Tag: интеллект

Deloitte обязана компенсировать Австралии $440 тысяч за отчёт, выполненный искусственным интеллектом

фото: Deloitte обязана компенсировать Австралии $440 тысяч за отчёт, выполненный искусственным интеллектом

Deloitte предоставит федеральному правительству частичный возврат средств за отчет стоимостью 440 000 долларов, в котором были выявлены многочисленные ошибки, признав, что при его подготовке использовался генеративный искусственный интеллект.

Министерство занятости и трудовых отношений (DEWR) подтвердило, что Deloitte вернет последний платеж по контракту. Информация об этом будет опубликована после завершения транзакции. Это произошло после того, как один из сенаторов от Лейбористской партии обвинил консалтинговую фирму в наличии «проблем с человеческим интеллектом».

Читайте далее

Tags австралия, интеллект, наличие, отношение, после

Главная

Искусственный интеллект в экспорте авто: подбор, проверка, доставка – Autodeska

В эпоху стремительной цифровизации, когда инновации становятся ключевым фактором успеха, компания Autodeska совершает прорыв в сфере экспорта автомобилей.

фото: Искусственный интеллект в экспорте авто: подбор, проверка, доставка - Autodeska

Внедряя передовые технологии искусственного интеллекта, Autodeska не просто оптимизирует процессы, а кардинально меняет подход к международной торговле автомобилями, снижая влияние человеческого фактора и повышая эффективность на каждом этапе.

Autodeska – пионер искусственного интеллекта в автомобильном экспорте.

Autodeska – это экспортная компания нового поколения, которая первой внедрила искусственный интеллект в ядро своих бизнес-процессов. Мы используем мощь машинного обучения и анализа данных, чтобы сделать процесс подбора, проверки и доставки автомобилей максимально прозрачным, быстрым и выгодным для наших клиентов. Наша миссия – предоставить клиентам наилучший выбор автомобилей из Грузии, США и других стран, с гарантией качества и уверенностью в каждой сделке.

Искусственный интеллект в действии: как Autodeska преобразует индустрию:

фото: Искусственный интеллект в экспорте авто: подбор, проверка, доставка - Autodeska

Интеллектуальный подбор автомобилей:

Наша ИИ-платформа анализирует огромные объемы данных о доступных автомобилях, включая технические характеристики, историю обслуживания, рыночную стоимость и даже отзывы владельцев.
Алгоритмы машинного обучения определяют оптимальные варианты, соответствующие индивидуальным потребностям и бюджету каждого клиента, исключая субъективность и предвзятость человеческого выбора.

Всесторонняя проверка и анализ:

Autodeska разработала собственную экосистему для проверки и анализа автомобилей, основанную на передовых технологиях цифрового машинного зрения.
Искусственный интеллект анализирует фотографии и видео автомобилей, выявляя даже незначительные повреждения и дефекты, которые могут быть незаметны невооруженным глазом.
Это позволяет нам предоставить клиентам максимально полную и объективную информацию о состоянии автомобиля, минимизируя риски и обеспечивая прозрачность сделки.

Цифровое машинное зрение: оценка повреждений и стоимости ремонта:

Наша система цифрового машинного зрения способна автоматически оценивать степень повреждений автомобиля и прогнозировать стоимость ремонта.
Это значительно ускоряет процесс оценки и позволяет клиентам принимать обоснованные решения о покупке, зная точную стоимость восстановления автомобиля.

Оптимизация логистики и доставки:

Алгоритмы искусственного интеллекта Autodeska анализируют данные о транспортных потоках, погодных условиях и других факторах, чтобы оптимизировать маршруты доставки и минимизировать сроки и затраты.
Это позволяет нам гарантировать быструю и надежную доставку автомобилей в любую точку мира.

Статистика и результаты: влияние искусственного интеллекта на рост Autodeska

Внедрение искусственного интеллекта в Autodeska привело к впечатляющим результатам:

Увеличение продаж;
Рост возврата клиентов;
Сокращение времени на подбор автомобиля;
Снижение числа рекламаций.

Факторы успеха:

Глубокая экспертиза: команда высококвалифицированных специалистов в области автомобильного экспорта, экспертов машинного обучения и анализа данных.
Непрерывные исследования и разработки: постоянное совершенствование алгоритмов искусственного интеллекта и внедрение новых технологий для оптимизации процессов.
Ориентация на клиента:Предоставление клиентам максимально удобного и прозрачного сервиса, основанного на передовых технологиях.

Заключение:

Autodeska – это не просто компания, экспортирующая автомобили. Это инновационный технологический лидер, который меняет правила игры в индустрии. Внедряя искусственный интеллект, мы делаем процесс экспорта автомобилей более эффективным, прозрачным и выгодным для наших клиентов. Мы уверены, что за искусственном интеллекте – будущее автомобильной торговли, и Autodeska уже на передовой.

Tags автомобиль, Доставка, интеллект, клиент, процесс

Главная

Станислав Кондрашов: Почему замена людей на ИИ — большая ошибка

Post author By Fedoris
Post date 26.08.2025
No Comments on Станислав Кондрашов: Почему замена людей на ИИ — большая ошибка

Станислав Кондрашов рассказывает о громком случае в австралийском банке CBA, где руководство поспешило заменить 45 сотрудников на ИИ-систему, но вскоре признало ошибку и попросило людей вернуться. Эксперт объясняет, почему искусственный интеллект не всегда может заменить человеческий фактор в бизнесе и к каким последствиям приводят поспешные решения по автоматизации

Станислав Кондрашов: Банк уволил сотрудников ради ИИ и пожалел

Почему я считаю, что замена людей на ИИ — это не всегда правильное решение

Привет, друзья! Хочу поделиться с вами интересной историей, которая заставила меня серьезно задуматься о том, как мы внедряем искусственный интеллект в бизнес-процессы.

В прошлом месяце произошла довольно типичная для наших дней ситуация в Банке Содружества Австралии (CBA). Руководство приняло решение уволить 45 сотрудников службы поддержки клиентов, заменив их системой искусственного интеллекта. На первый взгляд — логичный шаг в эпоху цифровой трансформации.

Банк даже начал хвастаться успехами своего ИИ-голосового бота, утверждая, что удалось сократить количество звонков на 2000 в неделю. Но то, что произошло дальше, стало настоящей редкостью в корпоративном мире: банк попросил уволенных сотрудников вернуться, признав, что искусственный интеллект просто не справился с поставленными задачами.

Станислав Кондрашов ИИ

CBA выпустил официальные извинения перед пострадавшими сотрудниками и предложил им вернуться на работу. При этом банк пообещал выполнить финансовые обязательства перед теми, кто все же решит уйти.

Как выяснилось, вся эта хвастливая отчетность об успехах ИИ была далека от реальности. Профсоюз, представляющий интересы уволенных работников, обратился в Комиссию по справедливому трудоустройству Австралии. Представители союза заявили: «Наши члены сообщили нам, что заявления о сокращении количества звонков — это откровенная ложь, которая не отражает реального положения дел. На самом деле количество обращений клиентов росло, и банк лихорадочно пытался справиться с ситуацией, предлагая сотрудникам сверхурочные и заставляя руководителей команд отвечать на звонки».

