#нейросети

Исследователи Лаборатории языковой конвергенции НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Анастасия Колмогорова и Елизавета Куликова разработали «словарь нового поколения», который позволяет обучать нейросети распознавать человеческие эмоции. Работа демонстрирует трансформацию лингвистики в эпоху искусственного интеллекта.

Исследователи ТюмГУ и Института адаптивного интеллекта с помощью нейросети проанализировали модели активации адаптивного интеллекта в историях героев художественной литературы. В основу исследования легли произведения, где персонаж попадает в опасную ситуацию, применяя смекалку и находчивость. Психологи выявили факторы, которые помогли героям раскрыть навыки адаптации к перипетиям судьбы.

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее.

Слушатели узнают, как нейроимпланты и ИИ превращают сигналы мозга в команды для экзоскелетов и синтезаторов речи.

76 процентов современных ученых используют ИИ-инструменты в своей работе, но большинство осваивает их самостоятельно, сталкиваясь с трудностями.

Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.

Американские медики описали случай из своей практики, наглядно показывающий, чем могут закончиться консультации с ChatGPT по поводу здоровья.

Технологическая корпорация Google представила новую версию своей нейросети Genie 3, которая по подсказке человека способна создавать динамические 3D-миры.

В эксперименте ученые проследили за физиологическими реакциями при просмотре видео с музыкальным сопровождением, созданным нейросетями либо людьми. Результаты показали, что по эмоциональному воздействию ИИ-композиции могут сравниться с человеческими.

Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет.  Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.

Архитектурное бюро LYX arkitekter, воспользовавшись возможностями генеративного искусственного интеллекта, представило как могло бы выглядеть самое высокое и многоэтажное здание в мире — небоскреб «Бурдж-Халифа» (ОАЭ) в исполнении именитых архитекторов.

Даже опытные программисты считали, что использование нейросети для написания кода экономит им время. Однако, когда исследователи проверили это на задачах из реального мира, выяснилось, что разработчики ошибаются. В действительности применение ИИ увеличило время, необходимое для реализации проектов.

Новое исследование показало, что учащиеся вузов с более выраженными чертами нарциссизма, макиавеллизма, психопатии, а также материализма могут быть сильнее предрасположены к академическому обману и злоупотреблению нейросетями при выполнении учебных заданий.

Слушатели узнают, как искусственный интеллект переходит от инструмента к соучастнику в принятии решений.

Исследователи из Apollo Research обнаружили, что современные языковые модели, включая Claude, ChatGPT и Gemini, могут скрытно планировать действия, оставаясь внешне послушными. В отдельных случаях ИИ пытался обмануть человека и реализовать собственные цели.

Электроэнцефалография показала, что активность мозга человека во время написания сочинения с помощью нейросети существенно упала. Причем после того, как людей лишали нейросетевой поддержки, эта особенность сохранилась. Кроме того, работа показала ряд характерных отличий между тем, что люди пишут сами и написанным нейросетью. Такие различия могут оказаться полезными в самых разных областях.

Исследователи из Сколтеха и Института AIRI показали, как при помощи методов машинного обучения ускорить разработку новых материалов для твердотельных аккумуляторов. Нейросети оказались способны распознавать перспективные материалы для электролитов и защитных покрытий — ключевых элементов твердотельных аккумуляторов. По мере совершенствования эта технология может заменить литий-ионные аналоги в электромобилях и портативной электронике, что увеличит время автономной работы и снизит пожароопасность.

Недавно сферу технологии искусственного интеллекта потряс крупный скандал. Индийский стартап Builder.ai, привлекший сотни миллионов долларов инвестиции от крупных компаний, включая Microsoft, и создавший цифрового ИИ-помощника «Наташу», оказался банальным мошенничеством.

Исследователи из ВШЭ и AIRI предложили метод быстрой донастройки нейросетей: данные обрабатываются по группам, которые затем перемешивают оптимальным образом, чтобы улучшить их взаимодействие. Метод лучше аналогов справляется с генерацией и анализом изображений, дообучением текстовых моделей. При этом он требует меньше памяти и времени на обучение.

Современные технологии сталкиваются с издержками существующих языков программирования: они либо имеют ограниченную производительность, либо требуют сложного управления данными и очень тонкого отслеживания багов. С развитием робототехники и искусственного интеллекта появилась необходимость в языке, который решает обе проблемы на любом «железе» — от простого датчика до беспилотника, — позволяет создавать быстрые алгоритмы для нейросетей и гарантирует стабильность в критичных системах — например, в медицинских устройствах. Студент Пермского Политеха разрабатывает инновационный язык программирования Ritter, предназначенный для игровых движков, микроконтроллеров, датчиков, нейросетей и даже беспилотников. Этот язык будет сочетать в себе гибкость, расширение возможностей разработчика и простоту в освоении.