Совет Федерации предложил Минцифры создать за счёт бюджета государственную платформу развития искусственного интеллекта для предоставления разработчикам доступа к вычислительной инфраструктуре и данным для развития программного обеспечения на базе нейросетей. Об этом пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на решение Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации.

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Источник изображения: Pixabay

Из документа следует, что Минцифры в рамках обновления Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года рекомендуется сформировать государственную платформу развития ИИ для разработчиков. Соответствующие рекомендации в адрес регулятора 17 октября направил зампред Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации Артём Шейкин. О результатах рассмотрения данной инициативы сенатор попросит сообщить не позднее 13 ноября.

«Российские разработчики, не имеющие достаточных ресурсов, должны иметь доступ к государственным данным для создания технологий искусственного интеллекта», — считает господин Шейкин. Он также добавил, что на платформе должны размещаться дата-сеты, пригодные для обучения ИИ-алгоритмов. Кроме того, разработчики получат доступ к вычислительной инфраструктуре. Он считает, что этот проект должен быть профинансирован из бюджета.

По данным источника, после обострения ситуации на Украине и ухода с российского рынка иностранных вендоров вычислительной техники и IT-сервисов стоимость разработки ИИ-алгоритмов в стране выросла на 30-40 %. Раньше небольшие отечественные компании могли задействовать для этого ресурсы Amazon, Google и других поставщиков, но сейчас такая возможность отсутствует. Создание государственной платформы может поспособствовать развитию ИИ-алгоритмов небольшими компаниями, которые в сложившихся условиях не могут позволить себе создание собственной инфраструктуры, необходимой для обучения нейросетей.

В рамках мероприятия Made on YouTube видеосервис анонсировал ряд любопытных новинок, предназначенных для создателей контента. Как и следовало ожидать, в скором времени всё больше роликов на платформе будет создаваться с использованием генеративных нейросетей. На данном этапе наиболее заметными нововведениями станут возможность генерации фото- и видеофона, идей и схем для новых роликов, а также функция дубляжа контента на другие языки.

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Источник изобраежний: YouTube

Новая функция Dream Screen позволит генерировать с помощью нейросети видео и изображения, которые в дальнейшем авторы контента смогут использовать в качестве фона для своих коротких видеороликов в Shorts. На начальном этапе генерация таких видео и фото будет осуществляться на основе подсказок пользователя. В дальнейшем, по словам представителей YouTube, авторы контента получат возможность создавать ремиксы и редактировать существующие ролики с помощью набора ИИ-инструментов, чтобы получить что-то новое. Во время демонстрации возможностей функции Dream Screen в ходе презентации фоновые изображения на основе подсказок генерировались в течение считанных секунд.

Новая функция на основе ИИ в YouTube Studio будет генерировать идеи и схемы для потенциальных роликов. Согласно имеющимся данным, авторы контента будут получать персонализированные рекомендации, основанные на том, какой контент популярен среди их аудитории. В дополнение к этому алгоритм сможет на основе текстового запроса подбирать музыку для видео по его описанию.

Ещё YouTube анонсировал функцию дубляжа на базе искусственного интеллекта. С её помощью авторы контента смогут дублировать свои ролики на разные языки. Этот инструмент разрабатывался специалистами команды Aloud, входящей в инкубатор стартапов Area 120.

Появление новых ИИ-функций на YouTube может ознаменовать сдвиг в том, как авторы планируют, создают и структурируют свой контент. Постепенно созданный с использованием генеративных нейросетей контент станет более распространённым. На фоне роста количества сгенерированного контента другие популярные платформы, такие как TikTok, уже используют специальные метки, которыми помечается контент, созданный ИИ.

Холдинг «Газпром-Медиа» (владеет каналами НТВ, ТНТ и ТВ-3, кинокомпанией «Централ Партнершип», хостингом Rutube и др.) запустит экспериментальную студию производства контента с помощью нейросетей. Об этом в беседе с журналистами на Восточном экономическом форуме рассказал глава принадлежащей холдингу цифровой лаборатории D. Lab Эдуард Маас.

Пять причин полюбить HONOR 400

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Источник изображения: steve_a_johnson / Pixabay

Согласно имеющимся данным, в студии будут использоваться около 20 моделей искусственного интеллекта, включая проекты Open Source (например, генератор изображений Stable Diffusion и языковая модель LLaMA) и собственные разработки «Газпром-Медиа». Студия займётся производством анимации с использованием генеративных алгоритмов, а также будет создавать виртуальных ведущих, перерабатывать архивный контент, работать над рекламными спецпроектами. Объём инвестиций, которые будут направлены для развития проекта, озвучен не был.

Господин Масс считает, что технологии создания контента с помощью генеративных нейросетей будут полезны продакшен-студиям, рекламным агентствам и блогерам, в первую очередь использующим видеохостинг Rutube и социальную сеть Yappy. В дополнение к этому холдинг будет предлагать свои технологии внешним заказчикам, включая представителей банковского сектора и госкорпорации. В настоящее время компания ведёт переговоры с одним из крупнейших банков с точки зрения маркетинга и крупным издательством, где генеративные алгоритмы могут использоваться для иллюстрации книг. Сам же холдинг может использовать эти технологии для создания промо в соцсетях, генерации анимации из аудио, создания виртуальных ведущих и др.