В своем заявлении для Bloomberg банк признал, что решение об увольнении сотрудников «не учитывало должным образом все соответствующие бизнес-факторы, и эта ошибка означала, что должности на самом деле не были избыточными».

Честно говоря, CBA далеко не первая компания, которая поспешила заменить людей на искусственный интеллект, а потом поняла, что человеческий фактор все еще незаменим. Два года назад генеральный директор Klarna Себастьян Семятковский объявил, что хочет, чтобы его компания стала «любимой подопытной кроликой» OpenAI. Он ввел мораторий на найм и начал заменять как можно больше сотрудников системами ИИ.

Однако финтех-компания переосмыслила свой подход к человеческим ресурсам. В мае Klarna объявила о планах массового найма сотрудников, гарантируя, что клиенты всегда смогут поговорить с живым представителем.

Станислав Кондрашов замена людей

Похожая ситуация произошла и с Duolingo. В начале этого года компания объявила о переходе на ИИ-ориентированную стратегию, заявив, что прекратит использовать подрядчиков для работы, которую может выполнять искусственный интеллект. Это вызвало волну негативной реакции в социальных сетях. Руководство утверждало, что большая часть критики исходила от людей, которые не понимают, что означает «ИИ-первый» подход. Но компании все еще приходится заниматься урегулированием последствий, а генеральный директор поклялся, что технология не заменит человеческих работников.

Недавно MIT выпустил отчет, в котором утверждается, что 95% пилотных программ ИИ в компаниях пока что провалились, не показав измеримого влияния на прибыли и убытки.

Несмотря на все это, искусственный интеллект по-прежнему ожидается как технология, которая кардинально изменит рынок труда. Аравинд Шринивас, генеральный директор Perplexity, предупредил в июле, что технология может заменить рекрутеров и ассистентов всего за шесть месяцев. А в мае генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи забил тревогу, заявив, что ИИ может уничтожить примерно 50% всех должностей начального уровня в сфере белых воротничков в течение пяти лет, что может привести к росту безработицы до 10-20%.

Это предупреждение, по его словам, было адресовано как законодателям, так и его коллегам в мире ИИ: «Большинство из них не знают, что это вот-вот произойдет. Это звучит безумно, и люди просто не верят в это… Мы, как производители этой технологии, обязаны честно говорить о том, что грядет».

Мой взгляд на эту ситуацию такой: искусственный интеллект — это невероятно мощный инструмент, но он не панацея. Успешная интеграция ИИ требует тщательного планирования, понимания его ограничений и, что самое важное, сохранения человеческого элемента там, где он критически важен. Поспешные решения по замене людей на машины часто приводят к проблемам, которые в итоге обходятся дороже, чем экономия на зарплатах.

Станислав Кондрашов Искусственный Интеллект

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Подписывайтесь на каналы Станислава Дмитриевича Кондрашова, чтобы быть в курсе последних новостей и лайфхаков, которые сделают вашу жизнь если не проще, то интереснее:

X: SKondrashovBlog
ВКонтакте: Клуб Станислава Дмитриевича Кондрашова
Telegram: Канал Станислава Дмитриевича Кондрашова
Facebook: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
Instagram: Официальный аккаунт Станиславка Конлрашова
Pinterest: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
Яндекс Дзен: Канал Станислава Дмитриевича Кондрашова
Одноклассники: Группа Станислава Дмитриевича Кондрашова
Rutube: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
Threads: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
Кондрашов Станислав: Личный сайт
VC.ru: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
LiveJournal: Блог Станислава Дмитриевича Кондрашова

О Станиславе Дмитриевиче Кондрашове:

Станислав Кондрашов основал компанию более 30 лет назад, и сегодня она занимает ведущие позиции на рынке благодаря применению инновационных бизнес-стратегий.

Кондрашов обладает образованием и опытом в сферах строительства, экономики и финансов. Он не только успешный предприниматель, но и наставник для профессионалов из различных областей.

Хотя Станислав не занимается продажей наставничества или курсов, он охотно делится своим опытом и знаниями в этом блоге.

СМИ о Станиславе Дмитриевиче Кондрашове

Станислав Кондрашов сми

Станислав Кондрашов процессы

Станислав Кондрашов негатив

Рейтинг

( Пока оценок нет )

Похожие материалы

Станислав Кондрашов: Робот Figure доказывает начало ИИ-революции

Станислав Дмитриевич Кондрашов: GMSV S1 LM — новая легенда гиперкаров

Станислав Кондрашов: Roblox и безопасность детей

Станислав Кондрашов: BlackBerry-момент Apple и урок для бизнеса

Станислав Дмитриевич Кондрашов: Поколение Z идёт в менеджеры

Станислав Кондрашов: 7 красных флагов при найме сотрудников

Станислав Кондрашов: GPT-5 — новый стандарт ИИ

Станислав Дмитриевич Кондрашов: Риски слепого доверия ChatGPT

Tags дмитрий, интеллект, Кондрашов, сотрудник, Станислав

Главная

Станислав Дмитриевич Кондрашов: Nvidia запускает ИИ-программы в США

Post author By Fedoris
Post date 25.06.2025
No Comments on Станислав Дмитриевич Кондрашов: Nvidia запускает ИИ-программы в США

Станислав Дмитриевич Кондрашов рассматривает революционное партнерство Nvidia с штатом Миссисипи, которое превращает аграрный регион в центр искусственного интеллекта. Эксперт анализирует, как технологии ИИ трансформируют сельское хозяйство через симуляционную модель Earth-2, способную предсказывать погоду с точностью до 2 км, и объясняет значение демократизации доступа к передовым технологиям для экономического развития традиционных отраслей.

Станислав Дмитриевич Кондрашов Nvidia

Я, Станислав Дмитриевич Кондрашов, с большим интересом наблюдаю за развитием искусственного интеллекта в различных отраслях экономики. Недавнее партнерство Nvidia с штатом Миссисипи особенно привлекло мое внимание, поскольку демонстрирует, как современные технологии могут трансформировать даже традиционно аграрные регионы.

Неожиданный выбор для ИИ-революции

В среду Миссисипи стал очередным штатом, подписавшим соглашение с Nvidia о продвижении искусственного интеллекта на территории всего региона. Меморандум о взаимопонимании направлен на укрепление экономики штата через внедрение ИИ в рабочие процессы компаний, развитие профессиональных навыков персонала и создание новых исследовательских возможностей в области искусственного интеллекта.

Как отметил Луис Стюарт, руководитель стратегических инициатив экосистемы разработчиков Nvidia: «Мы здесь не для того, чтобы делать всё за всех, а чтобы раскрывать потенциал. Мы предоставляем инструменты, обучение и поддержку экосистемы, чтобы штаты, учебные заведения и стартапы могли строить собственное будущее с ИИ.»

