Каждый пятый российский рабочий опасается, что его заменит робот. Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на исследование службы «…
Каждый пятый российский рабочий опасается, что его заменит робот. Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на исследование сервиса Zarplata.ru. Исследование, проведенное в июне 2021 года, показало, что 22% респондентов уверены, что вскоре могут остаться без работы из-за автоматизации. Больше всего его боятся продавцы (10%), кассиры и складские работники (9%), водители и курьеры (7%), а также администраторы, уборщицы и официанты.
В 2018 году внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в Сбербанке привело к сокращению сотрудников, выполняющих простые операции. «Увольнение коснулось около 70% менеджеров среднего звена», — сообщают СМИ. Эта тенденция продолжается и сегодня. К сожалению, развитие искусственного интеллекта и дальше будет способствовать увольнению людей. С одной стороны, у людей будет много свободного времени, а с другой — это сильно усложнит жизнь и поиск средств к существованию.
Многие из нас помнят и знают, что такое детские сады. Учебные комнаты забиты игрушками и пазлами, музыкой и книгами, цветами, а иногда даже кошками…
Интеллект общего уровня
Нет сомнений в том, что искусственный интеллект становится пугающе умным. Компьютеры теперь могут видеть, слышать и точно переводить языки, иногда даже раньше, чем люди. Чуть ранее в этом году в серии громких игр по го AlphaGo от DeepMind победила 18-кратного чемпиона мира Ли Седола, на десять лет раньше, чем предсказывали некоторые эксперты.
Но правда в том, что ИИ так хороши, как их учили. Попросите AlphaGo сыграть в шахматы, и, скорее всего, программа запутается по-машинному, даже если вы подробно объясните ей правила.
Пока что наши системы искусственного интеллекта — суперэффективные лошади для уловки. Частично ошибка кроется в методе обучения: исследователи начинают с пустой доски AI, проводя ее через миллионы испытаний, пока она не добьется успеха и не решит проблему. ИИ никогда не испытывает ничего другого, так как же он знает, как исправить любую другую проблему?
Чтобы достичь общего уровня интеллекта, способного использовать человеческий опыт для решения новых проблем, ИИ должен передать свой опыт для решения других проблем. И Вселенная им в этом поможет. Испытывая мир, наполненный различными сценариями, ученые OpenAI надеются, что ИИ получит мировые знания и гибкие навыки решения проблем, которые позволят ему «думать», а не застревать навсегда в одном цикле.
В 2017 году Илон Маск заявил, что искусственный интеллект представляет угрозу для всего человечества. А два года спустя он с гордостью объявил, что разрабатывает систему Neuralink, имплантируя компьютерные чипы прямо в мозг людей. Похоже, что сторонники теории заговора выбрали не того человека своей жертвой.
«Возьми, умри. А потом живи как бегун» — тексты от нейросетей
Искусственный интеллект становится все более уверенным в современной журналистике. Уже сейчас Bloomberg News создает около трети своего контента с помощью нейронной сети Cyborg, которая быстро обрабатывает отчеты и собирает новости. А вот статья из The Guardian, тоже написанная искусственным интеллектом. Робот-репортер Гелиограф «работает» в Washington Post, AI также пишет статьи о финансовой отчетности в Associated Press.
Мировая журналистика видит большой потенциал в искусственном интеллекте для автоматизации механических процессов. В то же время крупнейшие издания не верят, что ИИ вытеснит людей из профессии, поскольку журналистика — это творческая профессия, в основе которой лежит любопытство, умозаключение и установление фактов.
В то же время нейронные сети постепенно учатся не только обрабатывать данные для сухих новостных статей, но и писать художественные книги и писать стихи. Долгое время считалось, что поэзия вообще нереальна для нейронных сетей. До 2013 года у Яндекса в партнерстве с Google был Автопоэт, который сочиняет стихи по поисковым запросам. Получается, что он, конечно, полная чушь, но иногда он испускает такой трепет отчаяния, что, как ни крути, но ты пронизан.
В 2016 году Google намеревался научить нейронную сеть писать стихи по книгам: искусственный интеллект придумал около 11000 книг и начал создавать декадентские стихи, которые могут соперничать с некоторыми творениями людей:
«Он долго молчал.
Некоторое время он молчал.
он помолчал секунду.
Было темно и холодно.
Наступила пауза.
Сейчас моя очередь».
Год спустя к работе приступила компания Facebook AI Research, дочерняя компания одноименной компании по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта. Они накладывают на нейронные сети задачу не только считывать поэтический счетчик и рифмовать слова, но и придавать им хотя бы смысл. Нейронную сеть учили уже не поисковые запросы и прозу, а настоящую поэзию. По результатам тренинга исследователи организовали опрос, предложив людям образцы стихов, написанных реальными людьми и искусственным интеллектом. В половине случаев респонденты ошибались, не отличая кибернетическую поэзию от настоящей. Например, что-то в духе Оскара Уайльда в стихах:
«Замерзшие воды, которые умерли, теперь
черный, как дождь, чтобы заморозить безбрежное небо,
и застывшие слухи о наших ужасах с
жуткая дама будет свободно плакать».
