5 главных трендов в AI, за которыми нужно следить в 2024 году. Мнение экспертов
Искусственный интеллект меняет ландшафт различных отраслей, становясь неотъемлемой частью современного бизнеса и повседневной жизни. Вместе с командой Coursera рассмотрели ключевые тенденции развития AI и то, как он влияет на различные сферы жизни.
Искусственный интеллект меняет ландшафт различных отраслей, становясь неотъемлемой частью современного бизнеса и повседневной жизни. Вместе с командой Coursera рассмотрели ключевые тенденции развития AI и то, как он влияет на различные сферы жизни.
AI стремительно захватывает технологический сектор. По данным PricewaterhouseCoopers, сегодня 73% американских компаний так или иначе интегрировали нейросети в свои бизнес-процессы. При этом один из самых новых трендов — генеративный искусственный интеллект, который способен принести триллионы долларов прибыли в самых разных отраслях.
Далее в статье разбираем 5 ключевых тенденции в области искусственного интеллекта, которые могут изменить наш мир.
Содержание
Примечание Adviser
В статье есть ссылки партнеров. Если вы что-то покупаете у них с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами. Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы в самом начале указываем, что и когда поменялось.
1. Генеративный AI, доступный для всех
Одной из самых значимых тенденций в сфере искусственного интеллекта в 2024 году является генеративный AI. С момента, когда ChatGPT и другие генераторы текста и изображений стали доступны широкой аудитории, их начали активно использовать бизнес-команды по всему миру. Это привело к демократизации AI, сделав его доступным даже для тех, кто не обладает техническими навыками.
Что такое генеративный AI и почему он важен
Генеративный AI применяет машинное обучение для создания контента на основе шаблонов и алгоритмов, обученных на данных. Он отвечает на запросы пользователей, генерируя текст, создаваемый искусственным интеллектом, — от веб-контента до электронных писем и детских рассказов. Также существуют модели, создающие видео, изображения и программный код.
Генеративные нейросети — яркий пример демократизации технологий. Уже есть сотни инструментов AI, которые позволяют быстрее создавать контент, переводить тексты между языками и улучшать поисковые системы. Это кардинально меняет способы общения как между друзьями, так и между средствами массовой информации и широкой аудиторией.
На этом курсе Эндрю Нг, пионер в области искусственного интеллекта, предлагает свой уникальный взгляд на использование генеративного AI для расширения возможностей в работе.
Эндрю объясняет как работают генеративные нейросети, что они могут и чего не могут делать. В курсе содержатся практические упражнения, советы по разработке эффективных подсказок и способы продвинутого использования AI-моделей. Вы узнаете о реальных приложениях, типичных случаях использования и сможете применить свои знания на практике, чтобы понять влияние AI на бизнес и общество.
Этот курс был создан для того, чтобы каждый мог стать участником нашего будущего, основанного на AI.
Еще одна важная тенденция в области AI связана с его ролью в повышении производительности труда. Искусственный интеллект способен ускорить и улучшить выполнение рабочих задач — особенно, когда речь идет об автоматизации трудоемких или рутинных операций. Независимо от того, вводите ли вы данные в таблицу, составляете черновик бизнес-плана или контролируете качество на производстве, AI обладает значительным потенциалом для повышения эффективности вашей работы.
Для тех, кто беспокоится о том, что нейросети могут заменить рабочие места, важно понимать: эта технология чаще всего выступает как инструмент автоматизации рутинных задач, освобождая время для людей — чтобы сосредоточиться на творческих, эмоционально-интеллектуальных и этических аспектах работы.
3. Мультимодальный AI, работающий с текстом, звуком и изображением
Многие из больших языковых моделей (LLM) способны обрабатывать исключительно текстовые данные. Однако мультимодальные модели AI могут воспринимать информацию из различных источников: текст, аудио, видео и изображения. Это делает инструменты для поиска и создания контента более интегрированными и интуитивно понятными, а также облегчает их интеграцию с уже существующими приложениями.
Например, iPhone теперь может распознавать людей и объекты на фотографиях благодаря обработке изображений, текстовых метаданных и поисковых данных. Подобно тому, как человек может определить, что изображено на фотографии, мультимодальные модели обладают аналогичными возможностями.
4. Использование AI в науке и здравоохранении
Помимо влияния AI на бизнес-среду, также велик его потенциал в науке и здравоохранении. Исследователи используют AI модели для создания инструментов прогнозирования погоды, оценки выбросов углекислого газа и внедрения устойчивых сельскохозяйственных практик. Все эти технологии направлены на борьбу с изменением климата и смягчение последствий от этого.
Чат-боты применяются в сельском хозяйстве и здравоохранении, помогая фермерам идентифицировать сорняки, а медицинским работникам — в диагностике пациентов. Хотя точность таких систем все еще совершенствуется, имеющиеся разработки могут значительно ускорить научные открытия и медицинские инновации.