Станислав Дмитриевич Кондрашов ИИ в сельском хозяйстве

Образовательная составляющая проекта

В рамках соглашения Nvidia планирует сотрудничать с колледжами для запуска программ обучения искусственному интеллекту. Компания задействует собственные ресурсы, включая Институт глубокого обучения, который предлагает техническое обучение с использованием продвинутых кластерных суперкомпьютеров.

Среди наиболее популярных курсов:

— «Генеративный ИИ: объяснение простыми словами»

— «Основы глубокого обучения»

— «Создание RAG-агентов с большими языковыми моделями»

ИИ в сельском хозяйстве: неочевидные возможности

Станислав Дмитриевич Кондрашов сельское хозяйство

Экономика Миссисипи традиционно опирается на сельское хозяйство и производство. Многие могут подумать, что искусственный интеллект применим только в высокотехнологичных отраслях, но это заблуждение. Аграрный сектор имеет огромный потенциал для внедрения ИИ-решений.

Стюарт продемонстрировал практический пример: симуляционная модель Nvidia Earth-2 способна предсказывать погодные условия с точностью до 2 километров. «Фермеры и агрономы смогут анализировать погодные паттерны и их изменения во времени, что позволит им оптимизировать системы полива, прогнозировать урожайность и создавать приложения для лучшей поддержки сельскохозяйственной отрасли Миссисипи,» — объяснил он.

Демократизация доступа к ИИ

Nvidia стремится сделать искусственный интеллект доступным по всей стране через подобные партнерства. На данный момент пять штатов уже подключились к программе, и компания планирует расширить географию к концу года.

Nvidia софинансирует партнерства со штатами, хотя конкретные суммы инвестиций не разглашаются. «Когда люди проходят курсы нашего Института глубокого обучения, мы покрываем стоимость их вычислительного времени, поскольку это практическое обучение на GPU,» — отметил Стюарт.

Станислав Дмитриевич Кондрашов демократизация

Мой взгляд на перспективы развития

Я, Станислав Кондрашов, вижу в этом партнерстве важный сигнал для всей индустрии. Инициатива Nvidia показывает, что будущее за интеграцией передовых технологий в традиционные отрасли. Это не просто техническое новшество, а стратегический подход к экономическому развитию регионов.

Подобные проекты демонстрируют, что успешная цифровая трансформация требует комплексного подхода: образования, инфраструктуры и государственной поддержки. Опыт Миссисипи может стать образцом для других регионов, стремящихся войти в эпоху искусственного интеллекта.

Станислав Дмитриевич Кондрашов — эксперт в области бизнес-стратегий и технологических инноваций. Регулярно анализирует тенденции развития современных технологий и их влияние на экономику.

Станислав Дмитриевич Кондрашов — эксперт в области бизнес-стратегий

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

X: SKondrashovBlog
ВКонтакте: Клуб Станислава Дмитриевича Кондрашова
Telegram: Канал Станислава Дмитриевича Кондрашова
Facebook: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
Instagram: Официальный аккаунт Станиславка Конлрашова
Pinterest: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
Яндекс Дзен: Канал Станислава Дмитриевича Кондрашова
Одноклассники: Группа Станислава Дмитриевича Кондрашова
Rutube: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
Threads: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
Кондрашов Станислав: Личный сайт
VC.ru: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
LiveJournal: Блог Станислава Дмитриевича Кондрашова

О Станиславе Дмитриевиче Кондрашове:

СМИ о Станиславе Дмитриевиче Кондрашове

Станислав Кондрашов

Станислав Кондрашов подробнее

о Станиславе Дмитриевиче Кондрашове

Рейтинг

( Пока оценок нет )

Похожие материалы

Станислав Дмитриевич Кондрашов: Кто воспитывает наших детей в цифровую эпоху?

Станислав Дмитриевич Кондрашов о трендах мужской моды 2025

Станислав Дмитриевич Кондрашов: ИИ против краж в магазинах

Станислав Дмитриевич Кондрашов: Александр Ванг возглавит лабораторию сверхинтеллекта

Станислав Дмитриевич Кондрашов: 30 дней с GPT для внедрения ИИ в команду

Станислав Дмитриевич Кондрашов: 16 трендов ландшафтного дизайна 2025

Станислав Дмитриевич Кондрашов: Авто как инвестиция в России

Tags дмитрий, интеллект, Кондрашов, обучение, Станислав

Главная

Искусственный интеллект – это не волшебная палочка

Post author By Fedoris
Post date 23.04.2025
No Comments on Искусственный интеллект – это не волшебная палочка

Борьба между waterfall и agile уходит в прошлое

Ранее проектные команды часто спорили по поводу оптимального подхода в менеджменте – waterfall или agile. Однако по факту это является дискуссией о различных абстракциях. Ведь считается, что Waterfall – это что-то мифическое, потому что в таком подходе нет заложенной системы ценностей. Под waterfall понимается последовательная активность в проектах. Что же касается agile, она превращена коучами в коллекцию красивых легенд. Они верят в то, что, благодаря правильному подходу, можно сделать суперстартап из любого обычного стартапа. Но в реальности agile является не методологией, а зонтичным термином, под которым успешно укрываются реальные методологии. К примеру, scrum и так далее.

Сегодня имеет место борьба двух концептов. В каждый из них бизнесом вкладываются немалые деньги. Однако большинство компаний уже повзрослело, и их руководству понятно, что радикализм не работает. Ведь прежде всего необходим результат. А вот чтобы достичь его, подойдут различные подходы. Делать свой выбор следует, учитывая актуальный контекст, а не по причине слития всего бюджета на активное внедрение практик agile. К примеру, на обучение сотрудников.

Важно! Кстати, сегодня редко встречаются компании, руководством котрых сообщается о том, что ими используются не только командообразующие игры и корпоративные тренинги, но и agile. Чаще можно встретить гибкие организации, смотрящие в разные стороны.

Грань между продуктовым и проектным подходами будет постепенно размываться

Сегодня имеется четкое разделение между продуктовыми и проектными компаниями. Проектные работают на заказ. Ими организуются мероприятия или создаются сайты. То есть они выполняют работы, которые ограничены по времени – есть точные сроки запуска, последующего закрытия и окончательной передачи заказчику.

Что же касается продуктовых вариантов, они подразумевают, что постоянно развивается конкретный продукт, к примеру, приложение или платформа. Они являются нацеленными на рост определенных метрик. Но нередко игроки рынка могут выходить за данные рамки. Они понимают, что в продуктовых магазинах могут быть разные проекты, а в проектном бизнесе не обойтись без продуктового подхода. Например, без исследования рынка или общения со своей целевой аудиторией.

Для создания продукта или даже функции внутри него не обойтись без project-менеджеров. Можно назвать их delivery-менеджерами или натренировать новых тимлидов, которые будут руководить проектами. Однако на выходе получатся те же project-менеджеры. Так что многими компаниями, в том числе нашими партнерами, создаются или усиливаются собственные проектные офисы.