Для производства «сериального хита или топового шоу» предложенные технологии использоваться не будут, уточнил господин Маас. При этом искусственный интеллект может существенно снизить затраты на отдельные производственные процессы. К примеру, такие технологии можно задействовать для отрисовки фонов, персонажей и деталей видеоряда. Нейросети также могут быть полезными для дорисовки вертикальных видео, чтобы делать их горизонтальными, озвучивания произведений реалистично синтезированными голосами и др.

Разработчики систем автономного вождения утверждают, что их программное обеспечение одинаково хорошо распознаёт взрослых светлокожих людей, детей и темнокожих пешеходов. Однако исследование учёных из Королевского колледжа в Лондоне показало, что это не совсем так.

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Источник изображения: metamorworks / Shutterstock

Исследователи проверили восемь систем обнаружения пешеходов, построенных на базе нейросетей. В ходе тестирования использовалось более 8 тыс. изображений пешеходов. Оказалось, что системы обнаружения пешеходов на 20 % лучше распознают взрослых людей, чем детей. Кроме того, программное обеспечение на 7,5 % точнее определяет светлокожих людей, чем темнокожих пешеходов. По мнению исследователей, проблема распознавания темнокожих людей заключается в том, что системы автономного вождения преимущественно обучаются на изображениях людей со светлой кожей.

«Хотя влияние несправедливых систем искусственного интеллекта хорошо задокументировано, начиная с того, что ИИ-алгоритмы при приёме на работу предпочитают кандидатов-мужчин и заканчивая тем, что алгоритмы распознавания лиц менее точно определяют темнокожих женщин, чем белых мужчин, опасность, которую могут представлять беспилотные автомобили, очень велика. Раньше представителям меньшинств могли отказать в жизненно важных услугах, а теперь они могут столкнуться с серьёзными травмами», — считает доктор Цзе Чжан (Jie Zhang), один из авторов исследования.

Учёные также установили, что точность распознавания темнокожих людей сильно снижается в условиях недостаточной освещённости и низкой контрастности. Это может приводить к возникновению опасных ситуаций при использовании систем обнаружения пешеходов на основе ИИ в тёмное время суток. Автопроизводители не раскрывают подробностей о программном обеспечении, используемом для распознавания пешеходов. Однако исследователи утверждают, что эти алгоритмы, как правило, построены на основе тех же систем с открытым исходным кодом, которые были проверены в ходе исследования.

Китайский технологический гигант Alibaba представил две языковые модели — Qwen Large Vision Language Model (Qwen-VL) и Qwen-VL-Chat — демонстрирующие расширенные возможности интерпретации изображений и ведения диалогов на естественном языке. Учитывая растущий спрос на доступ к продвинутым ИИ-алгоритмам, появление языковых моделей Alibaba может оказаться весьма своевременным.

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Пять причин полюбить HONOR 400

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Источник изображения: maginative.com

Представленные языковые модели не ограничиваются понимаем текстовых сообщений. Qwen-VL способен воспринимать и понимать изображения, текст и соблюдать ограничения. Алгоритм может обрабатывать запросы, связанные с разными изображениями, и генерировать ответы на них. Qwen-VL-Chat предназначен для более сложного взаимодействия. Например, он может сравнивать несколько изображений, отвечать на серии вопросов, писать истории на основе предоставленных пользователем картинок. К примеру, пользователь может спросить ИИ о местоположении больницы по фото её вывески и получить точный ответ на этот вопрос.

Одно из преимуществ представленных языковых моделей состоит в том, что они работают с высокой точностью. По данным Alibaba, Qwen-VL значительно превосходит существующие схожие языковые модели с открытым исходным кодом по нескольким критериям оценки английского языка. Алгоритм также поддерживает новую функцию «общение с чередованием нескольких изображений», которая предполагает, что пользователь предоставит ИИ несколько изображений, после чего будет задавать связанные с ними вопросы.

Используя стандартные эталоны, специалисты Alibaba оценили возможности новых алгоритмов при выполнении разных задач, начиная от генерации комментариев к изображениям и заканчивая ответами на вопросы по загруженным снимкам. Обе модели также тестировались по разработанному в Alibaba эталону, который основан на оценке GPT-4 для определения диалоговых возможностей и соответствия человеческому восприятию. Отмечается, что Qwen-VL и Qwen-VL-Chat достигли наилучших результатов в разных категориях.

Alibaba стала одной из первых китайских компаний, представивших конкурентоспособную систему генеративного ИИ, что свидетельствует о быстром прогресс исследований в сфере нейросетей в Поднебесной. Выпуская модели с открытым исходным кодом, Alibaba гарантирует, что исследователи, учёные и компании по всему миру смогут использовать их для создания собственных приложений, не прибегая к трудоёмкому и дорогостоящему процессу обучения нейросетей с нуля.