Не сбавляет обороты и Илон Маск: его компания OpenAI несколько лет совершенствует программу генерации текста и буквально весной 2020 года вышло третье обновление текстовых алгоритмов GPT-3. Эта нейронная сеть «знает» более 570 гигабайт текста и 175 миллиардов примеров, чтобы создавать не только пару содержательных предложений, но и писать целые статьи и эссе. Разработчики говорят, что их идея настолько интересна, что они не хотят выпускать нейронную сеть из опасения ее злонамеренного использования. В массовом доступе есть только упрощенная версия предыдущей версии генератора GPT-2, которую также можно скачать здесь.
Российские разработчики тоже задействованы. В ответ на многомиллиардные разработки Илона Маска московский разработчик Михаил Гранкин создал Porfirevich, текстовую нейронную сеть, которая создает фрагмент текста на основе пары предложений или фраз. Действительно, «Порфирьевич» — это тот самый ГПТ-2, который Гранкин адаптировал на русский язык.
При этом Порфирьевич получается не только очень убедительным, но зачастую и с чувством юмора. Однако учился по произведениям Достоевского, Булгакова, Гоголя и маленького Пелевина.
Михаил Гранкин пошел немного дальше и решил принять участие в гонке за звание лучшего кибернетического стихотворения. Так появился бот телеграммы «Нейропоэта», в которой нужно написать пару строк, и таким образом он сам сгенерирует поэтическое продолжение.
Помимо текстов, нейронные сети начали писать скрипты. В 2019 году AI создал концептуальное видео для Nike, изучив рекламные слоганы компании за последние 8 лет. Получилось очень в духе бренда, нарядно и мило. Правда, если уловить стиль нейросети, определенно получилось, поэтому с контентом не все так неоднозначно. ИИ, кажется, продвигает прекрасную идею преодоления: «Жизнь несправедлива. Если бы у вас была только одна рука, не просто смотрите марафон. Сначала — марафон», но потом почему-то рекомендует следующее: «Дон» Не быть одиноким в мире… Возьми, умри. Тогда живи как бегун».
Но ИИ IBM Watson оказался намного лучше. Эта нейросеть написала сценарий рекламного ролика седана Lexus E. Причем почерпнула его не из рекламных кампаний бренда, а вообще из всех самых крутых роликов об автомобилях, получивших Каннскую премию за 15 лет. Британский режиссер Кевин Макдональд в сотрудничестве с креативным агентством The & Partnership London снял видео по сценарию нейросети и получилось .. но оказалось фантастическим!
Искусственный интеллект существует уже более полувека, и его достижения стремительно растут. Спрос на искусственный интеллект находится на пике, и если вы хотите узнать об искусственном интеллекте, вы находитесь в нужном месте. Эта статья об искусственном интеллекте с Python поможет вам понять все концепции искусственного интеллекта с практическими реализациями Python.
Терминологии в обработке естественного языка
В этом разделе я рассмотрю все основные термины НЛП. Следующие процессы используются для анализа естественного языка с целью получения значимых идей:
Токенизация
Токенизация в основном означает разбиение данных на более мелкие фрагменты или токены, чтобы их можно было легко проанализировать.
Например, предложение «Токены простые» можно разделить на следующие токены:
Выполняя токенизацию, вы можете понять важность каждого токена в предложении.
Стемминг
Основание — это процесс исключения префиксов и суффиксов слова и учета только корневого слова.
Стемминг — Искусственный интеллект с Python — Edureka
Давайте посмотрим на это на примере. Как показано на картинке, слова,
все это можно обрезать до корня слова, то есть обнаружить. Деривация помогает изменить эти слова, чтобы облегчить анализ документа. Однако в некоторых случаях этот процесс может быть успешным. Поэтому используется другой процесс, называемый лемматизацией.
Лемматизации
Лемматизация похожа на определение, но более эффективна, поскольку позволяет проводить морфологический анализ слов. Заключение лемматизации — правильное слово.
Пример лемматизации: слова «ушел», «в пути» и «ушел» переводятся в слово «уйти» с помощью лемматизации.
Стоп-Слова
Стоп-слова — это набор часто используемых слов на любом языке. Стоп-слова имеют решающее значение для анализа текста и должны быть удалены, чтобы лучше понимать любой документ. Логика заключается в том, что если из документа удалить часто используемые слова, мы можем сосредоточиться на самых важных словах.
Стоп-слова — Искусственный интеллект с Python — Edurika
Например, вы хотите приготовить клубничный молочный коктейль. Если вы зайдете в Google и введете «как сделать клубничный молочный коктейль», вы получите результаты «как» для клубничного молочного коктейля. Даже если вы просто хотите получить результат от клубничного молочного коктейля. Эти слова называются стоп-словами. Перед анализом лучше всего избавиться от таких слов.
Если вы хотите узнать больше об обработке естественного языка, вы можете посмотреть это видео от наших экспертов по НЛП.