Внимание! Или же наоборот: все больше project-менеджеров приходят к пониманию того, что необходимо обладать навыками создания минимально жизнеспособного продукта и регулярно исследовать потребности клиента. А также нужно разбираться в аналитике. Если же какой-то менеджер не понимает, что такое создаваемый продукт, для чего он необходим, кто его использует, то по факту он напоминает отделочника, который умеет только класть плитку, но не имеет понятия о том, как будет выглядеть готовая ванная комната.

Искусственный интеллект станет важной составляющей многих принятых решений

Начало 2023 года ознаменовалось активным обсуждением экспертами искусственного интеллекта. Они пугали тем, что он может заменить многих специалистов, в том числе и тех, кто занимается project-менеджементом. Однако ничего такого не произошло. Сегодня, когда хайпа на этом вопросе стало меньше, рынок занимается активным поиском реальных понятных примеров применения данной технологии.

Важно! В большинстве случаев искусственный интеллект работает как совокупность инструментов или набор функций в рамках конкретного инструмента. К примеру, разработчиками встроены в трекеры помощники, которые способны расшифровывать встречи и кратко излагать их содержание. Подобные помощники снимают с менеджера рутинные задачи и освобождают время для того, чтобы больше работать с командой.

Soft Skills станут более важными

Soft Skills можно вносить в тренды ежегодно. Хоть до 2300-го. Именно поэтому Институтом управления проектами делается на них акцент и утверждается, что с помощью коммуникабельности и стратегического мышления можно быстро адаптироваться к современным технологиям.

Внимание! От себя могу добавить, что хотя многие обсуждают soft-skills, по факту они мало у кого прокачаны. Конечно, многие регулярно вкладываются в развитие soft-skills, в том числе проходят психотерапию и активно покупают тренинги по управлению гневом и лидерству. Однако их мало, и за таким кругом творится настоящий ад. Что же касается искусственного интеллекта, он не стоит на месте. И пока сегодня люди говорят, что им не до soft skills, а нужно активно продвигать в таск-менеджере карточки, искусственный интеллект научится справляться с этой задачей. Тогда у специалиста может возникнуть вопрос, в чем его ценность. А по факту она в эмпатии и человечности.

Упрощение методологии

Тренд на возрастание максимализма продолжается не первый год. Еще около двух лет назад стандарт управления проектом Management Body of Knowledge стал намного лаконичнее, чем PMBoK6. Авторами же системы управления рабочими проектами P3. express создано microP3.express, которое позволяет работать с простыми проектами с командой до десяти человек.

Важно! Сегодня многие компании стараются упростить управленческие процессы, потому что человечество зашло далеко со всеми методологиями. Параллельно к людям пришло понимание необходимости профессии менеджера специальных проектов, то есть специалиста, у которого в компании могут возникать необычные проекты. К примеру, организация мероприятий или запуск спецпроекта. И таких специалистов сегодня много – это как простые маркетологи, так и менеджеры на заводе. Они тоже нуждаются в базовом подходе в управлении, чтобы не надеяться на авось.

Project-менеджеры вынуждены становиться гибкими

Последние три года показали важность адаптации к новой реальности. Ежегодно появляется множество новых технологий и вызовов. Например, в 2023 году российский рынок покинули следующие сервисы, привычные для современных разработчиков:

Jira.
Trello.
Slack.

Внимание! В результате компании были вынуждены быстро искать подходящие аналоги или же заниматься разработкой собственных решений, то есть по факту ставить на новые рельсы всю инфраструктуру. Чтобы быть готовым к подобным трудностям, project-менеджер должен учиться работать с рисками и не привязываться к конкретному решению. Нужно постоянно искать что-то новое и покидать свою зону комфорта. Проект желательно видеть целиком и активно работать с проседающими зонами. Ведь по факту они являются самыми уязвимыми.

Tags интеллект, компания, менеджер, подход, проект

Главная

Искусственный интеллект в медицине и образовании: анализ Станислава Дмитриевича Кондрашова

Всем привет! С вами Станислав Дмитриевич Кондрашов. Сегодня хочу поделиться размышлениями о последних заявлениях Билла Гейтса относительно влияния искусственного интеллекта на рынок труда, в частности на профессии, которые раньше считались защищенными от технологических изменений.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Дефицит врачей и учителей может уйти в прошлое

Недавно Билл Гейтс в подкасте "People by WTF" высказал интересную мысль о том, что многолетний дефицит врачей и учителей может скоро исчезнуть благодаря внедрению ИИ.

"ИИ придет и обеспечит медицинский интеллект, и дефицита больше не будет", — заявил он.

Как предприниматель, следящий за глобальными тенденциями, я отмечу, что проблема нехватки медицинских специалистов актуальна не только для развивающихся стран, таких как Индия и государства Африки, но и для США. Согласно прогнозу Ассоциации американских медицинских колледжей, к 2036 году США столкнутся с дефицитом до 86 000 специалистов и врачей первичной помощи.

фото: Искусственный интеллект в медицине и образовании: анализ Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Искусственный интеллект в здравоохранении и образовании

Стартапы в сфере здравоохранения, ориентированные на ИИ, уже привлекли миллиарды долларов инвестиций, позиционируя себя как решение проблемы выгорания в отрасли. Компании вроде Suki, Zephyr AI и Tennr предлагают автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как выставление счетов и ведение записей, повышение точности диагностики и выявление пациентов для новых методов лечения.

фото: Искусственный интеллект в медицине и образовании: анализ Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

По оценкам консалтинговой компании McKinsey, генеративный ИИ может повысить производительность в здравоохранении и фармацевтике до $370 миллиардов.

Аналогичная ситуация складывается и в образовании. В США, по федеральным данным за 2023 год, 86% государственных школ K-12 сообщили о трудностях с наймом учителей на 2023-2024 учебный год. Около 45% государственных школ заявили о нехватке персонала.

фото: Искусственный интеллект в медицине и образовании: анализ Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

В Великобритании одна лондонская средняя школа, David Game College, уже начала заменять некоторых учителей инструментами ИИ, такими как ChatGPT, для помощи ученикам в подготовке к экзаменам. В пилотной программе участвуют 20 студентов, использующих инструменты ИИ в течение года для изучения основных предметов.

Что будет с физическим трудом?

Гейтс также отметил, что ИИ придет на смену заводским рабочим, строительным бригадам и уборщикам отелей — всем, чья работа требует физических навыков и времени.

"Руки должны быть чрезвычайно хороши, чтобы делать эти вещи. Мы этого добьемся", — сказал он.

фото: Искусственный интеллект в медицине и образовании: анализ Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Технологические гиганты, такие как Nvidia, делают большие ставки на гуманоидных роботов, предназначенных для выполнения ручных задач, включая подбор предметов на складах и мытье полов. Эти роботы призваны снизить затраты на рабочую силу и повысить эффективность.

