Новости ИИ для бизнеса

12.05.2022
LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) - это продвинутая нейросетевая разговорная модель. Google называет технологию прорывом в понимании естественного языка. Она создана и обучена для непринужденных и конструктивных разговоров на самые разные темы, а не коротких шаблонных ответов на конкретные вопросы по строго определенным сценариям. Алгоритм способен переключаться с одной темы на другую, как это обычно делают люди, но пока не могут машины. Пока что LaMDA работает только с текстом, но конечная цель состоит в создании универсальной системы, способной также понимать изображения и аудио. Компания планирует внедрить этот алгоритм в Google Assistant и Поиск. В последнем случае LaMDA должен заменить, либо дополнить другую схожую технологию BERT.
11.05.2022
Японский стартап EmbodyMe разработал дипфейк-приложение для деловых конференций и специалистов, которые перешли на удаленную работу. Используя алгоритмы машинного обучения, сервис виртуально одевает на собеседников костюмы и укладывает им волосы. Технология работает в режиме реального времени и полностью избавляет своих пользователей от необходимости готовиться к звонкам — поговорить через Zoom или Skype с EmbodyMe теперь можно в пижаме и с растрепанными волосами.
06.05.2022
ИИ стартап Yva.ai куплен канадской компанией Visier - один из лидеров в сфере HR-аналитики. Yva.ai помогает компаниям управлять распределёнными командами, повышать вовлечённость сотрудников и следить за уровнем стресса. Основатель ABBYY Давид Ян разработал Yva.ai в 2017 году: сначала он был нужен для планирования задач на основе содержания электронных писем. Со временем сервис превратился в систему для анализа поведения сотрудников. С помощью сервиса можно понять, когда сотрудник выгорит, захочет уволиться или будет готов к повышению, насколько он вовлечён в работу и продуктивен. Для этого с согласия работника алгоритмы анализируют его рабочие переписки, чаты в Slack, Zoom и других сервисах, также сервис проводит постоянные опросы сотрудников.
04.05.2022
IBM продемонстрировала новый мейнфрейм со встроенным ИИ-ускорителем - z16, который спроектирован на базе микрочипа Telum, выпущенного летом 2021 г. Согласно IBM, процессор оптимизирован для обработки 300 млрд финансовых транзакций в сутки. z16 устойчив к квантовым компьютерам, способным взламывать шифрование, благодаря криптографической решётке и аппаратному модулю безопасности Crypto Express 8S (CEX8S). В отличии от суперкомпьютеров, мейнфреймы в первую очередь предназначены для поддержки данных, имеющих большие объемы ввода, вывода и хранения.
28.04.2022
Стартап Esperanto Technologies представил процессор, который насчитывает более 1000 ядер RISC-V общего назначения. Разработчики считают, что он будет демонстрировать высокую производительность и энергоэффективность при применении в сфере ИИ. Процессор ET-SoC1 сами создатели определяют как «ускоритель логических выводов ИИ» (AI Inference Accelerator). Он насчитывает 1088 энергоэффективных 64-разрядных процессорных ядер, использующих набор инструкций RISC-V, с собственными модулями векторных/тензорных вычислений для ускорения операций, связанных с машинным обучением. Процессор содержит также четыре высокопроизводительных ядра RISC-V, 160 млн байт встроенной SRAM-памяти (152 мегабайта) и интерфейсы для подключения flash-памяти и внешних модулей DRAM.
11.04.2022
В российской ИИ-сфере назрел колоссальный дефицит кадров. Как пишет «Коммерсант», в этом сегменте почти полностью исчезла конкуренция среди специалистов – на одну открытую вакансию приходится в лучшем случае два кандидата. Опытные специалисты бегут за рубеж, а у российских вузов нет возможности готовить новых. Выпускники имеют слишком низкий уровень знаний в сфере искусственного интеллекта, и компаниям приходится тратить свои деньги на их дообучение. Нехватка специалистов образовалась в I квартале 2022 г., около половины которого пришлось на "спецоперацию" и последовавшие за ней антироссийские санкции. Проблема фиксируется в сегментах искусственного интеллекта, машинного обучения, нейросетей и языков программирования в сфере искусственного интеллекта.
10.04.2022
OpenAI начала тестировать DALL-E 2 — обновлённую версию нейросети, впервые представленную в январе 2021-го. Программа теперь генерирует до четырёх раз более качественные изображения, чем предыдущая версия, опираясь лишь на описание на английском языке. На фото слева показаны возможности первой версии, а справа — на что способна обновлённая. Нейросеть научилась добавлять на изображения новые объекты и редактировать фотографии. DALL-E 2 может, например, заменить на изображении собаку на кота, или добавить надувного фламинго в интерьер. На примерах ниже слева находится оригинал, а справа — изображение после обработки нейросетью.
31.03.2022
Команда SberDevices запустила бесплатный бот в Telegram — он переводит голосовые сообщения на русском языке в текст. Бот работает на основе технологии распознавания речи SmartSpeech. Он может пригодиться журналистам, копирайтерам, переводчикам и другие специалистам, которые работают с текстами. Бот можно использовать в личной переписке и добавлять в групповые чаты. Он может также расшифровать одноканальные аудиофайлы на русском языке до 20 Мб в форматах MP3, WAV (8-96 кГц), FLAC и OggOpus. У технологии SmartSpeech есть также функция генерации речи — она позволяет озвучивать тексты и создавать звуковые ролики. Компании могут подключиться к сервису через облачное API.
04.02.2022
Индийская компания Qpisemi анонсировала новые процессоры, специально для решения задач, связанных с искусственным интеллектом. Разработчики утверждают, что эти чипы будут в 100 превосходить по производительности современные GPU, используемые в дата-центрах. Процессоры AI 2.0, созданные на базе полупроводниковой фотоэлектроники, предполагается использовать в системах, предназначенных для решения таких задач как биоинформатика, разработка новых лекарственных препаратов, моделирование ИИ, оптимизация, создание метавселенных и производство оборудования.
03.02.2022
Гугловское ИИ подразделение DeepMind представило нейросеть AlphaCode, способную писать программы с нуля по одному лишь описанию задачи. Проект находится на ранней стадии развития, но по своим навыкам уже обходит начинающих и даже более опытных программистов. Создатели уверены, что в будущем AlphaCode позволит полностью автоматизировать процесс кодинга. Нейросеть обучают на задачах, используемых в конкурсах по программированию, и она уже смогла решить задачи среднего уровня сложности и оказалась в числе лучших участников соревнований.