команду и попытался заменить ее нейросетями. На изображении пользователь указал на некоторые распространенные ошибки ИИ, которые есть в изображениях из игр Rayark.

Многие из указанных ошибок являются распространенными проблемами в изображениях сгенерированных ИИ, например, руки со слишком большим количеством пальцев или линий и форм, которые логически не связаны. В то время как большинство людей не смогли бы сказать на первый взгляд, художники указывают на проблемы, которые кажутся более очевидными при более внимательном изучении.

Google создает «настоящий» искусственный интеллект

Многозадачность для нейронных сетей

Google занимается разработкой проекта, связанного с искусственным интеллектом, в рамках которого будут созданы нейросети «следующего поколения», способные запоминать «тысячи и миллионы различных задач». Проект получил название Pathways.

На сегодняшний день нейросети тренируют, как правило, на выполнение какой-то одной задачи. Например, если нейросеть используется для исправления ошибок в написании слов, то, если ее перетренировать на поиск грамматических ошибок, она забудет, как исправлять орфографические.

«Примерно так сегодня тренируются большая часть моделей машинного обучения. Вместо того, чтобы расширять существующие модели для обучения новым задачам, мы тренируем новые модели с нуля — для выполнения одной-единственной задачи, — написал в блоге компании ее вице-президент Джефф Дин (Jeff Dean). — Как следствие, мы вырабатываем тысячи моделей для тысяч индивидуальных задач. В результате обучение новой задаче не только занимает больше времени, но и требует больше данных...».

В Google указывают, что архитектура Pathways призвана изменить это: нейросети вполне можно натаскивать на выполнение множества разных задач, считают в компании.

Идея состоит в том, чтобы обучать будущие системы ИИ сразу множеству навыков, которые та могла бы использовать и комбинировать для того, чтобы самостоятельно обучаться выполнению новых задач.

«Мы хотели бы иметь возможность тренировать модель так, чтобы она могла не только выполнять сразу несколько различных задач, но также использовать и комбинировать уже выработанные навыки для обучения новым задачам — быстрее и эффективнее, — написал Дин. — В частности, то, что модель узнает, обучаясь одной задаче, например, то, как по авиационным фотоснимкам выявлять возвышенности ландшафта, может помочь выполнению другой задачи — прогнозированию того, как по данной местности будут протекать потоки воды. Мы хотим, чтобы модель имела различные возможности, которые можно было бы использовать по мере надобности, и которые можно было бы комбинировать для выполнения новых, более сложных задач. Это небольшой шаг к тому, как мозг млекопитающих обобщает разные задачи».

Еще одной проблемой, с которой Pathway должен будет помочь справиться, заключается в том, что сегодняшние модели машинного обучения предполагают задействование всех нейроузлов сети, вне зависимости от того, насколько простой или сложной является задача. В Google полагают, что можно добиться «разреженной» активации, то есть, направлять новые задачи лишь на отдельные массивы нейроузлов. Такой подход еще и куда менее энергозатратен.

Концепция разреженной нейросети уже применена в проектах Google Switch Transformer, модели для понимания естественного языка, и Gshard. Они потребляют всего лишь одну десятую энергии, которую пришлось бы расходовать на более традиционную нейросеть, где активируются все нейроузлы разом.

В будущем Google ожидает, что Pathways приведет к созданию нейросетей, способных выполнять миллионы различных задач, проводить обобщения между ними, комбинировать их по мере надобности, понимать различные типы данных и работать с ними более эффективно, чем любая сегодняшняя сеть. Целью проекта является переход «от эры однозадачных моделей, которые просто распознают паттерны, к многозадачным интеллектуальным системам, которые отражают более глубинное понимание нашего мира и могут адаптироваться к новым потребностям».

«Заявленная цель выглядит исключительно амбициозной, — полагает Георгий Лагода, заместитель генерального директора группы компаний “Программный продукт”. — Но у Google вполне могут быть ресурсы для ее реализации. Современные подходы к созданию и обучению нейросетей действительно стоило бы оптимизировать, но это потребует радикального пересмотра существующих архитектур».