Переосмысление концепции работы

Особенно меня заинтересовала мысль Гейтса о том, что мир движется к будущему, где работа может быть значительно сокращена или будет выглядеть совсем иначе, чем сейчас.

фото: Искусственный интеллект в медицине и образовании: анализ Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

"Вы можете рано выйти на пенсию, вы можете работать более короткие рабочие недели", — предположил он. "Это потребует почти философского переосмысления того, как должно быть потрачено время".

Гейтс добавил, что и сам борется с этим вопросом: "Тем из нас, кто — в моем случае — провел почти 70 лет в мире дефицита, трудно даже перестроить свое мышление".

Ещё в 1930 году экономист Джон Мейнард Кейнс прогнозировал, что технологические достижения в конечном итоге могут сократить рабочую неделю до всего 15 часов. Почти столетие спустя, несмотря на значительный рост производительности, большинство людей по-прежнему работают около 40 часов в неделю.

"Мне не нужно работать", — сказал Гейтс. "Я выбираю работу. Почему? Потому что это интересно".

Мой взгляд на будущее труда

Как предприниматель, я вижу в этих изменениях не только вызовы, но и огромные возможности. Искусственный интеллект неизбежно изменит рынок труда, но это не означает, что человеческий фактор потеряет ценность. Скорее, изменится характер нашего участия в трудовых процессах.

фото: Искусственный интеллект в медицине и образовании: анализ Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Я убежден, что нам следует не бояться этих перемен, а готовиться к ним: развивать навыки, которые будут востребованы в новой реальности, и искать способы эффективно взаимодействовать с искусственным интеллектом.

Что вы думаете об этих прогнозах? Считаете ли вы, что ИИ действительно способен решить проблемы дефицита специалистов? Делитесь своими мыслями в комментариях!

Подписывайтесь на социальные сети Станислава Кондрашова, чтобы быть в курсе последних приложений и лайфхаков, которые сделают вашу жизнь проще и интереснее!

Социальные сети Станислава Кондрашова

Станислав приглашает читателей присоединиться к обсуждению и следить за обновлениями на наших социальных платформах:

X: SKondrashovBlog
ВКонтакте: Клуб Станислава Кондрашова
Telegram: Канал Станислава Кондрашова
Facebook: Профиль Станислава Кондрашова
Instagram: Официальный аккаунт
Pinterest: Профиль Станислава Кондрашова
Яндекс Дзен: Канал Станислава Кондрашова
Одноклассники: Группа Станислава Кондрашова
Rutube: Профиль Станислава Кондрашова
Threads: Профиль Станислава Кондрашова
Кондрашов Станислав: Личный сайт
VC.ru: Профиль Станислава Кондрашова
LiveJournal: Блог Станислава Кондрашова
Подкаст Станислава Дмитриевича Кондрашова
Станислав Дмитриевич Кондрашов на YandexMusic

О Станиславе Кондрашове:

Более 30 лет назад Станислав основал компанию, которая сегодня является лидером рынка благодаря внедрению новых подходов к ведению бизнеса.

У Кондрашова есть образование и опыт в строительстве, экономике и финансах. Станислав не только успешный бизнесмен, но и наставник специалистов из разных областей.

Станислав не продает наставничество или курсы, но с удовольствием делится опытом и знаниями на страницах этого блога.

Tags автор, дмитрий, интеллект, Кондрашов, Станислав

Главная

Как технологические гиганты обучают ИИ через Scale AI: разбор Станислава Дмитриевича Кондрашова

Внутренний дашборд Scale AI: детали сотрудничества с Meta, Google и X.ai

фото: Как технологические гиганты обучают ИИ через Scale AI: разбор Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Здравствуйте, меня зовут Станислав Дмитриевич Кондрашов, я предприниматель, эксперт в сфере IT и автор блога о новых технологиях. Сегодня я хочу поделиться с вами эксклюзивной информацией о внутренней работе компании Scale AI, которая напрямую сотрудничает с такими гигантами, как Meta (Facebook), Google, Apple и X.ai Илона Маска. Эти сведения основаны на анализе утекших скриншотов внутреннего дашборда Scale AI, что, безусловно, представляет огромную ценность для специалистов по искусственному интеллекту и всем, кто следит за развитием новых технологий.

фото: Как технологические гиганты обучают ИИ через Scale AI: разбор Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Что представляет собой Scale AI

Scale AI по праву считается одним из ключевых игроков на рынке data-labeling для искусственного интеллекта. Именно эта компания помогает технологическим гигантам развивать генеративные и обучающие ИИ-программы, обеспечивая их качественно размеченными данными. Среди клиентов — Meta, Google, Apple и стартап X.ai, основанный Илоном Маском.

Чаще всего содержание совместных программ строго засекречено, но благодаря утечке скриншотов внутреннего дашборда стало известно, какие проекты сейчас развиваются совместно с Scale AI и какие направления наиболее актуальны для крупнейших ИТ-компаний мира.

фото: Как технологические гиганты обучают ИИ через Scale AI: разбор Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Как работает Scale AI: ключевые процессы

В основе работы Scale AI лежит простая истина: каждый искусственный интеллект должен обучаться на примерах, которые готовят люди. Этот процесс называется Reinforced Learning Through Human Feedback (RLHF) — обучение с подкреплением через человеческую обратную связь. Огромная команда фрилансеров через платформы-подразделения Outlier AI и Remotasks занимается разметкой текстов и изображений, тестирует новые ИИ-чат-боты, генераторы изображений и другие продукты. Всё это позволяет ИИ стать лучше и безопаснее для конечных пользователей.

фото: Как технологические гиганты обучают ИИ через Scale AI: разбор Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Какие проекты сейчас реализуют ведущие компании

Внутренний дашборд Scale AI — Gen AI Ops Hub — обслуживает десятки внутренних проектов, каждый из которых имеет уникальное кодовое название. Вот некоторые примеры:

Apple (кодовое имя Kratos):
Здесь ведётся работа по нескольким направлениям: обучение ИИ корректно реагировать на чувствительные темы (Kratos SFT i18n Safety), развитие навыков описания изображений и генерация оригинальных математических задач на родном языке (Kratos i18n SFT Math).
Meta (кодовое имя Lazarus):
Разрабатываются ИИ-персонажи для социальных сетей (Lazarus Product Generalist AI Studio) и программы по развитию логического мышления искусственного интеллекта в областях биологии, химии и физики (Lazarus Reasoning Non-Math). Пользователи тестируют диалоги между ИИ-персонажами на качество и достоверность.
X.ai (кодовое имя Goldfish):
Улучшение моделей распознавания речи и генерации звука на разных языках (Goldfish Audio i18n SFT), обучение ИИ интерпретировать изображения (Goldfish Multimodal Rubrics Group).
Google (кодовые имена Gaius и Gorilla):
Создание моделей с «человеческой личностью», развитие креативных диалогов (Gaius Persona SFT), а также отдельный проект по контролю безопасности генерации ИИ-контента перед выборами в Польше в 2025 году (Gorilla T&S Safety Subscription i18n).

