#нейросети

Технологии искусственного интеллекта подарили миру не только умных помощников и реалистичных роботов, но и новую, почти неотличимую от реальности форму мошенничества — дипфейки. Поддельные видео- и аудиозаписи, где знакомый человек с экрана умоляет о срочной финансовой помощи, становятся инструментом массового обмана. Чтобы понять, как защитить себя и своих близких от этой угрозы, мы обратились к Василию Шутову, преподавателю кафедры КБ-1 «Защита информации» РТУ МИРЭА.

Люди создают при помощи искусственного интеллекта (ИИ) сотни тысяч изображений и видео, основанных на уже существующих персонажах, местах и идеях. Но стили каких художников, архитекторов, современных иллюстраторов и кинорежиссеров воспроизводятся чаще всего?

Коллектив ученых из МФТИ, НИИСИ и Университета Иннополис разработал и детально сравнил между собой ряд высокоэффективных модификаций численного метода, основанного на гибридном подходе с использованием так называемых Химерных сеток. Этот подход позволяет значительно повысить точность и одновременно снизить ресурсоемкость компьютерного моделирования упругих волн в средах со сложной геометрией. Разработка имеет огромное значение для таких критически важных областей, как сейсмическая разведка полезных ископаемых и ультразвуковая дефектоскопия материалов, например, железнодорожных рельсов. 

Современные вызовы в области высоких технологий — будь то создание костных имплантатов нового поколения, эффективных систем охлаждения двигателей или легких авиационных конструкций — сталкиваются с общей фундаментальной проблемой. Речь идет о необходимости одновременно совместить в одном материале несколько противоречащих друг другу свойств. Например, как создать структуру, которая будет одновременно максимально пористой для прорастания живой ткани, но при этом достаточно прочной, чтобы выдерживать механические нагрузки? Или как создать лопатку турбины, сочетающую максимальную жаропрочность с минимальным весом — ключевое требование для подъемной силы и грузоподъемности самолетов. Ученые Пермского Политеха создали уникальную программу, которая умеет проектировать материалы будущего. В отличие от обычных компьютерных программ, она не просто копирует известные решения, а действительно создает новые структуры. Результаты исследования показали высокую эффективность метода.

Искусственный интеллект (ИИ) может казаться «невесомым» — всего несколько кликов, и изображение готово. Но за этой легкостью скрывается совсем иная, энергозатратная реальность.

Международная команда ученых из МФТИ, Арктического университета Норвегии и Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН разработала и успешно применила нейросетевой метод для автоматического обнаружения и классификации океанических вихрей в одной из самых труднодоступных и динамичных зон Мирового океана — прикромочной ледовой зоне Антарктики.

Некоторые исключительно хорошо узнают ранее увиденные незнакомые лица. Такие свидетели не раз помогали раскрывать преступления. Психологи из Австралии, изучающие этот тип людей, которых они назвали «суперузнавателями», в новом исследовании привлекли искусственный интеллект, чтобы разобраться, в чем секрет суперспособности.

Экономисты НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Варвара Назарова и Борис Лодягин опубликовали результаты комплексного сравнения точности прогнозирования нефтяных котировок с помощью классических статистических методов и современной нейросетевой модели LSTM. Работа показала: искусственный интеллект может справляться с задачей лучше традиционных подходов.

Последние достижения в сфере генерации музыки с использованием искусственного интеллекта трансформируют музыкальную индустрию. Бразильские ученые провели исследование: могут ли люди понять, что музыку сгенерировал искусственный интеллект. Оказалось, что в случае рандомных треков доля правильных ответов едва превышала 50 процентов.

Команда исследователей из Т-Технологий и МФТИ разработала метод, позволяющий построить детальную «карту» эволюции абстрактных понятий в глубине больших языковых моделей. Этот подход, основанный на «графах потоков признаков», не только открывает «черный ящик» ИИ, делая его работу прозрачной, но и дает в руки ученых мощный инструмент для точного управления поведением нейросетей, например, для подавления нежелательных тем в генерируемом тексте.

Сложные сети, состоящие из множества взаимодействующих элементов, лежат в основе работы мозга, социальных сообществ и многих технологических систем. Одно из самых необычных и трудноуловимых феноменов в таких сетях — химерное состояние. Это режим, при котором в одной системе одновременно сосуществуют порядок и хаос, т.е. часть элементов ведет себя синхронно, а другая часть остается в состоянии десинхронизации. Исследователи Научно-исследовательского института прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ имени Г.В. Плеханова в сотрудничестве с зарубежными коллегами из Индийского статистического института предложили новый подход к контролю над сложными динамическими системами.

В НовГУ разработали систему искусственного интеллекта для автоматического распознавания и интерпретации текстов древнерусских грамот. Разработка вошла в число проектов-победителей грантового конкурса «Студенческий стартап» Фонда содействия инновациям. На её реализацию выделен один миллион рублей.

Слушатели узнают про структуру взаимодействия ИИ и человека.

Канадские исследователи в эксперименте проверили, насколько убедителен искусственный интеллект при обсуждении повседневных тем вроде перехода на веганство, покупки электромобиля или поступления в магистратуру. Нейросеть превзошла живых «уговорщиков» во всех сценариях, а особенно хорошо справилась с агитацией за веганство и поступление в вуз.

Нейросети прочно вплелись в человеческую повседневность: с ними советуются по поводу рабочих задач и даже личной жизни. Обученные программы стали способны поддерживать диалог, «входить в роль» и, например, отвечать от лица знаменитости. Психологи из МГППУ решили проверить, насколько такое общение ИИ и человека действительно схоже с реальным человеческим диалогом.

Профессор древней истории Цюрихского университета Феликс К. Майер совместно с программистом Филиппом Штребелем работает над необычным проектом: созданием генератора изображений на базе искусственного интеллекта, способного воссоздавать максимально достоверные изображения Древнего Рима и Древней Греции.

Характерные для антисемитизма предрассудки в отношении евреев нередко проявляются в завуалированных формах. Ученые из Израиля проверили, не передались ли такие предвзятые суждения большим языковым моделям (LLM), которые усваивают существующие в обществе представления, поскольку их обучают на обширных корпусах текстов, созданных человеком. Подозрения исследователей оказались ненапрасными.

Периодически нейросети в своих ответах галлюцинируют, предлагая пользующимися их услугами людям выпить яд под видом лекарства и так далее. Новая научная работа показала, что эта проблема связана с самой природой нейросети. Хотя ее вероятность можно понизить, устранить полностью невозможно.

Модели искусственного интеллекта нередко искажают факты, что ставит под угрозу не только интерпретацию известных научных данных, но и обработку новых и написание текстов на их основе. Историк из США проанализировал специфику информации о прошлом и опубликовал рекомендации по ее изложению, которые должны сформировать у текста «иммунитет» к галлюцинациям нейросетей.

Специалисты OpenAI объяснили, почему модели ИИ иногда дают неверные ответы — так называемые «галлюцинации». Это устойчивая тенденция больших языковых моделей выдавать ответы, которые фактически могут быть неверны.