5. Этика AI и государственное регулирование использования нейросетей
С глобальным распространением AI важнейшей задачей становится управление любыми потенциальными рисками, связанными с его использованием. Государственные органы и организации, такие как OpenAI, работают над обеспечением ответственного и этичного применения AI-технологий. В марте 2024 года Европейский Союз рассмотрел законопроект, а в мае утвердил важный закон об искусственном интеллекте, который направлен на регулирование AI и защиту потребителей.
Если AI-технологии не регулируется должным образом, вероятны риски манипуляции данными, дезинформацией, предвзятостью и конфиденциальностью, которые создают социальные проблемы.
На курсе вы подробно изучите, как машинное обучение применяется для обработки и интерпретации больших данных.
Вы познакомитесь с различными способами и методами создания алгоритмов, которые можно внедрить в ваш бизнес с помощью таких инструментов, как Teachable Machine и TensorFlow. Освоите различные методы машинного обучения и глубокого обучения, узнаете об их ограничениях и о том, как повысить точность ваших алгоритмов, используя лучшие обучающие данные.
Далее вы изучите GAN и VAE, применяя свои знания для работы с AutoML, что поможет вам создавать алгоритмы, соответствующие вашим потребностям. В рамках курса вы увидите эксклюзивные интервью с лидерами отрасли, которые управляют большими данными для таких компаний, как McDonald’s и Visa.
К концу курса вы освоите различные методы кодирования, включая инструменты, не требующие написания кода, поймете принципы глубокого обучения, научитесь измерять и анализировать ошибки в своих алгоритмах, а также узнаете, как использовать большие данные для защиты конфиденциальности клиентов и разработки стратегий, способствующих развитию вашего бизнеса.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7 тыс. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
8 онлайн-курсов и интенсивов для Product Manager (февраль, 2024)
Собрали проверенные онлайн-курсы и интенсивы для Product Manager. В этой подборке: курсы от действующего PM в Microsoft, актуальная специализация по управлению продуктами в сфере AI, курсы для начинающих специалистов и лайфхаки как проходить собеседования на позицию продакта.
Как очистить Mac? Лучшие платные приложения для macOS (август 2024 г.)
Чем просканировать накопившийся за время работы мусор на диске вашего в Мака и навести порядок? Рассказываем о 7 платных приложениях для очистки macOS. Мы не называем их лучшими — просто советуем обратить на них внимание.
11 лучших сертификаций Coursera, чтобы освоить новую специальность (август, 2023)
Проанализировали Coursera в поисках лучших профессиональных программ на 2023 год, прохождение которых позволит получить востребованную специальность. Рассказываем, на какие направления обратить внимание и как сертификация Coursera помогает изменить вашу карьеру.
12 онлайн-курсов по языку Java для новичков и профессионалов (август, 2023)
Java по-прежнему входит в список самых популярных языков программирования. Вместе с Digitaldefynd мы составили список курсов по Java, которые подойдут как новичкам, так и людям с опытом программирования, чтобы освоить этот востребованный язык.
Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот
Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале
Обсуждение
Комментируйте без ограничений
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
ИИ не приносит прибыли
[Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024] но разговоров много да. больше всего зарабывают на ИИ производители "лопат"
Пользователь отредактировал комментарий 18 июля 2024, 20:14
пока из задач с которыми сталскивался ии использовал как аггрегатор знаний стаковерфлоу и других инженерных формуов с лучшей поисковой моделью. если брать из расчета рабочий месяц, суммарная экономия времени до 30 минут
аггрегатор полезной информации по бытовым вопросам, в месяц наверное экономит то же где то до получаса
но, вот когда оценивали вклад ии в разработку маркетинговых программ, по направлениям связанным с подготовкой материала, экономит до 10% времени, но всеравно остается очень много ручной и более интеллектуальной работы
[Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024]
Зима (искусственного интеллекта) близко (?)
Пользователь отредактировал комментарий 18 июля 2024, 20:16
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
ИИ не приносит прибыли
[Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024] но разговоров много да. больше всего зарабывают на ИИ производители "лопат"
Пользователь отредактировал комментарий 18 июля 2024, 20:14
пока из задач с которыми сталскивался ии использовал как аггрегатор знаний стаковерфлоу и других инженерных формуов с лучшей поисковой моделью. если брать из расчета рабочий месяц, суммарная экономия времени до 30 минут
аггрегатор полезной информации по бытовым вопросам, в месяц наверное экономит то же где то до получаса
но, вот когда оценивали вклад ии в разработку маркетинговых программ, по направлениям связанным с подготовкой материала, экономит до 10% времени, но всеравно остается очень много ручной и более интеллектуальной работы
[Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024]
Зима (искусственного интеллекта) близко (?)
Пользователь отредактировал комментарий 18 июля 2024, 20:16
Уже надо из ИИ бежать. Думал в следующем году, но походу уже начинается: хайп окончен, большие дядьки фиксируют прибыль
Саиоцензура
Пользователь отредактировал комментарий 30 августа 2024, 18:53