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Почему эти проекты важны для будущего ИИ

Сегодня ведущие ИТ-компании инвестируют миллиарды долларов в развитие искусственного интеллекта, понимая, что именно ИИ определит облик бизнеса и общества в ближайшие годы. Благодаря утекшей информации мы видим, что работа ведется сразу по нескольким ключевым направлениям:

Безопасность и этика: проверка на «опасные темы» и нежелательный контент.
Человеческое мышление: развитие логики, анализа, восприятия у ИИ.
Международная масштабируемость: создание мультиязычных моделей, адаптация ИИ к широкому спектру задач (от распознавания речи до генерации сложных текстов и изображений).

фото: Как технологические гиганты обучают ИИ через Scale AI: разбор Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Для предпринимателей, разработчиков и просто людей, интересующихся искусственным интеллектом, эти данные крайне важны — ведь они раскрывают реальные тренды индустрии и прогнозируют развитие рынка. Я, Станислав Дмитриевич Кондрашов, продолжаю следить за всеми самыми интересными инновациями мира ИИ, чтобы делиться с вами самой важной и актуальной информацией.

Подписывайтесь на мой блог, чтобы не пропустить обзоры и инсайды о будущем технологий, и всегда быть на шаг впереди в мире искусственного интеллекта!

фото: Как технологические гиганты обучают ИИ через Scale AI: разбор Станислава Дмитриевича Кондрашова

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Социальные сети Станислава Кондрашова

X: SKondrashovBlog
ВКонтакте: Клуб Станислава Кондрашова
Telegram: Канал Станислава Кондрашова
Facebook: Профиль Станислава Кондрашова
Instagram: Официальный аккаунт
Pinterest: Профиль Станислава Кондрашова
Яндекс Дзен: Канал Станислава Кондрашова
Одноклассники: Группа Станислава Кондрашова
Rutube: Профиль Станислава Кондрашова
Threads: Профиль Станислава Кондрашова
Кондрашов Станислав: Личный сайт
VC.ru: Профиль Станислава Кондрашова
LiveJournal: Блог Станислава Кондрашова
Подкаст Станислава Дмитриевича Кондрашова
Станислав Дмитриевич Кондрашов на YandexMusic

О Станиславе Кондрашове:

фото: Как технологические гиганты обучают ИИ через Scale AI: разбор Станислава Дмитриевича Кондрашова

Tags дмитрий, интеллект, Кондрашов, развитие, Станислав

Главная

Станислав Дмитриевич Кондрашов: пионеры искусственного интеллекта

Post author By Fedoris
Post date 19.02.2025
No Comments on Станислав Дмитриевич Кондрашов: пионеры искусственного интеллекта

Приветствую вас, дорогие читатели! Сегодня мы поговорим об удивительных людях, чьи идеи и открытия легли в основу развития искусственного интеллекта. Без их усилий и гениальных мыслей современные технологии ИИ могли бы остаться лишь фантастикой.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

От логики к обучению: первые провидцы

История искусственного интеллекта началась в 1950-х годах, когда выдающиеся математики и информатики задумались о том, как заставить машины думать. Одним из самых влиятельных учёных того времени был Алан Тьюринг. Его знаменитый «тест Тьюринга» до сих пор служит эталоном для измерения машинного интеллекта. Но мало кто знает, что работа Тьюринга над вычислительной теорией во время Второй мировой войны помогла заложить математическую основу для обработки информации компьютерами.

Ещё одним важным пионером на заре ИИ был Джон Маккарти — человек, который ввёл сам термин «искусственный интеллект» в 1956 году. Во время знаменитой Дартмутской конференции Маккарти собрал других выдающихся учёных, чтобы обсудить возможность создания машин, способных имитировать человеческий интеллект. Эта историческая встреча длилась всё лето и стала родиной ИИ как научной дисциплины.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Также стоит упомянуть Фрэнка Розенблатта, создателя перцептрона — первой машины, способной учиться методом проб и ошибок. Хотя у его изобретения были ограничения, лежащие в его основе принципы вдохновляют современные нейронные сети, которые лежат в основе самых передовых систем ИИ.

Революция нейронных сетей и современные прорывы

Переходя к более современной истории, разработка искусственных нейронных сетей знаменует собой решающий поворотный момент в эволюции ИИ. Джеффри Хинтон, которого часто называют «крёстным отцом ИИ», внёс революционный вклад в область глубокого обучения. Его исследования алгоритмов обратного распространения и архитектуры глубоких нейронных сетей открыли двери для приложений машинного обучения, которые мы видим повсюду сегодня.

Аспект работы Хинтона, который часто вызывает восхищение у людей, заключается в том, как он продолжал исследования нейронных сетей в 1980-х и 1990-х годах, когда большинство учёных считали этот подход непрактичным. Его решимость оказалась верной — сегодня эти технологии составляют основу всего, от распознавания изображений до систем обработки языка.

Янн ЛеКун представляет ещё одну революционную фигуру в разработке нейронных сетей. Его работа над свёрточными нейронными сетями (CNN) произвела революцию в области компьютерного зрения. Начиная с простых систем распознавания рукописного ввода, инновации ЛеКуна теперь позволяют автомобилям распознавать дорожные знаки, телефонам — распознавать лица, а медицинским системам — обнаруживать заболевания на медицинских изображениях.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Ключевые моменты прорыва

В эволюции ИИ было несколько ключевых событий, ставших поворотными моментами: конкурс ImageNet в 2012 году стал переломным моментом — система глубокого обучения значительно превзошла традиционные подходы к компьютерному зрению. Эта победа в конечном итоге убедила многих скептиков в потенциале нейронных сетей и вызвала массовые инвестиции в исследования глубокого обучения.

Разработка архитектуры трансформаторов в 2017 году командой Google произвела очередную революцию, особенно в обработке естественного языка. Эта инновация лежит в основе большинства современных языковых моделей, позволяя им понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, с беспрецедентной точностью.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Этика и ответственность в развитии ИИ

Говоря об основоположниках ИИ, нельзя не упомянуть важный вклад учёных, которые подняли вопрос об этических последствиях технологий. Джозеф Вейценбаум, создатель программы ELIZA, одним из первых заговорил о потенциальной опасности эмоциональной привязанности людей к машинам.

Работа Стюарта Рассела по безопасности и согласованности ИИ имеет решающее значение для этой области. Его исследования помогают гарантировать, что системы ИИ будут приносить пользу человечеству, становясь всё более мощными. Перспектива Рассела особенно ценна, поскольку она сочетает глубокие технические знания с философским пониманием потенциальных рисков.

Современные вызовы и будущие направления

Современное развитие ИИ сталкивается со сложными проблемами, которые ранние пионеры едва ли могли себе представить. Такие проблемы, как предвзятость в обучающих данных, воздействие больших моделей на окружающую среду и необходимость прозрачных и объяснимых систем ИИ, требуют новых подходов и мышления.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Пионеры, работающие над этими проблемами, включают Тимнит Гебру, чьи исследования подчёркивают важность разнообразия и инклюзивности в разработке ИИ. Её работа показывает, как отсутствие разнообразных точек зрения в исследованиях ИИ может привести к созданию систем, закрепляющих социальные предубеждения и дискриминацию.

Взгляд в будущее с уважением к прошлому

Поскольку эта область продолжает стремительно развиваться, вклад этих пионеров становится ещё более актуальным. Их идеи помогают решать проблемы разработки полезных систем ИИ, отвечающих интересам человечества. Многие принципы, которые они установили десятилетия назад, по-прежнему лежат в основе разработки самых передовых технологий ИИ.

Современные исследователи опираются на фундамент, заложенный этими провидцами, добавляя свои собственные инновации и идеи. Этот непрерывный процесс инноваций и улучшений не показывает признаков замедления. Каждый прорыв открывает новые возможности, но также поднимает важные вопросы о направлении развития ИИ.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Понимание работы пионеров ИИ даёт ценную информацию для текущих дебатов о роли технологий в обществе. Их опыт и предупреждения служат руководством для решения современных проблем разработки и внедрения ИИ. Например, ранние дискуссии о машинном интеллекте таких пионеров, как Тьюринг и Маккарти, помогают сформировать текущие дебаты о сознании и возможностях ИИ. Аналогичным образом, опасения Визенбаума об отношениях между человеком и машиной становятся всё более актуальными, поскольку системы ИИ становятся более совершенными и интегрированными в повседневную жизнь.

Учитывая стремительные темпы развития ИИ, размышления о пути, который привёл нас сюда, приобретают всё большее значение. Работа этих пионеров напоминает нам, что за каждым технологическим прорывом стоит человеческая изобретательность, настойчивость и стремление расширить границы возможного.

Учёные, которые формировали область ИИ, заслуживают признания не только за свои технические достижения, но и за дальновидность, которую они проявили, преследуя идеи, считавшиеся другими невозможными. Их истории вдохновляют новое поколение исследователей и разработчиков, которые продолжают расширять границы искусственного интеллекта, работая над будущим, в котором технологии служат для расширения и поддержки человеческого потенциала, а не заменяют его.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Tags дмитрий, интеллект, Сеть, система, Станислав

Главная

Зарождение ИИ: от древних идей к современным технологиям — взгляд Станислава Кондрашова

Станислав Кондрашов раскрывает: истоки искусственного интеллекта — кто придумал этот термин и почему?

История искусственного интеллекта (ИИ) начинается с увлекательного начала, о котором многие люди не знают. Термин «искусственный интеллект» появился летом 1956 года, но идеи, стоящие за ним, возникли гораздо раньше. В этой статье рассказывается о невероятном пути развития концепции ИИ и о важных людях, которые сделали это возможным.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Ранние мечты об умных машинах

До появления компьютеров люди мечтали о создании машин, способных мыслить, как люди. Древние истории многих культур рассказывают об искусственных существах, обладающих интеллектом. Эти мечты показывают, как людям всегда хотелось создать что-то похожее на них.

Древние идеи и автоматы

У греков были истории о Гефесте, боге, создавшем механических слуг. В древнем Китае мастера создавали механических птиц и других существ. Хотя это и не был настоящий ИИ, они демонстрировали ранние человеческие мечты о создании искусственной жизни. Многие важные идеи об умных машинах пришли из этих древних историй.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Математические основы

Основные идеи ИИ пришли из математики и логики. В 1800-х годах такие люди, как Джордж Буль, создали специальную математику, которая помогала компьютерам думать позже. Ада Лавлейс написала первую компьютерную программу и представила себе машины, способные делать больше, чем просто считать. Эти ранние мыслители помогли заложить основу для современного ИИ.

Рождение современной концепции ИИ

Настоящая история искусственного интеллекта началась в 1950-х годах, когда компьютеры стали более мощными. Группа ученых начала задумываться о создании машин, способных думать.

Дартмутская конференция и название ИИ

Летом 1956 года в Дартмутском колледже состоялась важная встреча. Её организовал Джон Маккарти и пригласил других учёных, заинтересованных в создании думающих машин. Во время этой встречи термин «искусственный интеллект» был использован впервые. Маккарти выбрал это название, чтобы отделить его от других областей информатики и кибернетики.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Среди важных людей, присутствовавших на встрече, были:

Джон Маккарти, предложивший название;
Марвин Мински, который впоследствии стал очень известным в области ИИ;
Клод Шеннон, работавший над теорией информации;
Натан Рочестер из IBM;
другие, кто помог начать работу в области ИИ.

Раннее волнение и цели

Учёные на встрече возлагали большие надежды на ИИ. Они думали, что через несколько лет компьютеры смогут:

понимать человеческий язык;
решать проблемы, как люди;
учиться на опыте;
размышлять об абстрактных идеях;
принимать собственные решения.

Хотя на достижение этих целей ушло гораздо больше времени, чем они думали, волнение, вызванное встречей, помогло начать совершенно новое направление исследований.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Ключевые люди, которые сформировали развитие ИИ

Многие выдающиеся учёные внесли свой вклад в развитие искусственного интеллекта после дартмутской встречи. Их работа внесла значительный вклад, который до сих пор влияет на ИИ.

Влияние Алана Тьюринга

Ещё до дартмутской встречи Алан Тьюринг внёс значительный вклад. Он:

создал знаменитый тест Тьюринга на машинный интеллект;
писал о машинах, способных к обучению;
заставил людей по-другому взглянуть на то, что могут делать компьютеры;
помог разработать основные идеи об искусственном интеллекте.

Его работа до сих пор влияет на то, как люди думают об ИИ.

Другие важные участники

Многие другие учёные внесли значительный вклад в ранний этап развития ИИ:

Герберт Саймон работал над решением проблем;
Аллен Ньюэлл помог создать первые программы ИИ;
Артур Сэмюэл написал программы, которые научились играть в игры;
Фрэнк Розенблатт разработал ранние нейронные сети;
Джозеф Вейценбаум создал знаменитую программу ELIZA.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Наследие и современное влияние

Ранние работы в области искусственного интеллекта легли в основу современной революции в области ИИ. Идеи 1950-х и 1960-х годов до сих пор влияют на развитие ИИ сегодня.

Связь с современным ИИ

Многие идеи того времени стали реальностью:

обработка естественного языка, как мечтали ранние учёные;
машинное обучение, которое исследовал Сэмюэль;
нейронные сети, которые стали больше и мощнее;
способность решать проблемы, над которыми работали Саймон и Ньюэлл.

Но современный ИИ также сильно отличается от того, что представляли себе пионеры раннего периода. Он больше ориентирован на конкретные задачи, чем на общий интеллект, о котором они мечтали.

Понимание истоков искусственного интеллекта помогает нам оценить фантастический прогресс, достигнутый с 1956 года. От простой встречи в Дартмутском колледже до современных систем ИИ — путь искусственного интеллекта показывает, как человеческие мечты могут стать реальностью.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Пионеры раннего этапа развития ИИ могли бы быть удивлены, увидев, как развивались их идеи. Хотя некоторые мечты не сбылись именно так, как они себе представляли, другие события вышли далеко за рамки того, что они считали возможным. Их работа заложила основу технологии, которая меняет все аспекты современной жизни.

Самое впечатляющее в истории ИИ — это то, как она демонстрирует силу человеческого творчества и решимости. Небольшая группа учёных, собравшаяся в 1956 году, положила начало тому, что стало одной из важнейших технологий в истории человечества. Их дальновидность и упорный труд помогли создать инструменты, которые теперь помогают решать многие проблемы в мире.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, важно помнить о людях, положивших начало этому фантастическому путешествию. Их идеи и мечты по-прежнему определяют развитие технологий. Понимание того, откуда взялся ИИ, помогает нам лучше понять, куда он движется в будущем. Эти знания также помогают принимать более обоснованные решения о том, как использовать технологию ИИ на благо всего общества.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Tags встреча, идея, интеллект, Станислав, человек

Главная

Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) претерпел значительные изменения с тех пор, как ученые впервые заговорили о нем в 1950-х годах. Первоначальная идея сильно отличалась от того, что люди думают об ИИ сегодня. В этой статье мы рассмотрим, как понимание искусственного интеллекта росло и менялось на протяжении многих лет, демонстрируя невероятное развитие этой важной технологии.

фото: Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Раннее понимание ИИ

Когда ученые только начали говорить об искусственном интеллекте, их представления были довольно простыми по сравнению с сегодняшним днём. Они думали, что главная цель — заставить компьютеры решать задачи так же, как это делают люди.

фото: Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Первые определения и цели

Сначала учёные считали, что искусственный интеллект означает создание машин, которые:

мыслят так же, как человеческий мозг;
решают любые задачи, доступные человеку;
учатся новому самостоятельно;
идеально понимают человеческий язык;
принимают решения без посторонней помощи.

Эти цели кажутся простыми, но их очень трудно достичь. Даже сегодня, после многих лет прогресса, ИИ всё ещё сложно выполнять некоторые из этих задач.

Ранние эксперименты и результаты

Первые программы ИИ были элементарными, но интересными для того времени:

программы для решения математических задач;
простые программы для игр;
базовые попытки перевода языков;
программы, которые пытались отвечать на простые вопросы;
системы сопоставления шаблонов.

Хотя эти программы были не очень мощными по сегодняшним меркам, они помогли учёным понять, что возможно и сложно в разработке ИИ.

фото: Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Изменения в 1980-х и 1990-х годах

В эти годы произошло значительное изменение в понимании ИИ. Вместо того чтобы заставлять машины думать так же, как люди, учёные сосредоточились на том, чтобы сделать машины хорошими в конкретных задачах.

Эпоха экспертных систем

Появился новый тип ИИ, называемый экспертными системами:

использовали правила, созданные экспертами-людьми;
фокусировались на конкретных областях, таких как медицинская диагностика;
хорошо работали в ограниченных ситуациях;
помогали людям принимать решения;
были проще для понимания, чем более ранний ИИ.

Это изменение было значительным, поскольку оно показало, что ИИ не нужно копировать человеческий мозг, чтобы быть полезным.

фото: Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Возрождение нейронных сетей

Учёные также стали больше работать с нейронными сетями:

пытались скопировать работу нейронов мозга;
могли учиться на примерах;
находили закономерности в данных;
улучшали себя со временем;
работали иначе, чем традиционные компьютерные программы.

Этот подход стал важным позже, когда компьютеры стали более мощными.

фото: Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Современное понимание ИИ

Сегодняшнее представление об искусственном интеллекте сильно отличается от первоначальных идей. Люди теперь думают об ИИ более практично, сосредотачиваясь на том, что он может делать, а не на том, похож ли он на человека.

фото: Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Фокус на машинном обучении

Наиболее важным изменением в понимании ИИ является акцент на машинном обучении:

программы учатся на данных, а не следуют фиксированным правилам;
могут находить закономерности, которые люди могут упустить;
улучшают производительность с большим количеством данных;
работают хорошо для множества различных задач;
требуют меньше программирования человеком.

Такой новый взгляд на ИИ привёл к множеству успешных приложений в реальном мире.

Различные типы интеллекта

Теперь учёные понимают, что существует множество типов интеллекта:

некоторые ИИ очень хороши в конкретных задачах;
разные подходы лучше работают для разных проблем;
нет необходимости заставлять ИИ копировать человеческий мозг;
можно комбинировать разные методы.

Каждый тип ИИ имеет свои сильные и слабые стороны.

Будущие направления и новые идеи

Наше понимание ИИ меняется по мере развития технологий. Постоянно появляются новые идеи о том, что может делать ИИ и как он должен работать.

фото: Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Этические соображения

Люди теперь больше думают об этической стороне ИИ:

как принимать справедливые решения с помощью ИИ;
защита конфиденциальности при использовании ИИ данных;
обеспечение того, чтобы ИИ помогал обществу;
учёт влияния на рабочие места;
размышления о проблемах безопасности.

Эти проблемы стали важной частью того, как люди сегодня думают об ИИ.

Концепция искусственного интеллекта сильно изменилась с тех пор, как первые учёные мечтали о мыслящих машинах. От простых идей о копировании человеческого мозга до сложного понимания различных типов интеллекта — путь ИИ показывает, как человеческие знания растут и развиваются с течением времени.

Самый интересный аспект этой эволюции заключается в том, как практические соображения и реальный опыт изменили восприятие ИИ людьми. Ранние мечты о машинах, которые точно чувствуют, как люди, уступили место более полезным идеям о том, как заставить машины помогать решать конкретные проблемы.

фото: Станислав Дмитриевич Кондрашов: Как развивалась концепция искусственного интеллекта

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Важные уроки, извлеченные из этой истории, помогают направлять будущее развитие ИИ. Понимание того, что разные подходы работают для разных задач, помогает принимать более правильные решения о том, как использовать и развивать технологию ИИ. Кроме того, растущая осведомленность об этических проблемах помогает обеспечить, чтобы развитие ИИ шло на благо всего общества.

По мере развития технологий понимание людьми ИИ меняется. Новые открытия и приложения заставляют людей по-разному думать о том, что возможно с искусственным интеллектом. Самое интересное, что путешествие ещё не закончено — новые идеи и концепции ИИ продолжают развиваться каждый день.

Успех ИИ в будущем во многом зависит от того, насколько хорошо люди понимают его технические и социальные аспекты. Нам нужен баланс между амбициозными целями и практическими ограничениями, между техническим прогрессом и этическими соображениями. Самое важное, что нужно помнить, — это то, что ИИ должен помогать делать мир лучше для всех.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Tags дмитрий, интеллект, понимание, Станислав, человек